遥感应用专题报告

吉林大学地探学院遥感应用专题植被遥感应用学生姓名：叶应辉任课老师：邢立新学号：2010622028吉林大学地探学院1遥感应用专题之植被遥感应用植被是生长于地球表层的各种植物类型的总称，在地球系统中扮演着重要的角色，它是地球表层内重要的再生资源。植被是全球变化中最活跃、最有价值的影响要素和指示因子。植被影响地气系统的能量平衡，在气候、水文和生化循环中起着重要作用，是气候和人文因素对环境影响的敏感指标。因此，地球植被及其变化一直被各国科学家和政府所关注。卫星遥感是监测全球植被的有效手段，卫星从太空遥视地球，不受自然和社会条件的限制，迅速获取大范围观测资料，为人类提供了监测、量化和研究人类有序活动和气候变化对区域或全球植被变化影响的可能。植被遥感研究的主要内容：（1）通过遥感影像从土壤背景中区分出植被覆盖区域，并对植被类型进行划分，区分是森林还是草场或者农田，进而可以问是什么类型的森林，什么类型的草场，什么样的农作物，如此等等。（2）能否从遥感数据中反演出植被的各种重要参数，例如叶面积指数（LAI）、叶子宽度、平均叶倾角、植被层平均高度、树冠形状等等，这一类问题属于更深层次的遥感数据定量分析方法与反演技术。（3）能否准确的估算出与植被光合作用有关的若干物理量，例如植被表面水分蒸腾量、光合作用强度（干物资生产率）、叶表面温度等。一、植物的光谱特征植物的光谱特征可使其在遥感影像上有效地与其他地物相区别。同时，不同的植物各有其自身的波谱特征，从而成为区分植被类型、长势及估算生物量的依据。1、健康植物的反射光谱特征健康植物的波谱曲线有明显的特点（图1），在可见光的0.55µm附近有一个反射率为10％~20％的小反射峰。在0.45µm和0.65µm附近有两个明显的吸收谷。在0.7~0.8µm是一个陡坡，反射率急剧增高。在近红外波段0.8~1.3µm之间形成一个高的，反射率可达40％或更大的反射峰。在1.45µm，1.95µm和2.6~2.7µm处有三个吸收谷。吉林大学地探学院2图1绿色植物有效光谱响应特征2、影响植物光谱的因素响植物光谱的因素除了植物本身的结构特征，同时也受到外界的影响。外界影响主要包括季节的变化，植被的健康状况，植物的含水量的变化，植株营养物质的缺乏与否等等。但外界的影响总是通过植物本身生长发育的特点在有机体的结构特征反映出来的。从植物的典型波谱曲线来看，控制植物反射率的主要因素有植物叶子的颜色、叶子的细胞构造和植物的水分等。植物的生长发育、植物的不向种类、灌溉、施肥、气候、土壤、地形等因素都对有机物的光谱特征发生影响，使其光谱曲线的形态发生变化。叶子的多孔薄壁细胞组织（海绵组织）对0.8µm~1.3µm的近红外光强烈地反射，形成光谱曲线上的最高峰区。其反射率可达40％，甚至高达60%，吸收率不到15％。叶子的含水量叶子在1.45µm~1.95µm和2.6~2.7µm处各有一个吸收谷，这主要由叶子的细胞液、细胞膜及吸收水分所形成。植物叶子含水量的增加，将使整个光谱反射率降低（图2)，反射光谱曲线的波状形态变得更为明显，特别足在近红外波段，几个吸收谷更为突出。吉林大学地探学院3图2水分含量对玉米叶子反射率的影响二、植被生态参数的估算植被指数是遥感领域中用来表征地表植被覆盖，生长状况的一个简单，有效的度量参数。随着遥感技术的发展，植被指数在环境、生态、农业等领域有了广泛的应用。在环境领域，通过植被指数来反演土地利用和土地覆盖的变化，逐渐成为实现对全球环境变化的研究重要手段；生态领域，随着斑块水平的生态系统研究成果拓展到区域乃至全球的空间尺度上，植被指数成了空间尺度拓展的连接点；在农业领域，植被指数广泛应用在农作物分布及长势监测、产量估算、农田灾害监测及预警、区域环境评价以及各种生物参数的提取。总之，随着人们对于全球变化研究的深入，以遥感信息推算区域尺度乃至全球尺度的植被指数日益成为令人关注的问题。1、植被指数与植被覆盖度的关系植被覆盖度指植被冠层的垂直投影面积与土壤总面积之比。即植/土比。传感器所测得的反射辐射R可表示为：其中，RV为植被的总反射辐射，RS为土壤的总反射辐射，C为植被覆盖度，则：吉林大学地探学院4式中，为植被与土壤混合光谱反射率；V、S分别为纯植被和纯土壤宽波段反射率。据理论推导，RVI、NDVI与植土比分别呈指数和幂函数关系，当LAI较小时，它们与植土比的变化反应不敏感。PVI与植土比呈直线相关，其对植土比的感应能力也随LAI减小而降低。就估测作物而言，PVI较为优越，但应选LAI较大的时期。实际上，植土比和叶面积指数同时随空间而变化，因此，需综合考虑植被指数与两者的关系。对同一地区来说，作物品种特性差异较小，作物长势越好，叶面积指数越大作物产量就越高。也就是说，作物（主指冬小麦）的理论产量与抽穗期叶面积指数呈很好的直线相关关系。因此，可以将一个地区的平均叶面积指数（LAI）与该地区植土比（KW）的乘积（LK）作为该地区作物总产的线性相关因子。2、植被指数与生物量的关系生物量指的是植物组织的重量。它是由植物光合作用的干物质积累所致。显然，叶面积指数LAI与植被覆盖度均是生物量的重要指标，它们都与植被指数相关。关于植被指数与生物理的定量关系，将在下面的“作物估产”部分作详细论述。这里仅讨论植被条件指数与植被覆盖度、生物量的关系。由NOAA/AVHRR数据获得的植被条件指数VCI被定义为：式中，NDVI、NDVImax、NDVImed、NDVImin分别为平滑化后每周（7天）的NDVI以及它的多年最大值、中值、最小值（以象元为计算单元）。Anatoly等（1990）曾对干湿两种气候条件和不同生态区（高程与NDVI值不同），运用NOAA/AVHRR数据获得的植被条件指数VCI来估算植被覆盖度以及草场与作物生产力，并通过大量地面实测数据来验证遥感估算的结果。研究结果表明，用植被条件指数VCI对植被覆盖度的估算误差＜16%，低覆盖区误差更小；且VCI与实测的植被覆盖度相关性较高（相关系数约0.76）。因此，用遥感卫星数据所获得的植被条件指数VCI方法，来定量估算大面积植被覆盖度和生物量是有效的。吉林大学地探学院53、植被指数与地表生态环境参数的关系植被指数如NDVI常被认为是气候、地形、植被/生态系统和土壤/水文变量的函数。从概念上讲，可以用这些环境因子建立NDVI模型：式中，C为气候子模型，V为植被/生态子模型，P为地形子模型，S为土壤/水文子模型。这些子模型又可表示为各自主因子的数：上述的E1、E2、E3、E4为由未考虑的环境变量或潜在的测量误差引起的模型误差。可以看出上述模型涉及的因子很多，许多因子也难以具体化。但是由于其中一些环境变量并非完全独立，具有相关性，如日照与气温常高度相关、土壤持水性与透水性呈负相关。因此，模型可以被简化，有些变量可以由其它变量描述，则用有限的环境变量建立NDVI模型是可能的。很显然，描述NDVI的这些环境变量均随时间/空间变化，则可以认为NDVI是个三维变量。但是对于一个特定的地理位置和一定时间尺度（如年或10年），地形子模型可认为是常量，植被/生态系统子模型及土壤/水文子模型也变化不大或基本倾向于常量。那么，应该说变化较大的是气候子模型，或者说，对一个具体时间（t），一个具体地点的NDVI主要成为相关气候变量的函数：3、植被指数与植物蒸发量、土壤水分的关系一般说来，NDVI能反映植被状况，而植被状况与植被蒸发量、土壤水分有关的。对某一站点的绿色植被连续测定表明，累计的蒸发量与累计的植被指数间高度相关。研究发现，不同的植被/土壤组合显示不同的NDVI变化轨迹，它与潜在的蒸发量（PE）曲线的趋势密切相关。实际蒸发量（AE）与相应的NDVI间相关系数为0.77；NDVI与前吉林大学地探学院615天的潜在蒸发量间相关系数为0.86；整个生长季节的累计NDVI与累计蒸发量高度相关，相关系数达0.96。研究表明，用NDVI和潜在蒸发量（PE）可以估算15天为周期的实际蒸发量（AE），估算误差约10～15%。这个结果说明NDVI的变化轨迹可提供植物季相变化的重要信息，并能较好的估算实际蒸发量（AE）。不少学者研究了不同的干旱—半干旱地区植被指数与土壤水分的关系，发现植被指数与各种测量所得的土壤水分有效性（availability）之间有密切的经验关系。Singh等（1988）的研究发现，植被指数与土壤水分受胁迫（Stress）的关系，依赖于植被的类型，许多研究表明，NDVI可以作为一种有用的土壤含水量指标。三、灾害监测1、病虫害监测遥感病虫害调查已有一些成功的例子。许多经验告诉我们，用近红外光谱段的彩红外片或热探测，调查病虫害的危害效果较好。其道理，一种可能的解释是：健康叶片海绵状的叶肉组织，在其全部空间都充满了水分而膨胀时，对任何辐射能都是一种良好的反射体，对近红外波段的辐射能力也如此，间插在其间的栅状柔软网胞组织。吸收可见光中的蓝光和红光，反射绿光；当水分代谢受到妨碍，植物开始衰蔽时，叶内就逐渐毁坏，接着植物逐渐枯死，从而导致叶片对近红外辐射的反射能力减小。这种变化，在可见光部分的反射率发生改变之前的相当长一段时间内就发生了。这是因为在这段时间内，在栅状柔软网胞组织中，叶绿素的数量或质量还没有发生改变。红外波段的像片上，可以早于人的肉眼观测到病虫的危害，这对于病虫害调查和测报极其重要。此外，树和人一样，有病的树温度升高，有时比正常温度高2.2℃。病越重的树，红外辐射越多。美国林业局有个林场试验站，在直升飞机上用红外探测装置根据树温探测病树，还研究利用这种技术在人造卫星上进行探测的可能性。试验表明：在凌晨，用8~14μm波段的红外探测装置能发现病树和健康树之间的显著温度差别。红外探测器把红外辐射送入数字计数器，后者与电视摄像机及录像带连在一起，可在电视屏幕上显示树顶的图像和树的温度。录像带可用于研究。吉林大学地探学院7作物长势差的区域从遥感图像上能够识别出来。果园中，绝大部分果树都有大小一致的冠幅，如果其中一片的冠幅从周围向中心逐渐变小、肯定就有某种病害发生了。造成近红外波段反射减少的危害因子很多，有病虫害、日灼、冻害、矿物质营养缺乏、毒害、早、涝等。判读像片时，要结合地面情况校核。2森林火灾监测随着社会的发展，人们日益关注森林、草场火灾及季节性燃烧对气候和经济的影响，迫切需要对其进行监测。1998年，全球火灾监测中心（GlobalFireMonitoringCenter，简称GFMC）成立，其主要目的是让世界各国通过Internet分享其火灾监测的成果，发展和规范全球火灾监测的方法，并为其它科学组织提供各种火灾监测产品。采用航空监测火灾的手段是不经济的，而且也难以覆盖所有地区。自有了对地观测卫星，这种大范围乃至全球的火灾监测成为可能。星载扫描幅宽、每天覆盖全球的高温传感器，是提供大面积火情监测高效、经济的主要手段。当林火火焰温度达到1300K左右时，其辐射峰值2.233~5m正处在TM7（2.08~2.35m）的光谱响应范围，故TM影像能监测林火温度很高的特大林火灾害，TM6（9.8~12.6m）在夜间能提供热图像，对暗火、残火有一定的探测作用。另外，TM资料有丰富的植物长势信息和其它地物信息，对林火灾害后评估有很好的作用。气象卫星用于林火监测覆盖面积大，发现火灾及时，而且能积累火灾发生、发展的整个过程，具有敏感度高、时效好、快速、成本低的优点。其中可见光通道（CH1：0.58~0.65m）图像清晰反映林火烟尘信息；近红外通道（CH2：0.725~1.1m）反映过火林地信息，也能反映烟尘信息；CH1和CH2图像组合可用于火区和周边林地，以及林火前后比较分析；中红外通道（CH3：3.55~3.95m）图像反映林火高温区的分布；热红外通道（CH4：9.3~11.3m；CH5：11.5~12.5m）图像反映地表常温范围的温度，因此能反映林火燃烧区和过火区。中国气象局国家卫星气象中心于1985年开始利用NOAA/AVHRR资料开展森林草场火灾监测业务研究工作，并