摘要: 绿色植物具有一系列特有的光谱响应特征,绿叶中的叶绿素在0.5~0. 7μm的可见光波段有2个强吸收谷,反射率一般小于20%;但在0.7~1.3μm的近红外波段,由于叶肉海绵组织结构中有许多空腔,具有很大的反射表面,反射率较高。植被指数是根据植被反射波段的特性,...
绿色植物具有一系列特有的光谱响应特征,绿叶中的叶绿素在0.5~0. 7μm的可见光波段有2个强吸收谷,反射率一般小于20%;但在0.7~1.3μm的近红外波段,由于叶肉海绵组织结构中有许多空腔,具有很大的反射表面,反射率较高。植被指数是根据植被反射波段的特性,由遥感传感器获取的多光谱数据经线性和非线性组合计算出来的各种数值,对植被覆盖具有一定的指示意义,一般选用强吸收的可见光红波段和强反射的红外波段组合计算。
不同波段的光谱数据以一定的形式组合成一个参数时,该参数与植被覆盖度、叶面积指数等的关系比单一波段光谱值更稳定可靠,对探测植被覆盖、生物量等灵敏性更高。 迄今,国内外学者已经研究发展了几十种不同的植被指数,按发展阶段大致可分为3类:第一类是直接基于波段的线性组合(差或和)或原始波段的比值(如RVI等)构成;第二类大都是基于物理知识,尽量剔除大气环境、土壤背景等影响因子,将原植被指数不断改进发展而来的(如PVI、SAVI、MSAVI、TSAVI、ARVI、GEMI、NDVI等);第三类是针对高光谱遥感及热红外遥感而发展的植被指数。
