第七章 遥感应用

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本章主要内容7.1地质遥感7.2水体遥感7.3植被遥感7.4土壤遥感7.5高光谱遥感的应用第七章遥感应用2岩石的反射和发射光谱特征：与岩石本身的矿物成分和颜色密切相关组成岩石的矿物颗粒大小和表面粗糙度的影响岩石表面湿度的影响。7.1地质遥感7.1.1岩性的识别不同矿物的反射光谱曲线3岩石的反射光谱曲线4岩石的发射光谱曲线52、沉积岩的影像特征及其识别沉积岩最大特点是成层性沉积岩常常形成不同的地貌特点7.1地质遥感7.1.1岩性的识别6广东丹霞山国家地质公园广西桂林93、岩浆岩的影像特征及其识别岩浆岩呈团块状和短的脉状,与沉积岩在形状结构上明显不同酸性岩以花岗岩为代表，色调浅,易与围岩区分,形态常显圆形,椭圆形和多边形基性岩色调深容易风化剥蚀成负地形火山岩最易识别7.1地质遥感7.1.1岩性的识别10黄山花岗岩峰丛11五台山地区基性、超基性侵入岩常呈团块状、链状、脉状，沿区域性断裂带产出。色调一般为深灰至黑灰色。12墨西哥活火山13144、变质岩的影像特征及其识别与原始母岩的特征相似，由于变质作用，使得影像特征更复杂。7.1地质遥感7.1.1岩性的识别15云南大理县161、水平岩层的识别：硬岩的陡坎与软岩的缓坡呈同心圆状分布2、倾斜岩层的识别：

在低分辨率遥感影像上，根据顺向坡有较长坡面，逆向坡坡长较短的特性判断岩层的倾向。 在高分辨率的遥感影像上常出现岩层三角面，据此可确定岩层的产状7.1地质遥感7.1.2地质构造的识别173、褶皱及其类型的识别选择影像上显示最稳定、延续性最好的平行色带作为标志层。标志层的色带呈圈闭的圆形、椭圆形、橄榄形、长条形或马蹄形等，是确定褶皱的重要标志。

7.1地质遥感7.1.2地质构造的识别18194、断层及其类型的识别：断层在遥感影像上有两种表现：一是线性的色调异常；二是两种不同色调的分界面呈线状延伸。地质构造标志、地貌标志、水系标志等影像特征也是判断断层存在的重要标志。

7.1地质遥感7.1.2地质构造的识别20串珠状排列的水系断裂三角面成排出现两侧地形明显不协调2122福州Landsat-TM图像23上升运动，在地貌上表现为山地的抬升及河流的切割；地壳的下沉区在地貌上表现为负地形。两者接触带上往往有断裂存在。在水系上，上升区表现为放射状水系；下降区则表现为汇聚状水系。7.1地质遥感7.1.3构造运动的分析24地貌类型的外形差异在影像上很好区别，如流水地貌的冲积平原、风沙地貌的沙丘、火山地貌的火山锥、冰川地貌的冰川和角峰等。7.1地质遥感7.1.4地貌类型的识别2526扇状水系

辫状水系

27风云一号C星第一张彩色合成图1KM2829302010年8月7日22时许，甘南藏族自治州舟曲县突降强降雨，县城北面的罗家峪、三眼峪泥石流下泄，由北向南冲向县城，造成沿河房屋被冲毁，泥石流阻断白龙江、形成堰塞湖。31

传感器所接受的辐射包括水面反射光、悬浮物反射光、水底反射光和天空散射光。不同水体的水面性质、水中悬浮物的性质和数量、水深和水底特性的不同，传感器上接收的反射光谱特性存在差异,为遥感探测水体提供了基础。7.2水体遥感7.2.1水体的光谱特征32Totalradiance,(Lt)isafunctionoftheelectromagneticenergyreceivedfrom:Lp=atmosphericpathradiance(大气路程辐射)Ls=free-surfacelayerreflectance(水面反射)Lv=subsurfacevolumetricreflectance(表面下的水体反射光)Lb

=bottomreflectance(水底反射光)33在近红外图像上，水体呈黑色；在雷达图像上，水体呈黑色。7.2水体遥感7.2.2水体界线的确定34August30,1998AirborneSAR35525,199877,199889,1998823,1998应用实例361、泥沙的确定浑浊水体的反射光谱曲线整体高于清水；波谱反射峰值向长波方向移动（红移）；随着悬浮泥沙浓度的加大，可见光对水体的透射能力减弱，反射能力加强；波长较短的可见光，如蓝光和绿光对水体的穿透力较强，可反映出水面下一定深度的泥沙分布状况。7.2水体遥感7.2.3水体悬浮物的确定372、叶绿素的确定水体叶绿素浓度增加，蓝光波段的反射率下降，绿光波段的反射率增高；水面叶绿素和浮游生物浓度高时，近红外波段仍存在一定的反射率，该波段影像中水体不呈黑色，而呈灰色，甚至浅灰色。7.2水体遥感7.2.3水体悬浮物的确定38水体的光谱曲线3940白天水体为暗色调，夜晚为浅色调。7.2水体遥感7.2.4水温的探测411、水体污染物浓度大且使水色显著地变黑、红、黄等，与背景水色有较大差异时，在可见光波段的影像上可识别出来。2、水体高度富营养化，可在近红外波段影像上识别出来。3、水体受到热污染，可在热红外波段影像上被识别。4、水上油溢污染可使紫外波段和近红外波段的反射率增高，可被探测出来。7.2水体遥感7.2.5水体污染的探测42434445467.2.6水深的探测蓝光波段影像上的灰度可反映水深。7.2水体遥感47平潭岛481、健康植物的反射光谱特征：两个反射峰、五个吸收谷。7.3植被遥感7.3.1植被的光谱特征49在可见光波段0.55μm（绿光）附近有反射率为10%~20%的一个波峰两侧0.45μm（蓝）和0.67μm（红）则有两个吸收带。这一特征是由于叶绿素的影响造成的，叶绿素对蓝光和红光吸收作用强，而对绿色反射作用强。在近红外波段0.7μm~0.8μm间有一个反射的陡坡，至0.8-1.3μm附近有一峰值,反射率高达40%或更高，形成植被的独有特征。这是由于植被叶的细胞结构的影响，除了吸收和透射的部分，形成的高反射率。在中红外波段（1.3~2.5μm）吸收率大增，反射率大大下降，特别是以1.45μm、1.95μm和2.6~2.7μm为中心是水的吸收带，形成低谷。

这是受到绿色植物含水量的影响，50植物叶子的颜色叶子的组织结构叶子的含水量植物的覆盖度2、影响植物光谱的因素7.3植被遥感7.3.1植被的光谱特征植被（可见光波段的变化）叶绿素减少、其它色素增加、红光附近反射率上升植被（近红外波段的变化）：通常来说落叶树（阔叶）有叶片结构比较稀疏；针叶树（针叶）叶片结构比较紧凑；植被（中红外波段的变化）：叶片水份含量与反射率之间的关系植被（近红外波段的变化）：多层叶子导致近红外反射增加植被（近红外波段的变化）：叶生物量和近红外反射之间的关系561、不同植物由于叶子的组织结构和所含色素不同，具有不同的光谱特征。

在近红外光区，草本植物的反射高于阔叶树，阔叶树高于针叶树。2、利用植物的物候期差异来区分植物。3、根据植物的生态条件区别植物类型。7.3植被遥感7.3.2不同植物类型的区分5758健康的绿色植物具有典型的光谱特征。遭受病虫害的植物其反射光谱曲线的波状特征被拉平。7.3植被遥感7.3.3植物生长状况的解译59607.3植被遥感7.3.4大面积农作物的遥感估产包括三方面内容：

农作物识别、种植面积估算、长势监测和估产模式建立（1）可以根据作物的色调、图形结构等差异最大的物候期（时相）的遥感影像和特定的地理位置等的特征，将其与其他植被区分开来。6263不同农作物光谱特性存在差别（2）利用高时相分辨率的卫星影像对作物生长的全过程进行动态监测。65植被指数1）比值植被指数（RatioVegetationIndex

）：

RVI＝NIR／R研究表明(陈述彭,赵英时,1990)：RVI是绿色植被的一个灵敏指示者，它与叶面积指数、叶干生物量、叶绿素含量等植被参量相关性好。在高覆盖度下，RVI将变得对植被十分敏感，与生物量的相关性最好，但当植被覆盖小于50%时，RVI不能很好地地识别植物密度差别，RVI对大气状况极为敏感，大气效应极大地降低了对植物检测的灵敏度，尤其在RVI值高时，其影响相当显著。

662）归一植被指数(NormalizedVegetationIndex):

NDVI＝（NIR-R）/(NIR+R)实验证明:NDVI对土壤背景的变化较为敏感，它与叶面积指数、叶干生物量、叶绿素含量、植被覆盖度、光合作用等植被参量相关性好。当植物覆盖度小于15%时，数值高于裸土的NDVI值；植被可检出，但不易反映出植物生物量，如干旱区植物覆盖度由25-80％时，NDVI值随着植被量呈线性增加，当植物覆盖度大于80％时，NDVI值对植被检测灵敏度下降(陈述彭,赵英时,1990)。且在地面覆盖度较低时，如干旱或半干旱地区，作为生物量指标则效果较差(JohnA.,1995)。673）修正植被指数(TVI)(TVI-TransformedVegetationIndex)：TVI=[(NIR-R)/(NIR+R)+0.5]0.5

此指数并不比归一化植被指数含有更多的信息，同样是RVI的函数，但该指数在许多情况下，表现出比归一化植被指数与生物量有更好的线性相关性。684）土壤修正植被指数（SAVI-SoilAdjustedVegetationIndex）式中L为一常数，可依据经验进行确定，目的是减少植被指数对土壤背景变化的敏感性。对于中等植被水平，L值一般在0.5左右。式中(1+L)可保证SAVI值的范围与NDVI相同，即在区间[-1,+1]之内。Huete和Jackcon（1987）的研究表明，在植被低覆盖情况下，SAVI是一个较好的植被指数。

695）环境植被指数（EVI-EnvironmentalVegetationIndex）近红外光与红光波段之差，又称为差值植被指数。EVI=IR-R

EVI对土壤背景的变化较RVI要敏感，在植被覆盖度为15-25％时，它随植被量的增加而迅速增大，当植被覆盖80％时它对植被的灵敏度有所下降706）正交植被指数对NOAA卫星而言

PVI=1.6225(NIR)-2.297(R)+11.0656

对LANDSAT而言

PVI=0.939(NIR)-0.344(R)+0.0971Figure3.NDVIimageofArizonafromtheMODISsensoracquiredonMarch14,2002.TheimagehasbeencolorcodedsothatareasofhighNDVIappearinshadesofgreenandareasoflowNDVIappearinshadesoftanandbrown.（3）建立农作物估产模式y=a+bVI其中y为单产；为该研究区某农作物的总产量；A为某作物的播种面积；73地表植被稀少的情况下，土壤的光谱曲线与其机械组成和颜色密切相关.土壤表面有植被覆盖时,覆盖度小于15%,光谱特征与裸土相似;在15%-70%,表现为混合光谱.7.4土壤遥感7.4.1土壤的光谱特性影响土壤光谱的主要因素：土壤中的原生矿物和次生矿物土壤水分土壤有机质土壤质地土壤的光谱曲线水分：当土壤的含水量增加时，土壤的反射率就会下降，在水的各个吸收带处（1.4，1.9和2.7），反射率的下降尤为明显。土壤有机质：一般来说，随土壤有机质的增加，土壤的光谱反射率减小铁及其氧化物含量的增加会使反射率减小。土壤质地（土壤中各种粒