预览加载中,请您耐心等待几秒...
1/3
2/3
3/3

在线预览结束,喜欢就下载吧,查找使用更方便

如果您无法下载资料,请参考说明:

1、部分资料下载需要金币,请确保您的账户上有足够的金币

2、已购买过的文档,再次下载不重复扣费

3、资料包下载后请先用软件解压,在使用对应软件打开

高光谱遥感在监测植被生理参数的应用综述 高光谱遥感在监测植被生理参数的应用综述 摘要: 高光谱遥感技术是一种获取植被细节信息的重要工具,其在监测植被生理参数方面具有广泛的应用。本文综述了高光谱遥感在监测植被生理参数的应用情况,包括植被覆盖度、叶绿素含量、水分胁迫和光合作用等方面。研究发现,高光谱遥感可以提供高分辨率的植被信息,能够准确监测植被的生长状态和生理变化,对于植被监测和管理具有重要意义。 1.引言 高光谱遥感是一种用于获取物体光谱特征的遥感技术。相比于传统的遥感技术,高光谱遥感具有更高的光谱分辨率和更丰富的信息提取能力。在植被监测领域,高光谱遥感被广泛应用于监测植被的生理参数,包括植被覆盖度、叶绿素含量、水分胁迫和光合作用等方面,对于植被的生长状态和生态环境管理具有重要意义。 2.高光谱遥感在监测植被覆盖度方面的应用 植被覆盖度是一个衡量植被分布和生长状况的重要指标。传统的遥感方法主要利用植被指数,如归一化植被指数(NDVI),来估算植被覆盖度。然而,高光谱遥感可以提供更多的光谱信息,从而提高植被覆盖度的估算精度。研究发现,利用高光谱数据可以提高植被覆盖度估算的准确性,并对植被的分布和结构提供更详细的信息。 3.高光谱遥感在监测叶绿素含量方面的应用 叶绿素是植物光合作用的关键分子,对于植物的生长和发育至关重要。高光谱遥感可以通过测量植物叶片的吸收光谱,推测叶绿素的含量。研究显示,高光谱遥感在估算叶绿素含量方面比传统的遥感方法有更好的精度。同时,高光谱遥感可以提供叶绿素含量的空间分布图,有助于研究植被的光合作用效率和生长环境。 4.高光谱遥感在监测水分胁迫方面的应用 水分是植物生长和发育的重要限制因素之一。高光谱遥感可以通过测量植物叶片的反射光谱来间接估算植物的水分胁迫程度。研究发现,高光谱遥感能够准确监测植物的蒸腾作用和水分利用效率,并提供植物水分胁迫的时间和空间分布图,对于植被水分管理具有重要意义。 5.高光谱遥感在监测光合作用方面的应用 光合作用是植物能量转化和生物质生产的关键过程。高光谱遥感可以通过测量植物叶片的光谱特征来估算光合作用的效率和活性。研究发现,高光谱遥感能够准确监测植物的光合作用效率和光合产物的积累情况,并提供植物的生长速率和生产力的估算。 6.结论 高光谱遥感是一种有效获取植物生理参数的工具,具有高分辨率、高精度和高信息提取能力的特点。通过利用高光谱遥感数据,可以准确监测植物的生长状态和生理变化,对于植被监测和管理具有重要意义。然而,高光谱遥感在监测植被生理参数方面仍存在一些挑战,如光谱数据的处理和分析方法、遥感数据的获取和管理等。因此,未来的研究需要进一步完善高光谱遥感技术,提高其在植被监测和管理中的应用效果。 参考文献: 1.AsnerGP,MartinRE.Convergentelevationtrendsincanopychemistryandsolarreflectanceacrosstropicalforests[J].GlobalChangeBiology,2010,16(1):268–278. 2.GitelsonAA,MerzlyakMN.Remotesensingofchlorophyllconcentrationinhigherplantleaves[J].AdvancesinSpaceResearch,1994,14(10):123–132. 3.JacquemoudS,UstinSL,VerdeboutJ,SchmuckG.EstimatingleafbiochemistryusingthePROSPECTleafopticalpropertiesmodel[J].RemoteSensingofEnvironment,1996,56(3):194–202. 4.LiuL,ZhuP,ShuY,etal.Mappinggrasslandabovegroundbiomassandleafareaindexusingairbornehyperspectralimagery[J].AgriculturalandForestMeteorology,2018,262:61–73. 5.Zarco-TejadaPJ,MillerJR,MohammedGH,NolandTL,SampsonPH.Scaling-upandmodelinversionmethodswithnarrowbandopticalindicesforchlorophyllcontentestimationinclosedforestcanopieswithhyperspectraldata[J].IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing,2001,39(7):1491–