植被指數是對地表植被狀況的簡單、有效和經驗的度量,，利用地面遙感和航天遙感數據結合植被指數實現快速調查，可以研究各數據中植被指數的差異。本文簡單介紹了高光譜遙感在荒漠林植被指數（VI）比較中的應用。

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荒漠林植被數據的采集

植被利用光合作用吸收二氧化碳并釋放氧氣，是陸地生態系統的重要組成部分，還具有防風固沙，減少地表徑流、減噪、滯塵等作用，在物質循環和能量流動中處于關鍵的地位。植被指數有助于增強遙感影像的解譯能力，在植被覆蓋度、碳儲量估測、作物種類識別、產量預測預報以及專題制圖方面都有應用。

為了準確衡量區域內植被的種類、覆蓋度、面積以及動態變化等指標，采用高效的植被調查手段是十分必要的。傳統的基于地面植被調查耗時費力，近代遙感技術的發展，改變了傳統的植被調查技術，形成了快速、便捷、大尺度的觀測手段，可以不受自然和社會條件的限制，迅速獲得觀測圖像來分析植被的變化情況。

利用地面高光譜數據和光學影像中分別對梭梭林和檉柳林進行歸一化植被指數（NDVI）、重歸一化植被指數（RDVI）和土壤調節植被指數（SAVI）3 種植被指數的提取，并進行比較。

在荒漠林植被數據的采集中，推薦使用賽斯拜克無人機高光譜成像系統SF500，光譜范圍覆蓋400～1000nm，光譜分辨率優于2.5nm，具有極高的噪信比和空間分辨率，可以實現對物質信息的全面檢測。

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荒漠林植被數據的分析

高光譜的3種植被指數數值差異不大且都是正值，但光學影像的3種植被指數中NDVI 和SA-VI的數值小于RDVI，并且負值較多。光學影像植被指數出現負值的主要原因是光學影像的數據來源是90 m x90 m的樣地的平均值算來的，由于荒漠植被的覆蓋度較低，所以地面的反射光會影響到數值。

同時很多植被指數都具有尺度效應，在不同的樣地大小范圍內計算的數值會有所不同。高光譜VI的特點就是以點的形式對植被提取所需數據，可以避免客觀因素的影響，能夠更精準的計算出植被指數，而且可以得到比較典型的紅邊植被指數和倒數植被指數。

在地面高光譜數據中，無論是梭梭的高光譜植被指數，還是檉柳的高光譜植被指數，其3種植被指數的變化趨勢和數值大小都很接近，特別是 SAVI 和 RDVI更加接近，但NDVI的變化要大于其他2種植被指數。由于冠層結構的差異，檉柳3種高光譜植被指數值均大于檉柳。

在TM 光學影像中，梭梭和檉柳的光學影像植被指數的NDVI 和 SAVI的數值基本保持在一定范圍內，且變化幅度微小。而RDVI的數值變化較大其數值本身又大于NDVI 和 SAVI，相對不穩定，RDVI對植被覆蓋度有更強的反應能力。

干旱、半干旱的荒漠化地區，植被覆蓋度和植被生物量是衡量地表植被狀況的兩個重要指標，也是影響土壤侵蝕與水土流失的主要因子[18-19]。準確地評估荒漠化地區的植被覆蓋度和植被生物量狀況，對于掌握荒漠化發展態勢具有重要意義。

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