植被光谱分析与植被指数计算

植被光谱分析与植被指数计算 在遥感中，常常结合不同波长范围的反射率来增强植被特征，如植被指数（vegetation indices——VI）的计算，植被指数（VI）是两个或多个波长范围内的地物反射率组合运算，以增强植被某一特性或者细节。目前，在科学文献中发布了超过 150 种植被指数模型，这些植被指数中只有极少数是经过系统的实践检验。本文总结现有植被指数，根据对植被波谱特征产生重要影响的主要化学成份：色素（Pigments）、水分（Water）、碳（Carbon）、氮（Nitrogen），总结了7 大类实用性较强的植被指数，即：宽带绿度、窄带绿度、光利用率、冠层氮、干旱或碳衰减、叶色素、冠层水分含量。这些植被指数可以简单度量绿色植被的数量和生长状况、叶绿素含量、叶子表面冠层、叶聚丛、冠层结构、植被在光合作用中对入射光的利用效率、测量植被冠层中氮的相对含量、估算纤维素和木质素干燥状态的碳含量、度量植被中与胁迫性相关的色素、植被冠层中水分含量等。 包括以下内容：  植被光谱特征  植被指数  HJ-1-HSI 植被指数计算 1 .植被光谱特征 植被跟太阳辐射的相互关系有别于其他物质，如裸土、水体等，比如植被的“红边”现象，即在<700nm附近强吸收，>700nm高反射。很多因素影响植被对太阳辐射的吸收和反射，包括波长、水分含量、色素、养分、碳等。 研究植被的波长范围一般为 400 nm to 2500 nm，这也是传感器设计选择的波长范围。这个波长范围可范围以下四个部分：  可见光（Visible）：400 nm to 700 nm  近红外（Near-infrared——NIR）：700 nm to 1300 nm  短波红外 1（Shortwave infrared 1—— SWIR-1）：1300 nm to 1900 nm  短波红外 2（Shortwave infrared 2——SWIR-2）：1900 nm to 2500 nm 其中NIR 和 SWIR-1 的过渡区（1400nm 附近）是大气水的强吸收范围，卫星或者航空传感器一般不获取这范围的反射值。SWIR-1 和 SWIR-2 的过渡区（1900nm 附近）也是大气水的强吸收范围。 植被可分为三个部分组成：  植物叶片（Plant Foliage）  植被冠层（Plant Canopies）  非光合作用植被(Non-Photosynthetic Vegetation) 这三个部分是植被分析的基础，下面对他们详细介绍。 1.1 植物叶片（Plant Foliage） 植物叶片包括叶、叶柄以及其他绿色物质，不同种类的叶片具有不同的形状和化学成...