Bài thuyết trình: Ứng dụng ảnh viễn thám siêu phổ trong quản lý thực vật

Bài thuyết trình: Ứng dụng ảnh viễn thám siêu phổ trong quản lý thực vật

KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

BỘ MÔN TIN TRẮC ĐỊA

Nội dung báo cáo

Mở đầu

Viễn thám siêu phổ và tư liệu ảnh AVIRIS

Ứng dụng viễn thám siêu phổ trong quản lý lớp phủ thực vật

Kết luận

1)Mở đầu

Với những ưu điểm vượt trội thì công nghệ viễn thám ngày càng có nhiều ứng dụng trong mọi mặt của đời sống xã hội Đặc biệt trong lĩnh vực quản

lý tài nguyên thiên nhiên.

Trong lĩnh vực này, dữ liệu ảnh đa phổ tồn tại một số hạn chế : băng thông rộng nên thông tin thu được không chi tiết, không xác định được loại vật liệu… Trong khi đó, dữ liệu siêu phổ có độ

phân giải cao có khả năng xác định, cho sự đánh giá tốt hơn về các vật liệu.

2)Viễn thám siêu phổ

3) Tư liệu ảnh AVIRIS

AVIRIS là một từ viết tắt của Airborne Visible

InfraRed Imaging Spectrometer

Là bộ cảm có bức xạ quang phổ lên đến 224 kênh phổ lân cận với bước sóng 400-2500 nanomet có một độ nhảy sóng khoảng 10 nanomet

Gần như bao phủ toàn bộ các sóng trong vùng ánh sáng nhìn thấy,vùng cận hông ngoại và hồng ngoại

3) Tư liệu ảnh AVIRIS

Cuiaba, Brazil Bay vào

ngày 25 tháng tám năm

1995

4) Ứng dụng viễn thám siêu phổ trong

quản lý thực vật

4.2) Ứng dụng thực nghiệm

Các kênh ảnh

4.2) Ứng dụng thực nghiệm 2) Hiệu chỉnh ảnh hưởng khí quyển:

Ảnh trước(trái) và sau (phải) khi hiệu chỉnh ảnh hưởng khí

quyển

4.2) Ứng dụng thực nghiệm 2) Hiệu chỉnh ảnh hưởng khí quyển:

Đồ thị phổ trước (trái) và sau (phải) khi hiệu chỉnh ảnh hưởng khí quyển

4.2) Ứng dụng thực nghiệm 3) Tổ hợp màu, biểu diễn đồ thị phổ :

Ảnh tổ hợp màu giả và tổ hợp màu tự nhiên

4.2) Ứng dụng thực nghiệm

3) Tổ hợp màu, biểu diễn đồ thị phổ :

4.2) Ứng dụng thực nghiệm 4) Phân loại ảnh:

4.2) Ứng dụng thực nghiệm 4) Phân loại ảnh:

4.2) Ứng dụng thực nghiệm 4) Phân loại ảnh:

Hình ảnh sau phân loại

4.2) Ứng dụng thực nghiệm

5) Tính chỉ số thực vật:

• Normalized Difference Vegetation Index(NDVI)

• Simple Ratio Index(SR)

• Enhanced Vegetation Index(EVI)

• Atmospherically Resistant Vegetation Index(ARVI)

• Red Edge Normalized Difference Vegetation

Index(NDVI705)

• Modified Red Edge Simple Ratio Index(mSR 705)

• Modified Red Edge Normalized Difference

Vegetation Index(mNDVI 705)

• Sum Green Index(SG)

4.2) Ứng dụng thực nghiệm

5) Tính chỉ số thực vật:

• Vogelmann Red Edge Index 1(VOG1)

• Red Edge Position Index(REP)

• Structure Insensitive Pigment Index(SIPI)

• Red Green Ratio Index(RG Ratio)

• Plant Senescence Reflectance Index (PSRI)

• Carotenoid Reflectance Index 1(CRI1)

• Carotenoid Reflectance Index 2

• Anthocyanin Reflectance Index 1(ARI1)

• Normalized Difference Water Index(NDWI)

4.2) Ứng dụng thực nghiệm

a)Normalized Difference Vegetation

Index(NDVI)

NDVI có thể được xác định theo công thức sau:

Nếu thảm là kín thường xanh chỉ số tiến tới 1

và ít thực vật giá trị sẽ tiến tới 0 Giá trị âm

có thể là các đối tượng không có thực vật

NDVI=

4.2) Ứng dụng thực nghiệm

Normalized Difference Vegetation

Index(NDVI)

4.2) Ứng dụng thực nghiệm

b)Simple Ratio Index(SR)

SR đươc xác định bởi phương trình sau:

Giá trị của SR dao động từ 0 đến hơn 30

Phạm vi phổ biến đối với thảm thực vật màu xanh lá cây là 2-8.

SR=

4.2) Ứng dụng thực nghiệm

b)Simple Ratio Index(SR)

4.2) Ứng dụng thực nghiệm

c) Red Edge Normalized Difference

Vegetation Index(NDVI705)

Được xác định theo công thức sau:

Giá trị NDVI705 dao động từ -1 đến 1 Phạm vi phổ biến đối với thảm thực vật màu xanh lá cây

là 0.2-0.9.

NDVI =

4.2) Ứng dụng thực nghiệm

c) Red Edge Normalized Difference Vegetation

Index(NDVI705)

- Quy trình xử lý và phân tích dữ liệu siêu phổ AVRIS.

- Phân tích dữ liệu siêu phổ thuộc khu vực Jasper

Ridge, California, Hoa Kỳ

Mặc dù đã cố gắng nhưng đồ án không thể tránh khỏi những thiếu sót như: khu vực nghiên cứu còn hạn chế do

dữ liệu thu thập được bị giới hạn

Mong muốn của đồ án là tiếp tục phát triển toàn diện

và sâu sắc hơn trong việc nghiên cứu viễn thám siêu phổ phục vụ cho công tác quản lý tài nguyên thiên nhiên

Thank You