高光谱数据的处理——植被分析

近年来，高光谱数据处理在植被分析中的应用受到了广泛的关注。国内外学者对此进行了大量的研究。本文简单介绍了高光谱数据的处理——植被分析。

植被指数计算器

·提供了6类 27种植被指数的计算

· 绿度Greenness

· 光利用率Light Use Efficiency

· 氮

· 干旱或炭衰减Dry or Senescent Carbon Stress Pigments

· 冠层水分含量Canopy Water Content

提供了生物物理学交叉检验

通过植被指数计算器统一进行计算

提供了每种植被指数的详细资料和计算公式能够根据影像信息自动显示可计算的植被指数

农作物胁迫分析Agricultural Stress

创建农作物胁迫的空间分布图

判断出适合农作物生长的区域，可用于精确农业分析；

绿度：来标识闲置农田、虚弱的植被、健康的作物；

光利用效率：标识植被生长率；   

冠层含量：用于估计相关的氮等级；

叶绿素：突出植被胁迫；

冠层水分含量：标识水胁迫的层次。

易燃性分布分析

易燃性分布分析创建某一区域植被易燃性的空间分布图

用于森林规划，也可用它来分析城郊混合区的火灾风险

绿度：显示大多数的绿色指数；

冠层水分含量：标识植被的冠层水分含量；

干旱或炭衰竭：突出非生物指数；

林木健康分析

林木健康分析工具

创建整个森林区域健康程度的空间分布图

用于检测病虫害以及枯萎病的发生情况，也可以用于评估某地区的木材收获量

绿度：表面绿色植被的分布；

叶绿素：标识类胡萝卜素以及花青素的含量；

冠层水分含量：标识水分含量；

光使用效率：标识森林生长率；

植被抑制

从多光谱和高光谱减少或移

除植被光谱信息

利用红外与近红外波段

方便地质或城市解译