韩 影, 张艳红, 陈子琦, 朱瑞飞, 闫钟月

(1. 吉林大学 地球探测科学与技术学院, 长春130026； 2. 长光卫星技术有限公司 吉林省卫星遥感应用技术重点实验室, 长春 130026)

0 引 言

随着遥感技术发展高空间分辨率、 高光谱识别能力的同步提高, 同时在快速、 宏观、 高效发展的基础上, 对地物的定性识别和定量评价能力进一步加强。特别对位于地球表层的植被, 以其有利于光谱识别的地表位置和对光谱变化反应敏感的特性, 成为地表可有效的检测地物。基于遥感影像获取城市地物信息的研究工作在国外开展较早, 主要采用卫星遥感影像目视解译与地面验证相结合的方法[1]。因此, 遥感在地表植被监测中的地位越来越高, 并成为获取植被生长信息的重要途径。传统可见光波段的多光谱卫星载荷通常以蓝(450～520 nm)、 绿(520～590 nm)、 红(630～690 nm)和近红外(770～890 nm)波段为主。当前高分辨卫星传感器研制的明显趋势是基于传统的可见光与红外波段, 增加红边波段(690～730 nm)。红边波段是在红光波段和近红外波段之间的波段, 波段范围为690～730 nm。植被叶片在红边波段的反射率会发生突变, 它对植被病害胁迫较为敏感, 而受背景影响较小。随着越来越多的卫星载荷通过增加多光谱谱段提高卫星应用能力, 如德国RapidEye AG公司RapidEye卫星, 美国Digital globe公司Worldview-2卫星, 欧洲航天局(ESA: EuropeanSpace Agency)的Sentinel-2卫星, 都包含红边波段传感器, 提供了红边波段作物遥感监测的数据保障。

目前在植物氮素含量、 叶绿素含量、 生物量估算中引入红边波段已十分普遍。在国外的研究报道中, 由于高光谱遥感的发展, 已经可以成功地估算叶片氮含量和叶绿素浓度[2-7]。……