现场光谱仪、高光谱成像光谱仪在植被和土壤学的应用.pptVIP

现场光谱仪、高光谱成像光谱仪在植被及土壤分析中的应用 Alexander F. H. Goetz University of Colorado and Analytical Spectral Devices Inc. 魏志奇 北京欧普特科技有限公司 可能的应用 植被的形态和活力 土地覆盖变化 估计生态系统的生物物理和生物化学参数 植被类型的识别与分类 植物化学成分的估计 植物生态学评价 植物长势 陆地生物量 植被的光谱特征 并不像矿物那样，所有的植被都是由有限的能够对光谱作出明显贡献的组份构成---没有诊断性特征 这些组份的相对丰度，包括水份,都共同参与表征了植被的状态以及植被生长的环境的状态 植被的形态对整体的反射光谱特征具有强烈的影响 反射光谱的测量空间尺度在确定所观测的反射光谱时具有重要作用 植被的光谱特征(cont.) 350 到 800 nm可见-近红外光谱段的反射光谱主要受到了叶绿素和其他颜色的控制 800 to 2500 nm近红外波段（SWIR)反射光谱主要受到植被细胞组织中的水吸收控制 SWIR 波段反射光谱被C-H, N-H, 和 CH2 键合成份，例如淀粉, 脂肪,油, 糖, 木质素和纤维吸收特征轻微地改变 测量尺度对植被光谱的影响 对所有的测量尺度都显示出重要性: 观测的几何布置 照明光源的几何布置和光谱特征 叶片尺度（阔叶或者针叶）: 生化成份的相对丰度 细胞结构 树枝的尺度: 叶片尺度上的影响 叶片的角度分布 叶片的形状和密度 测量尺度对植被光谱的影响(cont.) 树冠尺度: 树枝尺度的所有影响因素 树枝的角度分布 树冠的几何形状 树枝的几何形状和密度 冠层尺度: 树冠尺度的所有影响因素 树冠的密度 背景反射 (土壤, 灌层下面凋落和腐植物等) 植被光谱所包含的信息 叶片尺度: 叶龄 水份和养分 其他环境因素的迹象（包括有机物和无机物） 树枝尺度: 树枝尺度上的结构 (与种类相关） 环境的痕迹 树冠尺度: 树龄 树冠尺度上的结构（与种类相关） 环境的痕迹 冠层尺度: 树木的尺寸分布 冠层尺度上的结构 (与种类构成有关） 几种方法从植被光谱中提取的信息 光谱数据库的局限性 影响植被光谱的大量因素对于建立普适的光谱数据库造成了困难 植被群的内部构成可变性 与生长季节的气候强烈相关 植被光谱尺度的相关性 与植被的观测和照明几何条件相关 光谱数据库的成功应用 作物种类鉴别 干燥土地上的植物种类 植物种群鉴别 从植被光谱中提取的信息(cont.) 基于模型的限制 通常需要大量的现场和实验室测量 特定的季节的限制 限定于特定的植物种群或者群组 (例如. 饲料草场) 基于模型的成功应用 灌层的生化定量分析 随环境的胁迫应力变化 估产 植被光谱的相似性 主要的光谱特征 — 植被 树叶的结构 植被光谱的典型分析技术 吸收特征的光谱曲线匹配技术 通常适用于地质和矿产的光谱分析 在叶绿素和水份分析方面取得了部分成功 在其它光谱段也能发现吸收特征的微量贡献，比如纤维素 基于回归分析的化学计量学技术 通常用于确定植被的生化成份 (e.g. 木质素, 纤维素, 氮) 需要大量优选的在卫星过境时间段内采集到的现场光谱数据 植被光谱的分析技术(cont.) 几何光学模型 把植被看作一个由密集树冠构成的模型 把图像光谱看作太阳光、带有阴影的树冠和混合体，以及，太阳光和带有阴影的背景的混合 取得与树干和树枝相关的树冠尺寸的平均值用于建立模型 统计分类 整理或者不整理 可以与光谱数据库联用对分配定义提供帮助 反射光谱的定量分析技术 为分光光度技术提供基础的 Bouguer-Beer定律是反射光谱与量化指标之间的基本理论: -log R(?) = A(?) = ?(?) b(?) c R(?) 以波长为函数的透过率 A(?) 以波长为函数的吸光度 b(?) 以波长为函数的吸收系数 ?(?) 以波长为函数的吸收光程 c 吸收成份的浓度 求解浓度得到: c = -log R(?) / ?(?) b(?) 反射率是遥感学可以测量的参数指标 多个叶片的反射光谱 多个叶片的反射光谱(cont.) 吸收光程与波长的相关性 单个叶片的光谱 液态水吸收拟合 —单个叶片的实验室光谱 液态水吸收拟合—AVIRIS 光谱 液态水吸收拟合—AVIRIS 光谱 (cont.) 液态水吸收拟合—AVIRIS 光谱 (cont.) 化学计量学模型 化学计量学标定技术 根据 Beers 定律 线性回归分析模型 用log 1/反射率计算 标定图像 标定 样品光谱 ??????模型 ??? 开发 应用 化学计量学建模的过程 近红外光谱 —数据预处