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基于 Landsat 與地物波譜的稀土礦尾砂地植被

萊森光學(xué) ? 來(lái)源:萊森光學(xué) ? 作者:萊森光學(xué) ? 2024-12-10 15:09 ? 次閱讀

稀土開(kāi)采產(chǎn)生大量堆積尾砂,出現(xiàn)強(qiáng)烈水土流失過(guò)程,伴生嚴(yán)重水環(huán)境和地質(zhì)災(zāi)害。采用工程和非工程措施結(jié)合手段開(kāi)展稀土尾砂地植被修復(fù)是尾砂地災(zāi)害防治的常見(jiàn)手段。評(píng)價(jià)礦區(qū)植被恢復(fù)效果及成因可為尾砂治理措施的規(guī)劃設(shè)計(jì)提供理論依據(jù)。

NDVI時(shí)程變化

一、引言

稀土開(kāi)采產(chǎn)生大量堆積尾砂,出現(xiàn)強(qiáng)烈水土流失過(guò)程,伴生嚴(yán)重水環(huán)境和地質(zhì)災(zāi)害。采用工程和非工程措施結(jié)合手段開(kāi)展稀土尾砂地植被修復(fù)是尾砂地災(zāi)害防治的常見(jiàn)手段。評(píng)價(jià)礦區(qū)植被恢復(fù)效果及成因可為尾砂治理措施的規(guī)劃設(shè)計(jì)提供理論依據(jù)。本文以江西省尋烏縣離子型輕稀土尾砂區(qū)為研究區(qū),收集研究區(qū)1989-2015年Landsat數(shù)據(jù)和尋烏站氣象數(shù)據(jù),實(shí)地調(diào)查研究區(qū)典型尾砂適生植被和堆積尾砂的地物波譜數(shù)據(jù),解算典型植被的NDVI值,分析礦區(qū)NDVI的年際和年內(nèi)時(shí)程變化規(guī)律。

二、基于Landsat數(shù)據(jù)的NDVI時(shí)程變化

在利用遙感技術(shù)對(duì)植被信息的研究中,NDVI是植被指數(shù)中運(yùn)用最為廣泛的一種,它能很好地反映了植被生長(zhǎng)狀態(tài)以及植被空間分布情況,與植被分布密度呈線性相關(guān)。許多研究表明NDVI與植被覆蓋度、葉面積指數(shù)(LAI)和光合作用等植被參數(shù)有關(guān),NDVI的時(shí)間變化曲線能有效地表現(xiàn)出植被的季節(jié)變化、年際變化和人為活動(dòng)影響變化。因此,在監(jiān)測(cè)廢棄礦區(qū)植被恢復(fù)情況的過(guò)程中NDVI起到有效地作用。本文選取歸一化植被指數(shù)(NDVI)來(lái)反映稀土礦尾砂地植被變化情況,其計(jì)算形式為近紅外波段(NIR)與紅光波段(R)的差值比上這兩個(gè)波段數(shù)值之和,公式為:

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表1Landsat TM/OLI NDVI 計(jì)算公式

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研究區(qū)NDVI時(shí)程變化分析分為兩個(gè)部分進(jìn)行,第一部分為整體礦區(qū)NDVI時(shí)程變化分析,第二部分選取植被修復(fù)時(shí)間較早的“稀土尾砂試驗(yàn)區(qū)”雙茶亭礦區(qū)分析NDVI時(shí)程變化規(guī)律。

2.1整體礦區(qū)NDVI時(shí)程變化

基于ENVI軟件中BandMath 計(jì)算NDVI結(jié)果,將整體礦區(qū)NDVI值提取出來(lái)并導(dǎo)出成ASCII文件,方便之后分析使用。計(jì)算NDVI平均值,診斷NDVI時(shí)序趨勢(shì),揭示整體礦區(qū)NDVI時(shí)程變化規(guī)律,見(jiàn)圖1。圖1表明:1989-2015年整體礦區(qū)NDVI值在0.12-0.5間變化,平均值為0.31;NDVI最大值和最小值所在年份分別為1995年和2013年,分別為0.5和0.12,變化幅度為0.38;NDVI值相對(duì)時(shí)間的線性回歸決定系數(shù)R2為0.79,取顯著性水平為0.05,相應(yīng)臨界值R205.0 為0.08,決定系數(shù)大于相應(yīng)臨界值,線性回歸趨勢(shì)顯著,NDVI值的傾向率為-0.08(10a)-1,表明NDVI值顯著減?。籒DVI值的Mann-kendall趨勢(shì)分析檢驗(yàn)值Z為-6.68,取顯著性水平為0.05,相應(yīng)臨界值Z05.0 為1.96,檢驗(yàn)值的絕對(duì)值Z大于相應(yīng)臨界值,Mann-kendall趨勢(shì)檢驗(yàn)顯著,表明整體年NDVI值呈顯著性下降趨勢(shì)。

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圖1 整體礦區(qū) NDVI 時(shí)程變化

NDVI時(shí)程變化可分為三個(gè)階段,第一階段為穩(wěn)定期,時(shí)間為1989-2005年,此階段NDVI值相對(duì)時(shí)間的線性回歸決定系數(shù)R2為0.052,取顯著性水平為0.05,相應(yīng)臨界值R205.0 為0.157,決定系數(shù)小于相應(yīng)臨界值,NDVI變化趨勢(shì)不顯著,平均NDVI為0.43,整體稀土礦區(qū)存在一定的開(kāi)采,但是整體NDVI值未大幅度減??;第二階段為劇烈開(kāi)采期,時(shí)間為2006-2008年,此階段NDVI值相對(duì)時(shí)間的線性回歸決定系數(shù)R2為0.69,取顯著性水平為0.05,相應(yīng)臨界值R205.0 為0.658,決定系數(shù)大于相應(yīng)臨界值,NDVI呈顯著下降趨勢(shì),傾向率為-0.3(10a)-1,平均NDVI為0.29,較穩(wěn)定期下降了0.14,此階段稀土礦區(qū)進(jìn)行劇烈的采礦活動(dòng),人類活動(dòng)對(duì)稀土礦區(qū)影響較大,嚴(yán)重破壞了礦區(qū)植被,導(dǎo)致NDVI值迅速下降;第三階段為植被修復(fù)期,時(shí)間為2009-2015年,此階段NDVI值相對(duì)時(shí)間的線性回歸決定系數(shù)R2為0.395,取顯著性水平為0.05,相應(yīng)臨界值R205.0 為0.197,決定系數(shù)大于相應(yīng)臨界值,NDVI呈顯著下降趨勢(shì),傾向率為-0.046(10a)-1,整個(gè)時(shí)間段NDVI呈現(xiàn)較低值,平均NDVI為0.19,較劇烈開(kāi)采期下降了0.1,尋烏縣2009年對(duì)稀土礦區(qū)進(jìn)行植被修復(fù)治理,使研究區(qū)內(nèi)的2009年和2010年的植被數(shù)量有所增加,對(duì)于整體礦區(qū)恢復(fù)效果一般。

2.2雙茶亭礦區(qū)NDVI時(shí)程變化

在整體礦區(qū)NDVI影像數(shù)據(jù)中提取以種植桉樹(shù)為主的雙茶亭礦區(qū)NDVI,計(jì)算NDVI平均值,診斷NDVI時(shí)序趨勢(shì),揭示雙茶亭礦區(qū)NDVI時(shí)程變化規(guī)律,見(jiàn)圖2。按照整體礦區(qū)NDVI變化階段對(duì)雙茶亭礦區(qū)NDVI時(shí)程變化進(jìn)行分析。

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圖2 雙茶亭礦區(qū) NDVI 時(shí)程變化

結(jié)果表明:1989-2015年雙茶亭礦區(qū)NDVI值在0.17-0.65間變化,平均值為0.4;NDVI最大值和最小值所在年份分別為2015年和2008年,分別為0.65和0.17,變化幅度為0.48;穩(wěn)定期NDVI值相對(duì)時(shí)間的線性回歸決定系數(shù)R2為0.321,取顯著性水平為0.05,相應(yīng)臨界值R205.0 為0.156,決定系數(shù)大于相應(yīng)臨界值,NDVI呈顯著下降趨勢(shì),傾向率為-0.049(10a)-1,平均NDVI為0.44,稀土開(kāi)采對(duì)雙茶亭礦區(qū)內(nèi)植被存在一定影響,植被呈現(xiàn)減少趨勢(shì);劇烈開(kāi)采期NDVI值相對(duì)時(shí)間的線性回歸決定系數(shù)R2為0.732,取顯著性水平為0.05,相應(yīng)臨界值R205.0 為0.57,決定系數(shù)大于相應(yīng)臨界值,NDVI呈顯著下降趨勢(shì),傾向率為-0.63(10a)-1,平均NDVI為0.28,較穩(wěn)定期減少0.16,和整體礦區(qū)情況類似,劇烈稀土開(kāi)采活動(dòng)嚴(yán)重破壞雙茶亭礦區(qū)內(nèi)植被,導(dǎo)致植被迅速減少;植被修復(fù)期NDVI相對(duì)時(shí)間的線性回歸決定系數(shù)R2為0.884,取顯著性水平為0.05,相應(yīng)臨界值R205.0 為0.187,決定系數(shù)大于相應(yīng)臨界值,NDVI呈顯著上升趨勢(shì),傾向率為0.25(10a)-1,平均NDVI為0.39,較劇烈開(kāi)采期增加0.11,雙茶亭植被修復(fù)效果較好,對(duì)比整體礦區(qū)可得,油茶配置模式植被修復(fù)治理效果較差,桉樹(shù)配置模式效果較好。

三、基于地物波譜的典型地物NDVI特征值分析

基于研究區(qū)各典型地物的地物波譜特性,利用紅光波段和近紅外波段的平均反射率計(jì)算相應(yīng)地物的NDVI,見(jiàn)圖3。圖3表明:在研究區(qū)典型地物中,尾砂相應(yīng)NDVI值為0.03,芒萁為0.69,芭茅為0.53,芒草為0.52,油茶為0.69,木荷為0.8,竹子為0.79,馬尾松為0.75,桉樹(shù)為0.6,樟樹(shù)為0.52,其中木荷NDVI值最大,尾砂NDVI值最小,尾砂存在一定的背景值。由于研究區(qū)地物波譜數(shù)采集時(shí)間為2019年1月與7月,分別屬于冬季和夏季,則獲取各地物波譜特性計(jì)算出的NDVI會(huì)有一定的波動(dòng)范圍,其中波動(dòng)范圍較大的為芒萁、芭茅和芒草,這三種植被屬草本類植被,說(shuō)明對(duì)于NDVI,草本類植被受季節(jié)變化影響較大,喬木類植被對(duì)相對(duì)較小,即草本NDVI在年內(nèi)變化更為劇烈,喬木類植被NDVI年內(nèi)較為穩(wěn)定。

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圖3典型地物NDVI

四、基于小波分解的NDVI時(shí)程變化

4.1小波分析理論概述

傅里葉變換是最常用的分析信號(hào)工具,用于推導(dǎo)不同幅度和頻率下特定正弦波函數(shù)的組合。但是傅里葉變換存在不足之處,在分析信號(hào)特征時(shí)會(huì)忽略信號(hào)的時(shí)間信息,通過(guò)變換結(jié)果無(wú)法判斷某個(gè)信號(hào)發(fā)生的時(shí)間。以傅里葉變換為數(shù)學(xué)基礎(chǔ),理論物理學(xué)家A·Grossman建立了小波變換的理論體系。小波變換分析信號(hào)時(shí)可通過(guò)小波基函數(shù)的變換分析信號(hào)的局部特征,信號(hào)分析結(jié)果具有比傅里葉變換更良好的局部特性。分解后的信號(hào)呈現(xiàn)低頻和高頻特性兩部分內(nèi)容,低頻信號(hào)具有較高的頻率分辨率和較低的時(shí)間分辨率,高頻信號(hào)具有較高的時(shí)間分辨率和較低的頻率分辨率,所以有著“數(shù)學(xué)顯微鏡”之稱。正是小波變換擁有著這些特性,使小波變換在信號(hào)處理、數(shù)值計(jì)算和流體力學(xué)等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。

4.2基于小波分解的NDVI多尺度時(shí)程變化

為了更好研究NDVI的時(shí)程變化規(guī)律,基于Matlab軟件,本文將NDVI變化曲線作為一種信號(hào)曲線,對(duì)其進(jìn)行小波分解,分析其低頻信號(hào)與高頻信號(hào)的特點(diǎn)。根據(jù)NDVI數(shù)據(jù)特點(diǎn),采用db3小波函數(shù)對(duì)整體礦區(qū)NDVI和雙茶亭NDVI進(jìn)行分解,結(jié)果如圖4和圖5所示。

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圖4 整體礦區(qū) NDVI 信號(hào)和小波分解部分注:(a)表示原始信號(hào),(b)表示低頻信號(hào),(c)表示高頻信號(hào)。

(1)低頻信號(hào)按照NDVI變化階段對(duì)低頻信號(hào)進(jìn)行分析。圖4表明:穩(wěn)定期整體礦區(qū)低頻NDVI值處于較高水平,進(jìn)入劇烈開(kāi)采期后低頻NDVI值迅速下降,在植被修復(fù)期保持穩(wěn)定;低頻信號(hào)整體趨勢(shì)與整體礦區(qū)NDVI時(shí)程變化趨勢(shì)一致,說(shuō)明低頻信號(hào)表示NDVI的年際變化特征,將年內(nèi)波動(dòng)信息濾除,呈現(xiàn)與原始信號(hào)一致的三個(gè)變化階段。圖5表明:雙茶亭礦區(qū)低頻NDVI值呈現(xiàn)微下降-劇烈下降-上升的三個(gè)階段變化,與雙茶亭礦區(qū)NDVI時(shí)程變化趨勢(shì)一致。

(2)高頻信號(hào)高頻信號(hào)表示為NDVI的年內(nèi)變化,按照NDVI變化階段對(duì)高頻信號(hào)進(jìn)行分析。圖4表明:穩(wěn)定期整體礦區(qū)高頻NDVI值呈波動(dòng)變化,波動(dòng)幅度較大,說(shuō)明在此階段整體礦區(qū)年內(nèi)NDVI變化較為劇烈;劇烈開(kāi)采期整體礦區(qū)高頻NDVI值也呈波動(dòng)變化,但是波動(dòng)幅度較小,說(shuō)明在此階段礦區(qū)年內(nèi)NDVI呈波動(dòng)變化,但是由于人類活動(dòng)較為劇烈,使植被數(shù)量迅速較少,導(dǎo)致NDVI變化幅度變??;植被修復(fù)期整體礦區(qū)高頻NDVI值在此階段初期呈水平變化,后期呈波動(dòng)變化,說(shuō)明研究區(qū)年內(nèi)NDVI在植被修復(fù)期初期年內(nèi)變化較小,這是由于劇烈開(kāi)采期過(guò)后植被破壞過(guò)于嚴(yán)重,導(dǎo)致礦區(qū)內(nèi)植被數(shù)量稀少,年內(nèi)植被變化較小,后期由于植被修復(fù)措施的實(shí)施,植被得到一定的恢復(fù),然后呈現(xiàn)出了年內(nèi)波動(dòng)變化。圖5表明:雙茶亭礦區(qū)高頻NDVI值三個(gè)時(shí)期都呈波動(dòng)變化,這是由于在劇烈開(kāi)采后,植被措施的迅速實(shí)施,使雙茶亭礦區(qū)內(nèi)植被得到良好的補(bǔ)充,導(dǎo)致在劇烈開(kāi)采期之后、植被恢復(fù)期初植被表現(xiàn)出良好的年內(nèi)波動(dòng)變化。

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圖5雙茶亭礦區(qū)NDVI信號(hào)和小波分解部分注:(a)表示原始信號(hào),(b)表示低頻信號(hào),(c)表示高頻信號(hào)。

結(jié)合草本植被NDVI在年內(nèi)變化更為劇烈,喬木類植被NDVI年內(nèi)較為穩(wěn)定的結(jié)論可得:穩(wěn)定期與劇烈開(kāi)采期NDVI波動(dòng)較大是由于草本植被變化劇烈引起的,說(shuō)明礦區(qū)植被變化的主要原因?yàn)椴荼局脖坏淖兓?;在植被修?fù)期初期高頻NDVI值呈水平變化特征,說(shuō)明此時(shí)礦區(qū)內(nèi)草本類植被數(shù)量稀少,原因?yàn)閯×蚁⊥灵_(kāi)采將草本植被破壞嚴(yán)重,幾乎不存在草本類植被,在經(jīng)過(guò)人工植被修復(fù)后,礦區(qū)植被得到一定的補(bǔ)充,草本植被開(kāi)始增長(zhǎng),最后呈現(xiàn)波動(dòng)特征??傮w表明:礦區(qū)內(nèi)對(duì)NDVI影響最大的為草本類植被,基于此情況,礦區(qū)植被恢復(fù)措施的植被配置模式可針對(duì)草本類植被進(jìn)行選擇,并針對(duì)草本植被進(jìn)行維養(yǎng)。

四、討論

本章基于LandsatTM/OLI 數(shù)據(jù)和研究區(qū)典型地物波譜數(shù)據(jù),計(jì)算了研究區(qū)1989-2015年的NDVI值以及典型地物的NDVI值,總體分為三個(gè)部分:

(1)整體礦區(qū)NDVI時(shí)程變化和雙茶亭礦區(qū)NDVI時(shí)程變化分析。整體礦區(qū)NDVI呈下降趨勢(shì),可分為三個(gè)階段,即穩(wěn)定期、劇烈開(kāi)采期和植被修復(fù)期,其中整體礦區(qū)NDVI在穩(wěn)定期呈波動(dòng)變化,在劇烈開(kāi)采期和植被修復(fù)期呈顯著下降趨勢(shì),雙茶亭礦區(qū)NDVI在穩(wěn)定期和劇烈開(kāi)采期呈顯著下降趨勢(shì),在植被修復(fù)期呈顯著上升趨勢(shì)。油茶配置模式尾砂修復(fù)治理效果較差,桉樹(shù)配置模式效果較好。

(2)典型地物NDVI值的分析。典型地物可分為三種稀土尾砂、草本植被和喬木類植被,其中尾砂和喬木類植被年內(nèi)NDVI值變化幅度較小,草本植被年內(nèi)NDVI值變化較大。

(3)對(duì)NDVI時(shí)程變化曲線進(jìn)行小波分解。結(jié)果分解為低頻信號(hào)和高頻信號(hào),且分別表示NDVI的年際變化和年內(nèi)變化特征。通過(guò)分析整體礦區(qū)NDVI高頻信號(hào)發(fā)現(xiàn)了對(duì)研究區(qū)NDVI產(chǎn)生影響的主要因素為草本類植被,此結(jié)論可指導(dǎo)后期繼續(xù)進(jìn)行植被修復(fù),針對(duì)草本植被,選擇更良好的植被配置模式

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審核編輯 黃宇

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    高光譜遙感已成為地表植被地學(xué)過(guò)程對(duì)地觀測(cè)的強(qiáng)有力的工具,其特點(diǎn)是在特定光譜域以高光譜分辨率同時(shí)獲取連續(xù)的地物光譜圖像,使得遙感應(yīng)用著重于在光譜維上進(jìn)行空間信息展開(kāi),定量分析地球表層生物物理化學(xué)
    的頭像 發(fā)表于 10-24 11:18 ?1507次閱讀
    高光譜遙感在<b class='flag-5'>植被</b>監(jiān)測(cè)中的研究綜述

    金屬礦產(chǎn)遙感找原理與方法-萊森光學(xué)

    1、金屬礦產(chǎn)遙感找原理 遙感的理論基礎(chǔ)是電磁波輻射,地物的光譜輻射特性則是遙感技術(shù)賴以鑒別和區(qū)分的主要基礎(chǔ)。航空航天遙感傳感器接收的是地表各種地物的反射光譜信息,這些地物反射光譜實(shí)際
    的頭像 發(fā)表于 12-12 14:02 ?2149次閱讀
    金屬礦產(chǎn)遙感找<b class='flag-5'>礦</b>原理與方法-萊森光學(xué)

    地物光譜儀應(yīng)用于監(jiān)測(cè)植被的變化

    植被的變化是地理環(huán)境變化的重要指標(biāo),可以反映地表土壤、氣候、植物群落等環(huán)境因子的變化情況。為了更準(zhǔn)確地監(jiān)測(cè)植被變化,地物光譜儀可以用來(lái)監(jiān)測(cè)植被變化。
    發(fā)表于 03-10 10:21 ?575次閱讀
    <b class='flag-5'>地物</b>光譜儀應(yīng)用于監(jiān)測(cè)<b class='flag-5'>植被</b>的變化

    地面成像和非成像地物光譜儀在不同水分環(huán)境下濕地植被光譜特征對(duì)比研究

    地面成像和非成像地物光譜儀在不同水分環(huán)境下濕地植被光譜特征對(duì)比研究——以東洞庭湖濕地區(qū)域苔草植被光譜特征為例 ? 引言 在較為復(fù)雜的濕地生態(tài)系統(tǒng)中,高光譜遙感憑借其成百上千波段數(shù)量、極高的光譜分辨率
    的頭像 發(fā)表于 04-18 18:18 ?1300次閱讀
    地面成像和非成像<b class='flag-5'>地物</b>光譜儀在不同水分環(huán)境下濕地<b class='flag-5'>植被</b>光譜特征對(duì)比研究

    手持式地物光譜儀對(duì)水體葉綠素的光譜特性測(cè)試研究

    為什么用地物光譜儀對(duì)地物進(jìn)行測(cè)試? 對(duì)于地物的測(cè)試,傳統(tǒng)的方法有化學(xué)法等。隨著光譜學(xué)的發(fā)展,現(xiàn)在可以運(yùn)用光譜法去對(duì)地物進(jìn)行測(cè)試,獲取地物自身
    的頭像 發(fā)表于 07-03 15:51 ?1106次閱讀
    手持式<b class='flag-5'>地物</b>光譜儀對(duì)水體葉綠素的光譜特性測(cè)試研究

    地物光譜匹配模型研究

    都與對(duì)波譜特性的分析密切相關(guān)。光譜匹配模型通過(guò)對(duì)地物光譜與參考光譜的匹配或地物光譜與數(shù)據(jù)庫(kù)的比較,求算它們之間的相似性或差異性,突出特征譜段,有效地提取光譜維信息,以便對(duì)地物特性進(jìn)行詳
    的頭像 發(fā)表于 07-07 14:38 ?535次閱讀
    <b class='flag-5'>地物</b>光譜匹配模型研究

    地物光譜儀常見(jiàn)植被指數(shù)總結(jié)

    植被指數(shù):利用衛(wèi)星不同波段探測(cè)數(shù)據(jù)組合而成的,能反映植物生長(zhǎng)狀況的指數(shù)。植物葉面在可見(jiàn)光紅光波段有很強(qiáng)的吸收特性,在近紅外波段有很強(qiáng)的反射特性,這是植被遙感監(jiān)測(cè)的物理基礎(chǔ),通過(guò)這兩個(gè)波段測(cè)值的不同組
    的頭像 發(fā)表于 07-19 16:55 ?2208次閱讀
    <b class='flag-5'>地物</b>光譜儀常見(jiàn)<b class='flag-5'>植被</b>指數(shù)總結(jié)

    地物光譜儀:地物的反射光譜與地物波譜特性

    遙感波譜范圍不斷拓寬,空間、波譜和時(shí)間分辨率不斷提高,遙感影像處理,地物識(shí)別和信息提取技術(shù)不斷完善,遙感數(shù)據(jù)獲取由多光譜,高光譜至超高光譜,信息挖掘由“粗糙”到“精細(xì)”,遙感地物識(shí)別由
    的頭像 發(fā)表于 08-22 15:49 ?951次閱讀

    基于 NDVI 和地物波譜稀土植被恢復(fù)成效分析

    稀土開(kāi)采產(chǎn)生大量堆積,出現(xiàn)強(qiáng)烈水土流失過(guò)程,伴生嚴(yán)重水環(huán)境和地質(zhì)植被修復(fù)是地災(zāi)害防治的常
    的頭像 發(fā)表于 12-24 14:37 ?97次閱讀
    基于 NDVI 和<b class='flag-5'>地物</b><b class='flag-5'>波譜</b>的<b class='flag-5'>稀土</b><b class='flag-5'>礦</b><b class='flag-5'>尾</b><b class='flag-5'>砂</b>地<b class='flag-5'>植被</b>恢復(fù)成效分析