АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Вычисление нормализованного разностного индекса растительности

Читайте также:
  1. I. Вычисление и измерение индуктивности соленоидов
  2. Вычисление волнового сопротивления
  3. Вычисление дирекционных углов и координат пунктов ходовой линии
  4. Вычисление и уплата страховых взносов
  5. Вычисление интеграла по известной формуле
  6. Вычисление коэффициента ранговой корреляции Спирмена в системе STATISTICA 6.0
  7. Вычисление коэффициентов условных уравнений координат
  8. Вычисление неопределенных интегралов
  9. Вычисление общей стоимости покупки
  10. Вычисление объема цилиндра.
  11. Вычисление объемной концентрации компонентов, измеряемых на хроматографе №1

Характерным признаком растительности и ее состояния является спектральная отражательная способность, характеризующаяся большими различиями в отражении излучения разных длин волн. Знания о связи структуры и состояния растительности с ее спектрально отражательными способностями позволяют использовать космические снимки для картографирования и идентификации типов растительности и их стрессового состояния. Для работы со спектральной информацией часто прибегают к созданию так называемых «индексных» изображений. На основе комбинации значений яркости в определенных каналах, информативных для выделения исследуемого объекта, и расчета по этим значениям «спектрального индекса» объекта строится изображение, соответствующее значению индекса в каждом пикселе, что и позволяет выделить исследуемый объект или оценить его состояние. Спектральные индексы, используемые для изучения и оценки состояния растительности, получили общепринятое название вегетационных индексов [2].

Вегетационный индекс - показатель, рассчитываемый в результате операций с разными спектральными диапазонами (каналами) данных дистанционного зондирования, и имеющий отношение к параметрам растительности в данном пикселе снимка. Главным преимуществом вегетационных индексов является легкость его получения. Индексы отражают общее количество растительности и используются для оценки ее состояния при решении широкого круга задач. Они суммируют и отражают влияние таких факторов, как содержание хлорофилла, площадь листовой поверхности, сомкнутость и структура растительного покрова. Основное назначение этих индексов – картирование растительного покрова, выявление площадей покрытых и непокрытых растительностью, оценка и мониторинг состояния растительного покрова, оценка продуктивности и урожайности.

Расчет большей части вегетационных индексов базируется на двух наиболее стабильных (не зависящих от прочих факторов) участках кривой спектральной отражательной способности растений. На красную зону спектра (0.63 - 0.690 мкм) приходится максимум поглощения солнечной радиации хлорофиллом, а на ближнюю инфракрасную зону (0.75 - 0.90 мкм) максимальное отражение энергии клеточной структурой листа. Т. е. высокая фотосинтетическая активность (связанная, как правило, с большой фитомассой растительности) ведет к более низким значениям коэффициентов отражения в красной зоне спектра и большим значениям в ближней инфракрасной. Как это хорошо известно, отношение этих показателей друг к другу позволяет четко отделять растительность от прочих природных объектов.

Обычно используют: вегетационный индекс нормализованной разности (NormalizedDifferenceVegetationIndex/NDVI); индекс фотохимической отражательной способности (PhotochemicalReflectanceIndex/PRI); индекс полосы воды (WaterBandIndex/WBI). Индекс NDVI считается индикатором структуры растительного покрова, индекс PRI-индикатором уровней основных пигментов листовой поверхности (хлорофилла, каротиноидов и др.), индекс WBI-индикатором содержания воды в растениях. Все фотосинтезирующие растения содержат зеленый пигмент-хлорофилл, а также пигменты желтого или оранжевого цвета-каротиноиды (каротин и ксантофилл). Пигменты, необходимые для протекания фотосинтеза, локализованы в специальных тельцах клетки-хлоропластах, линейные размеры которых составляют несколько микрометров, т.е. могут наблюдаться в лабораторных условиях с помощью микроскопа. Оба отмеченных пигмента определяют характерные цвета листьев растений (преобладание зеленого цвета хлорофилла, желто-красного и других оттенков каротиноидов). Спектры поглощения хлорофилла (основного пигмента, характерного для высших растений) имеют резкие максимумы вблизи длин волн 430 нм и 660 нм, что обусловливает преобладание зеленого цвета у нормально вегетирующих растений. Каротиноиды поглощают свет на длинах волн менее 540 нм; воздействие этих пигментов заметно при проявлении стрессовых состояний в процессе завядания и отмирания листвы. В действительности использование индекса NDVI-слишком упрощенная процедура описания структуры растительного покрова (Kozoderov, Dmitriev, 2008). Индекс PRI-не менее упрощенная попытка описания эффективности использования световой энергии при расчетах поглощенной ФАР. В частности, общепринятой считается практика использования отношения разности отражательной способности листьев на длинах волн 570 и 531 нм к сумме этих же величин для описания индекса PRI (Gamonetal., 1997). До некоторой степени это аналог NDVI. Выбор именно этих длин волн нового индекса определяется характерными условиями поглощения излучения вегетирующей растительностью на этих длинах волн солнечного излучения. Индекс WBI характеризует полосу поглощения излучения водяным паром на длине волны 970 нм. Возникает вопрос: если все исследования по оценке состояния растительности свести к этим трем основным индексам (для этого достаточно использовать данные менее десятка каналов ДЗ), то зачем тогда нужны гиперспектральные измерения с сотнями каналов? Значения потока ФАР при фотосинтезе, когда в хлоропластах растительного листа поглощаются молекулы углекислого газа, выражаются в молях на единицу площади в течение определенного промежутка времени. Один моль-это количество вещества, масса которого, выраженная в граммах, численно равняется его молекулярному весу (для молекулы углекислого газа этот вес равен 44 г). Количество частиц (атомов, молекул) в одном моле любого вещества постоянно и носит название числа Авогадро (6,02 × 1023). Именно такое количество молекул содержит 1 моль кислорода О2, водяного пара Н2О, углекислого газа СО2 и т.д. Известно, что 1 моль любого газа при нормальных условиях (температура около 0°С, давление 760 мм ртутного столба) занимает объем около 22,4 л. При таких условиях данный гипотетический объем, заполненный полностью молекулярным водородом Н2, будет весить 2 г, метаном СН4 - 16 г, водяным паром 18 г и т д [8].В натурных полевых условиях на фитоэлементах закрепляют специальные объемные камеры для измерения скорости фотосинтеза по газообмену, т.е. по скорости выделения О2 и поглощения СО2, вместе со скоростью воздействия квантов солнечного излучения, падающего на такую измерительную систему. На летательные средства устанавливается аппаратура ДЗ, позволяющая после статистической обработки соответствующих данных получать информацию об осредненных значениях скорости ветра и потоков водяного пара и углекислого газа по трассе пролета (Rahmanetal., 2001). Потоки выражают в весовых единицах на единицу площади в единицу времени. В частности, для СО2 потоковые значения данных ДЗ можно выразить в мг/(м2 с), учитывая, что в этом случае 1 мг = (1/44) × 10-3 моль. Разные типы растительности по-разному усваивают углекислый газ при соответствующих внешних условиях тепло-, влаго- и энергообмена.Используя индексы NDVI, PRI и модель эффективности усвоения световой энергии, для выделенных классов растительного покрова можно попиксельно построить значения потоков углекислого газа для выделенной области и сопоставить эти значения выделенным классам (например, упомянутым выше 7 классам по данным самолетных гиперспектрометров вместе с наземной валидационной картой пространственного распределения этих классов). Результаты проекта BOREAS показали, что осредненные в течение двух часов относительно полудня на выбранную дату значения «скорости общего перехвата углерода» (middaygrosscarbonuptakerates) находятся в хорошем соответствии с результатами как классификации растительности (первые пять из указанных классов) по данным гиперспектрометров, так и измерений потоков на наземной сети станций. Полученные данные о скоростях отображаются в тех же единицах (моль на единицу площади в единицу времени), в которых измеряются потоки ФАР с помощью наземной измерительной аппаратуры. Обычно рассматривается измерительная область 400-700 нм для счетчиков фотонов с учетом квантовой эффективности используемых приемников. Значения поглощенной ФАР увязывают с индексом PRI, который может характеризовать стрессовое состояние растительности за счет дефицита увлажнения (Thenotetal., 2002) [4].

В данной работе использовалась концепция наиболее популярного и часто используемого индекса - NDVI (NormalizedDifferenceVegetationIndex) – нормализованный разностный индекс растительности.

Индекс вычисляется по следующей формуле:

NDVI=(L2-L1)/(L2+L1),

где L2 - коэффициент отражения в ближней инфракрасной области спектра;

L1- коэффициент отражения в красной области спектра [3].

Отношение этих показателей друг к другу позволяет четко отделять и анализировать растительные объекты от прочих природных объектов. Использование же не простого отношения, а нормализованной разности между минимумом и максимумом отражений увеличивает точность измерения, позволяет уменьшить влияние таких явлений как различия в освещенности снимка, облачности, дымки, поглощение радиации атмосферой и пр.

Для растительности индекс NDVI принимает положительные значения, и чем больше зеленая фитомасса, тем они выше. На значения индекса влияет также видовой состав растительности, ее сомкнутость, состояние, экспозиция и угол наклона поверхности, цвет почвы под разреженной растительностью. Индекс умеренно чувствителен к изменениям почвенного фона, кроме случаев, когда густота растительного покрова ниже 30%. Индекс может принимать значения от -1 до 1. Для зеленой растительности индекс обычно принимает значения от 0,2 до 0,8. Нулевые значения NDVI соответствуют зеркалу озер и открытой почве.

 


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |

Поиск по сайту:



Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.004 сек.)