Báo cáo viễn thám và gis khoa học thực vật

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI VIỆN ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG co ng c om - - an BÁO CÁO VIỄN THÁM & GIS th ĐỀ TÀI: KHOA HỌC THỰC VẬT : 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 du cu u Sinh viên on g Giáo viên hướng dẫn : ThS.Phương Xuân Quang Hà Nội, 10/2013 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt KHOA HỌC THỰC VẬT I.Giới Thiệu Chung Thảm thực vậtcủa Trái đấtthườnglà lớpđầu tiên thấy thực hiệnviễn thám Vì vậy,nhiềudiện tích đấtcủa trái đất,hình ảnhviễn thámchủ yếu làcácthành phần thảm thực vậttrên bề mặt.Do đó,sử dụng khoa học viễn thám đểkhám pháthực vậtcủa Trái đấthình thànhchìa khóa đểhiểu biết vềkhácphân phốichức, chẳng hạn nhưmơ hìnhđịa chấtvàthổ nhưỡngmà khơng phảitrực tiếp nhìn thấynhưngmà liên hồngián tiếp thơng quasự thay đổitrongcácnhân vậtvà phân phốithảm thực vật om Chúng tôithấy thú vị trongthảm thực vật trái đất viễn thámcó thể hữu vàđóng góp chodự báo sản lượngcây trồngchính xác .c íchchotheo trồng cụ thể, để phát hiệncác bệnh thực vậtvàphá hoạicủa trùng, ng Ngồi ra,cảm biến từ xađược sử dụng để thiết lập đồrừng, bao gồm thông tin co sản lượng, phá hoại củacôn trùng an Hơn nữa, viễn thám cung cấp phương tiện thực tế đồ ,thay đổi vùng sinh thái, khơng trực tiếp sử dụng cho sản xuất, có ý nghĩa lâu dài tuyệt th vời cho nhân loại Tuy nhiên, khu vực có tầm quan trọng quan trọng g nhân loại vai trị họ việc trì khí hậu trái đất ( Rouse cộng on sự, 1979) nguồn gen đa dạng người nhanh chóng phá hủy diện tích lớn du rừng nhiệt đới : có phương tiện viễn thámmới hiểu chất vị trí u thay đổi Tương tự vấn đề tồn liên quan đến vùng sinh thái cu khác , viễn thám cung cấp phương tiện để quan sát vùng quy mơ tồn cầu để hiểu rõ mối quan hệ nhiều yếu tố ảnh hưởng đến mơ II.Phân loạithực vậtvà Bản đồ Phân loạithực vậtcó thể tiến hànhtheomột số phương pháp đơn giảnlà để táchthảm thực vậttừ vùngkhơng có thực vậthoặcrừngtừ vùng đất khơng có thực vật Phân biệt thế, mặc dùbề ngồi có vẻrất đơn giản,nhưngcó thể cóý nghĩa lớntrongmột số hoàn cảnh, đặc biệt khidữ liệuđược tổng hợptrên diện rộnghoặcđược quan sáttrong khoảng thờigian dài.Do đóchính VIỄN THÁM & GIS CuuDuongThanCong.com Page https://fb.com/tailieudientucntt KHOA HỌC THỰC VẬT phủquốc giahoặc tiểu bang, ví dụ, có quan tâm đếnbiếtbao nhiêulãnh thổ họđược bao phủ bởirừnghoặccó thể muốn thực thay đổiđất rừngtừ mộtkhoảng thời gian tới lương lai Thực vật môi trườngkhông xảy ratheo tỷ lệbằng nhau.Một sốlồi có xu hướngthống trị, lồithường sử dụngđể đặt tên chocả vùng(ví dụ, rừng Hickory), mặc dùnhững lồi kháccó thể có mặt Lồi ưu thếcũng có thểchiếm ưu thếvề thể chất,hình thànhcác thảm thực vậtlớn nhấttrongmột chuỗi cáclớp, cáctầng lớp thực vật, có mặttronghầu nhưtất Xu hướngcủathảm thực vậtsẽ tổ chứctheo om chiều dọc, vớimột số lồihình thànhmộttántrên, lồi khác trungtầng, vớicây c bụi, rêu, địa y, hình thànhcác lớp khácgần vớimặt đất.Thậm chíbề ngồi có cu u du on g th an co ng vẻđơn giảncộng đồng Hinh1: Mơ hình chiều dọc thảm thực vật Đểphân loạithực vật,thường dựatrêncác -bộ phận quansinh sản, sử dụng hệ thốngđược thành lập bởiCarolus Linnaeus(1707 -1778) Linnaeus,mộtnhà thực vật họcThụy Điển, tạo racơ sở chohệ thốngnhị thứccủa thảm thực vậtbằng tênLa tinhhoặcLatinh hóamàchỉ định mộtdanh mụcphân cấp,củamàloàigenusand(Bảng 17.1) thường xuyênnhất sử dụng Hệ thống Linnaeuscung cấp mộttênđặc VIỄN THÁM & GIS CuuDuongThanCong.com Page https://fb.com/tailieudientucntt KHOA HỌC THỰC VẬT biệt màđặtmỗi thảm thực vậttrongmối quan hệ vớinhững loài khác Phân loạithực om vậtcho thấycácnhân tốdi truyềnvànguồn gốc tiến hóacủacây cảnh cu u du on g th an co ng c Hình 2:Bảng thể lớp phân cấp Hình 3: Bảng thể lớp phân cấp Cách tiếp cận khác đểphân loạithực vậtnhưquan sátthành phần môi trường, bao gồm cảthực vật, đất, khí hậu, địa hình Cách tiếp cận nàyphân loạicác khu vựcnhưvùng sinh thái, thường trongmột hệ thốngphân cấp so sánh vớinhững thể hiệntrongBảng17.3.Bailey(1998b, p 145các đơn vịnhưvùng sinh thái: "hệ sinh tháilớn, kết quảtừmơ hìnhdự đốn đượcquy mô lớnchiếu xạnăng lượng mặt trờivà độ ẩm, ảnh hưởng đếncác loạihệ sinh tháiđịa phươngvà động vậtvà thực vậtở đó‖ Ở quy mơ rấtrộng, sinh tháiphân lớpdựatrênkhí hậudài hạnvàcác loại thực vậtquy mô VIỄN THÁM & GIS CuuDuongThanCong.com Page https://fb.com/tailieudientucntt KHOA HỌC THỰC VẬT rộng, theo truyền thống bắt nguồn từthông tin liệuviễn thám Tuy nhiên, sauphầnnàychươngtrìnhcó thểsử dụngdữ liệuviễn thámđểlấy nhữngphân lớp với ng c om độ xácnhiềuhơn xáchơn so vớiphiên trước co Hình 4: phân loại hệ sinh thái Bailey an 2.1.Các phương phápsinh tồn củaThảm thực vật Một cách tiếp cậntương phảnáp dụngviễn thámđa phổđể ướctính củathảm th thực vậtcủa Trái đất.Đó là,thay vìghi nhãnmộtkhu vựcđểmộtloại hay nhómđặc g biệtnhưgiải thích trên, phương pháp cố gắng đưa racụ thểcác biện on phápcủacácchức năngsinh tồncủakhu vực Theo babiện phápsinh tồnchung: du Độ phân giả Thảm thực vật định nghĩa tỷ lệ phần trăm thảm thực u vật chiếm điểm ảnh xem chiếu thẳng đứng Đó số cu định lượng tồn diện rừng quản lí thực vật điều kiện che cộng đồng , thơng số quan trọng nhiều mơ 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 CuuDuongThanCong.com Page https://fb.com/tailieudientucntt KHOA HỌC THỰC VẬT thơng qua q 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 khơng cho nghiên cứu thực vật Hình ảnh khơng 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 chun gia phân tích om có kinh nghiệm thực tế kiến thức khu vực kiểm tra đánh giá .c Sự lựa chọn tối ưu quy mơ hình ảnh , nhà phân tích kiểm sốt biến vậy, phụ thuộc vào chất đồ phức tạp mơ hình thảm thực vật ng Nghiên cứu chi tiết có thực lấy ảnh quy mô lớn 1:5,000 , quy co mơ từ 1:15,000 để 1:24,000 có lẽ điển hình cho nghiên cứu thực vật có mục an đích chung Tất nhiên, hình ảnh quy mơ khác , ngày tháng mùa có sẵn, sử dụng để nghiên cứu thay đổi Hình ảnh quy mơ nhỏ sử g th dụng làm sở để phân định mức độ khu vực on 2.3 Cấu trúccủalá Nhiều ứng dụngviễn thámđểcác loại thực vậtphụ thuộc vàokiến thứccủathuộc du tínhquang phổ củalávàcây cảnh.Các tính chất nàyđược nhận biếtbằng cách kiểm u tracấu trúcláở mức độrất sâucủa chi tiết Mặt cắt ngangcủa mộtláđiển hìnhcho cu thấycác yếu tốcần thiếtcủa nó(Hình 17.2) cáclớptrên cùng, lớp biểu bìtrên,bao gồm cáctế bào chuyên biệtphù hợp vớichặt chẽ với nhaumà khônghở hoặcnhững khoảng trốnggiữa tế bào Lớp biểu bìtrênnày bao phủbởilớp biểu bì, lớpsápmờnhằm ngăn ngừa mấtđộ ẩm từbên tronglá Cácdưới củaláđược bảo vệ bởilớp biểu bì dưới, tương tự lớp biểu bìtrênngoại trừ việc nómởđược gọi làstomates(hoặc lỗ khí), cho phépdi chuyểnkhơng khí vàobên tronglá Mỗistomateđược bảo vệ bởimột cặpbảo vệcellsthatcó thểmở đóngkhi cần thiếtđể tạo điều kiệnhoặc ngăn chặnsự chuyển động củakhơng khívào bên Chức củakhí khổngrõ ràng làđể cho phépCO2 khí quyểnđến vàoláđể quang hợp Mặc dùcác tế bàobảo vệvàlớp biểu bìxuất nhỏvà khơng hiệu VIỄN THÁM & GIS CuuDuongThanCong.com Page https://fb.com/tailieudientucntt KHOA HỌC THỰC VẬT quả, trongthực tếrất hiệu quảtrong việc truyềnkhítừ phía củalớp biểu bìvới lớp khác.Vai trị họtrongviệc cho phépkhơng khícarbon dioxide(CO2)đểvàolárõ ràng làcần thiết chosự phát triển củanhà máy,nhưngchúng đóng mộtvai trị việc trìsự cân nhiệtcủa Các tế bàobảo vệcó thể đóng cửađể ngăn chặnquá mứcchuyển động củađộ ẩmvà đótiết kiệmsử dụngđộ ẩmcủa thực vât.Rõ ràngvị trí cáclỗ khíở phíadưới củalácó lợi chốnh sángthơng qua cáclớp biểu bìtrên vàgiảm an co ng c om thiểumất độ ẩmkhikhí khổngmở cửa th Hình 5: cấu trúc on g Ở phía , lớp biểu bì , tissuecon - sisting rào tế bào du theo chiều dọc kéo dài bố trí song song , vng 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 u quang hợp, mô tả Dưới mô rào mô diệp nhục, xốp , cu bao gồm tế bào bất thường ngăn cách khe hở kết nối Bề mặt diệp nhục, có diện tích bề mặt lớn , làlớp 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 lồi có khả quan trọng nghiên cứu nơng 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 CuuDuongThanCong.com Page https://fb.com/tailieudientucntt 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 chun 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 th an co ng c om chất diệp lục g Hình 6: Hấp thụquang phổ láđiển hình.Láhấp thụmàu xanh đỏbức xạvàphản on xạ hồng ngoạimàu xanh du 2.4.Quang phổ sống Chất diệp lục không hấp thụ tất ánh sáng mặt trời Các phân tử cu u 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 mơ diệp nhục Rất lượng hồng ngoại hấp thụ Một số nghiên cứu cho VIỄN THÁM & GIS CuuDuongThanCong.com Page https://fb.com/tailieudientucntt KHOA HỌC THỰC VẬT mô rào quan trọng phản xạ hồng ngoại Do đó, cấu trúc nội c om chịu trách nhiệm phản xạ hồng ngoại thực vật sống cu u du on g th an co ng Hình7: Tương tác củacấu trúclávớibức xạnhìn thấy vàhồng ngoại Hình 8: Phản xạ quang phổđặc trưng từmộtlásống Trongcácbước sóng dài hơntia hồng ngoại(ngồi1,3mm) hàm lượng nướcláxuất hiệnkiểm sốtcác thuộc tínhquang phổcủa (Hình 17.7) Độ dàynướctương đươnghạn(EWT) đề xuấtđể địnhđộ dàycủa phim VIỄN THÁM & GIS CuuDuongThanCong.com Page https://fb.com/tailieudientucntt co ng c om KHOA HỌC THỰC VẬT an Hình 9: Sự khác biệtgiữa lớpcâyhóathườngrõ rệt ởhồng ngoại gầnhơntrong cu u du on g th dải ánh sáng nhìn thấy Hình 10: phản xạ khác giữanướcdày-nesses của0,018cm và0,014cm VIỄN THÁM & GIS CuuDuongThanCong.com Page https://fb.com/tailieudientucntt KHOA HỌC THỰC VẬT xuất biện pháp đối phó để giảm thiểu ảnh hưởng bệnh ngăn chặn làm chậm phát tán sang khu vực khác ng c om 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 lập với bên ngồi 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 co Bệnh phụ thuộc vào xuất đồng thời ba yếu tố liên quan đến ( gọi tam giác bệnh) an Tác nhân gây bệnh ( vi khuẩn, virut, nấm, vi khuẩn Mycoplasma, tuyến th trùng) on g Một nhạy cảm ( sức đề kháng ây trồng) Điều kiện môi trường thuận lợi ( bao gồm nhiệt độ, gió, ánh sáng mặt trời, đất) u du Mầm bệnh lây lan thông qua mơi trường gió, nước, đất đường sinh học côn trùng, động vật người cu 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 cung cấp khả tiến hành điều tra có hệ thống để phát tỷ lệ bị chết liên quan đến bệnh hoạc giảm sức đề kháng trồng nguồn gốc để lây lan từ vùng sang vùng khác hiệu biện pháp đối phó Cụ thể, viễn thám hữu ích: - Phát triệu chứng phá hoại từ hình ảnh khơng Phát kí chủ, xác định trồng mang mầm bệnh VIỄN THÁM & GIS CuuDuongThanCong.com Page 41 https://fb.com/tailieudientucntt KHOA HỌC THỰC VẬT - Hiểu biết khí hậu khởi đầu phát triển theo mùa chủ bị lây lan Đánh giá điều kiện môi trường thuận lợi cho tác nhân gây bệnh Góc độ khơng gian xuất lây lan bệnh theo dõi lây lan Một vài nghiên cứu làm bật số vấn đề liên quan đến vai trò viễn thám việc đánh giá theo dõi xuất bệnh gây hại trồng Xem thử nghiệm bệnh tàn rụi ngô, 1971 c om Một nhữngứng dụngđầu tiên củacảm biếntừ xa đếnsự phá hoạitrên diện rộngxảy trongnăm 1971Xemthử nghiệm bệnh tàn rụi ngơ Trong năm trước đó, nhà lai tạo giống ngô giới thiệu giống ngô tối ưu hóa điều làm cho dễ bị tổn thương cụ thể loại nấm gây bệnh cháy ngô( SCLB, loại nấm, Bipolaris maydis) g th an co ng SCLB tồn tự nhiên, chủ yếu bệnh nhỏ ngô SCLB sản sinh đốm màu nâu kéo dài thân khoảng thời gian tháng sáu đến tháng 10 Nếu đợt sâu bệnh công trước lúa kết bơng mùa nặng Các loại nấm sống đất mùn sau thu hoạch sống xót qua mùa đơng để phát tán vào trồng năm SCLB phát triển mạnh thời tiết ấm áp, ẩm ướt dễ lây lan vào mùa hè trung tâm Bắc Mỹ Sự xuất khó kiểm sốt cu u du on Sauk hi lai ghép tổn thương nhiều, SCLB tăng từ nhóm nhỏ thành mối đe dọa lớn nông nghiệp Mỹ Vụ ngô năm 1970 suất giảm 15% so với vụ trước, tạo bất ổn thị trường hàng hóa áp lực trị cán nơng nghiệp Vào tháng đầu năm 1971, hạt giống mang gen di truyền yếu phân phối rộng rãi cho nông dân khắp lục địa Khi mùa màng phát triển năm 1971, nhà khoa học nông nghiệp bắt đầu quan tâm đến tổn thương ngô trồng Bắc Mỹ Do việc sử dụng rộng rãi hạt giống có sức đề kháng yếu phát triển dày đặc ngô khắp trung tâm Bắc Mỹ, điều kiện thời tiết tốt dẫn đến lây lan nhanh chóng bệnh bạc phá hủy sản lượng ngô quốc gia, tác động đáng lo ngại cho kinh tế nông nghiệp phần lớn sản lượng lương thực quốc gia Xem thử nghiệm bệnh tàn rụi ngơ 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 ngơ Mỹ Canada ( Hình 17.2) Dữ liệu mặt đất thu thập phối hợp với sưu tập ảnh không Thiết kế VIỄN THÁM & GIS CuuDuongThanCong.com Page 42 https://fb.com/tailieudientucntt KHOA HỌC THỰC VẬT mẫu cho phép liệu mặt đất mở rộng để ước tính diện rộng cho vùng sản xuất ngơ 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 khơng có 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 cu u du on g th an co ng c om Thử nghiệm bệnh tàn rụi ngô quan trọng ví dụ thử nghiệm quy mô rộng lớn sử dụng cảm biến từ xa cơng 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.1Đường bay cho thử nghiệm bệnh tàn rụi ngô năm 1971 Từ Sharples (1973) Sao chép với cho phép cuat phịng thí nghiệm ứng dụng viễn thám, Đại học Purdue VIỄN THÁM & GIS CuuDuongThanCong.com Page 43 https://fb.com/tailieudientucntt .c om KHOA HỌC THỰC VẬT ng 9.3 Hội chứng chết đột ngột sồi an co 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 cu u du on g th 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 đơng 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 khơng trắng xóa cho dù bị tàn phá bệnh P.ramorumcan lay lan qua vườn bị nhiễm bệnh cách tự nhiên thơng 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 vịng vài tháng vài năm sau nhiễm trùng Cây bị nhiễm bệnh thường bị côn trùng mầm bệnh khác cơng, ngun 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 mơ hình mà P.ramorummight lây lan theo thời gian Họ VIỄN THÁM & GIS CuuDuongThanCong.com Page 44 https://fb.com/tailieudientucntt 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 phịng thí nghiệm để phân tích Hệ thốngdựa webcho phépngười lao độngtrong quanchính quyền địa phương, cá nhân công dân, nộp báo cáokịp thờivề xuất hiệnvà lây lan củaSOD nhữngdữ liệuđược sử dụng đểhướng dẫnlập kế hoạchchobộ sưu tậpdữ liệuviễn thámgóp phầnthơng tin bổ sungliên quan đếnSOD kellylab.berkeley.edu/SODmonitoring/sitemap.htm om www.suddenoakdeath.org co ng c Hệ thống họtạo thành mộtmơ hìnhnhư nàodữ liệuviễn thám, liệukhơng gian địa lýnói chung vàInternet có thểđóng góp cho mộtkhn khổcho phéptích hợp mộtcấp cảnh quanphối cảnhvớidữ liệucấp độ trồng an X Tổng kết u du on g th Đối với phần lớn Trái Đất, thảm thực vật tạo thành bề mặt quan sát công cụ viễn thám Trong số trường hợp, chúng tơi có quan tâm trực tiếp việc kiểm tra mền dưỡng chất để lập đồ mơ 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 chúng tơi quan sát hiểu thông tin truyền đạt từ bề mặt thực vật cu Ý nghĩa rõ ràng nơng, 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 mơ hình nơng 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 nơng nghiệp, có triển vọng cải thiện hiệu sản xuất nông nghiệp Chương X trình bày số thơng tin giới thiệu có ý nghĩa quan trọng viễn thám địa chất Khai thác đầy đủ thông tin địa chất từ hình ảnh địi hỏi VIỄN THÁM & GIS CuuDuongThanCong.com Page 45 https://fb.com/tailieudientucntt 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 khơng thể bị 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 - om www.youtube.com/watch?v=3rucWGuj0Lk NASA: Science for a Hungry World: Part NASA: Science for a Hungry World: Part ng - c www.youtube.com/watch?v=GXuS9gX7CRM Landsat—Growing Concerns (1977) an - co www.youtube.com/watch?v=HDQ7XIOIAfY th www.youtube.com/watch?v=CeqDUvI6CjI&feature=SeriesPlayList&p=7C8C 9C30AE62EBD5 g NASA Earth Observatory: Vegetation Index on - SeaWiFS Biosphere Data over the North Pacific cu u - du www.youtube.com/watch?v=FO6ztYUAvhY 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 CuuDuongThanCong.com Page 46 https://fb.com/tailieudientucntt KHOA HỌC THỰC VẬT Tài liệu tham khảo: References General cu u du on g th an co ng c om Atherton, B C., M T Morgan, S A Sheraer, T S Stombaugh, and A D Ward 1999 SiteSpecific Farming: A Perspective on Information Needs, Benefits, and Limitations Journal of Soil and Water Conservation, Second Quarter, pp 339–355 Badhwar, G D 1980 Crop Emergence Date Determination from Spectral Data Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, Vol 46, pp 369–377 Badhwar, G D., J G Carnes, and W W Austin 1982 Use of Landsat-Derived Temporal Profiles for Corn–Soybean Feature Extraction and Classification Remote Sensing of Environment, Vol 12, pp 57–79 Bailey, R G 1976 Ecoregions of the United States (Map at 1:7,500,000) Ogden, UT: U.S Forest Service Bailey, R G 1978 Description of Ecoregions of the United States Ogden, UT: U.S Forest Service, 77 pp Bailey, R G 1996 Ecosystem Geography New York: Springer-Verlag, 204 pp Bailey, R G 1998a Ecoregions Map of North America (Misc Publication 1548) Washington, DC: U.S Forest Service, 10 pp Bailey, R G 1998b Ecoregions: The Ecosystem Geography of the Oceans and the Continents New York: Springer-Verlag, 176 pp Collins, W 1978 Remote Sensing of Crop Type and Maturity Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, Vol 44, pp 43–55 Condit, H R 1970 The Spectral Reflectance of American Soils Photogrammetric Engineering, Vol 36, pp 955–966 Eidenshink, J C 1992 The 1990 Conterminous U.S AVHRR Data Set Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, Vol 58, pp 809–813 Gausman, H W 1974 Leaf Reflectance of Near-Infrared Photogrammetric Engineering, Vol 40, pp 183–191 Howard, J A 1970 Aerial Photo-Ecology New York: Elsevier, 325 pp Hutchinson, C F 1982 Techniques for Combining Landsat and Ancillary Data for Digital Classification Improvement Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, Vol 48, pp 123–130 Hyyppa, J., H Hyyppa, M Inkinen, M Engdahl, S Linko, and Y H Zhu 2000 Accuracy Comparison of Various Remote Sensing Data Sources in the Retrieval of Forest Stand Attributes Forest Ecology and Management, Vol 128, pp 109–120 Jackson, R D 1983 Spectral Indices in N-Space Remote Sensing of Environment, Vol 13, pp 409–421 Jackson, R D., P J Pinter, S B Idso, and R J Reginato 1979 Wheat Spectral Reflectance: Interactions between Crop Configuration, Sun Elevation, and Azimuth Angle Applied Optics, Vol 18, pp 3730–3732 Jasinski, M F., and P S Eagleson 1990 Estimation of Subpixel Vegetation Cover Using RedInfrared Scattergrams IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol 28, pp 253–267 Jensen, J R 1978 Digital Land Cover Mapping Using Layered Classification Logic and Physical Composition Attributes American Cartographer, Vol 5, pp 121–132 Jensen, J R 1983 Biophysical Remote Sensing Annals of the Association of American Geographers, Vol 73, pp 111–132 Kanemasu, E T 1974 Seasonal Canopy Reflectance Patterns of Wheat Sorghum and Soybean Remote Sensing of Environment, Vol 3, pp 43–57 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 Kerr, J T., and M Ostrovsky 2003 From Space to Species: Ecological Applications for Remote Sensing Trends in Ecology and Evolution, Vol 18, pp 299–305 VIỄN THÁM & GIS CuuDuongThanCong.com Page 47 https://fb.com/tailieudientucntt KHOA HỌC THỰC VẬT cu u du on g th an co ng c om 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 CuuDuongThanCong.com Page 48 https://fb.com/tailieudientucntt 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 cu u du on g th an co ng c om 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 CuuDuongThanCong.com Page 49 https://fb.com/tailieudientucntt 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 th Saturation of Vegetation Indices an co ng c om 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 cu u du on g 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 CuuDuongThanCong.com Page 50 https://fb.com/tailieudientucntt 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 cu u du on g th an co ng c om 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 CuuDuongThanCong.com Page 51 https://fb.com/tailieudientucntt 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 cu u du on g th an co ng c om 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 CuuDuongThanCong.com Page 52 https://fb.com/tailieudientucntt 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 ng c om 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 co Conservation Tillage cu u du on g th an 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 CuuDuongThanCong.com Page 53 https://fb.com/tailieudientucntt KHOA HỌC THỰC VẬT Mục lục I.Giới Thiệu Chung II Phân loại thực vật Bản đồ 2.1.Các phương pháp sinh tồn Thảm thực vật 2.2.Các loại hình ảnh không cho nghiên cứu thực vật 2.3 Cấu trúc 2.4 Quang phổ sống om 2.5 Phản xạ từ tán 10 c 2.6 Dải hồng ngoại 11 III Lâm Nghiệp 12 ng 3.1 Đo quan trắc rừng 14 co 3.2 Độ che phủ 14 an 3.3 Ước tính khối lượng gỗ 15 th IV Nông nghiệp 16 on g 4.1 Lịch mùa vụ 16 du 4.2.Tình trạng trồng 18 4.3.Giai đoạn tăng trưởng 18 cu u 4.4 Chỉ số thực vật 19 4.5 Ứng dụng số thực vật 19 V Thực vật học 20 5.1 Máy đo xạ độ phân giải cao 22 5.2 Tổng hợp liệu AVHRR 24 5.3 Một vài ví dụ AVHRR 25 5.4 Bảo vệ đất canh tác 26 5.5 Quá trình sinh trưởng mặt đất 27 5.6 Phân biệt hệ số phản xạ đất hệ số phản xạ từ thực vật 30 VIỄN THÁM & GIS CuuDuongThanCong.com Page 54 https://fb.com/tailieudientucntt KHOA HỌC THỰC VẬT 5.7 Biến đổi Tasseled Cap 31 VI Hóa học 36 VII Dữ liệu Lidar cho kiểm kê cấu trúc rừng 38 VIII Độ xác nơng nghiệp 39 IX Cảm biến từ xa bệnh thực vật 40 X Tổng kết 45 Tài liệu tham khảo: 47 cu u du on g th an co ng c om Mục lục 54 VIỄN THÁM & GIS CuuDuongThanCong.com Page 55 https://fb.com/tailieudientucntt ... cu V Thực vật học Thực vật học khoa học nghiên cứu mối quan hệ tăng trưởng thực vật môi trường; thông thường, thực vật học? ?ề cập chủ yếu tới thay đổi theo mùa tăng trưởng suy giảm thực vật Nhiều... mặt trờivà độ ẩm, ảnh hưởng đếncác loạihệ sinh tháiđịa phươngvà động vậtvà thực vật? ?? đó‖ Ở quy mơ rấtrộng, sinh tháiphân lớpdựatrênkhí hậudài hạnvàcác loại thực vậtquy mô VIỄN THÁM & GIS CuuDuongThanCong.com.. .KHOA HỌC THỰC VẬT I.Giới Thiệu Chung Thảm thực vậtcủa Trái đấtthườnglà lớpđầu tiên thấy thực hiệnviễn thám Vì vậy,nhiềudiện tích đấtcủa trái đất,hình ảnhviễn thámchủ yếu làcácthành