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中国科学院博士 主要从事遥感机理、定量反演、数据处理以及GIS应用研究。ArcGIS、Envi 、ERDAS、Ecognition软件、IDL语言、6S、SAIL

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【转载】定量遥感——植被光谱分析与植被指数计算(三)  

2013-08-20 10:59:16|  分类: 遥感 |  标签: |举报 |字号 订阅

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2.5干旱或碳衰减——Dry or Senescent Carbon (3种)

    干旱或碳衰减指数是用来估算纤维素和木质素干燥状态的碳含量。干碳分子大量存在于木质材料和衰老、死亡、或休眠的植被,可以使用这些指数可以做植被着火性分析和检测森林的枯枝落叶层。干旱或碳衰减指数是基于纤维素和木质素在短波红外波段吸收特性而计算。

表4干旱或碳衰减指数


植被指数基本描述
归一化木质素指数(Normalized Difference Lignin Index)检测叶片木质素在1754nm特征与1680nm冠层结构区域相互关系产生的木质素增加
纤维素吸收指数(Cellulose Absorption Index)检测纤维素在2000nm波长范围引起的吸收特征
植被衰减指数(Plant Senescence Reflectance Index)使用类胡萝卜素与叶绿素的比值来检测植物开始和衰老程度
1)归一化木质素指数(Normalized Difference Lignin Index——NDLI
    NDLI是用来估算植被冠层木质素的相对含量,应用生态系统分析和检测森林的枯枝落叶层。其计算公式为:

NDLI=定量遥感——植被光谱分析与植被指数计算(三) - 草木僧 - 草木僧
  

                  (式14)


值的范围是0~1,一般绿色植被区的范围是0.005~0.05。
2)纤维素吸收指数(Cellulose Absorption Index——CAI
    CAI可以指示地表含有干燥植被,纤维素在2000 nm~ 2200 nm范围内吸收特征非常敏感。应用于农作物残留监测,植物冠层衰老,生态系统中的着火条件和放牧管理。其计算公式为:

NDLI= 定量遥感——植被光谱分析与植被指数计算(三) - 草木僧 - 草木僧
 

            (式15)


值的范围是-3~4+,一般绿色植被区的范围是-2~4。
3)植被衰减指数(Plant Senescence Reflectance Index——PSRI

    PSRI用来最大限度地提高类胡萝卜素(例如α-胡萝卜素和β-胡萝卜素)与叶绿素比率的灵敏度,PSRI的增加预示冠层胁迫性的增加、植被衰老的开始和植物果实的成熟。可用于植被健康监测、植物生理胁迫性检测和作物生产和产量分析。其计算公式为:

PSRI= 定量遥感——植被光谱分析与植被指数计算(三) - 草木僧 - 草木僧
 


(式16)


值的范围是-1~1,一般绿色植被区的范围是-0.1~0.2。

2.6叶色素——Leaf Pigments (4种)

    叶色素指数用于度量植被中与胁迫性相关的色素。胁迫性相关的色素包括类胡萝卜素和花青素,这些色素大量存在衰减植被中,这些指数不能度量叶绿素。叶色素指数应用于农作物监测、生态系统研究、冠层胁迫性分析和精细农业。叶色素指数要求反射率数据范围在0~1。

表5叶色素指数


植被指数
基本描述
类胡萝卜素反射指数1(Carotenoid Reflectance Index 1)检测吸收的相对差异,表示叶片总类胡萝卜素含量相对叶绿素浓度的变化
类胡萝卜素反射指数2(Carotenoid Reflectance Index 2)与CRI1类似,只是使用了不同的波长
花青素反射指数1(Anthocyanin Reflectance Index 1)叶片花青素在绿色波段相对红色波段的吸收特征的变化
花青素反射指数2(Anthocyanin Reflectance Index 2)与ARI1类似
1)类胡萝卜素反射指数1(Carotenoid Reflectance Index 1——CRI1)
    CRI1对叶片中的类胡萝卜素非常敏感,高的CRI1值意味类胡萝卜素含量相比叶绿素含量多。其计算公式为:

CRI1= 定量遥感——植被光谱分析与植被指数计算(三) - 草木僧 - 草木僧


(式17)


值的范围是0~15+,一般绿色植被区的范围是1~12。
2)类胡萝卜素反射指数2(Carotenoid Reflectance Index 2——CRI2)
    CRI2是CRI1的改进型,在类胡萝卜素浓度高时更加有效,高的CRI2值意味类胡萝卜素含量相比叶绿素含量多。其计算公式为:

CRI2=定量遥感——植被光谱分析与植被指数计算(三) - 草木僧 - 草木僧
  

(式18)


值的范围是0~15+,一般绿色植被区的范围是1~11。
3)花青素反射指数1(Anthocyanin Reflectance Index 1——ARI1)
    ARI1对叶片中的花青素非常敏感,ARI1值越大表明植被冠层增长或者死亡。其计算公式为:

ARI1= 定量遥感——植被光谱分析与植被指数计算(三) - 草木僧 - 草木僧
 



(式19)


值的范围是0~0.2+,一般绿色植被区的范围是0.001~0.1。
4)花青素反射指数2(Anthocyanin Reflectance Index 2——ARI2)
    ARI2对叶片中的花青素非常敏感,ARI2值越大表明植被冠层增长或者死亡。ARI2是ARI1的改进,当花青素浓度高时更加有效。其计算公式为:

ARI2= 定量遥感——植被光谱分析与植被指数计算(三) - 草木僧 - 草木僧
 


(式20)


值的范围是0~0.2+,一般绿色植被区的范围是0.001~0.1。

2.7冠层水分含量——Canopy Water Content (4种)

    冠层水分含量指数用于度量植被冠层中水分含量。水分含量是一个重要的植物指标,较高的水含量表明健康植被、生长快及不易着火。冠层水分含量指数基于水在近红外和短波红外范围内的吸收特征,以及光在近红外范围的穿透性,综合起来度量总的水柱含量。

表6冠层水分含量指数


植被指数基本描述
水波段指数(Water Band Index)度量在900nm处吸收强度随着冠层水量增加而增加
归一化水指数(Normalized Difference Water Index)度量植被水分含量在857nm吸收相对1241nm吸收的增率
水分胁迫指数(Moisture Stress Index)检测在1599nm植被水分变化
归一化红外指数(Normalized Difference Infrared Index)度量在1649nm处吸收强度随着冠层水量增加而增加
1)水波段指数(Water Band Index——WBI
    WBI对冠层水分状态的变化非常敏感,随着植被冠层水分的增加,970nm附近吸收强度相比900nm处有所增强。应用包括冠层胁迫性分析,生产力预测与建模,着火威胁条件分析,农作物管理,以及生态系统生理机能研究。其计算公式为:

WBI=   定量遥感——植被光谱分析与植被指数计算(三) - 草木僧 - 草木僧

                              (式21)


一般绿色植被区的范围是0.8~1.2。
2)归一化水指数(Normalized Difference Water Index——NDWI
    NDWI对冠层水分含量的变化非常敏感,因为在857 nm和1241 nm具有相似的反射率,但是又不同于液态水的吸收特性。应用于冠层胁迫性分析,在浓密叶型植被的叶面积指数的研究,植被生产力模型,着火性研究。其计算公式为:

NDWI= 定量遥感——植被光谱分析与植被指数计算(三) - 草木僧 - 草木僧
 

                        (式22)


值的范围是-1~1,一般绿色植被区的范围是-0.1~0.4。
3)水分胁迫指数(Moisture Stress Index——MSI)
MSI对叶片水分含量的增加非常敏感。当叶片水分含量的增加,在1599nm处的吸收强度也增加,而在819nm处的吸收强度没有影响。应用于冠层胁迫性分析,生产力预测与建模,着火威胁条件分析,以及生态系统生理机能研究。与其他水指数相反,MSI值越大,水分胁迫性越严重和水分含量越少。其计算公式为:

MSI=定量遥感——植被光谱分析与植被指数计算(三) - 草木僧 - 草木僧
 

    


值的范围是0~3+,一般绿色植被区的范围是0.4~2。
4)归一化红外指数(Normalized Difference Infrared Index——NDII
NDII对农作物冠层的水分含量变化非常敏感,NDII的值越大表示水分含量越多。应用于农作物管理,森林冠层监测,植被胁迫性探测。其计算公式为:

NDII定量遥感——植被光谱分析与植被指数计算(三) - 草木僧 - 草木僧
 

                       (式24)


值的范围是-1~1,一般绿色植被区的范围是0.02~0.6。

3.环境小卫星高光谱成像仪的植被指数计算

    环境与灾害监测预报小卫星星座A、B星(HJ-1A /1B星)于2008年9月6日上午11点25分成功发射,HJ-1-A星搭载了CCD相机和超光谱成像仪(HSI),HJ-1-B星搭载了CCD相机和红外相机(IRS)。在HJ-1-A卫星装载有一台超光谱成像仪,完成对地刈宽为50公里、地面像元分辨率为100米、110~128个光谱谱段的推扫成像,回访周期约为96h。该数据可免费下载:www.secmep.cn
        ENVI提供植被指数计算器,包括了上述27种植被指数。它可以根据输入图像波段情况,自动从27种中列出能计算的植被指数。并提供了还提供了生物物理学交叉检验功能,能够提高植被指数的计算精度。
   我们使用的HJ-1-A-HIS数据包含115个波段,波长覆盖459.00~ 956.00 nm,图像以HDF5格式储存, HDF5图像格式中除了图像文件外,还包括了中心波长、定标文件、成像参数等信息。下面我们实验在ENVI中能计算几种植被指数。
    直接利用ENVI_HJ1A1B_Tools环境卫星数据读取扩展工具读取HSI数据。(扩展工具下载地址:http://bbs.esrichina-bj.cn/ESRI/thread-75575-1-1.html),利用FLAASH进行精确大气校正得到地物真实反射率数据。

(1)在ENVI主菜单中,选择Spectral→Vegetation Analysis→Vegetation Index Calculator,在数据输入对话框中选择HJ-1-A-HSI的反射率数据。单击OK,打开Vegetation Indices Parameters面板(图6)。
(2)在Vegetation Indices Parameters面板中,“Select Vegetation Indices”列表中显示这个数据能够计算16种植被指数。
(3)生物物理学交叉检验功能(Biophysical Cross Checking):
    lOn:执行此功能(默认)。当植被指数的值发生冲突时,这些值会被忽略。
    lOff:不执行此功能。
     注:如果要将计算得到植被指数用于植被分析工具(vegetation analysis tools),则要选择Off。
(4)选择输出路径及文件名,单击OK按钮执行植被指数计算。

 

定量遥感——植被光谱分析与植被指数计算(三) - 草木僧 - 草木僧

图6能获取的16种植被指数


    这16中植被指数涵盖了宽带绿度类指数、窄带绿度类指数、光利用率类指数、干旱或碳衰减类指数、叶色素类指数。由于缺少中远红外波段,冠层水分含量类指数未能获取。但这不影响环境小卫星高光谱数据在植被领域的运用。
    值的注意的是,由于阴影区域没有足够光能量,阴影区域的植被指数往往是不准确的,需要将阴影区进行掩膜。

4.总结  

      通过植被光谱特征,我们可以分析并得到一些使用性很高的植被指数。这些植被指数分别对植被的叶绿素含量、冠层氮含量、叶色素、冠层水分含量、碳含量等非常敏感,对于植被参数的反演具有一定的参考作用。同时我们也看到环境小卫星高光谱数据对植被的绿度、光利用率、干旱或碳衰减以及叶色素还是有一定的敏感度,这对于研究植被提供了一种非常好的数据源,而且它还是免费提供。

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