1、遙感應用分析7.2.1 7.2.1 水體的光譜特征水體的光譜特征 7.2.2 7.2.2 水體界線的確定水體界線的確定 判斷水體界線可以用近紅外波段或雷達影判斷水體界線可以用近紅外波段或雷達影像（微波）像（微波） 在可見光波段水體有一定的反射率，在在可見光波段水體有一定的反射率，在近紅外波段幾乎為零近紅外波段幾乎為零 在在1mm-30cm的微波波段，水體的發射的微波波段，水體的發射和后向散射也很弱和后向散射也很弱7.2.3 7.2.3 水體懸浮物質的確定水體懸浮物質的確定1. 1. 泥沙的確定泥沙的確定 含有泥沙的渾濁水體與清水比較，光譜反射特征存在以下差異：（1）渾濁水體的反射波譜曲線整體高

2、于清水，隨著懸浮泥沙濃度的增加，差別加大；（2）波譜反射峰值向長波方向移動（“紅移”）。清水在0.75處反射率接近于零，而含有泥沙的渾濁水至0.93處反射率才接近于零；（3）隨著懸浮泥沙濃度的加大，可見光對水體的透射能力減弱，反射能力加強。淺水區水體渾濁，色調較淺；而深水處水體較清，色調較深。遙感影像的色調間接地反映了水體的相對深度。（4）波長較短的可見光，如藍光和綠光對水體穿透能力較強，可反映出水面下一定深度的泥沙分布狀況。以不同波段探側泥沙可構成水中泥沙分布的立體模式。2.2.葉綠素的確定葉綠素的確定 水中葉綠素的濃度與水體反射光譜特征存在以下關系： （1）水體葉綠素濃度增加，藍光波段的反

3、射率下降，綠光波段的反射率增高； （2）水面葉綠素和浮游生物濃度高時，近紅外波段仍存在一定的反射率，該波段影像中水體不呈黑色，而是呈灰色，甚至是淺灰色。 7.2.4 7.2.4 水溫的探測水溫的探測用熱紅外波段探測水溫白天，水體將太陽輻射能大量地吸收儲存，增溫比陸地慢，在遙感影像上表現為熱紅外波段輻射低，呈暗色調。在夜間，水溫比周圍地物溫度高，發射輻射強，在熱紅外影像上呈高輻射區，為淺色調根據熱紅外傳感器的溫度定標，可在熱紅外影像上反映出水體的溫度夜間熱紅外影像可用于尋找泉水,特別是溫泉7.2.5 7.2.5 水體污染的探測水體污染的探測（1）水體污染物濃度較大且使水色顯著地變黑、變紅或變黃，

4、并與背景水色有較大的差異時，可以在可見光波段的影像上被識別出來（色調較亮）（色調較亮）。 （2）水體高度富營養化，受到嚴重的有機污染，浮游生物濃度高時，與背景水體的差異也可以在近紅外波段影像上被識別（色調較亮）（色調較亮）。（3）水體受到熱污染，與周圍水體有明顯溫差，可以在熱紅外波段影像上被識別。（4）其他情況，如水上油溢污染可使紫外波段和近紅外波段的反射率增高，有可能被探測出來。7.2.6 7.2.6 水深的探測水深的探測藍光波段對平靜、清澈的水體有較大的透射能力，并且水底反射波也較強 。藍色波段上影像的深淺可以區分水深。當水體含沙量較低時，可以利用藍光波段與綠光波段的比值，求出相對水深 水

5、深的探測受泥沙、污染以及氣候條件等因素的影響較大，故應用時應綜合考慮。7.3 7.3 植被遙感植被遙感植被解譯的主要任務：植被解譯的主要任務：在遙感影像上有效地確定植被的分布、類型、長勢等信息對植被的生物量作出估算為環境監測、生物多樣性保護、農業、林業等有關部門提供信息服務 本節主要內容本節主要內容植物的光譜特征不同植被類型的區分植被生長狀況的解譯大面積農作物的遙感估產遙感植被解譯的應用7.3.1 7.3.1 植物的光譜特征植物的光譜特征1. 1. 健康植物的反射光譜特征健康植物的反射光譜特征2. 2. 影響植物光譜的因素影響植物光譜的因素（1 1）葉子的顏色）葉子的顏色 （2 2）葉子的組織

6、構造）葉子的組織構造 綠色植物的葉子是由上表皮、葉綠素顆粒組成的柵欄組織和多孔薄壁細胞組織構成。葉綠素對紫外線和紫色光的吸收率極高，對藍色光和紅色光也強烈吸收，以進行光合作用。對綠色光部分則部分吸收，部分反射，所以葉子呈綠色并形成在0.55附近的一個小反射峰值，而在0.330.45及0.65附近有兩個吸收谷葉子的多孔薄壁細胞組織（海綿組織）對0.81.3的近紅外光強烈地反射，形成光譜曲線上的最高峰區 （3 3）葉子的含水量）葉子的含水量 葉子在1.45，l.95和2.62.7處各有一個吸收谷,是由葉子的細胞液、細胞膜及吸收水分所形成 植物葉子含水量增加，光譜反射率降低 （4 4）植物覆蓋程度）

7、植物覆蓋程度 植物覆蓋程度也植物覆蓋程度也對植物的光譜曲線產對植物的光譜曲線產生影響：生影響：當植物葉子當植物葉子的密度不大，不能形的密度不大，不能形成對地面的全覆蓋時，成對地面的全覆蓋時，傳感器接收的反射不傳感器接收的反射不僅是植物本身的光譜僅是植物本身的光譜信息，而且還包含有信息，而且還包含有部分下墊面的反射光部分下墊面的反射光，是兩者的疊加。是兩者的疊加。當葉當葉面積指數大于面積指數大于5 5時，時，幾乎不受下墊面的影幾乎不受下墊面的影響響 7.3.2 7.3.2 不同植物類型的區分不同植物類型的區分（1 1）不同植物由于葉干）不同植物由于葉干的組織結構和所含色素的組織結構和所含色素不同

8、，具有不同的光譜不同，具有不同的光譜特征特征 。 在0.8一1.1的近紅外光區影像上，可以有效地區分出針葉樹、闊葉樹和草本植物 （2 2）利用植物的物候期差異來區分植物）利用植物的物候期差異來區分植物 落葉樹與常綠樹的區分 冬季的闊葉樹，反射和吸收都明顯下降；常綠的樹木仍然保持植物反射光譜曲線特征，兩者很容易辨別 。同一種植物在不同季節的光譜特征有明顯的變化。不同的植物生長期不同，光譜特征的變化也是不一樣的 。（3 3）根據植物生態條件區別植物類型）根據植物生態條件區別植物類型 不同種類的植物，有不同的適宜生態條件，如溫度條件、水分條件、土壤條件、地貌條件等 。這些條件在一個地區綜合地影響著植

9、被的分布，但其中的主導因素起著重要的作用。在高分辨率遙感影像上，可以直接看到植物頂部和部分側面的形狀、陰影、群落結構等，可比較直接地確定喬木、灌木、草地等類型7.3.3 7.3.3 植物生長狀況解譯植物生長狀況解譯7.3.4 7.3.4 大面積農作物的遙感估產大面積農作物的遙感估產農作物的識別與種植面積估算農作物長勢監測估產模式的建立 （1 1）農作物的識別與種植面積估算）農作物的識別與種植面積估算可以根據作物的色調、圖形結構等差異最大的物候期（時相）的遙感影像圖和特定的地理位置等的特征，將其與其他植被區分開來 作物的分布、形狀（色調較亮）（色調較亮）。遙感影像圖：中低分辨率（制作分布圖），高

10、分辨率（抽樣檢驗，修正）（2 2）農作物長勢監測）農作物長勢監測利用高時相分辨率的衛星影像（如NOAA、FY1、FY2等）對作物生長的全過程進行動態觀測 。對作物的播種、返青、拔節、封行、抽穗、灌漿等不同階段的苗情、長勢制出分片分級圖，并與往年同樣苗情的產量進行比較、擬合，并對可能的單產作出預估。監測作物長勢水平的有效方法是利用衛星多光譜通道影像的反射值得到植被指數（植被指數（VIVI）。常用的植被指數有比值植被指數（比值植被指數（RVIRVI）、歸一化植被指）、歸一化植被指數（數（NVINVI）、差值植被指數（）、差值植被指數（DVIDVI）和正交植被指）和正交植被指數（數（PVIPVI）等

11、。）等。常用植被指數的計算常用植被指數的計算 比值植被指數 （RVI） 其中：NIR為近紅外波段的反射值，R為紅光波段的反射值 歸一化植被指數 )()(RNIRRNIRNVI 差值植被指數 正交植被指數（PVI） 對NOAA： 對Landsat:（3 3）建立農作物估產模式）建立農作物估產模式 用選定的植物灌漿期植被指數與某一作物的單產進行回歸分析，得到回歸方程。如果作物返黃成熟期沒有發生災害或天氣突變等影響作物產量的事件，那么，估產方程作為模型被確定。求出單產y后，根據作物面積A，計算總產：yAy 舉例：舉例： 山西省運城地區的小麥遙感估產試驗，在應用遙感影像求得小麥播種面積的基礎上，應用N

12、OAA衛星的AVHRR數據求取小麥抽穗期歸一化植被數： 經與多年小麥產量數據擬合，得到小麥成熱期單產模型 7.3.5 7.3.5 遙感植被解譯的應用遙感植被解譯的應用（1） 植被制圖（2） 城市綠化調查與生態環境評價（3） 草場資源調查（3） 林業資源調查7.4 土壤遙感土壤遙感土壤遙感的任務 通過遙感影像的解譯，識別和劃分出土壤類型，制作土壤圖，分析土壤的分布規律，為改良土壤、合理利用土壤服務需要綜合利用各種直接和間接解譯標志綜合分析7.4.1 7.4.1 土壤的光譜特征土壤的光譜特征土壤（植被稀少）的反射曲線與其機械組成和顏土壤（植被稀少）的反射曲線與其機械組成和顏色密切相關色密切相關 顏

13、色淺的土壤具有較高的反射率，顏色較深的土壤反射率較低； 在干燥條件下同樣物質組成的細顆粒的土壤，表面比較平滑，具有較高的反射率，而較粗的顆粒具有相對較低的反射率 有機質含量高，也使反射率降低 土壤水的含量增加，會使反射率曲線平移下降。水分過飽和的土壤表面形成一層薄薄的水膜，在地表平坦時、接近于鏡面反射，其反射率會增高土壤表面的植被覆蓋影響土壤光譜特征土壤表面的植被覆蓋影響土壤光譜特征覆蓋度小于15，其光譜反射特征與裸土相近植被覆蓋度在15一70時，表現為土壤和植被的混合光譜，光譜反射值是兩者的加權平均植被覆蓋度大于70時，基本上表現為植被的光譜特征 土壤的光譜特征還受到地貌、耕作特點等影響土壤

14、的光譜特征還受到地貌、耕作特點等影響 7.4.2 7.4.2 土壤類型的確定土壤類型的確定首先要確定研究區的水平地理地帶作為基帶 其次是確定亞類。土壤的亞類是在成土過程中受局部條件的影響使土類發生變化，形成的次一級類型 土屬的劃分主要以地區性條件為依據，如地貌、母質等，在亞類的基礎上再分出土屬 土種主要根據土壤剖面特征來劃分，遙感影像較難發現 （自學課本（自學課本250250252252）7. 5 高光譜遙感的應用高光譜遙感的應用 高光譜遙感是高光譜分辨率遙感（Hyperspectral Remote Sensing）的簡稱。它是在電磁波譜的可見光、近紅外、中紅外和熱紅外波段范圍內，獲取許多非

15、常窄的光譜連續的影像數據的技術。其成像光譜儀可以收集到上百個非常窄的光譜波段信息 （見下圖）（見下圖）高光譜遙感與一般遙感主要區別在于：高光譜遙感的成像光譜儀可以分離成幾十甚至數百個很窄的波段來接收信息；每個波段寬度小于10nm；所有波段排列在一起能形成一條連續的完整的光譜曲線；光譜的覆蓋范圍從可見光到熱紅外的全部電磁輻射波譜范圍 7.5.1 7.5.1 高光譜遙高光譜遙感在地質調查中感在地質調查中的應用的應用 高光譜遙感用于各種地質礦物成分的提取，需高光譜遙感用于各種地質礦物成分的提取，需要發展的技術力法：要發展的技術力法：光譜微分技術光譜微分技術光譜匹配技術光譜匹配技術 混合光譜分解技術混

16、合光譜分解技術 光譜分類技術光譜分類技術 光譜維特征提取方法光譜維特征提取方法 模型方法模型方法 7.5.2 7.5.2 高光譜遙感在植被研究中應用高光譜遙感在植被研究中應用1. 1. 應用領域應用領域植被類型的識別與分類 植被制圖 土地覆蓋利用變化的探測 生物物理和生物化學參數的提取與估計 2. 2. 需要的技術方法需要的技術方法多元統計分析技術基于光譜波長位置變量的分析技術 光學模型方法參數成圖技術7.5.3 7.5.3 高光譜遙感在其他領域的應用高光譜遙感在其他領域的應用大氣遙感 水文與冰雪 環境與災害土壤調查 城市環境復習思考題復習思考題1.1.探測水體界線、懸浮物、水溫、水污染可以使用探測水體界線、懸浮物、水溫、水污染可以使用哪些波段的遙感影像？哪些波段的遙感影像？2.2.植被的光譜特征？植被遙感可以使用哪些波段？植被的光譜特征？植被遙