植被覆盖度信息提取 归一化植被指数基础数据

遥感数据预处理 一、遥感图像辐射校正采用辐射校正消除误差，包括内部误差(因传感器灵敏度特性引起的辐射误差)和环境影响(因大气影响引起的辐射误差)。内部误差是系统的、可以预测的，通过卫星发射之前的辐射定标和运行过程中的星上辐射定标、替代(场地)辐射定标来确定。自然界环境影响是变化的、不确定的，是非系统误差。本研究进行了LandsatETM+图像的辐射校正。对LandsatETM+图像，通过内部误差辐射校正得到遥感影响的表观反射率，分两步骤完成：(一)计算光谱辐射亮度L随着时间的推移，LandsatETM+星载传感器的光电变换系统的灵敏度特性会发生偏差，通过地面定期测定，并根据测量值进行校正，光谱辐射亮度与图像DN值之间的关系为岩溶石漠化治理的地学模式研究式中增益值(Gain)与偏移值(Bias)在遥感数据获取的同时，得到并记录在遥感数据的头文件中，在购买遥感数据时获得了DN为传感器记录的像元灰度值。利用以上公式可消除传感器造成的辐射误差，将传感器记录的灰度值转换为像元目标星上的辐射值。(二)计算表观反射率ρ表观反射率ρ根据公式为式中：L为根据图像DN值计算出来的光谱辐射亮度；D为日地之间距离(天文单位)；ESUN为大气层顶的平均太阳光谱辐照度；θ是太阳天顶角。。遥感如何应用于农业估产？ 利用遥感数据进行农作物评估，已经算是很成熟的技术了，不算什么了。在国内也蛮成熟的，至于你说…大疆精灵光谱怎么分析棉花该施肥？ 谢谢邀请。樱桃番茄对于这个问题没有办法专业回答，因为自己不是属于这个领域的。这边在网上找了一些资料宝宝们可以参考一下~大疆方面最近发布了新的精灵 4 多光谱版无人机。这款设备可采集高精度多光谱数据，广泛应用于农业、科研、环保等多个领域。很多人都对它携带的多光谱相机充满好奇，下面小编就为大家详细解答。多光谱究竟是什么？太阳光是一种不同波长的连续光谱，其波长分布由短到长。不同颜色的可见光就是因波长差异而呈现出色彩变化。由于不同物体属性的区别，在接受到太阳光照射时，物体表面吸收与反射太阳光的比例也不尽相同。以农作物为例，通过观测与分析作物反射不同波段光谱的情况，可以对农作物的生长状况有更为精准的了解。多光谱图像传感器可以捕获光在特定波长的信息数据，通过使用滤光器或对特定波长敏感的仪器获取指定波段的地物信息。6 颗镜头的多光谱相机 有何神奇之处 精灵 4 多光谱版无人机采用一体式多光谱成像系统，集成了 1 个 可见光相机及 5 个多光谱相机，其中多光谱谱段的波长范围分别为：蓝光(B)：450±16nm 绿光(G)：560±16nm 红光(R)：650±16nm 红边(RE)：730±16nm 近红外(NIR)：840±26nm。6 部相机协同作业，分别负责可见光成像及。请问植被指数的含义是什么？分哪几类？ 为何NDVI可突出植被特征 NDVI 的理论基础：植被指数按不同的监测方法和计算方法可分为多种多样的植被指数。常用的有：归一化植被指数NDVI；垂直植被指数PVI；比值植被指数RVI；消除土壤影响的植被指数SAVI和全球植被指数GVI 等。其中，NDVI则是使用最广泛，效果也较好的一种。NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）归一化植被指数，又称标准化植被指数，在使用遥感图像进行植被研究以及植物物候研究中得到广泛应用，它是植物生长状态以及植被空间分布密度的最佳指示因子，与植被分布密度呈线性相关。归一化植被指数(NDVI)是近红外与红色通道反射率比值(SR=NIR/RED)的一种变换形式，NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)。NDVI能反映出植物冠层的背景影响，如土壤、潮湿地面、枯叶、粗超度等，且与植被覆盖有关，-1≤NDVI≤1，负值表示地面覆盖为云、水、雪等，对可见光高反射；0 表示有岩石或裸土等，NIR 和R 近似相等；正值，表示有植被覆盖，且随覆盖度增大而增大。用NDVI判断植物生长的状态：植物叶绿素发生光合作用而吸收红光，所以长势越好的植物吸收红光越多，反射近红外光也越多。所以NDVI能反应植物生物量的多少，NDVI越大，植物长势越好。植被指数NDVI的优势：NDVI（Normalized 。植被覆盖度信息提取 植被的反射7a686964616fe4b893e5b19e31333433616235光谱曲线起伏变化明显，具有多峰与多谷的特征。植被在0.38～0.49μm波段是强吸收带，平均反射率一般不超过10%；在0.49～0.60μm波段具有波峰的形态和中等反射率(在8%～28%之间)，其中0.55μm处是叶绿素的绿色强反射区；在0.6～0.70μm段具有波谷的形态，反射率很低；到0.70～0.75μm段，反射率急剧上升，光谱曲线具有陡而接近于直线形态；在0.75～1.3μm段，因植被的吸收率很低而保持高反射率。植被指数是以植被对红光和近红外光的生理生态效益为基础的。科学试验证明：植物叶绿素需要强烈吸收红光和蓝紫光，用于光合作用，其中以0.66μm波长附近的吸收最为强烈，吸收率可达90%。吸收强度的大小，同叶绿素的多少和叶绿素的活力的高低有关。叶绿素的数量越多，活力越高，吸收强度越大，而在波长0.7～1.1μm的近红外光谱段内，植被叶片形成强反射，吸收率几乎等于零，而透射和反射几乎各占50%。在0.35～1.1μm波段中绿色植物的红光吸收峰和近红外光反射峰及其组合，是其他生物和非生物所没有的，所以它们成为识别植被的专属性标志，而它们的组合，也就成为提取植被信息的特异性指标。系统用于植被信息提取的数据源有。高光谱遥感概述 所谓高光谱遥感，即高光谱分辨率遥感，指利用很多很窄的电磁波波段（通常）从感兴趣的物体获取有关数据；与之相对的则是传统的宽光谱遥感（通常＞100nm）且波段并不连续。高光谱图像是由成像光谱仪获取的，成像光谱仪为每个像元提供数十至数百个窄波段光谱信息，产生一条完整而连续的光谱曲线。它使本来在宽波段遥感中不可探测的物质，在高光谱中能被探测。近20年来，高光谱遥感技术迅速发展，它集探测器技术、精密光学机械、微弱信号检测、计算机技术、信息处理技术于一体，已成为当前遥感领域的前沿技术之一。1.2.1 高光谱遥感的起源和发展随着基础理论和材料科学的不断进步，近20年来，高光谱遥感技术迅速发展，已成为除雷达遥感、激光遥感、超高分辨率遥感等技术以外，当前遥感领域的又一重要研究方向。1.2.1.1 国外的高光谱成像仪研制情况由于高光谱遥感在地物属性探测方面的巨大潜力，成像光谱技术得到了普遍重视。（1）机载高光谱成像仪1983年，第一幅高光谱影像由美国研制的航空成像光谱仪（AIS-1）获取，标志着第一代高光谱成像仪的面世。1987年，美国宇航局（NASA）喷气推进实验室（JPL）研制成功航空可见光/红外成像光谱仪（AVIRIS），这标志着第二代。

#归一化植被指数#遥感#反射率#光谱分辨率#ndvi