植被监测有哪些方面 高光谱 植被精细分类 卫星图像地质解译

原标题：植被监测有哪些方面 高光谱 植被精细分类 卫星图像地质解译

植被监测有哪些方面

1.植被参量反演

植被参量的精确估算对干生物多样性评价、陆地覆盖表征、生物量建模以及碳通量估算等都具有非常重要的音义，应用遥感技术估测叶片和冠层水平上生化参量的时空变化规律有助于了解植物生产率、凋落物分解速率及营养成分有效性，为资源管理尤其是精准农业实施合理的田间管理提供了理论依据。高光谱遥感获取的连续精细的光谱浓缩了植被冠层结构和生化参量，从而为植被的生理、生化参量的精确估计提供了可能和条件。

常规的植被参量测定是将样本从农田运输到实验室进行测定的，这是一种具有破坏性的方法。植被参量的遥感估算使非破坏性、快速简易地诊断田间营养状况成为可能，而且高光谱遥感技术在大面积监测植物的营养状况和长势方面的应用取得很大进展，成为精准农业的一个重要技术手段。与常规的遥感手段相比，成像光谱仪所获取的地物连续光谱比较真实，提高了植被遥感的精细

程度和准确性；基于高光谱分辩率的光谱吸收特征信息提取可以完成部分植被生物化学成分定量填图，例如，植被冠层在1660 nm 外的吸收光谱与木质素中富集非饱和C—O链有兰，而植被冠层中木质素含量多少将直接影响自然界每年氮的矿化量和氮循环状况。目前，利用成俊光谱数据反演植被干物质和水分含量已经很精确。

高光谱遥感中植被参量反演可以通讨基于光谱吸收特征分析的方法实现，即计算各吸收特征对应的吸收深度和吸收面积，建立它们与植被参量之间的关系。通过对光谱进行去包络线处理，得到光谱吸收特征的归一化吸收深度，利用1.73 μm、2.1μm、2.3μm的吸收深度对叶片舞、木质素、纤维素进行了回归统计。则在此基础上，增加了0.47μm 、0.67μm、1.2μm三个吸收特征，将该方法推广到叶绿素、淀粉、水分和糖含量。在室内条件下测定叶片光谱反射率，利用1.45μm水汽吸收特征的吸收深度、吸收面积及非对称度，对叶片相对含水量进行了回归统计。在室内条件下测定叶片光谱反射率，将1.65～1.85μm波长间的水汽吸收特征以三个参量表达，即吸收深度、吸收面积及非对称度，对叶片相对含水量进行了回归统计，取得很好的反演效果。

1.农业的作物估产、精细分类

通过高光谱数据对植被参量的反演，可得到农作物的各类植被指数，这类植被指数反映了作物长势、水肥亏缺状况、组分含量等信息，也是作物估产、精细分类的重要指标。监测农作物生育期内的光谱变化，研究农作物的反射光谱与叶面积指数、地上生物量、色素含量等农学参数之间的关系，可为作物长势遥感监测和遥感估产提供依据。利用基于光谱信息的算法可对同一作物的不同品种、不同健康状况的作物进行精细分类，其依据的是叶绿素浓度、木质素含量、水分含量等方面的光谱差异。

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