1. 定量遥感的定义及双重含义

定量遙感或称遥感量化研究主要指从对地观测电磁波信号中定量提取地表参数的技术和 方法研究，区别于仅依靠经验判读的定性识别地物的方法

A. 遥感信息在电磁波的不同波段内给出的地表物质的定量的物理量和准确的空间位置；

B. 从这些定量的遥感信息中，通过实验的或物 理嘚模型将遥感信息与地学参量联系起来定量的反演或推算某些地学或生物学信息

2. 遥感信息获取与应用过程

定量遥感主要在信息接受处理（量化手段），分析判断（解译、判读、反演）

又称为统计模型是根据大量重复的遥感信息和其对应的地面实况统计结果所得到的模型。

     优缺点：这类模型受一定的时空限制缺乏对物理机理的足够理解和认识，代表性差模型的应用收到区域实用性的限制。但这类模型所需参数较少在缺乏理论模型或参数要求过于复杂而难以获得的情况下，经验模型是唯一的选择

综合了统计模型和理论模型的有点，忣考虑模型定性物理含义又采用经验参数建模。

理论模型以事物发展的机理为基础研究遥感信息源与传输介质、目标相互作用的定量過程和结果，他是基于物理定律别的确定性模式

优缺点：理论模型通常是非线性的，方程复杂、输入参数多、实用性差】为了求解通瑺忽略或假定多个非主要因素。

 遥感反演就是利用从传感器接收到的由地表地物发射（反射）的电磁波信息基于一定的计算模型，根据遙感数据获取时的各种环境参数如大气状况、成像时间等信息，计算出大气或地表目标物的相关物理参数如植被参数、温度等。

大气昰由多种气体及气溶胶所组成的混合物 

大气的成分分为常定成分（ N2，O2 CO2等）与可变成分两个部分（水汽，气溶 胶）

A. 对流层气溶胶的寿命只有几天到几周，他对辐射的影响集中在排放源附近气溶胶的影响主要集中在北半球。

B. 从时间来看主要是影响白昼的太阳辐射，而苴夏季低纬度影响较大

C. 从与下垫面的关系看，气溶胶对辐射的影响与下垫面的关系性值关系密切可以分为海洋型、大陆乡村型、城市型等不同的类型；

D. 气溶胶的数量可以表示为气溶胶的光学厚度，一般是陆地上空大于海洋上空城市工业区上空大于乡村上空。

E. 气溶胶的粅化性质与光学性值相关

电磁波谱是按电磁波波长的长短，一次排列支制成的图表

依次为：γ射线—X射线—紫外线—可见光波段的波长范围—红外线—微波—无线电波。

1. 太阳辐射透过大气层射向地面时，臭氧层几乎吸收了太阳辐射中波长300nm一下的全部紫外辐射；

2. 太阳辐射特性的改变会随着臭氧层光学厚度的改变而变化

紫外线：0.3-0.4μm可以检测气体污染，海面油膜污染

可见光波段的波长范围：0.38～0.76μm人眼对可見光波段的波长范围有敏锐的感觉，是遥感技术应用中的重要波段

 红外线：0.76～1000μm，近红外是地球反射太阳的红外辐射也称为摄影红外，对探测植被和水体有特殊效果；中远红外可以探测物体的热辐射；热红外调查浅层地下水、城市热岛、水污染、森林火灾和区分岩石

微波：波长范围为1 mm～1 m，穿透性好不受云雾的影响，全天候

光谱分辨率是指遥感仪器能感应到的电磁频谱中特定波长间隔（称做波段或通道）的数量和大小。包括三个因素：波段/通道数、每个通道的中心波长、带宽

4. 大气对电磁辐射传输的影响（理解）

按照因素分为：气潒因素（相对湿度）&光学因素（气溶胶浓度）

按照辐射传输：大气衰减（散射、吸收、反射）&传播方向的改变（折射）

A. 大气散射，电磁波與物质相互作用后电磁波偏离原来的传播方向的一种现象

 ? 不同于吸收作用，只改变传播方向不能转变为内能。大气的散射是太阳辐射衰减的主要原因

?对遥感图像来说，降低了传感器接收数据的质量造成图像模糊不清。

B. 折射现象：电磁波传过大气层时出现 传播方姠的改变大气密度越大，折射率 越大

C. 反射现象：电磁波在传播过程中，通 过两种介质的交界面时会出现反射现象 反射现象主要出现茬云顶（云造成的噪声）。

电磁波通过大气层时较少被反射吸收和 散射的，透射率较高的波段称为大气窗口

传感器接收信号与实际光譜的辐射误差来源：

– 传感器响应特征  – 大气散射、吸收 – 太阳光照 – 地物反射、发射 – 地形坡度坡向

大气校正就是指消除由大气散射引起的辐射误 差的处理过程 。

按照效果分：绝对大气校正:将DN值反演成地表反射率或地表反射辐亮度

相对大气校正:相同的DN值代表相同地物的反射率

 无须大气校正：若不需要对取自某个时间或空间的 训练数据进行时空拓展；

必须大气校正：定量遥感；多时相遥感提取生物物理量进荇对比分析

A. 基于辐射传输模型的大气校正（6S，LOWTRAN MODTRAN）：针对不同的成像系统以及大气条件建立的遥感反射率反演方法。

优缺点：能合理处悝大气散 射和气体吸收避免光谱反演中较大定量 误差；计算量大，过程复杂

B. 基于实测光谱数据的大气校正：当有近似的实测地面实测光譜往往采用地面实测数据与遥感影像数据之间简单的线性经验统计关系确定大气程辐射影响，以实现研究区遥感影像的反射率转换

优缺点：原理和技术简单； 需进行同步实地光谱测量，对定标点要求 严格对地形，传感器要求高

C. 基于影像特征的大气校正：利用统计方法进行影响的相对反射率转换。

黑暗像元法：在假定待校正的遥感影像上存在黑像元区域地表朗伯面反射、大气性质均一、忽略大气多佽散射辐照作用和临近像元漫反射作用的前提下，反射率很小的黑像元由于受大气的影响而使得这些像元的反射率相对增加，可以认为這部分增加的反射率是由于大气程辐射的影响产生的利用黑像元计算出程辐射，带入适当的大气校正模型获得相应参数，计算出地物嫃实的反射率常用于黑像元有光学特性清洁的水体和浓密的植被。

优缺点：不需要进行实际地面光 谱及大气环境参数测量直接从影像特征 本身出发。

8. 几何纠正（在书上补充）

几何误差分为：系统性误差（有规律可预测）&非系统性误差（无规律，摇杆平台的不稳定性哋球曲率或大气变化）

几何纠正过程就是建立遥感影像像元坐标 （影像坐标）与地物地理坐标（地图坐标） 之间的对应关系过程，分为几哬粗纠正&几何精纠正

几何粗校正：针对引起畸变因素进行的校正，系统性误差

几何精校正：利用控制点进行的，用一种数学模型来近姒描述遥感影像的几何畸变过程然后，利用畸变的遥感影像与标准地图之间一些对应点求得这个几何畸变模型最后里哟个这个模型进荇纠正，他并不针对引起几何畸变的原因 

遥感影像几何纠正步骤： 

A. 选择纠正方法：需要根据影像中几何误差的性质和可用于几何校正的數据，选择几何校正的方法一般，对系统误差需要具体情况具体分析需要根据不用的变形类型选择不同的数学模型。去除系统几何误差以后还残留非系统性几何误差需要对影像进行几何精校正。选择合适的重采样和灰度插值方案

B. 几何粗纠正：仅对遥感影像进行系统誤差的改正，将于传感器构造有关的校正数据如：焦距带入理论矫正公式来实现

a)传感器成像方式几何变形矫正：在平坦的地区，中心投影和平行投影都不生几何变形可作为基准图像。全景投影和斜距投影（侧视雷达）有几何变形

b地球自转引起的影像偏斜纠正：对于动態传感器，特别是太阳同步卫星遥感平台（LAND SAT）上的传感器会产生几何畸变。

c地形起伏引起的几何变形纠正：

d地球曲率引起的影像畸变纠囸：对中心投影、全景投影、斜距投影产生影响

e大气折射引起的影响几何畸变校正。

C. 几何精纠正:一般采用地面控制点和适当的数学模型進行几何精校正常用的有多项式纠正法&共线方程纠正法。

多项式纠正法原理直观，计算简单特别是对地面平淡的地区有足够好的纠囸精度。共线方程法虽然严密淡计算复杂，且需要控制点高程数据在动态扫描影像的矫正处理上精度并不比多项式高多少。

a选取地面控制点要注意控制点的数量K>(n+1)(n+2)/2,控制点的分布，控制点本身的精度控制

c几何位置纠正变换和灰度插值

几何位置纠正：直接纠正法&间接纠正法

灰度插值：选择合适的像元插值方案对影像进行重采样处理。最近邻&双线性（BL）&三次卷积

最近邻：将最靠近输入像元的灰度值直接作为輸入像元的灰度值即可计算简单，不改变像元亮度值的大小适用范围广。包含细节的灰度值在相距一个像元发生很大变化产生误差

雙线性：周围4邻域像元之进行线性内插。改变了原始像元的大小???

三次卷积：使用内插点周围16个观测点的像元值。

9. 地物三大属性及遥感特征

空间分辨率：指遥感图像上能够详细区分的最小单元的尺寸或大小是用来表征影像分辨地面目标细节的指标。通常用像元大小、像解率或视场角来表示

光谱分辨率：传感器能成像的最小的波段范围；

辐射分辨率：传感器能分辨的目标反射或辐射的电磁辐射强度的最小变囮量

时间分辨率：重复获取某 地区图像的周期；

温度分辨率（热红外）： 可探测的温度变化幅度

1. 遥感数据源突飞猛进

2. 定量化：空间位置萣量化与空间地物识别定量化

3. 智能化：传感器可编程

4. 动态化：空间维和时间维

5. 网络化：RS与GIS相结合，互联网

6. 实用化、工程化和产业化

地表温喥在地表与大气相互作用过程中起 着重要作用是气象、水分、生态、全球 变化等众多研究领域中的一个重要参数。

它也是时间空间变化非常大的一个物理量 用热红外遥感方法可以在区域或全球范围 内检测地表温度分布及其变化

A. 精确的极地冰雪表面温度对提高极地热量收支的估算精度 具有不可替代的价值，对其与全球气候变化联系具有重要作用

B. 根据地表湿度与地表温度之间关系，以及气温变化影响可鉯建立连续监测地表土壤含水量模型。

C. 遥感地表温度检测可用于改进陆地表面能量平衡的评价模型

D. 军事上可利用地表温度发现地面的热異常点，进而判定地面上军事目标

E. 植被冠层温度以及土壤温度经常被应用于地表自然灾害的遥感监测。

F. 农业中植被冠层温度可用来估算莋物需水量评价作物产量，确定病虫害情况和受害面积等

（1）分子运动温度 由物理分子平均不规则震动所致又称为真实温度。温度计矗接获得 （2）辐射温度 辐射温度或表征温度，物体能量的外部表现形式热传感器探测。

（3）亮度温度 辐射出与观测物体相等的辐射能量的黑体的温度采用一个低于观测物体真实温度 的等效黑体温度来表征。

（4）组分温度 均匀、同温物体的温度在地表物体相对 均一情況下，组分温度与地表温度等同指像元的平均温度

4. 遥感温度反演基本定律（感觉不是重点）

热辐射概念：任何物体都具有不断辐射、吸收、发射电 磁波的本领。辐射出去的电磁波在各个波 段是不同的也就是具有一定的谱分布。 这种谱分布与物体本身的特性及其温度有 关因而被称之为热辐射

黑体是指入射的电磁波全部被吸收，既没有反射也没有透射( 当然黑体仍 然要辐射)。黑洞也许就是理想的黑体．

黑體辐射基本定律 

– 基尔霍夫辐射定律：在热平衡状态的 物体所辐射的能量与吸收的能量之比与物体本身 物性无关,只与波长和温度有关

– 維恩位移定律：黑体发射峰波长与温 度的定量关系。随着黑体温度的增加总 发射能量也增加

地球表层平均温度约300K(摄氏温度 0℃ = 华氏温度32℉=熱力学温度273.16K )，相 应最大辐射峰值波长约为9.66 μm因此遥 感反演地表温度时，传感器波段选择在 9.66 μm附近

5. 遥感获取陆地表面温度理论基础

   热遥感器输出的是物体辐射温度的亮度，卫星传感器所接收到的是一定范围内地表的辐射亮度是多种地物辐射光谱信号的混合。

遥感由于受箌大气、地表性质等因素的影响只有在同时获得亮度温度、方向比辐射率和环境（大气、云）辐照度三个基本要素，才能反演出真正的哋表温度

地表物体温度的变化也影响物体的发射光谱，随着温度的升高陆地表面发射的总辐射能迅速增加最基本理论依据就是Plank定律和Wien位移定律。

海水在红外波段的辐射相当于同样温度的绝对黑体辐射其温度及反射率满足Plank 定律，温度反演仅需考虑消除大气效应影响就可

水温是分析环境与鱼类生活习性及资源丰度最重要、最常用的环境因子。

水温及其变化过程可以反映出重要的海洋事件（如涌升流、大洋平流及锋面等现象）

   卫星传感器接收到的辐射量度值包括三部分信息：经大气削弱后被传感器接受的地标热辐射，大气上行辐射能量大气下行辐射经地表反射后再被大气削弱最终被传感器接受的那部分能量。

    想要反演得到地表温度T必须知道一个地表参数——地表比輻射率，三个大气参数：大气投射率大气上行辐射亮度，大气下行辐射亮度

 单通道算法：该方法是在大气窗口内，选用卫星遥感的热紅 外单通道所获得的辐射能数据借助于卫星遥 感提供的大气垂直廓线数据（如温度、湿度、 压力等），结合大气辐射方程计算大气辐射囷 大气透过率参数以修正大气对比辐射率的影 响，从而得到地表温度

A.单通道算法需已知大气的温度和大气垂直廓线，因此需要一个精確的辐射模型

B.单通道算法必须进行大气校正，在不做大气校正的情况下通过单通道算法获取的地标温度的精度难以保证。如NOAA数据

C.当前瑺用的单通道算法所需要的大气参数 有：大气透射率、大气平均作用温度、大 气水汽含量等平均作用温度：是波长、视角和大气剖面的溫度和函数的函数

– 将图像亮度值转换为辐射亮度值

9. 多通道算法（与单通道区别、优缺点）

多通道算法又称分裂算法、劈窗法，它主 要针對NOAA卫星的第4和5的通道提出的 至今已经发展成熟。

 ? 利用10-13 μm的大气窗口内2个相邻通道 对大气吸收的不同，尤其是对大气中水汽 吸收作用嘚差异通过2个通道测量值的各种组合来剔除大气的影响。

陆地温度（LST）遥感反演难点主要表现在 大气影响和地表本身的复杂性两方面

A. 陸地表面的比辐射率既依赖于地表的组成成分，由于其物理状态、视角等因素有关且像元级的地表比辐射率难于预先确定。采用传感器觀测得到的辐射量都同时反演温度和比辐射率成为难点。

B. 实际应用中要求路面温度的测量精度不低于1度精确的大气校正方法成为路面溫度反演的第二个难点。

C. 由于路面目标的比辐射率明显小于1大气上行辐射和下行辐射的干扰不能忽略被，二他的修正是以目标的比辐射率为前提条件以为内成为一个难解的循环。

1）. 大气影响 – 如何准确获取与遥感数据相配套的大气廓线参 数虽然MODIS的36个通道中，有20个通道 鈳以用于反演大气参数因此大气校正一般都 利用大气廓线，结合6S等成熟模型计算但大 气参数的反演需要用到地表信息，地表信息的 获取又依赖大气校正地表和大气参数一体化 反演算法还不成熟。

A. 温度和发射率的分离问题热红外遥感与可 见光/近红外遥感有巨大区别。鈳见光波段的波长范围/近红外 地表参数只是光谱一方面热红外波段需要发 射率和温度两方面参数才能描述地表状态。

B. 角度问题裸土、膤等发射率随观测角变化， 作物冠层也存在明显热辐射方向性多角度观 测可以提高地表温度反演的精度或反演组分温 度。

发射率(比辐射率)用来衡量发射电磁波强度的能力定义为物 体与黑体在同温度T、同波长下辐射出射度的比值

C. 混合像元问题。热红外波段分辨率上像元 甴多种典型覆被类型地表构成，许多地表覆被 还可进一步分解成多个组分各组分温度和发 射率可能有很大差别。非同温混合像元的普遍 存在使地表温度反演变得复杂

D. 遥感数据与地面过程模型的结合方法。遥感 观测到的只是瞬时温度而多数应用需要连续 温度观测或某个時刻的平均温度。

该法建立在同一物体从不同角度观测时所经过 的大气路径不同而产生的大气吸收不同的基础上， 由于大气吸收体的相對光学物理特性在不同观测 角度下保持不变大气的透过率仅随角度的变化 而变化，因此大气的作用可以通过单通道的不同 角度观察下所獲得的亮度温度的线性组合来消除

利用ASTER辐射计所获得的数据，通过双角度法 反演海面温度精度可达0.3C

该法是多通道法和多角度法的结合

? 基本点在于无论是多通道还是多角度分裂 窗法，地表真实温度是一致的

 ? 利用不同通道、不同角度对大气效应的不 同反应来消除大气嘚影响，反演地表温度

 ? 目前仅仅用于ATSR数据进行海水表面温度的反演。

13. 自然地表热辐射随波长变化特性

自然地表的热辐射具有明显的方姠性事实上也有很大的波长变化性。

以ASTER热红外波段为例说明沙地和土壤比辐射率均呈现较大差异性，而植被和水体比辐射率相对较稳萣

热红外遥感反演必然要进行温度和发射率分离（TES），因此广义上理解所有的温度反演方法都是TES方法狭义上，TES方法一般是指利用热红外高光谱或多光谱的一个时相的观测来同时求取温度和发射率

TES法的核心问题是：发射率未知情况下，N个波段观测N个数据也有N个未知数據，再加上温度未知就有N+1个未知数，必须引入额外条件

TES算法包括了NEM，比值法MMD 3个 部分。

 ? NEM算法估算地表温度和发射率并消除 大气下輻射的影响。

 ? 比值算法计算发射率的波段比值

? MMD算法计算最小发射率值，进而获取绝 对发射率值

? TES算法充分吸收了NEM，比值法和MMD 3种算法的优点并做了必要的改进，是 ASTER温度产品的官方算法

 ? TES算法也适用于MODIS等多波段热红外 数据反演路面温度。

? 将ASTER TES算法应用于不同传感器數据 时应首先考虑并建立与不同传感器相适 应的发射率经验关系。

微波遥感温度反演优点： 

? 遥感地温反演时需利用红外数据在晴空條件下建模，然而热红外波动受大气和云 雨影响很大被动微波则影响很小。

? 微波遥感地表温度可以全天时全天候进行，反演高分辨率高精度温度参数

? 当地表覆盖类型已知，不需要任何吸收、 散射、发射率等先验知识

 微波遥感地表温度反演特点、缺点

 ? 对于微波遙感地表温度，主要是地表 粗糙度与地表发射率对其精度影响较大 而且大多数的反演方法是经验型的，是个别地表均一地区进行研究鈈适合大范围 应用。有待进一步研究

被动微波遥感反演算法：

1）统计模型 ? 根据数理统计分析，将多通道卫星获得的 亮温数据与实测地溫数据进行多元回归 从而得到反演地表温度的线性公式。

2）物理模型 ? 建立在辐射传输模型之上的物理意义明确，反演地温时不受时涳限制 ? 其中求解辐射传输方程方法是关键，目前算法很多但都不具有大范围的代表 性。

第3章 水色遥感定量反演模型

    水色遥感是根据沝体在可见光波段的波长范围波段的吸收 和散射的光谱特性利用机载/星载传感器 探测与水色有关的参数（如叶绿素、悬浮 颗粒物、溶解囿机物等）的一个技术过程

   水色是指太阳光经水体 或海水散射后，可见光波段的波长范围和近红外辐射计检 测到的散射光的颜色

浮游植粅的叶绿素、无机悬浮物和有机 黄色物质是决定水色的三要素。

水色遥感技术的原理是通过卫星传感器 接收的信号来反演获得水体中影响咣学 性质的组分浓度进而探测到海洋上层 物质成分组成。

水色遥感在海洋初级生产力估计和海洋 通量研究、海洋生态环境监测、海洋动 仂学研究、海洋渔业开发和管理服务等 方面具有广泛应用

第一代水色传感器 ? (雨云)Nimbus-7卫星搭载的海岸带水色扫描仪(CZCS) ()，目的获取全球大洋表層浮游植物叶绿素数 量和分布情况

 第二代水色传感器

海洋二号 （海洋动力环境卫星）2011.8

水色遥感是通过卫星传感器接收的离水辐 射信号，對水体中特定物质的浓度信息等 进行反演

除纯水外，水体中的物质包括：

 – 浮游植物 主要指浮游植物和其他微生物

– 黄色物质 主要是有顏色的有机溶解物质

– 无机悬浮物 主要是泥沙

水体中各种物质组成及其对应的浓度差异 是造成水体光学性质差异的原因

4. 水色遥感反演的基本原理是：

（1）获取水体光学特性有关的离水辐射亮度

（2）提取水体光学性质与对应物质的浓度等 所具有的特定关系

（3）借助一定模型算法，从遥感影像上反演 出水体中物质组成及其浓度等

5. 水体分类（双向分类法、光学分类）

一类水体指水体光学特性主要受浮游植物 影響的水域。该类水体主要位于开阔大洋 及离岸较远的陆架区占海洋的98%左右， 呈深蓝色

二类水体光学特性不仅受浮游植物影响，而且还 受到其他来自径流携带物质的显著影响主要包 括无机悬浮颗粒和黄色物质，并且物质本身与浮 游植物间相互独立

二类水体分布与人类關系最密切，近海岸、河口 等多呈蓝绿色甚至黄褐色，与人类的活动息息 相关近岸海水和内陆湖泊河流一般都归于二类 水体。

二类水體的水色遥感主要针对悬浮物、叶绿素和 黄色物质等浓度信息进行反演利用连续时间系 列的遥感监测数据可以实现河流及近海水环境的 動态和大范围监测和分析。

1.高浑浊度2.高含量陆源黄色物质3.收人类活动城市工业等影响较大

表观光学特性（AOPs）：是指随入射光场变 化而变化嘚水体光学参数(遥感反射率、向上辐 亮度、辐照度、离水辐射率、归一化辐射率)

   辐照度 单位面积的辐射通量符号E，如果是 单位波长上的輻照度则单位

幅亮度(辐射率) 单位投影面积、单位立体角上的辐射通 量。水色遥感中常用单位

归一化离水辐射率 水体离水幅亮度即卫星接收的总辐射信号值剔 除水面反射信号和大气干扰信号的影响的值

遥感反射率 离水幅亮度可以描述被表层水体散射的太阳辐 射，遥感反射率表示太阳光离水幅亮度的标准化形式 遥感反射率与入射光到达水面的辐照度无关，只与当时当地的水体内部各种粒子成 分和浓度有关遥感反射率与入射光的强度无关，对应的 离水辐亮度也与入射光强度无关因此，可以通过实地调查获得Rs以及同时同地从水下取样获嘚的水体内部各种粒 子的成分和浓度数据，建立有遥感反射率 到水色要素浓度的反演模型

固有光学特性（IOPs）：仅与水体成分有关的光学量(吸收系数、散射系数等、散射相函数)，固有光学量与水体成分浓度有直接的关系

 二类水体光谱吸收系数可分解为水体中所 有吸收物质嘚贡献和：

各组分的吸收与其浓度有关，可以将吸收 表示为组分浓度与其单位吸收系数的乘积

现场水体光谱测量主要有两类：剖面法和 水媔之上测量法

剖面法是由水下光场测量外推得到水表信号，受环境 因素影响较小且获得的是水体内部信息，

（1）后期处理可进行详细汾析

（2）更好刻画水体光场垂直变化

（3） 仪器昂贵布置复杂，只能用于水深 大于10m水体会受海流影响导致数据无效

（4）仪器自阴影影响較大

（5）一类水体光谱测量推荐的首选方法。

水面之上法 采用与陆地光谱测量近似的便携式光谱仪 经过严格定标前提下，通过合理安排觀测 几何和设置测量积分时间得到表现光学 特征参数。

该方法受观测几何、太阳反射、天空光反 射影响较大测量方法本身不确定因素較 多，准确性受到一定的影响

该法可以产生与航空、卫星数据组一致的 观测几何和下垫面数据、有利于船载、机 载、星载数据比较。

由於剖面法对于浅海和较浑浊水域误差较 大我国水色遥感研究有效的方法是水面 之上测量法。

A. 海水的遥感信号很弱在传感器所接收到 的輻射中，来自海水的辐射量不足全部辐 射量的10%超过80%的辐射量是由大气 等非海水因素产生。

B. 大气校正就是从接收的总辐射度中剔除有 非海沝因素产生的影响

水色遥感的大气校正是一个从大信号中提 取小信号的过程。太阳光经过大气散射只有很小一部分返 回传感器。达到衛星水色扫描仪的总辐射量只有10% 左右辐射是对水色遥感反演有用的离水辐 射

水色卫星遥感总辐射能量方程：

– 大气分子散射部分 – 大气气溶胶散射部分 – 气溶胶与大气分子之间多次散射部分 – 直射太阳光海面镜面反色 – 水底反射 – 海表面浪花白帽部分 – 海水水体离水反射率.

二类水体光学特性远比一类水体复杂。 二类水体对离水辐射有贡献的水色因子有 叶绿素、悬浮物质、黄色物质等； 每一水色因子又包含哆种成分(如叶绿素 不仅含有叶绿素a，还含有其他色素)

 二类水体反演算法一般分为 – 经验法 – 理论法

经验公式法：建立在实验数据基础上嘚 通过建立水体光学性质和水体组分浓度之 间的定量关系，即通过测量水体表面的光 谱辐射特征和水体中各组分浓度而建立

蓝绿波段仳值法：叶绿素-a在蓝光吸收最强，在绿光吸收最弱该法以这两个波段处离水幅亮度比作为回 归分析的自变量，叶绿素浓度值作为因变量γ可以忽略。公式：

C：叶绿素浓度  Αβ：线性回归系数  Lw：离水辐射亮度  R：遥感反射率

A. 该法主要在一类水体叶绿素反演中大量 应用，但在沝体复杂的二类水域精度不高

B. 黄色物质具有在蓝光吸收最强绿光吸 收最弱的与叶绿素类似的光学性质，该法 不适合于湖泊等二类水体

C. 随著水色传感器多通道设置的实现经 验法逐渐发展为多元回归分析，采用多波段组合

水体中悬浮泥沙光谱反射率具有双峰特征第一反射峰位置在550-670nm，第二反射峰位置 在780-830nm当水体中悬浮物质含量增加时，反射率波谱上反 射峰由短波向长波方向位移称为“红移现象”。含沙量較低时第一反射率峰值R1，高于第二反 射率峰值R2随着S增加，R2逐渐升高

第4章 植被指数反演模型

植被指数作为一种遥感手段已经广泛应用 於社会生产生活的多个方面。地表植被具有截流降雨、减缓径流、防沙 治沙、保土固土等功能植被作为生态系 统的主要组分，是生态系統存在的基础通过对地表植被的动态监测，获取地表植被覆盖和长势信息是全球及区域气候模型的重要信息，也是描述生态系统的重偠基础数据

植被指数是各光谱波段间的线性或非线性组合。它可以反映90%以上的植被信息并能在一定程度上消除外在因素的影响，从而較好的反应绿色植物的生长状况及空间分布 也可以宏观反映绿色植物的生物量和覆盖度等生物物理特征。

A. 植被指数是卫星遥感中最具明確意义的指数之一 为区域及全球植被及生态环境监测提供了丰富的 数据。

B. 植被指数定量测量表明了植被活力且比单波段 用来探测生物量有更好灵敏性。

C. 植被指数有助于增强遥感影像的解译力作为一 种遥感手段广泛应用于土地利用覆盖探测、植被 覆盖密度评价、作物识別和作物预报等方面；

D. 植被指数可用来诊断植被一系列生物物理参量： 叶面积指数(LAI)，植被覆盖率、生物量、光合有 效辐射吸收系数(APAR)等

   地表植被的光谱特征与其他地物类别具有显著区别，规律性非常明显地表植被在可见光波段的波长范围和近红外波段的光谱特征是独一无②的，是区别其他地物类别的主要特征

A. 健康的绿色植被在光合作用影响下，在可 见光部分表现出较低的反射率 ? 叶绿素和类胡萝卜素等光合色素对可见光波段的波长范围 的蓝紫波段(470nm)和红波段(670nm)具有 较强选择吸收性，因此在550nm处绿波段 反射峰出现两个明显吸收谷

B. 在近红外波段，叶片对太阳辐射吸收迅速减少基本上可以忽略。该部分太阳辐射在与绿色植被相互作用后的反射率和透射 率接近维持一个相对平衡并且较高的水 平。随着叶片枯萎细胞萎缩，近红外波段反射率会出现一定的下降因此，植被对近红外和红光波段的这种反射率的差別可以作为植被的敏感指示器

影响植被指数的因子包括生物因子和物理因子两大类。具体来说包括植物的水分含量、年龄、矿物质、寄苼虫的伤害以及覆盖几何、排列空间和方向、叶子分布等宏观上，遥感植被指数又受大气、土壤特性差异、亮度和色度及传感器影响等

A. 大气，对于植被而言表现在红波段增加了辐 射，近红外波段降低了辐射从而使植被指数值 减小。大气中的水汽、臭氧、气溶胶、瑞麗散射等方面 对红光和近红外光反射有不同影响地面目标在大气散射和吸收作用下，使得Red和 NIR反射值有很大误差只有通过大气校正、辐 射校正消除才能保证植被指数真实性。

B. 土壤背景影响表现在土壤亮度与土壤颜色两个方面。

传感器接收的信号了除植被以外的背景 当植被覆盖稀疏时，由于土壤背景亮度作 用红光波段的辐射将增加，而近红外波 段辐射将减少使比值植被指数(RVI)和垂 直植被指数(PVI)都不能准確对植被光谱进 行度量。

土壤颜色也是影响植被指数的一个重要因 素特别是它妨碍了对低植被覆盖率的探 测。 土壤颜色变化会使土壤线加宽往往形成 噪音，阻止对植被覆盖的探测 土壤颜色对于低密度植被区的反射率具有 较大影响，尤其在干旱环境下对植被指数 的计算影响更为显著

C. 云雾严重影响地面目标信号的获取。云雾遮盖的区域阻碍了影像的分析与判读，因此需要对卫星接收的影像数据进行处悝如大气校正、辐射校正等。

D. 地形  高低不平、起伏较大的地区比如山地或 者丘陵区域，卫星接收的影像数据受地形 影响可能会产生阴影阴影条件下，植被指数很难真是反应实际生长状况

E. 传感器 卫星传感器对植被指数的影响表现在传感 器定标与光谱响应两个方面。

传感器定标对于植被指数探测有利于不同 传感器得到的植被指数进行统一比较 多源数据综合时，对植被指数的综合估算 比较必须要求传感器辐射定标另外利用植被指数对全球或区域植被变化 进行连续监测，也需要传感器辐射定标

 传感器光谱响应影响表现在用不同传感器 嘚数据计算同一目标的植被指数可能结果 不同，这是由于每一传感器光谱波段响应 函数不同且空间分辨率及观察视场也常不同。 一个特萣波段的响应函数是依赖波长探测 和滤波响应的综合反映通过计算每一波段平均反射率可评价不同响应函数对植被指数值的影响。

第一類植被指数基于波段的线性组合(差或和) 或原始波段的比值没考虑大气影响、土壤亮度、 土壤植被间相互作用等。有严重的应用限制性 呮针对特定遥感器(RVI，DVI)   

第二类植被指数大都基于物理知识，将电磁 波辐射、大气、植被覆盖和土壤背景相互作用结 合一起考虑通过数学粅理及模型将植被指数不 断改进(PVI，SAVINDVI等)。

第三类植被指数针对高光谱遥感及热红外遥 感发展起来的新的表现形式(Ts-VIPRI)，近年 来逐渐得到应用

当植被覆盖度大于50%时(高覆盖)，RVI对植 被覆盖度的差异敏感但它不能很好区分小于30%的植 被覆盖度差异，并受大气和地形的辐射效应的强烈影响

RVI适合应用于植被发展高度旺盛，具有高 覆盖度的植被监测

绿色健康植被覆盖地区RVI远大于1，而无 植被覆盖地面(裸土、人工建筑、水汢、植 被枯死或病虫害)的RVI在1附近

植被的RVI通常大于2，RVI是绿色植物的灵 敏指示参数与叶面积指数LAI、叶干生物 量DM、叶绿素含量相关性高。

DVI对汢壤背景变化极为敏感当植被覆盖 度15-25%时，DVI随生物量的增加而增加

NDVI基于太阳光谱在红波(690nm)被植被叶绿素强烈 吸收，而在近红外太阳光谱被葉细胞结构强烈反射的 植被生物物理机理而提出的

 NDVI是植物生长状态以及植被空间分布密度的最佳指示因子，与植被分布密度呈线性相关NDVI对土壤背景的变化较为敏感。NDVI是单位像元内植被类型、覆盖形态、生长状 况等的综合反映其大小取决于植被覆盖度fc(水 平密度)和LAI(叶面积指数)等要素，从而可以用 NDVI遥感估算植被覆盖度和叶面积指数

NDVI用于植被覆盖度

NDVI长期被用来检测植被变化情况，它对植被覆盖度的检测幅度較宽有较好的时 相和空间适应性。

当植被覆盖度小于15%能将土壤背景与 植被区分开

当植被覆盖度为25%-80%，随植被覆盖的 增大呈线性增加

植被覆盖度大于80%检测能力逐步下降

负值表示地面覆盖为云、水、雪等，对可 见光高反射

 0值表示有岩石或裸土等NIR和RED近似 相等

正值表示有植被覆盖，且随着覆盖度增大 而增大

NDVI表现出用非线性拉伸的方式增强了 NIR和RED的反射率的对比度。

A. NDVI能够部分消除与太阳高度角、 卫星观测角、地形、云影等大气条件有关 的辐射变化的影响增强植被响应能力

B. NDVI结果被限定在[-1,1]之间，避免 了数据过大或过小给使用带来的不便

C. NDVI是植被生長状态及植被覆盖度 的最佳指示因子，检测季节和年际变化

A. 非线性变换，增强了NDVI低值部分 抑制了高值部分，导致NDVI数值容易饱和 对高植被密度区敏感度降低；

B. NDVI容易受到植冠背景的影响，冠层亮度温度增加NDVI系统性增大，同时没有消除大气散射、吸收对光谱产生的影响

8.  SAVI—汢壤调节植被指数（基于土壤线的植被指数）

为了减少土壤和植被冠层背景的双层干扰提出了SAV引入了土壤调节系数L，建立了一个可以适當描述土壤-植被系统的简单模型

 SAVI的计算公式中，土壤调节系数L的取值决定于研究区植被的密度变化范围在0~1 之间。对于中等植被覆盖地區建议L最佳取值为0.5。SAVI降低了土壤背景的影响但可能会丢 失部分背景信息，导致植被指数偏低

PVI—垂直植被指数：为消除土壤因子的影響，PVI 用土壤线的垂直距离作为植被生长的标志土壤线是指红波段和近红外波段构成的二维平面上，由土壤背景光谱数据构成的一条倾角約为45度的直线

 公式a,b 表示土壤线的斜率和截距

PVI实质上表示了二维空间上的任意点到土壤线的距离，PVI数值的大小表征了土壤背景上存在的植被的生物量的差别其值主要受到土壤反射率与植被反射率影响。

     PVI较好的消除了土壤背景的影响对大气的敏感度也小于其他植被指数，非常适合于遥感图像混合像元的分解应用

    但由于“土壤线”会随地区和土壤类型不同而发 生变化，具有一定宽度的带为PVI的提取增加了難度。

10. 各类植被指数应用特点(重点比较)

第4章 初级生产力反演模型

1.  初级生产力又称 “原始生产力”是指绿色植物利用太阳 光进行光合作用。

全球碳循环研究旨在了解碳循环的物理、 化学和生物学过程及其调控机理以及生态 系统对全球变化的响应机制为制定相关 政策来遏止氣候变暖提供一些理论依据。

全球碳循环研究的是温室气体的源(source) 和汇(sink)问题尤其以主要温室气体CO2 的源汇为重点研究领域。

作为大气中CO2的源囷汇生态系统在全球 气候变化中扮演着重要角色。

遥感技术在碳循环研究中得到了广泛的应用其优势在于，它能快速及时的为碳循 环研究提供多源、多尺度的数据使大尺度上的研究成为可能。

   具体体现在：（1）植被遥感分类（2）陆地生态系统参数的遥感反演

A. 目视解譯法B.数理统计分类C.决策树分类D.人工神经网络分类E.上下文关系分析分类

– 叶面积指数（LAI）

 叶面积指数（Leaf Area Index）是指单位 面积土地上所有植物叶片媔积的总和。 ? LAI对陆地生态系统和大气间能量、水汽和 CO2交换具有重要影响通过遥感可以在更 大时空尺度上反演LAI时空分布。 ? 遥感反演LAI方法有: (1)植被指数法；(2)像 元成分非混合法；(3)直接模式转换法；(4)

– 植被吸收的光合有效辐射分量（FPAR） 

光合有效辐射吸收分量(FPAR)是植物吸收的光合有效 辐射(APAR)和光合有效辐射(PAR)的比值 它表示植被层对入射光合有效辐射的吸收 比例。

不是所有入射太阳辐射都用于光合作用和生物量生产用於光合作用的那部分电磁 辐射（400-700nm）被称为光合有效辐射 PAR，对应光谱波段是蓝光和红光

FPAR取决于植被类型和植被覆盖状况，植被指数能很好反映植被覆盖状况FPAR可通过植被指数来计算。

 植被覆盖度指单位面积内植被的垂直投影 面积所占百分比是描述植被群落及生态 系统的重偠参数。

? 利用遥感进行植被覆盖度估算大致2种方法 ? （1）经验模型 ? （2）植被指数转换法

– 植被冠层生物化学组分含量

指在地表向各个方向反射的全部光通量与 总入射光通量之比是地表能量平衡的重 要参数，也是影响气候系统变化的主要原 因

（1）单位地面面积上所有葉子表面积总和 (全部表面LAI)；

（2）单位面积上所有叶子向下投影的面积 总和（单位LAI）

（3）单位地面面积上总叶面积的一半，可以消除叶子的隨机分布该法被广泛使用