標籤:應用氣象學 遙感科學

利用衛星不同波段探測數據組合而成的,能反映植物生長狀況的指數。植物葉面在可見光紅光波段有很強的吸收特性,在近紅外波段有很強的反射特性,這是植被遙感監測的物理基礎,通過這兩個波段測值的不同組合可得到不同的植被指數。差值植被指數又稱農業植被指數,為二通道反射率之差,它對土壤背景變化敏感,能較好地識別植被和水體。

1概述

該指數隨生物量的增加而迅速增大。比值植被指數又稱為綠度,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,特別適用於植被生長旺盛、具有高覆蓋度的植被監測。歸一化植被指數為兩個通道反射率之差除以它們的和。在植被處於中、低覆蓋度時,該指數隨覆蓋度的增加而迅速增大,當達到一定覆蓋度后增長緩慢,所以適用於植被早、中期生長階段的動態監測。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的干擾,所組成的抗大氣植被指數可大大提高植被長勢監測和作物估產精度。

2指數特點

植被指數主要反映植被在可見光、近紅外波段反射與土壤背景之間差異的指標,各個植被指數在一定條件下能用來定量說明植被的生長狀況。在學習和使用植被指數時必須由一些基本的認識:
1.健康的綠色植被在NIR和R的反射差異比較大,原因在於R對於綠色植物來說是強吸收的,NIR則是高反射高透射的
2.建立植被指數的目的是有效地綜合各有關的光譜信號,增強植被信息,減少非植被信息
3.植被指數有明顯的地域性和時效性,受植被本身、環境、大氣等條件的影響

3研究對象

NDVI
歸一化植被指數
NDVI=(NIR-R)/(NIR+R),或兩個波段反射率的計算。
1.NDVI的應用:檢測植被生長狀態、植被覆蓋度和消除部分輻射誤差等;
2.-1<=NDVI<=1,負值表示地面覆蓋為雲、水、雪等,對可見光高反射;0表示有岩石或裸土等,NIR和R近似相等;正值,表示有植被覆蓋,且隨覆蓋度增大而增大
3.NDVI的局限性表現在,用非線性拉伸的方式增強了NIR和R的反射率的對比度。對於同一幅圖象,分別求RVI和NDVI時會發現,RVI值增加的速度高於NDVI增加速度,即NDVI對高植被區具有較低的靈敏度;
4.NDVI能反映出植物冠層的背景影響,如土壤、潮濕地面、雪、枯葉、粗糙度等,且與植被覆蓋有關
PVI
垂直植被指數
在R-NIR的二維坐標系內,植被像元到土壤亮度線的垂直距離。PVI=((S R-VR)2(SNIR-VNIR)2)1/2,S是土壤反射率,V是植被反射率。
1.較好地消除了土壤背景的影響,對大氣的敏感度小於其他VI
2.PVI是在R-NIR二維數據中對GVI的模擬,兩者物理意義相同
3.PVI=(DNnir-b)cosq-DNr&acute;sinq,b是土壤基線與NIR截距,q是土壤基線與R的夾角。
DVIEVI
差值環境植被指數
DVI=NIR-R,或兩個波段反射率的計算。
1.對土壤背景的變化極為敏感
SAVITSAVIMSAVI——調整土壤亮度的植被指數:SAVI=((NIR-R)/(NIR+R+L))(1+L),或兩個波段反射率的計算。
1.目的是解釋背景的光學特徵變化並修正NDVI對土壤背景的敏感。與NDVI相比,增加了根據實際情況確定的土壤調節係數L,取值範圍0~1。L=0 時,表示植被覆蓋度為零;L=1時,表示土壤背景的影響為零,即植被覆蓋度非常高,土壤背景的影響為零,這種情況只有在被樹冠濃密的高大樹木覆蓋的地方才會出現。
2.SAVI僅在土壤線參數a=1,b=0(即非常理想的狀態下)時才適用。因此有了TSAVI、ATSAVI、MSAVI、SAVI2、SAVI3、SAVI4等改進模型。
小結:上述幾種VI均受土壤背景的影響大。植被非完全覆蓋時,土壤背景影響較大

4學科分支

1.根據具體情況改進型:如MSS的DVI = B4-aB2,PVI=(B4-aB2-b)/(1+a2)1/2,SARVI = B4/(B2+b/a);RDVI=(NDVI&acute;DVI)1/2等
2.應用於高光譜數據的VI,如CARI(葉綠素吸收比值指數)和CACI(葉綠素吸收連續區指數)等
VI劃分
類型 典型代表 特點
線性DVI 低LAI時,效果較好;LAI增加愛時對土壤背景敏感
比值型 NDVI、RVI增強了土壤與植被的反射對比
垂直型 PVI 低LAI時,效果較好;LAI增加愛時對土壤背景敏感
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