地面植物具有明顯的光譜反射特征,不同于土壤、水體和其他的典型地物,植被對電磁波的響應(yīng)是由其化學(xué)特征和形態(tài)學(xué)特征決定的,這種特征與植被的發(fā)育、健康狀況以及生長條件密切相關(guān)。

在可見光波段內(nèi),各種色素是支配植物光譜響應(yīng)的主要因素,其中葉綠素所起的作用最為重要。在中心波長分別為0.45μm(藍色)和0.65μm(紅色)的兩個譜帶內(nèi),葉綠素吸收大部分的攝入能量,在這兩個葉綠素吸收帶間,由于吸收作用較小,在0.54μm(綠色)附近行程一個反射峰,因此許多植物看起來是綠色的。除此之外,葉紅素和葉黃素在0.45μm(藍色)附近有一個吸收帶,但是由于葉綠素的吸收帶也在這個區(qū)域內(nèi),所以這兩種黃色色素光譜響應(yīng)模式中起主導(dǎo)作用。

植被光譜造價信息

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在光譜的近紅外波段,植被的光譜特性主要受植物葉子內(nèi)部構(gòu)造的

控制。健康綠色植物在近紅外波段的光譜特征是反射率高(45%-50%),透過率高(45%-50%),吸收率低(<5%)。在可見光波段與近紅外波段之間,即大約0.76μm附近,反射率急劇上升,形成“紅邊”現(xiàn)象,這是植物曲線的最為明顯的特征,是研究的重點光譜區(qū)域。許多種類的植物在可見光波段差異小,但近紅外波段的反射率差異明顯。同時,與單片葉子相比,多片葉子能夠在光譜的近紅外波段產(chǎn)生更高的反射率(高達85%),這是因為附加反射率的原因,因為輻射能量透過最上層的葉子后,將被第二層的葉子反射,結(jié)果在形式上增強了第一層葉子的反射能量。

在光譜的中紅外階段,綠色植物的光譜響應(yīng)主要被1.4μm、1.9μm和2.7μm附近的水的強烈吸收帶所支配。2.7μm處的水吸收帶是一個主要的吸收帶,它表示水分子的基本振動吸收帶。1.9μm,1.1μm,0.96μm處的水吸收帶均為倍頻和合頻帶,故強度比誰的基本吸收帶弱,而且是依次減弱的。1.4μm和1.9μm處的這兩個吸收帶是影響葉子的中紅外波段光譜響應(yīng)的主要譜帶。1.1μm和0.96μm處的水吸收帶對葉子的反射率影響也很大,特別是在多層葉片的情況下。研究表明,植物對入射陽光中的紅外波段能量的吸收程度是葉子中總水分含量的函數(shù),即是葉子水分百分含量和葉子厚度的函數(shù)。隨著葉子水分減少,植物中紅外波段的反射率明顯增大(Philip et al. ,1978)2100433B

植被光譜特征常見問題

  • 怎么用光纖探頭為光譜儀收集光譜

    光纖探頭就比較簡單了,直接接到光譜儀上,一般的光纖探頭一端接激發(fā)光,一端接光譜儀,然后將光纖探頭對準(zhǔn)被測物就可以了,被測物一般放在光纖探針輸出端的焦點位置上,這樣光譜儀就可以需要的光譜了

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植被光譜特征文獻

天然草地植被覆蓋度的高光譜遙感估算模型 天然草地植被覆蓋度的高光譜遙感估算模型

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評分: 4.4

利用ASDFieldSpecProFRTM光譜儀,對內(nèi)蒙古自治區(qū)錫林郭勒盟的天然草地進行高光譜遙感地面觀測,并計算天然草地植被覆蓋度;選擇25個高光譜特征變量與天然草地植被覆蓋度進行相關(guān)性分析.結(jié)果表明,共有17個變量通過極顯著性檢驗,尤以紅邊波長范圍內(nèi)一階微分波段值總和(SDr)的相關(guān)系數(shù)0·781為最高·在此基礎(chǔ)上將觀測數(shù)據(jù)分成兩組一組觀測數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本(n=49),運用單變量線性、非線性和逐步回歸方法,建立植被覆蓋度高光譜遙感估算模型;另一組觀測數(shù)據(jù)作為檢驗樣本(n=32),進行精度檢驗·分析結(jié)果顯示,采用逐步回歸分析方法,運用冠層原始反射率數(shù)據(jù)估算草地植被覆蓋度的效果并不理想;而以紅邊波長范圍內(nèi)一階微分波段值的總和(SDr)為變量的線性回歸方程是最佳估算模型,模型標(biāo)準(zhǔn)差為10·4%,估算精度為83·99%.

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呼倫貝爾沙化草原植被覆蓋度估算光譜模型 呼倫貝爾沙化草原植被覆蓋度估算光譜模型

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選用美國ASD公司F ieldspec光譜儀,在內(nèi)蒙古呼倫貝爾高原中西部的沙化草地進行了高光譜遙感地面觀測以及草地植被覆蓋度測定。運用回歸分析方法,建立歸一化植被指數(shù)(NDVI)與植被覆蓋度(fc)之間的地面光譜模型?;跊Q定系數(shù)(R2)判斷,擬合較理想的模型為乘冪模型和指數(shù)模型,R2分別達到0.752和0.716。誤差分析顯示指數(shù)模型和冪函數(shù)模型擬合誤差較小。綜合分析后確定選用乘冪函數(shù)作為研究區(qū)植被覆蓋度估算模型(fc=0.7479*NDVI1.1928,R=0.86,p<0.001)。該模型為呼倫貝爾沙化草地區(qū)域植被覆蓋度測定提供了新的技術(shù)方法。

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在遙感應(yīng)用領(lǐng)域,植被指數(shù)已廣泛用來定性和定量評價植被覆蓋及其生長活力。由于植被光譜表現(xiàn)為植被、土壤亮度、環(huán)境影響、陰影、土壤顏色和濕度復(fù)雜混合反應(yīng),而且受大氣空間—時相變化的影響,因此植被指數(shù)沒有一個普遍的值,其研究經(jīng)常表明不同的結(jié)果。該指數(shù)隨生物量的增加而迅速增大。比值植被指數(shù)又稱為綠度,為二通道反射率之比,能較好地反映植被覆蓋度和生長狀況的差異,特別適用于植被生長旺盛、具有高覆蓋度的植被監(jiān)測。歸一化植被指數(shù)為兩個通道反射率之差除以它們的和。在植被處于中、低覆蓋度時,該指數(shù)隨覆蓋度的增加而迅速增大,當(dāng)達到一定覆蓋度后增長緩慢,所以適用于植被早、中期生長階段的動態(tài)監(jiān)測。藍光、紅光和近紅外通道的組合可大大消除大氣中氣溶膠對植被指數(shù)的干擾,所組成的抗大氣植被指數(shù)可大大提高植被長勢監(jiān)測和作物估產(chǎn)精度。

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