辐射分辨率/bit 8 8 8 8 8 8 8 8

4  提取方法

4。1  主要作物的光谱特征和植被指数分析

遥感影像是区域内地物的电磁波辐射能量的具体反映，具有明确的物理意义。遥感影像数据中各像元光谱值的大小及其变化主要是由地物类型的变化而引起的，地物间光谱值的差异构成了遥感处识别不同地物的基础。植被所具有的独特光谱特征可使其在遥感影像上有效地与其他地物相区别[7]。不同植被在可见光波段内的反射率差异较小，而在近红外波段和短波红外波段的差异比较明显。研究表明归一化植被指数是能够反映植被在可见光、近红外波段反射与土壤背景之间差异的指标，具有较强的植被监测能力，且随时间的变化与植被的物候信息呈现一定的规律性。作物的种类不同，物候历不同，具有不同的光谱特征，通过分析不同作物的光谱特征和植被指数的差异性，可以为作物种植结构提取提供理论依据[8]。利用大气辐射校正后的 Landsat 8反射率数据计算 NDVI：

其中： 为红色波段反射率，为近红外波段反射率来`自+优-尔^论:文,网www.chuibin.com +QQ752018766-

归一化植被指数（NDVI）的值介于-1与1范围之间：0代表研究区域几乎没有任何植被的生长；负值表示研究区域为非植被覆盖地区；取值在0～1之间，数值越大表示植被覆盖的面积越广阔，植被的数量越多并且空间分布密度越大越集中。红外和近红外波段在云、水体和冰雪上都有相当大的反射率，所以云、水体及冰雪的NDVI值均为负值；土壤和岩石这两种地物对近红外和红外波段反射率几乎相同并且反射率较小，因此，其NDVI值接近于0。