​高光谱遥感数据处理系列（二）基于高光谱数据的植被指数计算

高光谱遥感数据处理系列（二）

反射率与植被指数

来自地物反射/发射的光通过镜头被相机捕获，使得传感器被曝光。由于光电效应，传感器上的每个像素传感器上的电荷开始累计。经过相机芯片的转换，这些光信号以数字的形式存储下来，这些数字被称为DN值。

辐射亮度 （Radiance），简称辐亮度 ， 指面辐射源在单位立体角 、 单位时间内 ， 在某一垂直于辐射方向单位面积 （法向面积） 上辐射出的辐射能量 ， 即辐射源在单位投影面积上 、 单位立体角内的辐射通量 。辐亮度是最常用的度量光强弱的物理量之一。辐亮度可以进一步用于反射率的计算。

DN值可以看作由辐亮度与相机属性主导的变量。去除DN值中由于相机属性引起的变化，将其转化为辐亮度的过程称为辐射定标。通常该过程由相机厂商进行处理，或者厂商会提供用于定标的关键参数。

物体反射的辐射能量占总辐射能量的百分比，称为反射率。不同物体的反射率也不同，这主要取决于物体本身的性质(表面状况），以及入射电磁波的波长和入射角度，反射率的大小范围总是小于等于1，利用反射率可以判断物体的性质。

在使用无人机进行实际观测时，通常使用地物辐亮度除以白板或反射布所在像元的辐亮度作为反射率。

从空间量化植被覆盖、生物化学、结构和功能是研究和理解全 球变化、生物多样性和农业的关键。实际上，遥感在很大程度上依赖于使用源自光谱反射率的植被指数 (Vegetation Indices, VI)。VI 是几个波段反射率的数学变换，旨在最 大限度地提高对特定生物物理现象（例如，绿度、含水量或光合作用活动）的敏感性，同时最 大限度地降低对土壤特性、太阳光照、大气条件和传感器观察等因素的敏感性。

典型植物的反射光谱。

植物光谱最显著的特这就是红光范围的强吸收与近红外区域的强反射，两个波段之间的快速上升波段称为红边。

红光波段的强吸收是由于植被叶绿素的吸收，而近红外波段的强反射是由于植被的叶片结构导致的。

通过两个波段进行差分或比值可以凸显出植被在这两个波段的反射特性的差别。同时，差分或比值运算可以去除两个波段中包含的背景信号及噪声。

不同的波段或组合形式侧重展现了不同的植被特性。植被指数是对地表植被状况的简单、有效和经验的度量。目前已经出现了上百种不同的植被指数。ENVI中包含了其中7类 27种植被指数。

主界面功能区

在主界面⑤工具箱中搜索栏中可以方便地对所有工具进行检索，输入 Vegetaton Indices Parameters ，打开该工具如下所示：

鼠标单击所需要的植被指数，然后点击 Choose 选择文件的存储位置。此外ENVI还提供了将数据存储到内存的选项 Memeory，但是这些数据在ENVI关闭后会被删除。所以选择存储到内存时，ENVI会弹出二次确认对话框，继续选中Memeory确认即可。

ENVI的帮助文件中详细展示了各种植被指数的公式及参考文献。在菜单栏 Help 中打开-> 在左侧 Contents 选项卡中的Vegetation Analysis。关于植被指数的发展和使用场景还可以参考 Xue J, Su B. Significant remote sensing vegetation indices: A review of developments and applications[J]. Journal of sensors, 2017.

在获取植被指数后，可以利用这些指数进行地表参数估算或者进一步进行实际应用，ENVI中提供了几种植被指数的实际应用工具，包括林木健康分析（Forest Health Vegetation Analysis）、农作物胁迫（Agricultural Stress Vegetation Analysis）、易燃性分布分析（Fire Fuel Vegetation analysis），以及植被抑 制（Vegetation Suppression）。

这些应用工具结合几类不同植被指数对植被进行评估，以林木健康分析为例，首先在主界面⑤中搜索栏中输入 Forest Health Vegetation Analysis ，双击打开林木健康分析工具：

该工具通过三类不同的植被指数：绿度指数，叶色素指数，冠层水分或光能利用率指数。ENVI内置了模型进行阈值筛选，综合分析多种指数，将植被的健康状况分为9种。

波段运算

如果需要使用内置植被指数以外的指数进行运算，可以使用ENVI中的Band Math工具。这里分别对窄波段和宽波段植被指数的计算进行介绍。

窄波段归一化植被指数：

首先在主界面⑤中搜索栏中输入 Band Math，双击打开波段运算工具：

在Band Math中输入所需要的表达式，这里需要注意的是，ENVI默认用b1，b2...来表示不同的变量，比如这里我们用到了两个波段680nm和800nm，分别用变量b1和b2来表示。在Enter an expression中输入(b2-b1)/(b2+b1)，点击ok，会弹出变量与实际使用波段的匹配对话框。

首先在①中单击选择需要赋值的变量，接下来在②中选择所对应的波段（如果不同波段是分开存储的，选择Map Variable to Input File可以将整个文件赋给某个变量）。在有所变量选择完毕后，点击OK。结果如下图所示：

宽波段NDVI：

通常机载成像光谱仪的光谱分辨率可以达到亚纳米/纳米级。而常用的卫星数据如Landsat系列和MODIS产品的光谱分辨率较宽，针对这些卫星遥感产品开发的植被指数基本都是宽波段植被指数。为了使用机载成像光谱仪进行宽波段植被指数的计算需要先对波段进行聚合，这里我们以Landsat系列的宽波段为例进行手动宽波段NDVI计算（Vegetaton Indices Parameters中也提供了一些宽波段VI的计算，这里另外介绍手动波段聚合的操作方法）。

Landsat 9 的传感器如下所示：

• Band 1 Visible (0.43 - 0.45 µm) 30-m.

• Band 2 Visible (0.450 - 0.51 µm) 30-m.

• Band 3 Visible (0.53 - 0.59 µm) 30-m.

• Band 4 Red (0.64 - 0.67 µm) 30-m.

• Band 5 Near-Infrared (0.85 - 0.88 µm) 30-m.

在⑤工具箱中搜索栏中Sum Data Parameters,打开波段聚合工具。

在①中选择输入文件，然后点击 Spectral Subset ，在弹出的波段选择窗格中，对要进行聚合的波段进行选取（按住Shift进行连续多选，按住Ctrl进行多选）。

点击OK进行确认。

Sum Data Parameters 提供了多种波段聚合函数，这里选择Mean函数进行聚合。依次对几个波段进行聚合后的，我们得到以下文件。

接下来可以用Band Math进行宽波段NDVI的计算，计算方法同上。

小结

自遥感领域出现以来，植被指数扮演着重要的角色，并且一直在发展完善。本文介绍了反射率和植被指数的概念，植被指数的原理，使用ENVI进行植被指数计算，以及手动窄/宽波段植被指数的计算。了解其背后的植物生理学知识，是正确使用这些指数的必要条件。