Báo cáo viễn thám gis đề tài khoa học thực vật

Báo cáo viễn thám gis đề tài khoa học thực vật

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI VIỆN ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG -  - BÁO CÁO VIỄN THÁM & GIS ĐỀ TÀI: KHOA HỌC THỰC VẬT Giáo viên hướng dẫn : ThS Phương Xuân Quang Sinh viên : Phạm Văn Tùng 20093802 ĐTVT 09 K54 Nguyễn Quốc Kỳ 20093808 ĐTVT 09 K54 Kiều Văn Lưu 20093809 ĐTVT 03 K54 Phan Thành Văn 20093806 ĐTVT 09 K54 Hà Nội, 10/2013 KHOA HỌC THỰC VẬT I.Giới Thiệu Chung Thảm thực vật Trái đất thường lớp thấy thực viễn thám Vì vậy, nhiều diện tích đất trái đất, hình ảnh viễn thám chủ yếu thành phần thảm thực vật bề mặt Do đó, sử dụng khoa học viễn thám để khám phá thực vật Trái đất hình thành chìa khóa để hiểu biết khác phân phối chức, chẳng hạn mô hình địa chất thổ nhưỡng mà trực tiếp nhìn thấy mà liên hoàn gián tiếp thông qua thay đổi nhân vật phân phối thảm thực vật Chúng thấy thú vị thảm thực vật trái đất viễn thám hữu ích cho theo trồng cụ thể, để phát bệnh thực vật phá hoại côn trùng, đóng góp cho dự báo sản lượng trồng xác Ngoài ra, cảm biến từ xa sử dụng để thiết lập đồ rừng, bao gồm thông tin sản lượng, phá hoại côn trùng Hơn nữa, viễn thám cung cấp phương tiện thực tế đồ ,thay đổi vùng sinh thái, không trực tiếp sử dụng cho sản xuất, có ý nghĩa lâu dài tuyệt vời cho nhân loại Tuy nhiên, khu vực có tầm quan trọng quan trọng nhân loại vai trò họ việc trì khí hậu trái đất ( Rouse cộng sự, 1979) nguồn gen đa dạng người nhanh chóng phá hủy diện tích lớn rừng nhiệt đới : có phương tiện viễn thám hiểu chất vị trí thay đổi Tương tự vấn đề tồn liên quan đến vùng sinh thái khác , viễn thám cung cấp phương tiện để quan sát vùng quy mô toàn cầu để hiểu rõ mối quan hệ nhiều yếu tố ảnh hưởng đến mô II Phân loại thực vật Bản đồ Phân loại thực vật tiến hành theo số phương pháp đơn giản để tách thảm thực vật từ vùng thực vật rừng từ vùng đất thực vật Phân biệt thế, bề đơn giản,nhưng có ý nghĩa lớn số hoàn cảnh, đặc biệt liệu tổng hợp diện rộng quan sát khoảng thời gian dài Do VIỄN THÁM & GIS Page KHOA HỌC THỰC VẬT phủ quốc gia tiểu bang, ví dụ, có quan tâm đến biết lãnh thổ họ bao phủ rừng muốn thực thay đổi đất rừng từ khoảng thời gian tới lương lai Thực vật môi trường không xảy theo tỷ lệ Một số loài có xu hướng thống trị, loài thường sử dụng để đặt tên cho vùng(ví dụ, rừng Hickory), loài khác có mặt Loài ưu chiếm ưu thể chất, hình thành thảm thực vật lớn chuỗi lớp, tầng lớp thực vật, có mặt tất Xu hướng thảm thực vật tổ chức theo chiều dọc, với số loài hình thành tán trên, loài khác trung tầng, với bụi, rêu, địa y, hình thành lớp khác gần với mặt đất Thậm chí bề đơn giản cộng đồng Hinh1: Mô hình chiều dọc thảm thực vật Để phân loại thực vật , thường dựa -bộ phận quan sinh sản, sử dụng hệ thống thành lập Carolus Linnaeus (1707 - 1778) Linnaeus, nhà thực vật học Thụy Điển, tạo sở cho hệ thống nhị thức thảm thực vật tên La tinh Latinh hóa mà định danh mục phân cấp, mà loài genusand (Bảng 17.1) thường xuyên sử dụng Hệ thống Linnaeus cung VIỄN THÁM & GIS Page KHOA HỌC THỰC VẬT cấp tên đặc biệt mà đặt thảm thực vật mối quan hệ với loài khác Phân loại thực vật cho thấy nhân tố di truyền nguồn gốc tiến hóa cảnh Hình 2:Bảng thể lớp phân cấp Hình 3: Bảng thể lớp phân cấp Cách tiếp cận khác để phân loại thực vật quan sát thành phần môi trường, bao gồm thực vật, đất, khí hậu, địa hình Cách tiếp cận phân loại khu vực vùng sinh thái, thường hệ thống phân cấp so sánh với thể Bảng 17.3 Bailey (1998b, p 145 đơn vị vùng sinh thái: "hệ sinh thái lớn, kết từ mô hình dự đoán quy mô lớn chiếu xạ lượng mặt trời độ ẩm, ảnh hưởng đến loại hệ sinh thái địa phương động vật thực vật đó” Ở quy mô rộng, sinh thái phân lớp dựa khí hậu dài hạn loại thực VIỄN THÁM & GIS Page KHOA HỌC THỰC VẬT vật quy mô rộng, theo truyền thống bắt nguồn từ thông tin liệu viễn thám Tuy nhiên, sau phần chương trình sử dụng liệu viễn thám để lấy phân lớp với độ xác nhiều xác so với phiên trước Hình 4: phân loại hệ sinh thái Bailey 2.1.Các phương pháp sinh tồn Thảm thực vật Một cách tiếp cận tương phản áp dụng viễn thám đa phổ để ước tính thảm thực vật Trái đất Đó là, thay ghi nhãn khu vực để loại hay nhóm đặc biệt giải thích trên, phương pháp cố gắng đưa cụ thể biện pháp chức sinh tồn khu vực Theo ba biện pháp sinh tồn chung :  Độ phân giả Thảm thực vật định nghĩa tỷ lệ phần trăm thảm thực vật chiếm điểm ảnh xem chiếu thẳng đứng Đó số định lượng toàn diện rừng quản lí thực vật điều kiện che cộng đồng , thông số quan trọng nhiều mô hình sinh thái viễn thám  Chỉ số khu vực(LAI) tỷ lệ tổng diện tích bề mặt phía thảm thực vật diện tích bề mặt điểm ảnh LAI giá trị không thứ nguyên , thường dao động từ ( cho điểm ảnh bao gồm đất trống ) giá trị cao (đối với khu rừng rậm ) Nhìn thấy 19 cho ứng dụng mà áp dụng hình ảnh viễn thám ước tính LAI cho lục địa Hoa Kỳ  Mạng sản xuất sở ( NPP ) thước đo suất vốn có vùng sinh thái hệ thống chủ yếu sản xuất Trái đất chất hữu , chủ yếu VIỄN THÁM & GIS Page KHOA HỌC THỰC VẬT thông qua trình quang hợp thực vật Các sinh vật chịu trách nhiệm sản xuất oxi , tạo thành sở chuỗi thức ăn Nói chung, việc sử dụng cảm biến quan tâm công cụ để đo nơi đến nơi thay đổi theo mùa thảm thực vật 2.2.Các loại hình ảnh không cho nghiên cứu thực vật Hình ảnh không cho phép nhà phân tích để tiến hành phân định nhanh chóng xác đơn vị thực vật , cung cấp xác định sơ chất chúng cạnh vị trí Một giải thích xác giả định chuyên gia phân tích có kinh nghiệm thực tế kiến thức khu vực kiểm tra đánh giá Sự lựa chọn tối ưu quy mô hình ảnh , nhà phân tích kiểm soát biến vậy, phụ thuộc vào chất đồ phức tạp mô hình thảm thực vật Nghiên cứu chi tiết có thực lấy ảnh quy mô lớn 1:5,000 , quy mô từ 1:15,000 để 1:24,000 có lẽ điển hình cho nghiên cứu thực vật có mục đích chung Tất nhiên, hình ảnh quy mô khác , ngày tháng mùa có sẵn, sử dụng để nghiên cứu thay đổi Hình ảnh quy mô nhỏ sử dụng làm sở để phân định mức độ khu vực 2.3 Cấu trúc Nhiều ứng dụng viễn thám để loại thực vật phụ thuộc vào kiến thức thuộc tính quang phổ cảnh Các tính chất nhận biết cách kiểm tra cấu trúc mức độ sâu chi tiết Mặt cắt ngang điển hình cho thấy yếu tố cần thiết (Hình 17.2) lớp cùng, lớp biểu bì trên, bao gồm tế bào chuyên biệt phù hợp với chặt chẽ với mà không hở khoảng trống tế bào Lớp biểu bì bao phủ lớp biểu bì, lớp sáp mờ nhằm ngăn ngừa độ ẩm từ bên Các bảo vệ lớp biểu bì dưới, tương tự lớp biểu bì ngoại trừ việc mở gọi stomates (hoặc lỗ khí), cho phép di chuyển không khí vào bên Mỗi stomate bảo vệ cặp bảo vệ cellsthat mở đóng cần thiết để tạo điều kiện ngăn chặn chuyển động không khí vào bên Chức khí khổng rõ ràng phép CO2 khí đến vào để quang hợp Mặc dù tế bào bảo vệ lớp biểu bì xuất nhỏ không VIỄN THÁM & GIS Page KHOA HỌC THỰC VẬT hiệu quả, thực tế hiệu việc truyền khí từ phía lớp biểu bì với lớp khác Vai trò họ việc cho phép không khí carbon dioxide (CO2) để vào rõ ràng cần thiết cho phát triển nhà máy, chúng đóng vai trò việc trì cân nhiệt Các tế bào bảo vệ đóng cửa để ngăn chặn mức chuyển động độ ẩm tiết kiệm sử dụng độ ẩm thực vât Rõ ràng vị trí lỗ khí phía có lợi cho ánh sáng thông qua lớp biểu bì giảm thiểu độ ẩm khí khổng mở cửa Hình 5: cấu trúc Ở phía , lớp biểu bì , tissuecon - sisting rào tế bào theo chiều dọc kéo dài bố trí song song , vuông góc với lớp biểu bì Tế bào rào bao gồm lục lạp, tế bào bao gồm chất diệp lục khác ( " phụ kiện " ) sắc tố hoạt động quang hợp, mô tả Dưới mô rào mô diệp nhục, xốp , bao gồm tế bào bất thường ngăn cách khe hở kết nối Bề mặt diệp nhục, có diện tích bề mặt lớn , lớp cho oxy ( O2 ) CO2 trao đổi cần thiết cho quang hợp hô hấp Mặc dù cấu trúc không giống cho tất thực vật , mô tả cung cấp phác thảo chung yếu tố chung cho hầu hết thực vật, đặc biệt loài có khả quan trọng nghiên cứu nông nghiệp lâm nghiệp Trong phần hiển thị quang phổ, chất diệp lục kiểm soát phần lớn quang phổ phản ứng sống ( Hình 17.3 ) Chlorophyllis sắc tố màu xanh chủ yếu phát màu xanh thảm thực vật sống Chất diệp lục cho phép thực vật hấp thụ ánh sáng mặt trời , làm cho quang hợp diễn ra, nằm cấu trúc ống, VIỄN THÁM & GIS Page KHOA HỌC THỰC VẬT phủ quốc gia tiểu bang, ví dụ, có quan tâm đến biết lãnh thổ họ bao phủ rừng muốn thực thay đổi đất rừng từ khoảng thời gian tới lương lai Thực vật môi trường không xảy theo tỷ lệ Một số loài có xu hướng thống trị, loài thường sử dụng để đặt tên cho vùng(ví dụ, rừng Hickory), loài khác có mặt Loài ưu chiếm ưu thể chất, hình thành thảm thực vật lớn chuỗi lớp, tầng lớp thực vật, có mặt tất Xu hướng thảm thực vật tổ chức theo chiều dọc, với số loài hình thành tán trên, loài khác trung tầng, với bụi, rêu, địa y, hình thành lớp khác gần với mặt đất Thậm chí bề đơn giản cộng đồng Hinh1: Mô hình chiều dọc thảm thực vật Để phân loại thực vật , thường dựa -bộ phận quan sinh sản, sử dụng hệ thống thành lập Carolus Linnaeus (1707 - 1778) Linnaeus, nhà thực vật học Thụy Điển, tạo sở cho hệ thống nhị thức thảm thực vật tên La tinh Latinh hóa mà định danh mục phân cấp, mà loài genusand (Bảng 17.1) thường xuyên sử dụng Hệ thống Linnaeus cung VIỄN THÁM & GIS Page KHOA HỌC THỰC VẬT mô rào quan trọng phản xạ hồng ngoại Do đó, cấu trúc nội chịu trách nhiệm phản xạ hồng ngoại thực vật sống Hình7: Tương tác cấu trúc với xạ nhìn thấy hồng ngoại Hình 8: Phản xạ quang phổ đặc trưng từ sống Trong bước sóng dài tia hồng ngoại (ngoài 1,3 mm) hàm lượng nước xuất kiểm soát thuộc tính quang phổ (Hình 17.7) Độ dày nước tương đương hạn (EWT) đề xuất để định độ dày phim VIỄN THÁM & GIS Page KHOA HỌC THỰC VẬT Hình 9: Sự khác biệt lớp hóa thường rõ rệt hồng ngoại gần dải ánh sáng nhìn thấy Hình 10: phản xạ khác nước dày-nesses 0,018 cm và0,014cm VIỄN THÁM & GIS Page KHOA HỌC THỰC VẬT IX Cảm biến từ xa bệnh thực vật Tam giác bệnh Bệnh trồng: Nghiên cứu bệnh xự xuất chúng Nghiên cứu bệnh cây, đặc điểm hóa học sinh học tác nhân gây bệnh bị lây bệnh để hiểu vòng đời tác nhân gây bệnh phương thức mà chúng lây nhiễm sang chủ Nghiên cứu bệnh trồng để đối phó với tác nhân gây bệnh cách đề xuất kỹ thuật quản lí, tạo thuốc trừ sâu đề xuất biện pháp đối phó để giảm thiểu ảnh hưởng bệnh ngăn chặn làm chậm phát tán sang khu vực khác Một vài ví dụ tiếng gợi nhắc tầm quan trọng bệnh trồng Trong thời gian 1846 – 1850, nạn đói khoai tây Ailen có triệu người chết, gây bất ổn to lớn xã hội, tạo di cư ảnh hưởng đến hệ thống xã hội Mỹ nhiều nơi khác Tại Mỹ, Hà Lan, gỗ du hạt dẻ bị bệnh bạc phá hủy cảnh quan đẹp Bắc Mỹ Cụ thể, suy giảm hạt dẻ Mỹ thay đổi hệ sinh thái cuat vùng rộng lớn rừng Appalachian Có lẽ cần phần tư số rừng Appachian cung cấp thực phẩm cho tất người dân động vật hoang dã, hai tồn đến bị cô lập với bên Thường thảm họa có mối quan hệ chặt chẽ với hành vi người, đặc biệt qua đời cây, bệnh từ nơi khác đến, có khuynh hướng tùy thuộc vào loại trồng khác nhau, thường có mật độ trồng sử dụng giống lai đồng mặt di truyền làm tăng điều khiện tiếp xúc mầm bệnh Bệnh phụ thuộc vào xuất đồng thời ba yếu tố liên quan đến ( gọi tam giác bệnh) Tác nhân gây bệnh ( vi khuẩn, virut, nấm, vi khuẩn Mycoplasma, tuyến trùng) Một nhạy cảm ( sức đề kháng ây trồng) Điều kiện môi trường thuận lợi ( bao gồm nhiệt độ, gió, ánh sáng mặt trời, đất) Mầm bệnh lây lan thông qua môi trường gió, nước, đất đường sinh học côn trùng, động vật người Viễn thám cung cấp nhiều cách để bổ sung củng cố cho nỗ lực chuyên gia, giám định đất dựa bệnh Ứng dụng viễn thám sử dụng kiến thức bệnh trồng, động thái phá hủy không gian mức độ cảnh quan sử dụng khảo sát mặt đất để hiểu tác nhân gây bệnh cấp độ trồng tế bào VIỄN THÁM & GIS Page 41 KHOA HỌC THỰC VẬT thông qua trình quang hợp thực vật Các sinh vật chịu trách nhiệm sản xuất oxi , tạo thành sở chuỗi thức ăn Nói chung, việc sử dụng cảm biến quan tâm công cụ để đo nơi đến nơi thay đổi theo mùa thảm thực vật 2.2.Các loại hình ảnh không cho nghiên cứu thực vật Hình ảnh không cho phép nhà phân tích để tiến hành phân định nhanh chóng xác đơn vị thực vật , cung cấp xác định sơ chất chúng cạnh vị trí Một giải thích xác giả định chuyên gia phân tích có kinh nghiệm thực tế kiến thức khu vực kiểm tra đánh giá Sự lựa chọn tối ưu quy mô hình ảnh , nhà phân tích kiểm soát biến vậy, phụ thuộc vào chất đồ phức tạp mô hình thảm thực vật Nghiên cứu chi tiết có thực lấy ảnh quy mô lớn 1:5,000 , quy mô từ 1:15,000 để 1:24,000 có lẽ điển hình cho nghiên cứu thực vật có mục đích chung Tất nhiên, hình ảnh quy mô khác , ngày tháng mùa có sẵn, sử dụng để nghiên cứu thay đổi Hình ảnh quy mô nhỏ sử dụng làm sở để phân định mức độ khu vực 2.3 Cấu trúc Nhiều ứng dụng viễn thám để loại thực vật phụ thuộc vào kiến thức thuộc tính quang phổ cảnh Các tính chất nhận biết cách kiểm tra cấu trúc mức độ sâu chi tiết Mặt cắt ngang điển hình cho thấy yếu tố cần thiết (Hình 17.2) lớp cùng, lớp biểu bì trên, bao gồm tế bào chuyên biệt phù hợp với chặt chẽ với mà không hở khoảng trống tế bào Lớp biểu bì bao phủ lớp biểu bì, lớp sáp mờ nhằm ngăn ngừa độ ẩm từ bên Các bảo vệ lớp biểu bì dưới, tương tự lớp biểu bì ngoại trừ việc mở gọi stomates (hoặc lỗ khí), cho phép di chuyển không khí vào bên Mỗi stomate bảo vệ cặp bảo vệ cellsthat mở đóng cần thiết để tạo điều kiện ngăn chặn chuyển động không khí vào bên Chức khí khổng rõ ràng phép CO2 khí đến vào để quang hợp Mặc dù tế bào bảo vệ lớp biểu bì xuất nhỏ không VIỄN THÁM & GIS Page KHOA HỌC THỰC VẬT Xem thử nghiệm bệnh tàn rụi ngô dựa mục đích sử dụng liệu viễn thám để giám sát xuất lây lan SCLB mùa trồng trọt năm 1971 Một loạt đường bay thiết kế để đánh giá lây lan bệnh suốt mùa sinh trưởng Hai tuần lần chuyến bay thu thập chụp ảnh CỈ, liệu máy quét đa phổ cho vùng trồng ngô Mỹ Canada ( Hình 17.2) Dữ liệu mặt đất thu thập phối hợp với sưu tập ảnh không Thiết kế mẫu cho phép liệu mặt đất mở rộng để ước tính diện rộng cho vùng sản xuất ngô Hoa Kỳ Canada Phiên dịch ảnh ước tính khác độ xác so sánh với liệu thu thập mặt đất Phiên dịch ảnh có hiệu việc phân biệt mức độ mạnh hay yếu bệnh cánh đồng bị nhiễm nghiêm trọng hiệu việc đánh giá mức độ mạnh hay yếu bệnh Ngay từ đầu mùa sinh trưởng, có khác biệt lướn ước tính thiệt hại trồng từ quan sát mặt đất nguồn gốc từ phiên dịch ảnh (Hình 26) Một số khó khăn phải trải qua việc đánh giá tác động bệnh bạc nguyên nhân khác ảnh hưởng đến sức khỏe ngô Thử nghiệm bệnh tàn rụi ngô quan trọng ví dụ thử nghiệm quy mô rộng lớn sử dụng cảm biến từ xa công cụ góp phần cho hiểu biết hành vi không gian tác nhân gây bệnh thực vật Khi toàn cầu hóa lo ngại khủng bố sinh học nâng cao nhận thức tác động tác nhân gây bệnh đề cập, thí nghiệm từ nhiều thập kỉ qua xứng đáng kiểm tra Hình IX.1 Đường bay cho thử nghiệm bệnh tàn rụi ngô năm 1971 Từ Sharples (1973) Sao chép với cho phép cuat phòng thí nghiệm ứng dụng viễn thám, Đại học Purdue VIỄN THÁM & GIS Page 43 KHOA HỌC THỰC VẬT 9.3 Hội chứng chết đột ngột sồi Một tác nhân gây bệnh xác định ( Phytophthora ramorum) làm chết nhiều loại gỗ sồi vùng ven biển California Oregon kể từ năm 1990 Bệnh phức tạp liên quan đến P.ramorumis gọi đột tử sồi (SOD) Trước đây, loiaj nấm biết đến chủ yếu bệnh đỗ quyên Châu Âu Ở miền Đông Bắc nước Mỹ, loại rừng biết nghi ngờ gồm gỗ sồi đỏ ( Quercus rubra) nguyệt quế núi Nghien cứu hoàn thành sở Lâm nghiệp USDA, ước tính nửa rừng miền đông Hoa Kỳ có chủ mang mầm bệnh Tác động lớn đến rừng khu vực có tỷ lệ phần trăm lớn gỗ sồi đỏ gỗ sồi sống, bao gồm cao nguyên Ozark – Ouachita, chân sồi bãi cát bang Lake, khu vực sồi sống Florida Một số loài khác, bao gồm số loại cảnh vườn ươm, biết đến nơi chứa nhiễm trùng, chúng không trắng xóa cho dù bị tàn phá bệnh P.ramorumcan lay lan qua vườn bị nhiễm bệnh cách tự nhiên thông qua mưa gió Bằng chứng rõ rang bệnh xuất vết loét rỉ nhựa từ lớp thân cành lớn bị nhiễm bệnh Các tác nhân gây bệnh làm bong vỏ cây, gây đột ngột chuyển sang màu nâu Cây chết vòng vài tháng vài năm sau nhiễm trùng Cây bị nhiễm bệnh thường bị côn trùng mầm bệnh khác công, nguyên nhân trực tiếp làm cho bị chết Kelly cộng (2004) báo cáo việc sử dụng liệu viễn thám để đánh giá theo dõi tỷ lệ tử vong liên quan đến SOD qua thời gian Họ sử dụng liệu đến địa điểm mô hình mà P.ramorummight lây lan theo thời gian Họ VIỄN THÁM & GIS Page 44 KHOA HỌC THỰC VẬT thành lập hệ thống thuận tiển để khuyến khích người lao động huyện cộng đồng sống tái tạo khu rừng ven biển California sử dụng máy thu GPS để ghi lại vị trí có khả bị nhiễm bệnh báo cáo cho trang web Báo cáo phối hợp với chương trình đào tạo cho lấy mẫu cánh đồng nộp mẫu đến phòng thí nghiệm để phân tích Hệ thống dựa web cho phép người lao động quan quyền địa phương, cá nhân công dân, nộp báo cáo kịp thời xuất lây lan SOD liệu sử dụng để hướng dẫn lập kế hoạch cho sưu tập liệu viễn thám góp phần thông tin bổ sung liên quan đến SOD www.suddenoakdeath.org kellylab.berkeley.edu/SODmonitoring/sitemap.htm Hệ thống họ tạo thành mô liệu viễn thám, liệu không gian địa lý nói chung Internet đóng góp cho khuôn khổ cho phép tích hợp cấp cảnh quan phối cảnh với liệu cấp độ trồng X Tổng kết Đối với phần lớn Trái Đất, thảm thực vật tạo thành bề mặt quan sát công cụ viễn thám Trong số trường hợp, có quan tâm trực tiếp việc kiểm tra mền dưỡng chất để lập đồ mô hình rừng khác nhau, sinh thái đồng cỏ sản xuất nông nghiệp Trong trường hợp khác, phải sử dụng thực vật tài sản tri thức nằm ẩn bên thảm thực vật Trong hai trường hợp, điều quan trọng quan sát hiểu thông tin truyền đạt từ bề mặt thực vật Ý nghĩa rõ ràng nông, lâm nghiệp khó khăn to lớn việc giám sát sử dụng nguồn lực, kỹ thuật nêu chương có khả hình thành đóng góp quan trọng viễn thám cho hạnh phúc nhân loại Khả để kiểm tra loại thực vật cách sử dụng mô tả chương VI, kết hợp với quan điểm khái quát phạm vi bao phủ cảm biến vệ tinh, cung cấp hội để khảo sát mô hình nông nghiệp mà vài năm trước làm Nếu thông tin thu thập hệ thống cảm biến từ xa đưuọc tích hợp vào việc đưa định hệ thống giao thông vận tải phân phối quan trọng cho sản xuất nông nghiệp, có triển vọng cải thiện hiệu sản xuất nông nghiệp Chương X trình bày số thông tin giới thiệu có ý nghĩa quan trọng viễn thám địa chất Khai thác đầy đủ thông tin địa chất từ hình ảnh đòi hỏi VIỄN THÁM & GIS Page 45 KHOA HỌC THỰC VẬT kiến thức sâu sắc cách thức hành vi quang phổ thực vật sống phản ứng với biến đổi địa chất - Một ví dụ tốt kết cấu cảm biến từ xa đan chặt chẽ mà bị cô lập đơn vị riêng biệt Một số nguồn tài liệu: - NASA: Science for a Hungry World: Part www.youtube.com/watch?v=1RJ6AqWAOEg - NASA: Science for a Hungry World: Part www.youtube.com/watch?v=3rucWGuj0Lk - NASA: Science for a Hungry World: Part www.youtube.com/watch?v=GXuS9gX7CRM - NASA: Science for a Hungry World: Part www.youtube.com/watch?v=HDQ7XIOIAfY - Landsat—Growing Concerns (1977) www.youtube.com/watch?v=CeqDUvI6CjI&feature=SeriesPlayList&p=7C8C 9C30AE62EBD5 - NASA Earth Observatory: Vegetation Index www.youtube.com/watch?v=FO6ztYUAvhY - SeaWiFS Biosphere Data over the North Pacific www.youtube.com/watch?v=sQvYvlonu7Y&NR=1 - The Earth Breathing www.youtube.com/watch?v=ZwzPhRvOgiA&feature=related - SeaWiFS Biosphere Data over the North Atlantic www.youtube.com/watch?v=sGB-sqrLZ9U&feature=related - Phenology Movie @ the Santa Rita Experimental Range www.youtube.com/watch?v=GBmvSjL78gM VIỄN THÁM & GIS Page 46 KHOA HỌC THỰC VẬT hiệu quả, thực tế hiệu việc truyền khí từ phía lớp biểu bì với lớp khác Vai trò họ việc cho phép không khí carbon dioxide (CO2) để vào rõ ràng cần thiết cho phát triển nhà máy, chúng đóng vai trò việc trì cân nhiệt Các tế bào bảo vệ đóng cửa để ngăn chặn mức chuyển động độ ẩm tiết kiệm sử dụng độ ẩm thực vât Rõ ràng vị trí lỗ khí phía có lợi cho ánh sáng thông qua lớp biểu bì giảm thiểu độ ẩm khí khổng mở cửa Hình 5: cấu trúc Ở phía , lớp biểu bì , tissuecon - sisting rào tế bào theo chiều dọc kéo dài bố trí song song , vuông góc với lớp biểu bì Tế bào rào bao gồm lục lạp, tế bào bao gồm chất diệp lục khác ( " phụ kiện " ) sắc tố hoạt động quang hợp, mô tả Dưới mô rào mô diệp nhục, xốp , bao gồm tế bào bất thường ngăn cách khe hở kết nối Bề mặt diệp nhục, có diện tích bề mặt lớn , lớp cho oxy ( O2 ) CO2 trao đổi cần thiết cho quang hợp hô hấp Mặc dù cấu trúc không giống cho tất thực vật , mô tả cung cấp phác thảo chung yếu tố chung cho hầu hết thực vật, đặc biệt loài có khả quan trọng nghiên cứu nông nghiệp lâm nghiệp Trong phần hiển thị quang phổ, chất diệp lục kiểm soát phần lớn quang phổ phản ứng sống ( Hình 17.3 ) Chlorophyllis sắc tố màu xanh chủ yếu phát màu xanh thảm thực vật sống Chất diệp lục cho phép thực vật hấp thụ ánh sáng mặt trời , làm cho quang hợp diễn ra, nằm cấu trúc ống, VIỄN THÁM & GIS Page KHOA HỌC THỰC VẬT Kimes, D S., W W Newcomb, R F Nelson, and J B Schutt 1986 Directional Reflectance Distributions of a Hardwood and Pine Forest Canopy IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol GE–24, pp 281–293 Kimes, D S., J A Smith, and K J Ranson 1980 Vegetation Reflectance Measurements as a Function of Solar Zenith Angle Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, Vol 46, pp 1563–1573 Knipling, E B 1970 Physical and Physiological Basis for the Reflectance of Visible and Near Infrared Radiation from Vegetation Remote Sensing of Environment, Vol 1, pp 155–159 Küchler, A W 1967 Vegetation Mapping New York: Ronald Press 472 pp Means, J E., S E Acker, B J Fitt, M Renslow, L Emerson, and C J Hendrix 2000 Predicting Forest Stand Characteristics with Airborne Scanning Lidar Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, Vol 66, pp 1367–1371 Meyers, V I 1975 Crops and Soils Chapter 22 in Manual of Remote Sensing (R Reeves, ed.) Falls Church, VA: American Society of Photogrammetry, pp 1715–1816 Myneni, R B., J Dong, C J Tucker, R K Kaufmann, P E Kauppi, J Liski, et al 2001 A Large Carbon Sink in the Woody Biomass of Northern Forests Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, Vol 98, pp 14784– 14789 National Research Council 1997 Precision Agriculture in the 21st Century Washington, DC: National Academy Press, 149 pp Phillips, T L., and staff 1972 1971 Corn Blight Watch Experiment Data Processing, Analysis, and Interpretation (LARS Information Note 012272) West Lafayette, IN: Purdue University, Laboratory for Applications of Remote Sensing, 21 pp www.lars.purdue edu/home/references/LTR_012272.pdf Post, D F., C Mack, P D Camp, and A S Suliman 1988 Mapping and Characterization of the Soils on the University of Arizona Maricopa Agricultural Center Proceedings, Hydrology and Water Resources in Arizona and the Southwest, Vol 18 Tucson: Arizona– Nevada Academy of Science, pp 49–60 Rouse, J W., R H Haas, J A Schell, D W Deering, J C Sagan, O B Toon, et al 1979 Anthropogenic Changes and the Earth’s Climate Science, Vol 206, pp 1363–1368 Ruimy, A., B Saugier, and G Dedieu 1994 Methodology for the Estimation of Terrestrial Net Primary Production from Remotely Sensed Data Journal of Geophysical Research, Vol 99, No D3, pp 5263–5283 Running, S W., R R Nemani, F A Heinsch, M S Zhao, M Reeves, and H Hashimoto 2004 A Continuous Satellite-Derived Measure of Global Terrestrial Primary Production Bioscience, Vol 54, pp 547–560 Sims, D A., and J A Gamon 2002 Relationships between Leaf Pigment Content and Spectral Reflectance across a Wide Range of Species, Leaf Structures and Developmental Stages Remote Sensing of Environment, Vol 81, pp 337–354 Townshend, J R G 1994 Global Data Sets for Land Applications from the Advanced Very High Resolution Radiometric: An Introduction International Journal of Remote Sensing, Vol 15(17), pp 3319–3332 Tucker, C J., H H Elgin, and J E McMurtrey 1979 Relationship of Red and Photographic Infrared Spectral Radiances to Alfalfa Biomass, Forage Water Content, Percentage Canopy Cover, and Severity of Drought Stress (NASA Technical Memorandum 80272) Greenbelt, MD: Goddard Space Flight Center, 13 pp Tucker, C J., J R G Townshend, and T E Goff 1985 African Land-Cover Classification Using Satellite Data Science, Vol 227, pp 369–374 Turner, W., S Spector, N Gardiner, M Fladeland, E Sterling, and M Steininger 2003 Remote Sensing for Biodiversity Science and Conservation Trends in Ecology and Evolution, Vol 18, pp 306–314 Vanden Heuvel, R M 1996 The Promise of Precision Agriculture Journal of Soil and Water Conservation, Vol 51, pp 38–40 Wilson, R C 1960 Photo Interpretation in Forestry Chapter in Manual of Photographic VIỄN THÁM & GIS Page 48 KHOA HỌC THỰC VẬT Interpretation (R N Colwell, ed.) Falls Church, VA: American Society of Photogrammetry, pp 457–520 Yool, S R., D W Eckhardt, J L Star, T L Becking, and J E Estes 1985 Image Processing for Surveying Natural Vegetation: Possible Effects on Classification Accuracy In Techni17 cal Papers, American Society of Photogrammetry Falls Church, VA: American Society of Photogrammetry, pp 595–603 Land Surface Phenology de Beurs, K M., and G M Henebry 2004 Land Surface Phenology Climatic Variation and Institutional Change: Analyzing Agricultural Land Cover Change in Kazakhstan Remote Sensing of Environment, Vol 89, pp 497–509 Dethier, B E., M D Ashley, B Blair, and R J Hopp 1973 Phenology Satellite Experiment Symposium on Significant Results from the Earth Resources Technology Satellite-1, Vol National Aeronautics and Space Administration SP-327, pp 157–165 Harlan, C 1974 Monitoring the Vernal Advancement and Retrogradation (Greenwave Effect) of Natural Vegetation (Type III Final Report) Greenbelt, MD: Goddard Space Flight Center, 371 pp Hopkins, A D 1938 Bioclimatics: A Science of Life and Climate Relations (U.S Department of Agriculture Miscellaneous Publication 36) Washington, DC: U.S Department of Agriculture, 188 pp Kang, S., S W Running, J Lim, M Zhao, and C Park 2003 A Regional Phenology Model for Detecting Onset of Greenness in Temperate Mixed Forests, Korea: An Application of MODIS Leaf Area Index (LAI) Remote Sensing of Environment, Vol 86, pp 232– 242 Koriba, K 1958 On the Periodicity of Tree-Growth in the Tropics, with Special Reference to the Mode of Branching, the Leaf Fall, and the Formation of the Resting Bud Gardens’ Bulletin (Singapore), Series 3, Vol 17 pp 11–81 Loveland, T R., J W Merchant, J F Brown, D O Ohlen, B Read, and P Olsen 1995 Seasonal Land Cover Regions of the United States Annals of the Association of American Geographers, Vol 85, pp 339–355 Morisette, J T., A D Richardson, A K Knapp, J I Fisher, E A Graham, J Abatzoglou, et al 2009 Tracking the Rhythm of the Seasons in the Face of Global Change: Phenological Research in the 21st Century Frontiers in Ecology and the Environment, Vol 7, pp 253–259 Reed, B C., J Brown, D Vander Zee, T Loveland, J Merchant, and D Ohlen 1994 Measuring Phenological Variability from Satellite Imagery Journal of Vegetation Science, Vol 3, pp 703–714 Reed, B C., J F Brown, D VanderZee, T R Loveland, J W Merchant, and D O Ohlen 1994 Variability of Land Cover Phenology in the United States Journal of Vegetation Science, Vol 5, pp 703–714 Reed, B C., and L Yang 1997 Seasonal Vegetation Characteristics of the United States GeoCarto International, Vol 12, No 2, pp 65–71 Rouse, J W., R H Haas, J A Schell, and D W Deering 1973 Monitoring Vegetation Systems in the Great Plains with ERTS In Third ERTS Symposium (NASA Special Publication SP–351I), pp 309–317 Schwartz, M D., and B C Reed 1999 Surface Phenology and Satellite Sensor-Derived Onset of Greenness: An Initial Comparison International Journal of Remote Sensing, Vol 17, pp 3451–3457 Stockli, R., and P L Vidale 2004 European Plant Phenology and Climate as Seen in a 20-Year AVHRR Land-Surface Parameter Dataset International Journal of Remote Sensing, Vol 17, pp 3303–3330 Weber, K T 2001 A Method to Incorporate Phenology into Land Cover Change Analysis Journal of Range Management, Vol 54, pp A1–A7 Wilson, J S., T S Brothers, and E J Marcano 2001 Remote Sensing of Spatial and Temporal Vegetation Dynamics in Hispaniola: A Comparison of Haiti and the Dominican VIỄN THÁM & GIS Page 49 KHOA HỌC THỰC VẬT Republic GeoCarto International, Vol 16, No 2, pp 5–16 Zhang, X., M A Friedl, C B Schaaf, A H Strahler, J C F Hodges, F Gao, et al 2003 Monitoring Vegetation Phenology Using MODIS Remote Sensing of Environment, Vol 84, pp 471–475 Vegetation Indices Clevers, J G P W., and W Verhoef 1993 LAI Estimation by Means of the WDVI: A Sensitivity Analysis with a Combined PROSPECT-SAIL Model Remote Sensing Reviews, Vol 7, pp 43–64 Cohen, W B 1991 Response of Vegetation Indices to Changes in Three Measures of Leaf Water Stress Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, Vol 57, pp 195– 202 Curran, P 1980 Multispectral Remote Sensing of Vegetation Amount Progress in Physical Geography, Vol 4, pp 315–341 Haboudane, D., J R Miller, N Tremblay, P J Zarco-Tejada, and L Dextraze 2002 Integrated Narrow-Band Vegetation Indices for Prediction of Crop Chlorophyll Content for Application to Precision Agriculture Remote Sensing of Environment, Vol 81, pp 416–426 Morain, S A 1978 A Primer on Image Processing Techniques (TAC TR #78-009) Albuquerque: University of New Mexico Technology Applications Center, 54 pp Perry, C R., and L F Lautenschlager 1984 Functional Equivalence of Spectral Vegetation Indices Remote Sensing of Environment, Vol 14, pp 169–182 Price, J C 1987 Calibration of Satellite Radiometers and Comparison of Vegetation Indices Remote Sensing of Environment, Vol 18, pp 35–48 Tucker, C J 1979a Red and Photographic Infrared Linear Combinations for Monitoring Vegetation Remote Sensing of Environment, Vol 8, pp 127–150 Tucker, C J 1979b Remote Sensing of Leaf Water Content in the Near Infrared (NASA Technical Memorandum 80291) Greenbelt, MD: Goddard Space Flight Center, 17 pp Saturation of Vegetation Indices Cicone, R C., and J A Olsenholler 1997 A Summary of Asian Vegetation Using Annual Vegetation Dynamic Indicators Geocarto International, Vol 12, pp 13–25 Gitelson, A A 2004 Wide Dynamic Range Vegetation Index for Remote Quantification of Biophysical Characteristics of Vegetation Journal of Plant Physiology, Vol 161, pp 165–173 Huete, A R., K Didan, T Miura, E P Rodriguez, X Gao, and L G Ferreira 2002 Overview of Radiometric and Biophysical Performance of the MODIS Vegetation Indices Remote Sensing of Environment, Vol 83, pp 195–213 Myneni, R B., F G Hall, P J Sellers, and A L Marshak 1995 The Interpretation of Spectral Vegetation Indexes IEEE Trans Geoscience and Remote Sensing, Vol 33, pp 481–486 Myneni, R B., S Hoffman, Y Knyazikhin, J L Privette, J Glassy, Y Tian, et al 2002 Global Products of Vegetation Leaf Area and Fraction Absorbed PAR from Year One of MODIS Data Remote Sensing Environment, Vol 83, pp 214–231 Hyperspectral Sensing of Vegetation Card, D H., D L Peterson, and P A Matson 1988 Prediction of Leaf Chemistry by the Use of Visible and Near Infrared Reflectance Spectroscopy Remote Sensing of Environment, Vol 26, pp 123–147 Curran, P J 1989 Remote Sensing of Foliar Chemistry Remote Sensing of Environment, Vol 30, pp 271–278 Kokaly, R F., and R N Clarke 1999 Spectroscopic Determination of Leaf Biochemistry Using Band-Depth Analysis of Absorption Features and Stepwise Multiple Linear Regression Remote Sensing of Environment, Vol 67, pp 267–287 Kupiec, J., and P J Curran 1993 AVIRIS Spectra Correlated with the Chlorophyll Concentration of a Forest Canopy In Summaries of the Fourth Annual JPL Airborne Geoscience Workshop (JPL Publication 93-26) Pasadena, CA: Jet Propulsion Laboratory, Vol VIỄN THÁM & GIS Page 50 KHOA HỌC THỰC VẬT 1, pp 105–108 Martin, M E., and J D Aber 1997 High Spectral Resolution Remote Sensing of Forest Canopy Lignin, Nitrogen, and Ecosystem Processes Ecological Applications, Vol 7, pp 431–443 Peterson, D L., J D Aber, P A Matson, D H Card, N Swanberg, C Wessman, et al 1988 Remote Sensing of Forest Canopy and Leaf Biochemistry Contents Remote Sensing of Environment, Vol 24, pp 85–108 Wessman, C A., J D Aber, and D L Peterson 1989 An Evaluation of Imaging Spectrometry for Estimating Forest Canopy Chemistry Remote Sensing of Environment, Vol 10, pp 1293–1316 Plant Pathology Johannsen, C J., M E Bauer, and Staff 1972 Corn Blight Watch Experiment Results (LARS Information Note 012372) West Lafayette, IN: Purdue University, Laboratory for Applications of Remote Sensing, 24 pp www.lars.purdue.edu/home/references/ LTR_012372.pdf Kelly, M., D Shaari, Q Guo, and D Liu 2004 A Comparison of Standard and Hybrid Classifier Methods for Mapping Hardwood Mortality in Areas Affected by Sudden Oak Death Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, Vol 70, pp 1229–1239 Kelly, M., K Tuxin, and F Kearns 2004 Geospatial Informatics for Management of a New Forest Disease: Sudden Oak Death Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, Vol 70, pp 1001–1004 Lefsky, M A., D Harding, W B Cohen, G Parker, and H H Shugart 1999 Surface Lidar Remote Sensing of Basal Area and Biomass in Deciduous Forests of Eastern Maryland, USA Remote Sensing of Environment, Vol 67, pp 83–98 Marshall, G F., ed 2005 Handbook of Optical and Laser Scanning New York: Dekker, 792 pp Nelson, R., W Krabill, and J Tonelli 1988a Estimating Forest Biomass and Volume using Airborne Laser Data Remote Sensing of Environment, Vol 24, pp 247–267 Nelson, R., R Swift, and W Krabill 1988b Using Airborne Lasers to Estimate Forest Canopy and Stand Characteristics Journal of Forestry, Vol 86, pp 31–38 Nilsson, M 1996 Estimation of Tree Heights and Stand Volume Using an Airborne Lidar System Remote Sensing of Environment, Vol 56, pp 1–7 Sharples, J A 1973 The Corn Blight Watch Experiment: Economic Implications for Use of Remote Sensing Data Collecting Data on Major Crops (LARS Information Note 110173) West Lafayette, IN: Purdue University, Laboratory for Applications of Remote Sensing, 12 pp www.lars.purdue.edu/home/references/LTR_110173.pdf Ullstrup, A J 1972 The Impacts of the Southern Corn Leaf Blight Epidemics of 1970–1971 Annual Review of Phytopathology, Vol 10, pp 37–50 Tasseled Cap Crist, E P 1983 The Thematic Mapper Tasseled Cap: A Preliminary Formulation In Proceedings, Symposium on Machine Processing of Remotely Sensed Data 1983 West Lafayette, IN: Purdue University, Laboratory for Applications of Remote Sensing, pp 357–364 Crist, E P 1985 A TM Tasseled Cap Equivalent Transformation for Reflectance Factor Data Remote Sensing of Environment, Vol 17, pp 301–306 Crist, E P, and R C Cicone 1984 A Physically Based Transformation of Thematic Mapper Data: The TM Tasseled Cap IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol GE-22, pp 256–263 Crist, E P., and R C Cicone 1984 Application of the Tasseled Cap Concept to Simulated Thematic Mapper Data Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, Vol 50, pp 343–352 Healey, S P., W B Cohen, Y Zhiqiang, and O N Krankina 2005 Comparison of Tasseled Cap-Based Landsat Data Structures for Use in Forest Disturbance Detection Remote Sensing of Environment, Vol 97, pp 301–310 VIỄN THÁM & GIS Page 51 KHOA HỌC THỰC VẬT Kauth, R J., and G S Thomas 1976 The Tasseled Cap: A Graphic description of the Spectral– Temporal Development of Agricultural Crops as Seen by Landsat In LARS: Proceedings of the Symposium on Machine Processing of Remotely Sensed Data West Lafayette, IN: Purdue University Press, pp 4B-41–4B-51 Lidar Applications for Forestry Blair, J B., D Coyle, J Bufton, and D Harding 1994 Optimization of an Airborne Laser Altimeter for Remote Sensing of Vegetation and Tree Canopies Proceedings of IGARSS’94, Vol 2, pp 939–941 Bortolot, Z J., and R H Wynne 2005 Estimating Forest Biomass Using Small Footprint LiDAR Data: An Individual Tree-Based Approach that Incorporates Training Data ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol 59, pp 342–360 Gong, P., G S Biging, S M Lee, X Mei, Y Sheng, R Pu, et al 1998 Photo Ecometrics for Forest Inventory Geographic Information Sciences, Vol 4, pp 16 Hyyppä, J., and M Inkinen 2002 Detecting and Estimating Attributes for Single Trees Using Laser Scanner Photogrammetric Journal of Finland, Vol 18, pp 43–53 Lefsky, M A., W B Cohen, G G Parker, and D J Harding 2002 Lidar Remote Sensing for Ecosystem Studies Bioscience, Vol 52, pp 19–30 Lefsky, M A., D Harding, W B Cohen, G Parker, and H H Shugart 1999 Surface Lidar Remote Sensing of Basal Area and Biomass in Deciduous Forests of Eastern Maryland, USA Remote Sensing of Environment, Vol 67, pp 83–98 Lim, K., P Treitz, M Wulder, B St-Onge, and M Flood 2003 LiDAR Remote Sensing of Forest Structure Progress in Physical Geography, Vol 27, pp 88–106 McCombs, J W., S D Roberts, and D L Evans 2003 Influence of Fusing Lidar and Multispectral Imagery on Remotely Sensed Estimates of Stand Density and Mean Tree Height in a Managed Loblolly Pine Plantation Forest Science, Vol 49, pp 457–466 Means, J E., S A Acker, B J Fitt, M Renslow, L Emerson, and C J Hendrix 2000 Pre17 dicting Forest Stand Characteristics with Airborne Scanning Lidar Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, Vol 66, pp 1367–1371 Means, J E., S A Acker, D J Harding, J B Blair, M A Lefsky, W B Cohen, et al 1999 Use of Large-Footprint Scanning Airborne Lidar to Estimate Forest Stand Characteristics in the Western Cascades of Oregon Remote Sensing of Environment, Vol 67, pp 298–308 Næsset, E 2002 Determination of Mean Tree Height of Forest Stands by Digital Photogrammetry Scandinavian Journal of Forestry Research, Vol 17, pp 446–459 Næsset, E 2002 Predicting Forest Stand Characteristics with Airborne Scanning Laser Using a Practical Two-Stage Procedure and Field Data Remote Sensing of Environment, Vol 80, pp 88–99 Næsset, E., and K O Bjerknes 2001 Estimating Tree Heights and Number of Stems in Young Forest Stands Using Airborne Laser Scanner Remote Sensing of Environment, Vol 78, pp 328–340 Popescu, S C 2002 Estimating Plot-Level Forest Biophysical Parameters Using SmallFootprint Airborne Lidar Measurements Blacksburg: Virginia Tech, College of Natural Resources, 155 pp Popescu, S C., R H Wynne, and R F Nelson 2003 Measuring Individual Tree Crown Diameter with Lidar and Assessing Its Influence on Estimating Forest Volume and Biomass Canadian Journal of Remote Sensing, Vol 29, pp 564–577 Popescu, S C., R H Wynne, and J A Scrivani 2004 Fusion of Small-Footprint Lidar and Multispectral Data to Estimate Plot-Level Volume and Biomass in Deciduous and Pine Forests in Virginia, USA Forest Science, Vol 50, pp 551–565 Popescu, S C., R H Wynne, and R F Nelson 2002 Estimating Plot-Level Tree Heights with Lidar: Local Filtering with a Canopy-Height Based Variable Window Size Computers and Electronics in Agriculture Vol 37, 71–95 Treuhaft, R N., B E Law, and G P Asner 2004 Forest Attributes from Radar Interferometric Structure and Its Fusion with Optical Remote Sensing BioScience, Vol 54, pp VIỄN THÁM & GIS Page 52 KHOA HỌC THỰC VẬT 561–571 Van Aardt, J A N., R H Wynne, and R G Oderwald 2006 Object-Oriented Forest Volume and Biomass Estimation Using Small-Footprint Lidar Height and Intensity Distributions Forest Science, Vol 52, pp 636–649 van Aardt, J A N., R H Wynne, and R G Oderwald 2006 Forest Volume and Biomass Estimation Using Small-footprint Lidar-Distributional Parameters on a Per-Segment Basis Forest Science, Vol 52, pp 636–649 Wynne, R H., R G Oderwald, G A Reams, and J A Scrivani 2000 Optical Remote Sensing for Forest Area Estimation Journal of Forestry, Vol 98, pp 31–36 Soil Brightness Line Baret, F., and G Guyot 1991 Potentials and Limitations of Vegetation Indices for LAI and APAR Assessment Remote Sensing of Environment, Vol 35, pp 161–173 Baret, F., S Jacquemond, and J F Hancoq 1993 The Soil Line Concept in Remote Sensing Remote Sensing Reviews, Vol 7, pp 65–82 Ladoni, M., H A Bahrami, S K Alvaipanah, and A A Norouzi 2009 Estimating Soil Organic Carbon from Soil Reflectance: A Review Precision Agriculture, Vol 11, pp 82–99 Nanni, M R., and J A M Dematte 2006 Spectral Reflectance Methodology in Comparison to Traditional Soil Analysis Soil Science Society of America Journal, Vol 67, pp 258–267 Richardson, A J., and C L Wiegand 1977 Distinguishing Vegetation from Soil Background Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, Vol 43, pp 1541–1552 Conservation Tillage Arsenault, E., and F Bonn 2005 Evaluation of Soil Erosion Protective Cover by Crop Residues Using Vegetation Indices and Spectral Mixture Analysis of Multispectral and Hyperspectral Data Catena, Vol 62, pp 157–172 Daughtry, C S T., E R Hunt, P C Doraiswamy, and J E McMurtrey 2005 Remote Sensing the Spatial Distribution of Crop Residues Agronomy Journal, Vol 97, pp 864– 871 Serbin, G., C S T Daughtry, E R Hunt, D J Brown, and G W McCarty 2009 Effect of Soil Spectral Properties on Remote Sensing of Crop Residue Cover Soil Science Society of America Journal, Vol 73, pp 1545–1558 Sullivan, D G., D Lee, J Beasley, S Brown, and E J Williams 2008 Evaluating a Crop Residue Cover Index for Determining Tillage Regime in a Cotton–Corn–Peanut Rotation Journal of Soil and Water Conservation, Vol 63, pp 28–36 Sullivan, D G., T C Strickland, and M H Masters 2008 Satellite Mapping of Conservation Tillage Adoption in the Little River Experimental Watershed, Georgia Journal of Soil and Water Conservation, Vol 63, pp 112–119 van Deventer, A P., A D Ward, P H Gowda, and J G Lyon 1997 Using Thematic Mapper Data to Identify Contrasting Soil Plains and Tillage Practices Photogrammtric Engineering and Remote Sensing, Vol 63, pp 87–93 VIỄN THÁM & GIS Page 53 KHOA HỌC THỰC VẬT gọi lục lạp, tìm thấy lớp rào ánh sáng qua mô nhận phân tử chất diệp lục lớp rào , mà dường chuyên cho quang hợp, có chứa lục lạp lớn phong phú so với phần khác nhà máy CO2, cách sử dụng khả lục lạp để hấp thụ ánh sáng mặt trời nguồn lượng Lạp lục bao gồm loạt sắc tố , số gọi sắc tố phụ , hấp thụ ánh sáng , sau vượt truyền lượng cho chất diệp lục Hình 6: Hấp thụ quang phổ điển hình Lá hấp thụ màu xanh đỏ xạ phản xạ hồng ngoại màu xanh 2.4 Quang phổ sống Chất diệp lục không hấp thụ tất ánh sáng mặt trời Các phân tử chất diệp lục ưu tiên hấp thụ ánh sáng màu xanh đỏ để sử dụng quang hợp ( Hình 17.4 ) Chúng hấp thụ 70-90% ánh sáng tới khu vực Ít nhiều ánh sáng màu xanh hấp thụ nhiều phản xạ , người quan sát , người thấy quang phổ nhìn thấy , nhìn thấy phản chiều hầu hết ánh sáng màu xanh màu sắc thảm thực vật sống (Hình ) Trong quang phổ hồng ngoại gần , xạ điều khiển có liên quan đến cấu trúc mô diệp nhục xốp Các lớp biểu bì lớp biểu bì gần hoàn toàn suốt xạ hồng ngoại , xạ hồng ngoại phản xạ từ phần bên Bức xạ qua phân tán mạnh mẽ mô diệp nhục Rất lượng hồng ngoại hấp thụ Một số nghiên cứu cho VIỄN THÁM & GIS Page KHOA HỌC THỰC VẬT 5.7 Biến đổi Tasseled Cap 32 VI Hóa học 36 VII Dữ liệu Lidar cho kiểm kê cấu trúc rừng 38 VIII Độ xác nông nghiệp 39 IX Cảm biến từ xa bệnh thực vật 41 X Tổng kết 45 Tài liệu tham khảo: 47 Mục lục 54 VIỄN THÁM & GIS Page 55 [...]... ngoi gn , v ba ph trong vựng hng ngoi nhit Kờnh 1 ban u c xỏc nh l 0,55-0,90 m , nhng sau khi s dng trờn cỏc mu th nghim nú c xỏc nh li 0,58-0,68 m VIN THM & GIS Page 23 KHOA HC THC VT tng kh nng phõn bit khu vc cú tuyt v khụng tuyt i vi cỏc nh khoa hc nụng nghip , s thay i ny cung cp cỏc li ớch ca vic a ra mt kờnh trong khu vc mu cho phộp tớnh toỏn ch s thc vt Bng 18 D liu ph cho AVHRR Ch s NDVI... mt s c bỏo cỏo trong cỏc ti liu khoa hc, v mt s c kt hp thnh cỏc gúi x lý hỡnh nh Mc dự bn bng tn tasseled cap mi khụng phự hp mt cỏch trc tip vi cỏc bng ph quan sỏt c, chỳng mang thụng tin c th liờn quan n nhng hin trng nụng nghip Kauth v Thomas gii thớch TC1 nh sỏng, mt tng trng s ca tt c bn bng tn TC2 c ch nh l xanh, mt bng truyn ti thụng tin VIN THM & GIS Page 32 KHOA HC THC VT liờn quan n s phong... khỏc nhau v hỡnh nh, b cc, khớa cnh v cỏc mng ti khỏc nhau Cỏc bn nhn dng cỏc loi rng cú th c coi l n lc ca cỏc chuyờn gia trong vic thc hin chin lc phõn lp bi cnh ca 1 khu vc a lý c th VIN THM & GIS Page 12 KHOA HC THC VT Hỡnh 280 c im nhn dng cỏc loi cõy tựy theo hỡnh dng v kớch thc tỏn cõy Kớch thc v hỡnh dng ca tỏn cõy cỏc loi cõy riờng bit hỡnh thng cỏc vựng che ph khỏc nhau cng nh cu trỳc v mt... yờu cu cht lng cao, quy mụ ln Vớ d cỏc lp c a ra trong bng 17.4a cú th thớch hp cho thụng tin gii thớch t cỏc bc nh trờn khụng t l 1: 60 000, trong khi cỏc lp trong bng 17.4b cú th c VIN THM & GIS Page 13 KHOA HC THC VT hiu t cỏc hỡnh nh quy mụ ln hn nhiu, cú l tm 1: 15840 n 1: 24000 quy mụ ln hn, phm vi lp th l rt quan trng xỏc nh v phõn bit gia cỏc lp 3.1 o quan trc rng Nhng ngi lm lõm nghip mong... trm ( vớ d l 60%) hoc di dng s thp phõn nh 0,6 hay 0,7 Vi kinh nghim, che ph cú th c c tớnh 1 cỏch chớnh xỏc bng mt s dng õm thanh ni c bit hu ớch khi che ph phớa di ko nhỡn thy c cht VIN THM & GIS Page 14 KHOA HC THC VT lng ca cỏc hỡnh nh cú th rt quan trng, bao gm quy mụ, búng v sng mự Vỡ vy, nhiu yu t cú th liờn quan n rng nh a hỡnh khụng u, tớnh cht ca khong cỏch gia cỏc cõy v ngun gc thc vt khỏc,... ton b khu vc bng phõn vựng mi phi c thay i thit lp theo tng mụi trng t ni ny n ni khỏc Cú rt nhiu bn v vic c tớnh khi lng ny ó c phỏt trin, nhng hu ht da vo cựng lai c tớnh t cỏc bc nh VIN THM & GIS Page 15 KHOA HC THC VT Bng 15: s thay i trong vic c tớnh khi lng IV Nụng nghip Hỡnh nh trờn khụng cung cp 1 cụng c mnh m tỡm hiu ng thỏi ca h thng nụng nghip, c bit l nu nú c s dng vi kin thc v bi cnh nụng... nụng dõn cú xu hng theo 1 chui cỏc hot ng nụng nghip ca mi quan h riờng bit vi khu vc ca h nh 1 vớ d, lch thi v cho mựa chớnh ca min tõy Kansas cú th phỏc tho tng quan nh trong bng 17.6 VIN THM & GIS Page 16 KHOA HC THC VT nh phõn tớch kim tra hỡnh nh ca cnh quan nụng nghip phi ỏp dng kin thc ca lch nụng nghip ca khu vc hiu c ý ngha ca mụ hỡnh m h nhỡn thy trờn hỡnh nh Ti bt c thi im no, cnh quan cho... ng cc thụ c nhn bit bi kt cu thụ ca chỳng nh thõn cõy ln hn, thụ hn, cu trỳc phc tp, tng búng mỏt Ht nh khi trng thnh nú nhn, phng, v cú xu hng ngy trang trong nhng nhng a hỡnh bt thng VIN THM & GIS Page 17 KHOA HC THC VT - Mc dự hỡnh nh vin thỏm cú th cung cp thụng tin cú giỏ tr v nụng nghip cnh quan vn húa, nú khụng c s dng nh l phng tin vic xỏc nh cõy trng c th Vỡ vy, ngoi vic cung cp cỏc hỡnh nh... thi tit, v s phỏ hoi ca cụn trựng Bóo gõy thit hi rt nghiờm trng nh cõy lỳa mỡ nu ma to, ma ỏ lm cho thõn cõy lỳc mỡ b góy, dp nỏt Ngay c khi cõy vn cũn tng trng s nh hng ti v thu hoch ú VIN THM & GIS Page 18 KHOA HC THC VT - Chp nh trờn khụng v gii thớch hỡnh nh l nhng cụng c c bit quan trng ỏnh giỏ tỡnh trng cõy trng Mc dự nụng dõn v cỏc nh phõn tớch nụng nghip thng bit trng cỏc loi cõy no trong mt... phỳ T l xanh / (G / R) c da trờn cỏc khỏi nim c s dng cho t l IR / R, mc dự nú c coi l kộm hiu qu Mc dự t l cú th c ỏp dng vi cỏc giỏ tr k thut s t bt k h thng cm bin t xa - Ch s NDVI: VIN THM & GIS Page 19 KHOA HC THC VT cp mt tờn c bit m t mi thm thc vt trong mi quan h vi nhng loi khỏc Phõn loi thc vt cho thy cỏc nhõn t di truyn v ngun gc tin húa ca cõy cnh Hỡnh 2:Bng th hin cỏc lp v phõn cp Hỡnh ... THM & GIS Page KHOA HC THC VT Hỡnh 9: S khỏc bit gia cỏc lp cõy húa thng rừ rt hn hng ngoi gn hn di ỏnh sỏng nhỡn thy Hỡnh 10: s phn x khỏc gia nc dy-nesses ca 0,018 cm v0,014cm VIN THM & GIS. .. cỏc mu th nghim nú c xỏc nh li 0,58-0,68 m VIN THM & GIS Page 23 KHOA HC THC VT tng kh nng phõn bit khu vc cú tuyt v khụng tuyt i vi cỏc nh khoa hc nụng nghip , s thay i ny cung cp cỏc li ớch... vt v thc vt ú quy mụ rt rng, sinh thỏi phõn lp da trờn khớ hu di hn v cỏc loi thc VIN THM & GIS Page KHOA HC THC VT vt quy mụ rng, theo truyn thng bt ngun t thụng tin d liu vin Tuy nhiờn, sau