植被光谱分析与植被指数计算解读

植被光谱分析与植被指数计算 在遥感中，常常结合不一样波长范围反射率来增强植被特性，如植被指数（vegetation indices VI）计算，植被指数（VI）是两个或多种波长范围内地物反射率组合运算，以增强植被某一特性或者细节。目前，在科学文献中公布了超过150种植被指数模型，这些植被指数中只有很少数是通过系统实践检查。本文总结既有植被指数，根据对植被波谱特性产生重要影响重要化学成分色素（Pigments）、水分（Water）、碳（Carbon）、氮（Nitrogen），总结了7大类实用性较强植被指数，即宽带绿度、窄带绿度、光运用率、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朴度量绿色植被数量和生长状况、叶绿素含量、叶子表面冠层、叶聚丛、冠层构造、植被在光合作用中对入射光运用效率、测量植被冠层中氮相对含量、估算纤维素和木质素干燥状态碳含量、度量植被中与胁 迫性有关色素、植被冠层中水分含量等。 包括如下内容 ∙ ∙●植被光谱特性 ∙ ∙●植被指数 ∙ ∙●HJ-1-HSI植被指数计算 1.植被光谱特性 植被跟太阳辐射互相关系有别于其他物质，如裸土、水体等，例如植被“红边”现象，即在700nm附近强吸取，700nm高反射。诸多原因影响植被对太阳辐射吸取和反射，包括波长、水分含量、色素、养分、碳等。 研究植被波长范围一般为400 nm to 2500 nm，这也是传感器设计选择波长范围。这个波长范围可范围如下四个部分 ∙∙●可见光（Visible）400 nm to 700 nm ∙∙●近红外（Near-infraredNIR）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 2SWIR-2）1900 nm to 2500 nm 其中NIR和SWIR-1过渡区（1400nm附近）是大气水强吸取范围，卫星或者航空传感器一般不获取这范围反射值。 SWIR-1 和 SWIR-2过渡区（1900nm附近）也是大气水强吸取范围。 植被可分为三个部分构成 ∙∙●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基础，下面对他们详细简介。 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，不一样种类叶片具有不一样形状和化学成分。对波谱特性产生重要影响 重要化学成分包括色素（Pigments）、水分（Water）、碳（Carbon）、氮（Nitrogen），这也是遥感反演基础， 如用植被指数来估算叶子化学成分。 ●色素（Pigments） 叶色素重要包括叶绿素、叶黄素和花青素。这些都是植被健康指标，例如含高浓度叶绿素植被一般很健康，相反，叶黄素和花青素常常出目前健康较差植被，濒临死亡植被出现红色、黄色或棕色。 叶色素只影响可见光部分（400nm700nm），图1为几种叶色素在可见光范围相对光谱吸取特性。 图1 部分叶色素相对光谱吸取特性 ●水分（Water） 叶子几何特性、冠层构造和对水需求影响植被水分含量。水分对植被反射率影响波段范围在NIR和SWIR （图2）。在1400nm和1900nm附近有吸取波谷，不过传感器一般会避开这两个波段范围。在970nm和1190nm附近 也有强吸取特性，可运用这两个波段范围监测植被水分。 ●碳（Carbon） 植物中碳是以诸多形式存在，包括糖，淀粉，纤维素和木质素等。纤维素和木质素吸取特性表目前短波光谱范 围内容（图3）。 图2 叶片水和碳（纤维素和木质素）相对光谱吸取特性 ●氮（Nitrogen） 叶子中氮元素一般包括在叶绿素、蛋白质以及其他分子中。植被指数（VI）对包括在叶绿素中氮元素很敏感（大 约含6％氮）。包括在蛋白质中氮元素在1500nm1720 nm范围内对叶片波谱特性影响比较大。 从上可以看出，植被与辐射互相作用重要体目前叶片波谱特性，因此，在可见光谱段内，重要太阳辐射吸取来自叶绿素、叶黄素和花青素，形成450nm和670nm附近吸取谷；在近红外谱段内，重要太阳辐射吸取来自水分，形成970nm和1190nm两个水吸取带；在短波红外谱段内，除了水分，多种形式存在碳和氮也对太阳辐射吸取有一 定奉献，形成1400nm和1900nm吸取谷。图3是叶片反射率与透射光谱（Transmittance Spectra）对比例子，木本植 被和草本植被在色素、水分、氮等含量不一样样，反射率与透射光谱关系也不一样样。 图3木本植物A和草本植物B叶片反射率与透射光谱 1.2植被冠层（Plant Canopies） 单片叶子反射特性对植被冠层光谱特性是重要，此外，叶子数量和冠层构造对植被冠层散射、吸取也有重要影响。例如不一样生态系统中，森林、草原、或农业用地等都具有不一样反射特性，虽然它们单个叶子很类似。 有诸多植被模型用于描述冠层光谱特性。两个最重要是叶面积指数（LAI）和叶倾叶角分布（LAD）。LAI指每单位面积地上绿叶面积，这体现了冠层中绿色植被总数；LAD描述了树叶所有类型定向，常用平均叶倾角（MLA）近似。 MLA表达冠层中每个叶片角度与水平方向差值平均值。 图4表达LAI和LAD对植被冠层影响效果，MLA近似LAD。在近红外谱段内，植被强反射太阳辐射，植被冠层在 可见光和SWIR-2是强吸取。使用可见光和SWIR-2植被指数对上层林冠非常敏感。 图4 LAI A 和MLA B 增减对植被冠层影响 1.3非光合作用植被Non-Photosynthetic Vegetation 在自然界里，还包括占了全球植被覆盖二分之一衰老或死亡植被，它们被称为非光合作用植被（简称NPV）。NPV 冠层也具有木本森林构造，如树干，茎，和树枝等。 NPV重要包括碳元素，以淀粉，纤维素和木质素形式存在，NPV光谱特性重要受这些物质支配。在短波红外内波动比较大，与绿色植被相反，SWIR-1 和SWIR-2范围内散射占主导。图5显示了绿色植被和NPV冠层光谱特性。 图5 透射绿色植被和干植被冠层反射特性变化（400nm2500nm） 2.植被指数 植被指数（VI）是两个或多种波长范围内地物反射率组合运算，以增强植被某一特性或者细节。所有植被指数规定从高精度多光谱或者高光谱反射率数据中计算。未通过大气校正辐射亮度或者无量纲DN值数据不适合计算 植被指数。 下面是7大类27种植被指数阐明，这些植被指数都是通过严格生物条件下测试。 2.1宽带绿度Broadband Greenness 5种 宽带绿度指数可以简朴度量绿色植被数量和生长状况，它对植物叶绿素含量、叶子表面冠层、冠层构造比较敏感，这些都是植被光合作用重要物质，与光合有效辐