植被指数总结(1)word版本
1生物量
生物量：指某一时刻单位面积内实存生活的有机物质（干重）
北京地区森林植被：北京地区森林植被生物量遥感反演及时空动态格局分析_张
慧芳
呼伦贝尔草地：基于环境减灾卫星遥感数据的呼伦贝尔草地地上生物量反演研究
_陈鹏飞
延庆县森林：基于SPOT5的延庆县森林生物量研究_韩冬花
芦苇：基于光谱特征信息的芦苇生物量反演研究_陈爱莲
根据实地测量的芦苇反射光谱数据,建立该区域芦苇的光谱数据库,提
取芦苇光谱维特征参数;并以光谱维特征为依据选取卫星数据,分析卫
星数据与实测芦苇光谱特征的相关性,进而应用光谱角角度匹配!光谱
特征拟合!二进制编码等三种光谱匹配技术,研究卫星数据光谱与实测
芦苇光谱的匹配度,提取影像的芦苇像元,作为大面积自动估算芦苇生
物量的基础"
水稻：1.微波遥感水稻种植面积提取_生物量反演与稻田甲烷排放模拟_张远
2.水稻高光谱特征及其生物理化参数模拟与博士估测模型研究_唐延林
辽东湾翅碱蓬：辽东湾双台子河口湿地翅碱蓬生物量遥感反演研究_吴涛.caj
SAVI和MSAVI与LAI的关系
取样框内样方所在经度、纬度及高程、样方内水深、植株高度、盖度等。同步采集植被冠层
光谱叶面积指数。对样方内植株个体先称干重在称量湿重。
现场光谱测定与处理：使用光谱仪为ISI921VF-256便携式地物光谱辐射计采集现场光谱值。
卫星遥感和TM数据和CCD数据。
小麦：冬小麦花期生理形态指标与卫星遥感光谱特征的相关性分析_李卫国.pdf 2 叶绿素
玉米：1.不同氮处理春玉米叶片光谱反射率与叶片全氮和叶绿素含量的相关研
究_王磊.pdf
2.基于小波分析的玉米叶绿素a与LAI高光谱反演模型研究_宋开山.pdf
3.受污染胁迫玉米叶绿素含量微小变化的高光谱反演模型_王平.pdf
4.夏玉米叶片全氮_叶绿素及叶面积指数的光谱响应研究_谭昌伟.pdf
5.利用遥感红边参数估算夏玉米农学参数的可行性分析_谭昌伟.caj
大豆：1.大豆叶绿素含量高光谱反演模型研究_宋开山.pdf
2．大豆叶片水平叶绿素含量的高光谱反射率反演模型研究_陈婉婧.pdf(红边位置与植物叶片的相关性在红边参数中相关性最好，红边斜率主要与lai相关) 3．基于多角度成像数据的大豆冠层叶绿素密度反演_张东彦.pdf 4．基于小波分析的大豆叶绿素a含量高光谱反演模型_宋开山.pdf
5．小波分析在大豆叶绿素含量高光谱反演中的应用_宋开山.pdf
森林：1.基于Hyperion数据的森林叶绿素含量反演_杨曦光.pdf
2.基于PROSPECT_SAIL模型的森林冠层叶绿素含量反演_杨曦光.pdf
3.基于叶片光谱的森林叶绿素浓度反演研究_焦全军.pdf
4．森林叶片叶绿素含量反演的比较与分析_佃袁勇.caj
水稻：1.水稻叶片不同光谱形式反演叶绿素含量的对比分析研究_陈君颖.pdf
2.水稻叶片叶绿素含量的光谱反演研究_陈君颖.caj
3.水稻叶片叶绿素含量与吸收光谱变量的相关性研究_刘子恒.pdf
4.水稻高光谱特征及其生物理化参数模拟与博士估测模型研究_唐延林.caj
5.利用高光谱参数预测水稻氮素状况_色素含量和籽粒蛋白含量的研究_孙雪梅.caj
6.水稻高光谱特征及其生物理化参数模拟与博士估测模型研究_唐延林.caj
小麦：1.基于ACRM模型不同时期冬小麦LAI和叶绿素反演研究_李宗南.caj
2.基于BP和GRNN神经网络的冬小麦冠层叶绿素高光谱反演建模研究_孙焱鑫.pdf
3.基于BP和GRNN神经网络的冬小麦冠层叶绿素高光谱反演建模研究_孙焱鑫.pdf
4.基于SVR算法的小麦冠层叶绿素含量高光谱反演_梁亮 (1).caj
5.基于高光谱数据的小麦叶绿素含量反演_赵祥.caj
6.基于高光谱数据的小麦叶绿素含量反演_赵祥.caj
7.用多角度光谱信息反演冬小麦叶绿素含量垂直分布_赵春江.pdf
8.冬小麦花期生理形态指标与卫星遥感光谱特征的相关性分析_李卫国.pdf
丁香：丁香叶片叶绿素含量偏振高光谱数学模型反演研究_韩阳.pdf
棉花：基于棉花红边参数的叶绿素密度及叶面积指数的估算_黄春燕.pdf
苜蓿：基于因子分析的苜蓿叶片叶绿素高光谱反演研究_肖艳芳.pdf
法国梧桐：基于主成分分析和BP神经网络的法国梧桐叶绿素含量高光谱反演研究_姚付启.pdf
湿地小叶章：湿地小叶章叶绿素含量的高光谱遥感估算模型_李凤秀.pdf
行道树：行道树叶绿素变化的高光谱神经网络模型_刘殿伟.pdf
落叶松：用高光谱数据反演健康与病害落叶松_省略__和龙两市落叶松冠层采样测量数据_石韧.pdf
毛竹林：毛竹林冠层参数动态变化及高光谱遥感反演研究_陆国富.caj
阔叶红松林：阔叶红松林3个主要树种垂直结构上的光合光谱研究_方晓雨.caj
3叶面积
叶面积指数：（leaf area index）又叫叶面积系数，是指单位土地面积上植物叶片总面积占土地面积的倍数。即：叶面积指数=叶片总面积/土地面积。叶面积指数( Leaf A rea Index, LA I)是指单位地表面积上所有叶片面积总和的一半。叶面积的大小及其分布直接影响着植被冠层对光能的截获及利用, 因此LA I已成为在研究植物光合作用、蒸腾作用、碳循环和水分截获时的一个重要参数, 从而广泛地应用于各种地学模型, 如生态系统功能模型、作物生长模型、净初级生产力模型、大气模型、水循环模型及生物地理化学模型等。
直接观测方法：拓印叶片后用结合求积仪测量、光电叶面积仪扫描直接测量和叶片拍照后进行计算机处理等方法是点的LAI 的直接观测方法。适用于小型或少量样区观测。
光学仪器观测：各种LAI 光学观测仪器( 如LAI 2000，DEMON，TRAC，MVI 等) 通过测量植物冠层间隙度获得植物冠层LAI，观测效率高于上述传统观测方法，但在草地应用时易产生较大的误差。
遥感方法：遥感技术具有覆盖广、重采样频率高等优点，为进行区域或全球范围的LAI 反演提供了有效途径。方法一，统计模型法：统计模型法以光谱反射率或植被指数为自变量、LAI 为因变量，采用各种统计方法建立的根据遥感资料估算LAI 的模型，该类模型虽然存在着参数随时间和地点变化的不足，但输入参数少，形式简洁，计算简单。统计模型现在常被用于从高分辨率遥感数据生成LAI，对反演方法得到的LAI 进行检验。方法二，物理模型法（包括辐射传输模型和几何光学模型）,：物理模型建立在辐射传输模型基础上，物理机理性强，但所需参数多，结果对参数设置敏感。方法三：综合模型方法
草地：1.基于高光谱数据和RBF神经网络方法的草地叶面积指数反演_包刚.pdf ○1每个样地内布设30 个1 m ×1 m 的样方，每个样方内测定5 条冠层光谱反射率曲线，取其平均值作为该样方的最终光谱反射率。光谱测量使用美国ASD 公司设计制造的Field- Spec○R HandHeld 高便携性地物波谱仪，可在350 ～1 100 nm 波长范围内进行连续测量( 采样间隔约为1．5 nm) ，适用于从农作物监测、森林和草地研究到海洋学研究、矿物勘察等各方面。使用光谱采集软件包RS3 对光谱数据进行均值计算、数据导出等预处理。
○2采用美国LI －COR 公司生产的LAI －2000 冠层分析仪测量草地冠层叶面积指数，该仪器使用的敏感波段设计在320 ～490 nm 之间，通过辐射转移模型用观测数据来推算LAI。
2.内蒙古不同类型草地叶面积指数遥感估算_柳艺博.pdf
LAI 2000 冠层分析仪进行草地LAI 的地面测量。用高精度手持GPS记录样区中心经纬度及海拔高度，并用数码相机拍摄周围景观，记录样区的群落组成、优势种、层次、盖度、植被高度以及坡向、坡度等基础数据。可以满足建模和验证的基本需求。
芦苇：1.基于神经网络方法的芦苇叶面积指数遥感反演_陈健.pdf
2层BP神经网络模型来反演研究区的芦苇LAI, 以FCR 模型模拟的TM 数据的前4个波段的反射率值以及土壤类型作为模型的输入值, 以LAI 为输出值, 激活函数选用双曲正切函数。样本训练采用Levenberg - Marquardt算法,为了防止过度拟合, 提高网络的泛化能力, 每训练一定次数后便计算测试样本的误差, 以便及时终止训练。
2.芦苇地叶面积指数的遥感反演_陈健.pdf
首先, 利用FCR 模型进行计算, 得出芦苇在当时条件下的查找表; 然后, 对查找表进行分析
计算, 并得出统计规律; 最后, 根据该统计规律进行芦苇地LA I制图。研究表明, 该方法计算简单易行, 且精度较高, 可较精确地用来反演芦苇地的LA I。
小麦：1.冬小麦叶面积指数高光谱遥感反演方法对比.pdf
2.基于HJ星高光谱数据红边参数的冬小麦叶面积指数反演_陈雪洋.pdf
3.基于高光谱遥感的小麦叶干重和叶面积指数监测_冯伟.pdf
4.基于人工神经网络方法的冬小麦叶面积指数反演_马茵驰.pdf
5. 利用HJ_1_A_BCCD2数据反演冬小麦叶面积指数_赵虎.pdf
6.小麦叶面积指数的高光谱反演_梁亮.pdf
7.冬小麦花期生理形态指标与卫星遥感光谱特征的相关性分析_李卫国.pdf
水稻：水稻高光谱特征及其生物理化参数模拟与博士估测模型研究_唐延林.caj 森林：1.HJ_1CCD与Landsat__省略_在森林叶面积指数反演中的比较分析_朱高龙.pdf
2.帽儿山地区森林冠层叶面积指数的地面观测与遥感反演_朱高龙.pdf 柑橘树：基于光谱信息的柑橘树叶面积指数测试系统研制_吴伟斌.pdf
大豆：基于人工神经网络的大豆叶面积高光谱反演研究_宋开山.pdf
玉米：1.夏玉米叶片全氮_叶绿素及叶面积指数的光谱响应研究_谭昌伟.pdf
2.基于小波分析的玉米叶绿素a与LAI高光谱反演模型研究_宋开山.pdf 棉花:棉花叶面积指数冠层反射率光谱响应及其反演_柏军华.pdf
祁连山云杉林:祁连山区青海云杉林冠层叶面积指数的反演方法_赵传燕.pdf
烟草:烟草叶面积指数的高光谱估算模型_张正杨.pdf
落叶松：兴安落叶松叶面积指数反演与验证研究_弓瑞(3).caj
芦苇：东亚飞蝗发生区芦苇LAI的遥感反演及其尺度效应研究_陈健.caj
东北绿化树种：东北主要绿化树种叶面积指数_LAI_高光谱估算模型研究_汤旭光毛竹林：毛竹林冠层参数动态变化及高光谱遥感反演研究_陆国富.caj
4葡萄花油层
1.叠前反演技术在乾安北地区葡萄花油层的应用_柯钦.pdf
5 N,P
水稻：1.基于冠层反射光谱的水稻氮素营养与籽粒品质监测_周冬琴.caj
2.利用高光谱参数预测水稻氮素状况_色素含量和籽粒蛋白含量的研究_孙雪梅.caj
3.水稻高光谱特征及其生物理化参数模拟与博士估测模型研究_唐延林.caj
小麦：1.基于冠层反射光谱的小麦氮素营养与籽粒品质监测_李映雪.caj
2.基于氮素营养指数的冬小麦籽粒蛋白质含量遥感反演_陈鹏飞.pdf
3.利用地_空高光谱遥感监测小麦氮素状况与生长特征_鞠昌华.caj
4.基于植物净初级生产力模型的区域冬小麦估产研究_任建强.pdf
5.小麦冠层反射光谱与籽粒蛋白质含量及相关品质指标的定量关系_李映雪 (1).pdf
6.冬小麦花期生理形态指标与卫星遥感光谱特征的相关性分析_李卫国.pdf
森林：基于多源遥感数据的森林蓄积量估测方法研究_杨永恬.caj
苹果树：苹果树花期叶_冠N_P营养状况的卫星遥感反演研究_王凌(3).caj
夏玉米：夏玉米叶片全氮_叶绿素及叶面积指数的光谱响应研究_谭昌伟.pdf
烟草：烟草高光谱特性与农艺_生理_品质指标关系和估测模型研究_李向阳.caj 紫花苜蓿和缘毛雀麦：紫花苜蓿和缘毛雀麦高光谱与营养成分的相关性研究_纳钦.caj
6蛋白质
小麦：小麦冠层反射光谱与籽粒蛋白质含量及相关品质指标的定量关系_李映雪水稻：1.水稻高光谱特征及其生物理化参数模拟与博士估测模型研究_唐延林.caj
2.利用高光谱参数预测水稻氮素状况_色素含量和籽粒蛋白含量的研究_孙雪梅.caj
7类胡萝卜素
阔叶红松林：阔叶红松林3个主要树种垂直结构上的光合光谱研究_方晓雨.caj 水稻：1.水稻高光谱特征及其生物理化参数模拟与博士估测模型研究_唐延林.caj
2.利用高光谱参数预测水稻氮素状况_色素含量和籽粒蛋白含量的研究_孙雪梅.caj
8石油烃
芦苇：1. 黄河三角洲石油污染对湿地芦苇和碱蓬幼苗生长影响的模拟研究_于君宝.caj 温室盆栽模拟结果表明，随着石油浓度的增高，芦苇和盐地碱蓬株高的受抑制程度不断增强，随着时间的推移，石油污染对芦苇分蘖的抑制作用减弱,而对盐地碱蓬幼苗的分枝数抑制作用加大。随石油浓度的增加，盐地碱蓬幼苗叶片中可溶性蛋白质含量先升高后降低，丙二醛含量和过氧化物酶活力先降低后升高，过氧化氢酶活力显著降低；芦苇幼苗则对石油污染表现出相对较强的耐受性。不同石油污染条件下芦苇幼苗叶片叶绿素含量表现出先下降后升高的变化趋势。从整体上来看，石油烃类污染对盐地碱蓬幼苗的抑制作用要高于芦苇幼苗，也说明处理石油烃类污染物中芦苇比碱蓬更具有优势。
2. 辽河河口湿地芦苇的生长及生物量研究_邵成.caj
保护区内选择样地，随机选取样方带回实验室；石油污染区域内芦苇的高度和径向生长受到明显抑制,但芦苇密度增加,污染对地上及地下生物量均无明显影响.农业开发区
域芦苇地上生物量最低.自然区域内的芦苇在高度、直径、密度和地上生物量方面都比较稳定,除密度外,其它指标在6个样地中均较高,表明石油及农业开发不同程度上影响芦苇生长,自然区域芦苇生长最好.
翅碱蓬：1. 石油烃对翅碱蓬生理特性的影响及植物_微生物联合降解_高乃媛.caj
通过盆栽实验，测定在低浓度石油烃浓度下翅碱蓬的生长生理指标及沉积物和翅碱蓬中石油烃含量的变化，研究石油烃对翅碱蓬生理特性和抗氧化酶系统的影响及植物-微生物联合修复效果。结果表明，翅碱蓬抗氧化酶能够快速活性来抵御逆境，植株还可通过增加其叶绿素含量等来适应或补偿逆境造成的损失。同时还发现，当植物处于石油烃污染沉积物时，它体内污染物的分布会与自然情况下有所不同，自然情况下分布为茎＞叶＞根，受污染时分布为根＞茎＞叶，该结果可以作为判断沉积物是否受到污染的依据。实验的不同处理( 加植物加菌组、只加菌未种植物组、种植物未加菌组) 去除率分别为70．87%、63．66%和60．26%，翅碱蓬-降解菌处理的沉积物中石油烃残留浓度最低、去除量最高，表明植物-微生物联合作用更有利于石油烃污染沉积物的修复。
2. 石油污染盐碱土壤翅碱蓬根围的细菌多样性及耐盐石油烃降解菌筛选_王新新.caj
9重金属：
重金属目前尚没有严格统一的定义,在化学中一般指密度在.45创饰3以上的金属称为重金属;
翅碱蓬：1. 常见重金属在翅碱蓬（Suaeda heteropter）根际沉积物系统季节迁移变化_朱鸣鹤.caj
应用原子吸收光谱法(AAS)和电感耦合等离子体原子发射光谱法(ICP-AES)对翅碱蓬-根际沉积物系统常见重金属(Cu、Pb、Zn 和Cd)总量和不同化学形态含量进行了季节跟踪测定。结果表明, 系统中Cu、Zn、Pb 和Cd 环境化学行为呈现显著季节变化。从化学形态上看, 根际沉积物中Cu和Pb 在生理周期内均以残渣态为主, 有机结合态在夏季和秋季达较高值。Zn 在生理周期内均以交换态为主且随季节变化明显, 碳酸结合态和铁锰结合态随季节变化不明显。Cd 以残渣态为主, 交换态在春季达最高。从总量上看, 根际沉积物中的Cu、Zn、Pb 的总量在夏季和秋季具有较高值。从系统迁移情况看, 植物对Cu 和Pb 吸收量均为冬季>春季>秋季>夏季, 且大部分限制于地下; 其体内分布除秋季Pb 为根>叶>茎外, 其它时期均为根>茎>叶。Zn 吸收量为秋季>夏季>冬季>春季, 且绝大部分被吸收至地上。Zn 吸收和分布取决于根际沉积物生物有效含量; 总之, 春季植物体重金属向根际沉积物迁移。夏季和秋季, Cu 、Pb 和Cd 由根际沉积物向植物体迁移变化并不明显, 而Zn 正好相反。4 种元素在冬季均为根际沉积物向植物体内迁移。
2. 潮滩植物翅碱蓬对Cu_Zn_Pb和Cd累积及其重金属耐性_朱鸣鹤.caj
化学方法+仪器测定：结果表明,其对Cu、Zn、Pb和Cd四种重金属在不同潮滩均有比较明显的累积效应,累积量均表现为Zn>Pb>Cu>Cd,而累积吸收系数分别达到4.7、4.6、3.1和4.9,生物富集吸收系数分别为0.97、1.73、0.41和2.23;研究结果还表明,由于该植物对上述四种重金属有一定的选择吸收耐性,其累积在植物的不同部位存在明显的差异,其中Cu表现为根>茎>叶,Zn表现为叶>根>茎,Pb表现为根>叶>茎,Cd表现为根>茎U叶,而迁移效率表现为Zn >Cu >Cd >Pb。
３辽东湾双台子河口湿地翅碱蓬生物量遥感反演研究_吴涛
辽东湾双台子河口湿地翅碱蓬面积变化呈先降后升的趋势。通过植被指数（NDVI、RVI、
PVI 和MSAVI）和生物量的算法反演，发现翅碱蓬生物量曲线与分布面积曲线的变化趋势一致。
４基于环境减灾卫星遥感数据的呼伦贝尔草地地上生物量反演研究_陈鹏飞基于MTVI2和环境减灾卫星多光谱影像可准确生成草地生物量空间分布图。
５基于SPOT5的延庆县森林生物量研究_韩冬花
６
芦苇：1. 芦苇对湿地中重金属吸收的研究_崔妍.caj
在没有新污染源的情况下,预测 1.1年可以把污染土壤中nz吸收到安全值以F,使上壤清洁;12.8年能把土壤中污染重金属Cd吸收干净;.94年能把污染土壤中重金属Cu吸收干净,说明芦苇对该地区Cu的吸收较弱"而74.8年才能把污染土壤中Pb吸收干净,这说明芦苇对该地区Pb几乎没有吸收作用
2 基于光谱特征信息的芦苇生物量反演研究_陈爱莲
根据实验数据建立光谱数据库，提取芦苇光谱维特征参数，并以光谱维特征为依据选取卫星数据，分析卫星数据与实测芦苇光谱特征的相关性，进而应用光谱角角度匹配!光谱特征拟合！二进制编码等三种光谱匹配技术，研究卫星数据光谱与实测芦苇光谱的匹配度，提取影像的芦苇像元，作为大面积自动估算芦苇生物量的基础。
10花青素
1花青素的研究现状及发展趋势_赵宇瑛.caj
2翅碱蓬花青素提取方法研究_刘晶晶.caj
冠层光谱参量( 反射率R、一阶微分光谱R′和红边位置REP)
生物化学参数：叶绿素，类胡萝卜素，全氮，蛋白质，直链淀粉含量，生物物理参数：叶面积，生物量，含水率，活体形态参数，
叶面积指数(LAI)
比值植被指数(RVI)
再归一化植被指数(RDVI)
与归一化植被指数(NDVI)
垂直植被指数(PVI)
差值植被指数(DVI)
土壤调整植被指数(SAVI)
转换型土壤调整指数(TSAVI)
11 植被指数
不含经验参数的RVI，NDVI，DVI，RDVI等植被指数, 也包括将土壤背景、大气效应考虑在内的SAVI，TSAVI，MSAVI，ARVI，PVI等植被指数
植被指数主要反映植被在可见光、近红外波段反射与土壤背景之间差异的指标，各个植被指数在一定条件下能用来定量说明植被的生长状况。在学习和使用植被指数时必须由一些基本的认识：
1、健康的绿色植被在NIR和R的反射差异比较大，原因在于R对于绿色植物来说是强吸收的，NIR则是高反射高透射的；
2、建立植被指数的目的是有效地综合各有关的光谱信号，增强植被信息，减少非植被信息
3、植被指数有明显的地域性和时效性，受植被本身、环境、大气等条件的影响
一、RVI
——比值植被指数：RVI=NIR/R，或两个波段反射率的比值。
植被指数计算方法
2.1 归一化植被指数（NDVI ） 归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index ，即N D V I ）的计算公式为： NIR RED NIR RED NDVI ρρρρ-=+ 其中：NIR ρ和RED ρ分别代表近红外波段和红光波段的反射率NDVI 的值介于-1和1之间。 2.2 增强型植被指数（EVI ） 增强型植被指数（Enhanced Vegetation Index ，即EVI ）计算公式为： 2.5 6.07.51 NIR RED NIR RED BLUE EVI ρρρρρ-=?+-+ NIR ρ、RED ρ和BLUE ρ分别代表近红外波段、红光波段和蓝光波段的反射率。 2.3 高光谱归一化植被指数（Hyp_NDVI ） 对于环境与灾害监测预报小卫星高光谱载荷，选取中心波长分别位于近红外和红光的谱段进行归一化植被指数计算： _____Hyp NIR Hyp RED Hyp NDVI Hyp NIR Hyp RED -=+ 2.4 其他植被指数 （1） 比值植被指数（Ratio Vegetation Index ——RVI ） NIR RED RVI ρρ= 该植被指数能够充分表现植被在红光和近红外波段反射率的差异，能增强植被与土壤背景之间的辐射差异。但是RVI 对大气状况很敏感，而且当植被覆盖小于50%时，它的分辨能力显著下降。 （2） 差值植被指数（Difference Vegetation Index ——DVI ） NIR RED DVI ρρ=- 该植被指数对土壤背景的变化极为敏感，有利于对植被生态环境的监测，因此又被称为环境植被指数（EVI ）。 （3） 土壤调整植被指数（Soil-Adjusted Vegetation Index ——SA VI ）
个人工作总结精选5篇WORD格式版
个人工作总结精选5篇WORD格式版 【个人工作总结篇一】 时光荏苒，转眼xxxx年过去了，回顾一年的工作感受很多，收获很多。其中也包含了各级领导的培养，教育和同事的帮助，关心，也包涵了自己的辛勤耕耘和不懈努力的辛酸。一年来，自己始终坚持勤恳做事，诚恳做人的原则，坚持做事不贪大，得失不计小，认真履行自己的本职工作。从外网管理站到工程项目部，无论做什么样的工作都坚持执行公司安排的任务，可以说xxxx年是公司推进改革，拓展市场，持续发展的关键年。 现对过去一年的工作总结如下： 在xxxx年里，我自觉加强学习，虚心求教，不断理清工作思路，总结工作方法。一方面，干中学，学中干。不断掌握方法积累经验。我注重以工作动力为牵引，依托工作岗位，学习提高，通过观察，摸索，查阅资料和实践锻炼，较快地完成任务。另一方面问书本，问同事，不断进步逐渐摸清工作中的基本情况，找到切入点，把握住工作重点和难点。x到x月份我在第一管理站工作，负责对苑等50多万平方米的供热任务，我们全站人员不负领导期望，圆满完成xxxx的供热任务和各项经济指标，并积极配合收费人员收费，收费率达到90%以上。x月份我调入工程项目部工作，项目部刚开展工作时，在边经理、李经理的带领下我们十四个员工团结一心，在集团公司领导的精心指导下。我们既是一个团队又有各自的分工，我的职责主要是负责换热站的建设，换热站8座，安装14台换热机组，离子交换器6组，供热面积可达到109万平方米。工程部所有员工顶酷暑，站雨夜，坚守工作一线每天工作十多个小时。勤勤恳恳、任劳任怨，没有任何怨言。 由于我们的供热工程工序比较复杂，繁琐，地下障碍物比较多。经常加班加点，比如;医专新小区二级网比较复杂，在供暖开始是发现供回水管道接反，为了不影响供热时间，我带领
植被光谱分析与植被指数计算
植被光谱分析与植被指数计算 在遥感中，常常结合不同波长范围的反射率来增强植被特征，如植被指数（vegetation i ndices ——VI）的计算，植被指数（VI）是两个或多个波长范围内的地物反射率组合运算，以增强植被某一特性或者细节。目前，在科学文献中发布了超过150种植被指数模型，这些植被指数中只有极少数是经过系统的实践检验。本文总结现有植被指数，根据对植被波谱特征产生重要影响的主要化学成份：色素（Pigments）、水分（Water）、碳（Carbon）、氮（Nitrogen），总结了7大类实用性较强的植被指数，即：宽带绿度、窄带绿度、光利用率、冠层氮、干旱或碳衰减、叶色素、冠层水分含量。这些植被指数可以简单度量绿色植被的数量和生长状况、叶绿素含量、叶子表面冠层、叶聚丛、冠层结构、植被在光合作用中对入射光的利用效率、测量植被冠层中氮的相对含量、估算纤维素和木质素干燥状态的碳含量、度量植被中与胁 迫性相关的色素、植被冠层中水分含量等。 包括以下内容： ? ?●植被光谱特征 ? ?●植被指数 ? ?●HJ-1-HSI植被指数计算 1.植被光谱特征 植被跟太阳辐射的相互关系有别于其他物质，如裸土、水体等，比如植被的“红边”现象，即在<700nm附近强吸收，>700nm高反射。很多因素影响植被对太阳辐射的吸收和反射，包括波长、水分含量、色素、养分、碳等。 研究植被的波长范围一般为400 nm t o 2500 nm，这也是传感器设计选择的波长范围。这个波长范围可范围以下四个部分： ??●可见光（Visible）：400 nm to 700 nm ??●近红外（Near-infrared——NIR）：700 nm to 1300 nm ??●短波红外1（Shortwave infrared 1—— SWIR-1）：1300 nm to 1900 nm ??●短波红外2（Shortwave infrared 2——SWIR-2）：1900 nm to 2500 nm 其中NIR和SWIR-1的过渡区（1400nm附近）是大气水的强吸收范围，卫星或者航空传感器一般不获取这范围的反射值。 SWIR-1 和SWIR-2的过渡区（1900nm附近）也是大气水的强吸收范围。 植被可分为三个部分组成： ??●植物叶片（Plant Foliage） ??●植被冠层（Plant Canopies） ??●非光合作用植被(Non-Photosynthetic Vegetation) 这三个部分是植被分析的基础，下面对他们详细介绍。 1.1植物叶片（Plant Foliage） 植物叶片包括叶、叶柄以及其他绿色物质，不同种类的叶片具有不同的形状和化学成份。对波谱特征产生重要影响
GIS技术支持下的水土保持遥感监测浅析
GIS技术支持下的水土保持遥感监测浅析 GIS技术支持下的水土保持遥感监测，是实现水土流失及水土保持现状高精度动态监测和预报的重要手段。同时，其监测结果为决策部门提供监测区内水土流失分布、面积与流失量的逐年变化情况、林分变化情况等资料，以及水土保持植物、工程措施总体效益的演变情况。通过监测掌握监测区水土流失面积、分布状况和流失强度，水土流失造成危害及发展趋势。我国已在许多区域开展了水土保持工作，“3Ｓ”技术的应用，使水土流失快速调查与动态监测成为可能。 1 基本原理和方法 由于土壤侵蚀是发生在地表的过程，一些典型的侵蚀标志（如地表裸露程度、植被覆盖度和土地利用类型变化等）易于被遥感影像所记录，因此，RS 技术成为对土壤侵蚀进行动态监测的一种有效的技术手段。而GIS 具有强大的空间数据处理和分析能力，可以快速处理大量的遥感数据和非遥感数据，适合应用于诸如土壤侵蚀定量评价之类需要对多因子进行综合分析处理的过程。 水土保持遥感监测中应用多源信息（主要是GIS数据）来增加遥感信息量，一方面把利用遥感手段未能获取的信息补上去，另一方面根据影像提取的信息进行分析，来推断出影像上未反映的信息。 2 监测技术流程 水土保持遥感监测目标是通过遥感信息和其他相关信息，准确地得到监测区监测年的土地利用、植被、土壤侵蚀现状、水土保持措施数量和质量等情况。为数据库及应用系统建设提供数据支持，为水土保持监测和管理提供可靠依据。 2.1 监测工作流程 GIS技术支持下的水土保持遥感监测主要是运用GIS工具对遥感信息和非遥感信息进行综合分析，得到土壤侵蚀现状图及各种形式的统计数据。首先确定监测任务和目标，针对工作内容要求编制监测计划，通过对监测区遥感影像、地形图、专题图件等资料的搜集，以及野外实际勘查，了解监测区域实际情况、水土保持和水土流失实际状况，以及结合原始调查资料等辅助信息，从色调、形状、纹理、分布及水土保持专家经验等方面进行综合分析建立专题信息解译标志。采用人机交互解译或者计算机自动识别技术，进行遥感影像解译，并通过野外校核校正专题信息解译结果。 2.2 土地利用情况遥感监测
植被指数
在遥感应用领域，植被指数已广泛用来定性和定量评价植被覆盖及其生长活力。由于植被光谱表现为植被、土壤亮度、环境影响、阴影、土壤颜色和湿度复杂混合反应，而且受大气空间—时相变化的影响，因此植被指数没有一个普遍的值，其研究经常表明不同的结果。研究结果表明，利用在轨卫星的红光和红外波段的不同组合进行植被研究非常好，这些波段在气象卫星和地球观测卫星上都普遍存在，并包含90%以上的植被信息，这些波段间的不同组合方式统被称为植被指数。 植被指数有助于增强遥感影像的解译力，并已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、作物识别和作物预报等方面，并在专题制图方面增强了分类能力。植被指数还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；反过来又可用来分析植被生长过程：净初级生产力（NPP）和蒸散（蒸腾）等。 为了估算和监测植被覆盖，最早发展了比值植被指数（RVI）。但RVI对大气影响敏感，而且当植被覆盖不够浓密时（小于50%），它的分辨能力也很弱，只有在植被覆盖浓密的情况下效果最好。归一化差异植被指数（NDVI）对绿色植被表现敏感，它可以对农作物和半干旱地区降水量进行预测，该指数常被用来进行区域和全球的植被状态研究。对低密度植被覆盖，NDVI对于观测和照明几何非常敏感。但在农作物生长的初始季节，将过高估计植被覆盖的百分比；在农作物生长的结束季节，将产生估计低值。继之,将各波段反射率以不同形式进行组合来消除外在的影响因素，如遥感器定标、大气、观测和照明几何条件等。这些线性组合或波段比值的指数发展满足特定的遥感应用，如作物产量、森林开发、植被管理和探测等。农业植被指数（A VI）针对作物生长阶段测量绿色植被；多时相植被指数（MTVI），将两个不同日期的数值简单相减，是为了观测两个日期植被覆盖条件的变化和作物类型的分类，并用来探测由于火灾和土地流失造成的森林覆盖变化。归一化差异绿度指数（NDGI），可用来对不同活力植被形式进行检验。归一化差异指数（NDI）建立了光谱反射率和棉花作物残余物的表面覆盖率的关系，以用来对作物残余物的制图。 近年来，随着高光谱分辨率遥感的发展以及热红外遥感技术的应用，又发展了红边植被指数、导数植被指数（DVI）、温度植被指数（Ts-VI）、生理反射植被指数（PRI）。“红边”的一般定义为叶绿素吸收红边斜率的拐点。红边位置灵敏于叶绿素a、b的浓度和植被叶细胞的结构。为获取红边位置信息，Miller 等用一个倒高斯模型拟合红边斜率。导数植被指数由于它能压缩背景噪音对目标信号的影响或不理想的低频信号，被应用在目前的高光谱遥感研究中，尤其是在利用高光谱遥感提取植被化学成份信息方面得到成功的应用。近年来的经验研究表明：热红外辐射（如土面亮度温度）和植被指数在大尺度范围遥感应用中可提高土地覆盖的制图和监测精度。生理反射植被指数是针对高光谱遥感的特点，对植被生化特性的短期变化（如一天的植被的光合作用）进行探测。 植被指数按发展阶段可分为三类：第一类植被指数基于波段的线性组合（差或和）或原始波段的比值，由经验方法发展的，没有考虑大气影响、土壤亮度和土壤颜色，也没有考虑土壤、植被间的相互作用（如RVI等）。它们表现了严重的应用限制性，这是由于它们是针对特定的遥感器（Landsat MSS）并为明确特定应用而设计的。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的相互作用结合在一起考虑，并通过数学和物理及逻辑经验以及通过模拟将原植被指数不断改进而发展的（如PVI、S A VI、MSA VI、TSA V
精选的年终总结word模板_年度个人总结报告
精选的年终总结word模板_年度个人总结报 告 a;简单回顾过去一年的工作就是，立足本职岗位，做到了干一行，爱一行，干一行，专一行。把自我平凡的工作，作为工作的起点。下面给大家整理了关于年终总结word模板，方便大家学习。 年终总结word模板1 20__年在忙碌和充实中度过，总的来说，一年来，我分管协管的工作比较多、工作范围广、任务重、责任大，由于我正确理解领导的工作部署，较好地履行了作为行政职务和作为专业技术职务的职责，发挥了领导管理和组织协调能力，充分调动员工的工作积极性，较好地完成了全年分管和协管的工作任务。 现简要回顾总结如下： 一、抓好后勤管理工作，大力提升服务水平 后勤管理工作涉及面广、杂，一年来我们以加强监督管理，提升服务水平为指导，从多方面着手，努力做好后勤工作。 我主要负责的是办公用品仓库管理和生活后勤保障工作，能做到有及时地申购办公所需用品，做到不浪费，无过多存货等情况的发生。为各科室做好服务，能及时、保质保量送去各科室所需办公物品。月月盘点，对库内物品熟悉、清楚。 办公仪器和日常生活方面出现故障和问题时能及时处理，处理不了时请专业人士来处理，做到不担误正常工作的运行。在后勤工作中
得到了同事的支持和配合。通过我们的努力配合，圆满地完成了20__年的后勤和仓管工作。 二、车辆管理及维护 今年我们改革了用车制度，统一调度管理，做到出车有，归车有记录等工作流程;同时，车辆用油方面也制定出相关监督流程，排除了公车私用等情况的发生。 在车辆安全运行方面我们与司机签了出车安全责任书，保证出车安全，遵守交通规则。在保证工作正常运行的情况下，加强车辆管理，做好车辆的正常保养及维修，为我院工作的开展提供了较好的服务。 三、做好全院卫生工作创造优美环境做好安全保卫工作 对两位卫生员进行深刻、人性化的思想培训和具体工作细节及责任的培训与指导。制定相关卫生责任制度，要求每天多转、常扫、勤擦，随时发现问题及时处理。每周一大扫，周周有检查。 对医院里的床单被罩等医用品及员工的工作服做好及时、分类、干净的清洗、晾晒、发放等工作。 对医院保卫人员，进行了安全防卫、防电、防火、防水培训，强化安全意识，做到时时提醒和经常检查。 四、协助办公，尽心尽责 在办公室主要是配合办公室主任完成院内日常工作，做好文员统计工作，较好地完成了领导办公室的卫生及接待工作。在院内配合开展丰富多彩的活动，活跃员工文化生活，营造健康___的企业人文环境，推进企业文化、精明文明建议，展示我院积极向上的精神面貌。
几种常见植被指数精编WORD版
几种常见植被指数精编 W O R D版 IBM system office room 【A0816H-A0912AAAHH-GX8Q8-GNTHHJ8】
植被指数主要反映植被在可见光、近红外波段反射与土壤背景之间差异的指标，各个植被指数在一定条件下能用来定量说明植被的生长状况。在学习和使用植被指数时必须由一些基本的认识： 1、健康的绿色植被在NIR和R的反射差异比较大，原因在于R对于绿色植物来说是强吸收的，NIR则是高反射高透射的； 2、建立植被指数的目的是有效地综合各有关的光谱信号，增强植被信息，减少非植被信息 3、植被指数有明显的地域性和时效性，受植被本身、环境、大气等条件的影响 一、RVI——比值植被指数：RVI=NIR/R，或两个波段反射率的比值。 1、绿色健康植被覆盖地区的RVI远大于1，而无植被覆盖的地面（裸土、人工建筑、水体、植被枯死或严重虫害）的RVI在1附近。植被的RVI通常大于2； 2、RVI是绿色植物的灵敏指示参数，与LAI、叶干生物量(DM)、叶绿素含量相关性高，可用于检测和估算植物生物量； 3、植被覆盖度影响RVI，当植被覆盖度较高时，RVI对植被十分敏感；当植被覆盖度<50%时，这种敏感性显着降低； 4、RVI受大气条件影响，大气效应大大降低对植被检测的灵敏度，所以在计算前需要进行大气校正，或用反射率计算RVI。 二、NDVI——归一化植被指数：NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)，或两个波段反射率的计算。 1、NDVI的应用：检测植被生长状态、植被覆盖度和消除部分辐射误差等；
2、-1<=NDVI<=1，负值表示地面覆盖为云、水、雪等，对可见光高反射；0表示有岩石或裸土等，NIR和R近似相等；正值，表示有植被覆盖，且随覆盖度增大而增大； 3、NDVI的局限性表现在，用非线性拉伸的方式增强了NIR和R的反射率的对比度。对于同一幅图象，分别求RVI和NDVI时会发现，RVI值增加的速度高于NDVI增加速度，即NDVI对高植被区具有较低的灵敏度； 4、NDVI能反映出植物冠层的背景影响，如土壤、潮湿地面、学、枯叶、粗超度等，且与植被覆盖有关； 三、DVI\EVI——差值\环境植被指数：DVI=NIR-R，或两个波段反射率的计算。 1、对土壤背景的变化极为敏感；? 四、SAVI\TSAVI\MSAVI——调整土壤亮度的植被指数：SAVI=((NIR- R)/(NIR+R+L))(1+L)，或两个波段反射率的计算。 1、目的是解释背景的光学特征变化并修正NDVI对土壤背景的敏感。与NDVI相比，增加了根据实际情况确定的土壤调节系数L，取值范围0~1。 L=0 时，表示植被覆盖度为零；L=1时，表示土壤背景的影响为零，即植被覆盖度非常高，土壤背景的影响为零，这种情况只有在被树冠浓密的高大树木覆盖的地方才会出现。 2、SAVI仅在土壤线参数a=1,b=0（即非常理想的状态下）时才适用。因此有了TSAVI、ATSAVI、MSAVI、SAVI2、SAVI 3、SAVI4等改进模型。 五、GVI——绿度植被指数，k-t变换后表示绿度的分量。
浅谈无人机遥感技术在农业中的应用
浅谈无人机遥感技术在农业中的应用 1 监测病虫害 病虫害是影响作物产量的直接因素，是世界各国的主要农业灾害之一。大规模的病虫害会给农业生产和国民经济造成巨大损失。据联合国粮农组织统计，世界粮食产量因病虫害造成的损失占粮食总产量的20%以上。 利用遥感监测技术跟追病虫害进展情况，有利于展开精准治理工作，做到及时发现、及时处理，也有利于早期防治。其原理是，病虫害会造成作物叶片细胞结构色素、水分、氮元素等性质发生变化，从而引起反射光谱的变化，所以病虫害作物的反射光谱和正常作物可见光到热红外波段的反射光谱有明显差异。 在美国、澳大利亚等地，用无人机遥感监测并不罕见。比如，美国有种植户用无人机监测的麦田锈病情况，从中可以明显看出哪里是重灾区。也有人用无人机查看苜蓿地里的菟丝子（一种恶性寄生性杂草，主要寄生于苜蓿等豆科作物，苜蓿生长易受到恶性杂草菟丝子的严重危害，常造成苜蓿植株成片死亡），从而能在灾害大规模爆发前做到提早预防。
2 土壤属性分析 当今，世界农业现代化大国都在提倡精准农业，要求根据土壤性状，在作物生长过程中调节对作物的要素投入，以最低的投入达到最高的产出，并高效利用各类农业资源，改善环境，取得较好的经济效益和环境效益。 作为空中监测技术，农业遥感是推动农业走向精准化的有利手段。农业遥感监测主要以作物、土壤为对象。作物在可见光-近红外光谱波段中，反射率主要受到作物色素、细胞结构和含水率的影响，特别是在可见光红光波段有很强吸收波段，在近红外波段有很强的反射特性，可以被用来进行作物长势、作物品质、作物病虫害等方面的监测。土壤可见-近红外光谱总体反射率相对较低，在可见光谱波段主要受到土壤有机质、氧化铁等赋色成分的影响。因此，土壤、作物等地物固有的反射光谱特性是农业遥感的基础。 在精准农业中，有一个重要的概念叫做归一化植被指数。根据专业解释，归一化植被指数是反映农作物长势和营养信息的重要参数之一，计算方式是近红外波段的反射值与红光波段的反射值之差比上两者之和。归一化植被指数可以为改善作物健康提供参考依据，比如告诉你农田是否需要额外施肥。
月度个人工作总结word版
2020公司员工个人月度工作总结 工作做得好，能反映一个人的工作能力。公司员工个人月度工作总结是为大家准备的，希望对大家有帮助。公司月总结(一)在这一个月里，我们财务部的员工能够任劳任怨、齐心协力... 人气3 时间05-14 2020公司月度工作总结范文 每一年都有自己的进步，每一年都会有自己的成长。公司月度工作总结范文是为大家准备的，希望对大家有帮助。公司月总结(一)一、主要工作情景1、重视理论学习，坚定政治信念，?... 人气3 时间05-14 公司员工月工作总结报告范文 相信很多人都有写过月工作总结的经历，那么我们下面同样推荐员工月工作总结报告范文，欢迎阅读。公司月总结(一)转至_部工作至今已有一月了，在各级领导和同事的帮忙指导下，透过?...
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始担任我_公司财务部副部长一... 人气3 时间05-14 销售业务员月工作总结范文 销售业务员月工作总结该怎么写呢?下面是由为大家整理的“销售业务员月工作总结范文”欢迎大家阅读，仅供大家参考，希望对您有所帮助。销售月工作总结(一)来新单位报到转眼就?... 人气4 时间05-13 2020销售人员个人月度工作总结 热爱本职工作，事业心强，是做好工作的前提，也是搞好总结的基础。以下是为大家准备的销售人员个人月度工作总结，希望对大家有帮助。销售月工作总结(一)回顾整个7月，我学会?... 人气3 时间05-13 销售岗位月度工作总结范文
植被指数、变化检测与图像增强的算法实现
植被指数、变化检测与图像增强的算法实现 武汉大学遥感信息工程学院20113025900XX XX 【摘要】通过为期一周的实习，笔者思考研究了计算RVI、ND、DVI等植被指数，基于像素光谱的变化检测，均值滤波、中值滤波、高斯平滑等图像增强以及利用不同算子进行边缘检测的算法原理与程序实现。通过自主选择实验参数、确定实验方案、设计程序，解决过程中的问题，直至得出正确的结果和结论，激发了创新思维，提高了创新能力和实践能力。本文就以上所列算法进行了阐述和展示。【关键词】植被指数变化检测图像增强边缘检测算法实现 一、原理介绍 （一）植被指数 植物叶面在可见光红光波段（R）有很强的吸收特性，在近红外波段（NIR)有很强的反射特性，这是植被遥感监测的物理基础，通过这两个波段测值的不同组合可得到不同的植被指数。 比值植被指数RVI=NIR/R，绿色健康植被覆盖地区的RVI远大于1，无植被覆盖的地面（裸土、人工建筑、水体、植被枯死或严重虫害）RVI在1附近。 归一化植被指数NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)，-1<=NDVI<=1，负值表示地面覆盖为云、水、雪等，对可见光高反射；0表示有岩石或裸土等，NIR和R近似相等；正值，表示有植被覆盖，且随覆盖度增大而增大。 差值环境植被指数DVI=NIR-R，正值表示植被覆盖，随覆盖度增大而增大。 调整土壤亮度植被指数SAVI=((NIR-R)/(NIR+R+L))(1+L)，L是根据实际情况确定的土壤调节系数，取值范围0~1。L=0时，表示土壤背景的影响为零，即植被覆盖度非常高，土壤背景的影响为零，这种情况只有在被树冠浓密的高大树木覆盖的地方才会出现。 （二）基于像素光谱的变化检测 变化检测是从不同时期的遥感数据中定量分析和确定地表变化的特征与过程，先获得两幅通用地点不同时间图像的差异图像，再对差异图像进行处理，将像素点分成变化和无变化两类。笔者采用了差值和比值两种方式。当差值=0或比值=1时，表示像素点无变化，否则像素点有变化。 （三）图像增强 均值滤波是一种常用的线性滤波算法，用以去除噪声，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标象素为中心的3*3或5*5或7*7个像素，构成一个滤波模板，但不包括目标像素本身），再用模板
浅谈农业遥感技术
摘要:信息技术和生物技术可以说是当今21世纪的两大前沿科学技术。遥感技 术作为现代信息技术的前沿技术，在农业生产中发挥着不可估量的作用,而且其在农业上的应用日益广泛、深入。该文介绍了我国遥感技术的基本内涵,阐述了遥感技术在我国农业生产上的应用概况，论述了遥感技术在农业资源调查、灾情监测与预报、农业环境保护以及农作物 估产等方面的应用, 提出了在农业生产上的应用实例,讨论了遥感技术的缺陷，并展望了遥感技术在农业上应用的美好前景。 Abstract: The information and biological technology are the two frontier science- technology in 21st century. As the frontier modern information technology，the remote sensing technology plays an invaluable role in agricultural production. And Its application in agriculture is increasingly extensive and in-depth. This paper introduces the basic connotation of remote sensing technology in China, describes the overview of the application of it in China's agricultural production, discusses the application of it in agricultural resources survey, disaster monitoring and forecasting, agricultural environmental protection and estimating crop yield and other aspect, proposes application examples in agricultural production, discuss defects of remote sensing technology，and finally looking good prospects for the application of remote sensing technology in agriculture 关键词: 遥感技术；农业；应用；缺陷；展望 Keyword：remote sensing technology; agriculture; application; defects;prospects. 一、遥感技术概述 1.基本概念 遥感技术是20世纪60年代蓬勃发展起来的一种探测技术,是根据电磁波的理论，应用各种传感仪器对远距离目标所辐射和反射的电磁波信息，进行收集、处理，并最后成像，从而对地面各种景物进行探测和识别的一种综合技术。 随着空间技术、信息技术、电子计算机技术和环境科学的发展,遥感技术逐步发展为一门新兴交叉学科技术。 遥感技术(Remote sensing，RS)与地理信息系统(Geography information systems，GIS)、全球定位系统(Global positioning systems，GPS)合称为3S技术，在现阶段各行业发展中拥有广泛的应用和广阔的发展前景。 现代遥感技术, 已构成地面、空中、太空三个立体层面。国外的遥感技术大多首先应用于农业, 美国利用陆地卫星和气象卫星等数据,预测全世界的小麦产量, 准确度大于90%; 英国利用遥感技术, 4个人工作9个月,就把全国的土地划分为5大类、31个亚类, 并测出了面积,绘制成地图。近30多年来,遥感技术在大面积作物长势监测与估产、农情宏观预报、农业资源调查等方面做出了重要贡献。 2.优越性 1)可获取大范围数据资料 遥感用航摄飞机飞行高度为10km左右,陆地卫星的卫星轨道高度达910km左右,从而, 可及时获取大范围的信息。
植被指数计算方法
归一化植被指数（NDVI ） 归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index ，即NDVI ）的计算公式为： NIR RED NIR RED NDVI ρρρρ-=+ 其中：NIR ρ和RED ρ分别代表近红外波段和红光波段的反射率NDVI 的值介于-1和1之间。 增强型植被指数（EVI ） 增强型植被指数（Enhanced Vegetation Index ，即EVI ）计算公式为： 2.5 6.07.51 NIR RED NIR RED BLUE EVI ρρρρρ-=?+-+ NIR ρ、RED ρ和BLUE ρ分别代表近红外波段、红光波段和蓝光波段的反射率。 高光谱归一化植被指数（Hyp_NDVI ） 对于环境与灾害监测预报小卫星高光谱载荷，选取中心波长分别位于近红外 和红光的谱段进行归一化植被指数计算： _____Hyp NIR Hyp RED Hyp NDVI Hyp NIR Hyp RED -=+ 其他植被指数 （1） 比值植被指数（Ratio Vegetation Index ——RVI ） NIR RED RVI ρρ= 该植被指数能够充分表现植被在红光和近红外波段反射率的差异，能增强植被与土壤背景之间的辐射差异。但是RVI 对大气状况很敏感，而且当植被覆盖小于50%时，它的分辨能力显著下降。 （2） 差值植被指数（Difference Vegetation Index ——DVI ） NIR RED DVI ρρ=- 该植被指数对土壤背景的变化极为敏感，有利于对植被生态环境的监测，因此又被称为环境植被指数（EVI ）。
主要植被指数类型及其应用条件
主要植被指数类型及其应用条件 分类:遥感知识 2008.7.2 08:55 作者：晓雪天飞 | 评论：0 | 阅读：79 在遥感应用领域，植被指数已广泛用来定性和定量评价植被覆盖及其生长活力。由于植被光谱表现为植被、土壤亮度、环境影响、阴影、土壤颜色和湿度复杂混合反应，而且受大气空间—时相变化的影响，因此植被指数没有一个普遍的值，其研究经常表明不同的结果。研究结果表明，利用在轨卫星的红光和红外波段的不同组合进行植被研究非常好，这些波段在气象卫星和地球观测卫星上都普遍存在，并包含90%以上的植被信息，这些波段间的不同组合方式统被称为植被指数。植被指数有助于增强遥感影像的解译力，并已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、作物识别和作物预报等方面，并在专题制图方面增强了分类能力。植被指数还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；反过来又可用来分析植被生长过程：净初级生产 力（NPP）和蒸散（蒸腾）等。 为了估算和监测植被覆盖，最早发展了比值植被指数（R VI）。但RVI对大气影响敏感，而且当植被覆盖不够浓密时（小于50%），它的分辨能力也很弱，只有在植被覆盖浓密的情况下效果最好。归一化差异植被指数（NDVI）对绿色植被表现敏感，它可以对农作物和半干旱地区降水量进行预测，该指数常被用来进行区域和全球的植被状态研究。对低密度植被覆盖，NDVI对于观测和照明几何非常敏感。但在农作物生长的初始季节，将过高估计植被覆盖的百分比；在农作物生长的结束季节，将产生估计低值。继之,将各波段反射率以不同形式进行组合来消除外在的影响因素，如遥感器定标、大气、观测和照明几何条件等。这些线性组合或波段比值的指数发展满足特定的遥感应用，如作物产量、森林开发、植被管理和探测等。农业植被指数（AVI ）针对作物生长阶段测量绿色植被；多时相植被指数（MTVI），将两个不同日期的数值简单相减，是为了观测两个日期植被覆盖条件的变化和作物类型的分类，并用来探测由于火灾和土地流失造成的森林覆盖变化。归一化差异绿度指数（NDGI），可用来对不同活力植被形式进行检验。归一化差异指数（NDI）建立了光谱反射率和棉花作物残余物的表面覆盖率的关系，以用来对作物残余物的制图。 近年来，随着高光谱分辨率遥感的发展以及热红外遥感技术的应用，又发展了红边植被指数、导数植被指数（DVI）、温度植被指数（Ts-VI）、生理反射植被指数（PRI）。“红边” 的一般定义为叶绿素吸收红边斜率的拐点。红边位置灵敏于叶绿素a、b的浓度和植被叶细胞的结构。为获取红边位置信息，Miller 等用一个倒高斯模型拟合红边斜率。导数植被指数由于它能压缩背景噪音对目标信号的影响或不理想的低频信号，被应用在目前的高光谱遥感研究中，尤其是在利用高光谱遥感提取植被化学成份信息方面得到成功的应用。近年来的经验研究表明：热红外辐射（如土面亮度温度）和植被指数在大尺度范围遥感应用中可提高土地覆盖的制图和监测精度。生理反射植被指数是针对高光谱遥感的特点，对植被生化特性的短期 变化（如一天的植被的光合作用）进行探测。 植被指数按发展阶段可分为三类：第一类植被指数基于波段的线性组合（差或和）或原始波段的比值，由经验方法发展的，没有考虑大气影响、土壤亮度和土壤颜色，也没有考虑土壤、植被间的相互作用（如RVI 等）。它们表现了严重的应用限制性，这是由于它们是针对特定的遥感器（Landsat MSS）并为明确特定应用而设计的。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的相互作用结合在一起考虑，并通过数学和物理及逻辑经验以及通过模拟将原植被指数不断改进而发展的（如PVI、SAVI、MSAVI、TSAV I、ARVI、GEMI、AVI、NDVI等）。它们普遍基于反射率值、遥感器定标和大气影响并
植被指数计算方法
2.1归一化植被指数（NDVI ） 归一化植被指数（Normalized Differenee Vegetation Index 即 NDVI ）的计算 公式为： 其中：NIR 和RED 分别代表近红外波段和红光波段的反射率 NDVI 的值介于-1和 1之间。 2.2增强型植被指数（EVI ） 增强型植被指数（En ha need Vegetation In dex 即EVI ）计算公式为: NIR 、 RED 和BLUE 分别代表近红外波段、红光波段和蓝光波段的反射率。 2.3高光谱归一化植被指数（Hyp_NDVI ） 对于环境与灾害监测预报小卫星高光谱载荷，选取中心波长分别位于近红外 和红光的谱段进行归一化植被指数计算： .. Hyp NIR Hyp RED Hyp NDVI ----------- ------------ 一 Hyp _ NIR Hyp _ RED 2.4其他植被指数 （1） 比值植被指数（Ratio Vegetation Index ------ RVI ） RVI 3 RED 该植被指数能够充分表现植被在红光和近红外波段反射率的差异，能增强植 被与土壤背景之间的辐射差异。但是 RVI 对大气状况很敏感，而且当植被覆盖 小于50%时，它的分辨能力显著下降。 (2) 差值植被指数(Differenee Vegetation Index -------- DVI ) DVI NIR RED 该植被指数对土壤背景的变化极为敏感，有利于对植被生态环境的监测，因 此又被称为环境植被指数（EVI ）。 (3) 土壤调整植被指数(Soil-Adjusted Vegetation Index --------- S AVI ) NDVI NIR RED NIR RED EVI 2.5 NIR RED NIR 6.° RED 7.5 BLUE
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几种常见植被指数
常用的植被指数，土壤指数，水体指数有哪些？ 植被指数与土壤指数 一、RVI——比值植被指数：RVI=NIR/R，或两个波段反射率的比值。 1、绿色健康植被覆盖地区的RVI远大于1，而无植被覆盖的地面（裸土、人工建筑、水体、植被枯死或严重虫害）的RVI在1附近。植被的RVI通常大于2； 2、RVI是绿色植物的灵敏指示参数，与LAI、叶干生物量(DM)、叶绿素含量相关性高，可用于检测和估算植物生物量； 3、植被覆盖度影响RVI，当植被覆盖度较高时，RVI对植被十分敏感；当植被覆盖度<50%时，这种敏感性显著降低； 4、RVI受大气条件影响，大气效应大大降低对植被检测的灵敏度，所以在计算前需要进行大气校正，或用反射率计算RVI。 二、NDVI——归一化植被指数：NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)，或两个波段反射率的计算。 1、NDVI的应用：检测植被生长状态、植被覆盖度和消除部分辐射误差等； 2、-1<=NDVI<=1，负值表示地面覆盖为云、水、雪等，对可见光高反射；0表示有岩石或裸土等，NIR和R近似相等；正值，表示有植被覆盖，且随覆盖度增大而增大；
3、NDVI的局限性表现在，用非线性拉伸的方式增强了NIR和R的反射率的对比度。对于同一幅图象，分别求RVI和NDVI时会发现，RVI值增加的速度高于NDVI增加速度，即NDVI对高植被区具有较低的灵敏度； 4、NDVI能反映出植物冠层的背景影响，如土壤、潮湿地面、学、枯叶、粗超度等，且与植被覆盖有关； 三、DVI\EVI——差值\环境植被指数：DVI=NIR-R，或两个波段反射率的计算。 1、对土壤背景的变化极为敏感； 四、SAVI\TSAVI\MSAVI——调整土壤亮度的植被指数： SAVI=((NIR-R)/(NIR+R+L))(1+L)，或两个波段反射率的计算。 1、目的是解释背景的光学特征变化并修正NDVI对土壤背景的敏感。与NDVI相比，增加了根据实际情况确定的土壤调节系数L，取值范围0~1。L=0 时，表示植被覆盖度为零；L=1时，表示土壤背景的影响为零，即植被覆盖度非常高，土壤背景的影响为零，这种情况只有在被树冠浓密的高大树木覆盖的地方才会出现。 2、SAVI仅在土壤线参数a=1,b=0（即非常理想的状态下）时才适用。因此有了TSAVI、ATSAVI、MSAVI、SAVI2、SAVI 3、SAVI4等改进模型。 五、GVI——绿度植被指数，k-t变换后表示绿度的分量。
工作总结word格式
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20XX—20XX学年第一学期工作计划 学院社团联合会 X X 部 年X月XX日 20XX—20XX学年第二学期工作总结 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXX． XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXX XX学院社团联合会 XX部 XXXX年X月XX日 篇二：xxxx年终总结word文档 最全面的年终总结 时光无痕悄然去，季节有意春又来。新的一年伴随浓冻萧黯而至，崭新的开始由我们做起。回顾过去的一年所作所为，所失所得，归纳成败对新一年工作有所启迪，借鉴，规避就可以兴利除弊。下面我就一年来的工作情况简要做几大点总结。细节和小事不在此赘述。