遥感地学分析

遥感地学分析 一、名词解释

1.遥感地学分析是建立在地学规律基础上的遥感信息处理和分析模型，其结合物理手段、数学方法和地学分析等综合型应用技术和理论，通过对遥感信息的处理和分析，获得能反映地球区域分异规律和地学发展过程的有效信息的理论方法。

2.“红边”定义为反射光谱的一阶微分最大值所对应的光谱位置，对应红光区外叶绿素吸收减少部位（约<0.7um）到近红外高反射肩（>0.7um）之间，健康植物的光谱响应陡然增加的（量度增加约10倍）的这一窄条区。

3.热惯量：由于系统本身有一定的热容量，系统传热介质具有一定的导热能力，所以当系统被加热或冷却时，系统温度上升或下降往往需要经过一定的时间，这种性质成为系统的热惯量(Thermal inertia)。热惯量是量度物质热惰性（阻止物理温度变化）大小的物理量。 （2）4.光合有效辐射：植物光合作用所能利用的仅仅是太阳光的可见光部分（0.4~0.7um），这个波长范围的太阳辐射也称为光合有效辐射（Photosynthetically Active Radiation，简称PAR），这部分大约占太阳辐射的47%~50%左右。

（2）5.叶方位角：法线在水平面上的投影与正北方向的交角称为叶子在该点的方位角。

植被覆盖度的地面测量法：

采样法，通过各种测量方法获得样地内植被出现的概率，将其作为研究样地的植被覆盖度。特点是操作复杂，测量周期长，受条件限制多，效率低但精度较高。包括 1样线法 2样点法 3阴影法 4树冠投影法

1样线法：在植被研究区内选定样线，可选择不止一条，以空间上垂直交叉的形式设置。将植株接触样线的长度占样线总长的百分比作为样线所在区域的植被覆盖度，再把几条样线结果平均后得到样方的覆盖度。杨线法相当于以线估面。

2样点法：在空间上采样，每个样点只对应着很小的空间范围，样点只有植被和非植被两种情况，通过多个样点的统计获得样方的植被覆盖度。相当于以点估面。几种代表性测量方法： 2.1针刺法：

2.2正方形视点框架法： 2.3抬头望法：

2.1针刺法：将一根根样针在植被中垂直放下，接触到植物枝叶的样针数与总样针数之比，即为植被覆盖度。（草地）

以草地为例，如可选取1m*1m的小样方，将测绳每10cm处用细针（直径2mm）做标记，顺次在小样方内间隔10cm的点上垂直针刺测量，标记上与草相接处的点，针与草总接触点数占总点数的比值即为草地盖度。用此法在不同位置取三个小样方求取平均值即为样方草地的盖度。

2.2正方形视点框架法：该框架由两根上下对齐并等距钻有十个小孔的水平杆构成，观测者从上端水平杆的小孔向下看，以观察到植被的小孔数占总孔数的百分比作为植被覆盖度。 2.3抬头望法：用于森林郁闭度测算。以样地两条对角线上的林木作为调查对象，沿着对角线走一步抬头看一次天，将能看见林冠的次数占抬头总次数的百分比作为林地郁闭度。

3阴影法：又称尺测法，把一把标有刻度的尺子放置在地面，平行于作物的行方向，沿垂直于行的方向每隔一定距离依次移动，分别读取尺子上阴影长度，总阴影长度占尺子总长度的百分比即为植被覆盖度。该法一般多适用于行播作物，且要尽量在正午时测量。（灌木林或行播作物） 以灌木林为例：用测量绳子或皮尺在所选定样方灌木上方水平拉过，垂直观察灌丛在测绳上的投影长度，并用卷尺测量，灌丛总投影长度与测绳或样方总长度之比，即为灌木盖度。用此法在样方不同位置取三条线段求取平均值，即为样方灌木盖度。样方面积可为10m*10m。 4树冠投影法：用于乔木等高大植被郁闭度的估算。在样方内将每株林木进行空间定位，再将每株树木的树冠投影进行测量，按照一定比例尺标在绘图纸上。根据树木投影总面积和样方总面积来获得样方的郁闭度。（林地）

以林地为例：用在典型地块内选定20m*20m的样地，用皮尺将样地划分为5m*5m的方格，测量每株立木在方格中的位置，用皮尺和罗盘测定每株树冠东西、南北方向的投影长度，在方格纸上按一定比例尺勾绘出树冠投影，在图上求出林冠投影面积和样地面积，即可计算林地郁闭度。

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 一、植被遥感中NDVI应用最广泛？

①NDVI是对植被生长状态及植被覆盖度的最佳指示因子。 ② NDVI经比值处理，可部分消除与太阳高度角、卫星观测角、地形、大气程辐射（云 / 阴影和大气条件有关的辐照度条件变化）等的影响。

同时，NDVI的归一化处理，使因传感器标定衰退的影响降低（对单波段从10-30%降到对NDVI的0-6%），并使由地表二向反射和大气效应造成的角度影响减小。因此，NDVI 增强了对植被的响应能力。

③NDVI介于-1和1之间，负值表示地面覆盖为云、水、雪等，对可见光高反射；0表示岩石或裸土等，NIR和R近似相等；正值表示有植被覆盖，且随覆盖度增大而增大。 几种典型的地面覆盖类型在大尺度NDVI图象上区分鲜明，植被得到有效的突出。 因此，NDVI 特别适用于全球或各大陆等大尺度的植被动态监测。

二、植被指数影响因素： 1、物候期、农事历 2、大气效应 3、地形效应 4、遥感器

1、 物候期、农事历

植物波谱特性是复杂的，它受多种因素控制，本身也因时因地在变化着。 同样，植被指数也受到许多因素的影响，如土壤背景、物候期—农事历、作物排列方向、大气效应、太阳高度角与方位角、地形效应及遥感器等。

物候期指自然植物在其生长发育过程中，其生理、外形、结构等的季节性变化，可通过遥感加以监测。

对于农作区，物候期表现为地方农事历，即耕作、播种、发芽、生长、成熟、收获、休闲等季相循环周期。它是由作物的生长特点、地方气候、地方农业耕作方式习惯等决定的。 可见，植被指数提取中遥感数据时相选择的重要性。

2、植被指数的影响因素 — 大气效应

大气对组成植被指数的R、NIR波段有不同的衰减系数。大气散射一般使植被的红光辐

射增强（上行程辐射增强）、但大气散射和吸收使近红外辐射降低，两者对比度下降。

因此，大气对植被指数的总效应是使植被指数信号下降。但其对不同植被指数影响程度却有很大的不同。

3、植被指数的影响因素—太阳高度角等

绿度太阳天顶角（θ）、方位角及观察角的影响主要反映在大气路径长度和地表二向反射（BRDF）效应，使植被指数值变化较大，致使不同时相的植被指数缺乏可比性。 VI与θ关系复杂，它与植被冠层特征、光照条件等有关。

试验表明[29]，不同绿度条件下的VI与θ之间存在着线性、非线性、高常数、低常数。

4植被指数的影响因素—地形效应与遥感器

在地形起伏的山区、地形的阴影效应，往往掩盖了部分植被，使植被指数发生变化。最简便的方法——比值法或比值合成法可以消除部分阴影的影响，提高植被信息提取的能力。 遥感器本身的辐射定标以及多种遥感器间光谱波段响应函数、空间分辨率、视场角等的差异，均会对植被指数的植被检测能力和数值的可比性发生影响。因而需要对遥感数据进行辐射纠正，以及各波段光谱响应函数间的纠正处理，以保证多源数据的综合分析和大尺度植被遥感动态监测的可靠性。