植被指数及其应用

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1、第七章植被遥感第四节植被指数(VegetationIndex)及其应用√§7.4.1植被指数综述§7.4.2植被指数分类§7.4.3土壤背景影响与消除§7.4.4大气影响与消除§7.4.5植被指数应用GlobalVegetationIndexfromMODIS1）植被指数的由来当人们用不同波段的植被-土壤系统的反射率因子以一定的形式组合成一个参数时，发现它可以突出植被信息，抑制其它目标信息，同时它与植被特性参数间的函数联系（如LAI），比单一波段值更稳定、可靠。我们把这种多波段反射率因子的组合统称为植被指数（或植被光谱参数）。对于遥感数据的信息来讲，很难对其进行

2、分解，从而得到有用的一些参数，而植被指数恰好能应用于大范围的植被覆盖定性研究。不同的植被覆盖类型可以通过其特有的光谱特征进行区分，这是由于叶绿素在红波段内对太阳辐射的吸收以及叶片细胞结构对红外波段内太阳辐射的强反射。当我们观察植被的反射率曲线时，红与红外区间反射率的差异会由于绿色植被的不同覆盖而变化。使用这两个波段信息的组合能够区分植被与土壤，以及测量不同植被覆盖度下的光合有效生物量。2）植被指数的基本原理3）应用植被指数提取植被信息比单通道值准确可靠（a）植被-土壤系统是一个复杂的非朗伯体系，其反射率是太阳方向、传感器方向、自身结构参数（LAI、LAD等）、光

3、学参数（叶片反射率与透过率、土壤发射率等）等因子的函数，不同种类、不同发育期会有所变化，而且有些参数难以获得。此外，由于自然状况（风、病虫害）和人为状况的影响，各通道反射率也会发生变化，造成判读困难。当采用多波段时，可以通过比值或差值形式，部分消除某些参数（如LAD）在各波段上产生的同步影响。（b）传感器测量的是来自目标的辐射亮度值，当辐射环境发生变化时（如大气透明度变化造成太阳直射和天空光变化，地形地貌也会影响辐射环境），接收的目标亮度会发生变化，难以作为判读的依据。但植被指数可以部分消除这一影响。其中S、F分别为太阳光谱和传感器响应函数，则有：B受辐射环境变

4、化的影响比单一波段要小得多。第七章植被遥感第四节植被指数(VegetationIndex)及其应用§7.4.1植被指数综述√§7.4.2植被指数分类§7.4.3土壤背景影响与消除§7.4.4大气影响与消除§7.4.5植被指数应用根据函数形式，植被指数主要分为2类。（1）比值型植被指数Rir与Rr分别为近红外与红色波段的反射率。RVI称为比值植被指数NDVI称为标准差值植被指数（2）垂直距离型植被指数PVI称为垂直植被指数§7.4.2植被指数分类垂直植被指数的物理意义：θARirRrθθPVI土壤线θ为土壤线与Rr坐标轴之间的夹角。若忽略土壤线在Rir轴上的截距，

5、则A(Rr,Rir)的PVI值实际上就是A点到土壤线的垂直距离。何为土壤线？植被、水体的坐标分布？土壤线Kauth和Thomas(1976)基于Landsat-MSS的4个波段数据，在四维空间中分析了裸露土壤光谱的变化情况。他们认为裸露土壤信号的变化都应该归结为其亮度的变化而造成的，因为大部分的土壤光谱数据都位于从原点出发的一条直线线上。这条直线被称为“土壤线”或“土壤亮度向量”。Richardson和Wiegand(1977)的研究表明，在红、近红外空间中，土壤像元会沿一条直线排列。这个发现导致了“土壤背景线”（SoilBackgroundLine，SBL）的

6、产生。基于SBL的指数同样也能区分土壤和植被。SBL可以使用下面的公式表示：NIR=aR+b这里，a是土壤线的斜率，b是土壤线在原点时的纵坐标。AReviewofVegetationIndices第七章植被遥感第四节植被指数(VegetationIndex)及其应用§7.4.1植被指数综述§7.4.2植被指数分类√§7.4.3土壤背景影响与消除§7.4.4大气影响与消除§7.4.5植被指数应用假设存在土壤线（斜率M，截距I）：Rs,ir=MRs,r+I回忆：对于裸露土壤：如假设I=0，则NDVI=(M-1)/(M+1)，不等于0；如I≠0，则NDVI=[(M-1

7、)Rs,r+I]/[M+1)Rs,r+I]，不仅不等于0，而且与土壤辐射亮度有关。所以NDVI受土壤影响较大。同时由于NDVI饱和值很低（LAIMAX≈2-3）、非朗伯特性显著、大气影响较大，因此NDVI不是一个好的植被指数形式。什么情况下裸露土壤的NDVI=0？§7.4.3土壤背景影响与消除为了解释背景的光学特征变化并修正NDVI对土壤背景的敏感，Huete等（1998）提出了可适当描述土壤-植被系统的简单模型，即土壤调整植被指数（SAVI-SoilAdjustedVegetationIndex），其表达式为：其中，L是一个土壤调节系数。大量试验证明，SAVI

8、降低了土壤背景的影响，改