沙漠化的中國：衛星拍的中國地圖讓人震驚(圖)

http://it.sohu.com/20051104/n240663105.shtml

只有自然界是不可戰勝的。

看到這樣的圖片，真的是很吃驚，中國的大部分的土地裸露著，

雞屁股（GDP）翹上去了
綠色的家園消失了

這是人工合成的.衛星不可能拍出這樣的效果.如果用這種東西判別環境,哪還要科學幹什麼?

請大家注意下面的印度和澳大利亞

不可能的。

不是真實的，在外太空拍攝地球多使用非可見光譜。因為在外太空，基本上看到的是吸收光譜，而不是在地球上看的吸收光譜和反射光譜。不同的地貌和植被要靠分析不同的光譜吸收才能識別。一句話，從外太空看的地面植被不是綠色的。

這裡附上NSA的地球照片，注意南美州的大片原始森林呈棕色。

從地圖上看，我家也在沙漠里了，才知道，

就是說，中國境內大塊地區出現沙漠並不是中國人的錯，中國人的一些做法有可能使得沙漠化惡化了，但主要錯誤絕對不在中國人身上。
中國解決大塊國土的沙漠化問題很可能會相當艱難，不要抱不切實際的幻想；我認為肯定需要大量水，但僅僅有足夠的水仍然解決不了沙漠化問題。
假設能將太平洋里的水大量引到中國的西部沙漠地區，就能解決遍地是沙漠的問題嗎？我認為不能，更甭琢磨變沙漠為綠洲。

看看google earth就知道

問題不大，而且在好轉
最近20年森林覆蓋率至少提高了5%以上，很了不起的成果了

以前學地理課時，看資料里是這樣說的。地球的回歸線附近及其以北以南地區大約分別在南北緯二十幾道四十度的地區，由於大氣環流的影響，很容易出現乾旱少摸。

中國沒那麼沙化

樓主又是胡攪蠻纏

看看google earth 吧

中國的森林覆蓋率低是因為新疆，甘肅和西藏的沙漠和高原的原因，
還有就是農田比較多，農田沒有算森林面積的，比如河南四川幾個農業大省的森林覆蓋率就很低，但是農田同樣可以起到綠化和保持環境的作用，
浙江，福建都是50%以上的覆蓋率

原帖由 gilona123456 於 2008-7-28 07:47 發表 [沙漠化的中國：衛星拍的中國地圖讓人震驚(圖) - 時事述評 -  backchina.com]  
看看google earth就知道

問題不大，而且在好轉
最近20年森林覆蓋率至少提高了5%以上，很了不起的成果了

原帖由 憂鬱的期望 於 2008-7-27 22:01 發表 [沙漠化的中國：衛星拍的中國地圖讓人震驚(圖) - 時事述評 -  backchina.com]  
http://it.sohu.com/20051104/n240663105.shtml

送你一句話，無知不是你的錯，把你的無知來糊弄大夥就不對了。
如果有機會，讀一點有關遙感衛星成像的一些知識.謝謝了.

原帖由 iamcaibird 於 2008-7-28 04:55 發表 [沙漠化的中國：衛星拍的中國地圖讓人震驚(圖) - 時事述評 -  backchina.com]  
不是真實的，在外太空拍攝地球多使用非可見光譜。因為在外太空，基本上看到的是吸收光譜，而不是在地球上看的吸收光譜和反射光譜。不同的地貌和植被要靠分析不同的光譜吸收才能識別。一句話，從外太空看的地面植被不是綠色的。
這裡附上NSA的地球照片，注意南美州的大片原始森林呈棕色。

這是衛星圖片合成結果。只不過樓主顯示的圖片是真彩色合成的，而你顯示的圖片是假彩色合成的。

純屬外行，錯誤之處請指正!
下面二圖都是從google earth抓下來的(above3,000 miles) 都是合成的? 似乎中美兩國西部沙漠化都很嚴重， 這個結論正確嗎？




[ 本帖最後由 goodoctor2 於 2008-7-27 22:57 編輯 ]

原帖由 goodoctor2 於 2008-7-28 14:44 發表 [沙漠化的中國：衛星拍的中國地圖讓人震驚(圖) - 時事述評 -  backchina.com]  
純屬外行，錯誤之處請指正!
下面二圖都是從google earth抓下來的(above3,000 miles) 都是合成的? 似乎中美兩國西部沙漠化都很嚴重， 這個結論正確嗎？

那麼你知道「合成」的意思嗎？

原帖由 laona 於 2008-7-28 13:55 發表 [沙漠化的中國：衛星拍的中國地圖讓人震驚(圖) - 時事述評 -  backchina.com]  

這是衛星圖片合成結果。只不過樓主顯示的圖片是真彩色合成的，而你顯示的圖片是假彩色合成的。

不要自以為是，衛星遙感是個高科研的活，數據分析很複雜，不光是在可見光譜的數據，那個不可靠。因為土壤，大氣，蒸發等會使可見光譜部分畸變，所以要加上多個非可見光光譜的分析，術語叫多維。由於使用紅光和紅外光攝像，如果不精確的估計，一般認為呈現紅色的是植被。這裡轉帖一個給你科普。

http://www.3s8.cn/RS/RSjishu/200708/2155.html

遙感：主要植被指數類型及其應用條件
日期:2007-08-09 論壇交流
本文檢索關鍵字：遙感 植被指數類型

主要植被指數類型及其應用條件
在遙感應用領域，植被指數已廣泛用來定性和定量評價植被覆蓋及其生長活力。由於植被光譜表現為植被、土壤亮度、環境影響、陰影、土壤顏色和濕度複雜混合反應，而且受大氣空間—時相變化的影響，因此植被指數沒有一個普遍的值，其研究經常表明不同的結果。研究結果表明，利用在軌衛星的紅光和紅外波段的不同組合進行植被研究非常好，這些波段在氣象衛星和地球觀測衛星上都普遍存在，並包含90%以上的植被信息，這些波段間的不同組合方式統被稱為植被指數。植被指數有助於增強遙感影像的解譯力，並已作為一種遙感手段廣泛應用於土地利用覆蓋探測、植被覆蓋密度評價、作物識別和作物預報等方面，並在專題製圖方面增強了分類能力。植被指數還可用來診斷植被一系列生物物理參量：葉面積指數（LAI）、植被覆蓋率、生物量、光合有效輻射吸收係數（APAR）等；反過來又可用來分析植被生長過程：凈初級生產力（NPP）和蒸散（蒸騰）等。
為了估算和監測植被覆蓋，最早發展了比值植被指數（R VI）。但RVI對大氣影響敏感，而且當植被覆蓋不夠濃密時（小於50%），它的分辨能力也很弱，只有在植被覆蓋濃密的情況下效果最好。歸一化差異植被指數（NDVI）對綠色植被表現敏感，它可以對農作物和半乾旱地區降水量進行預測，該指數常被用來進行區域和全球的植被狀態研究。對低密度植被覆蓋，NDVI對於觀測和照明幾何非常敏感。但在農作物生長的初始季節，將過高估計植被覆蓋的百分比；在農作物生長的結束季節，將產生估計低值。繼之,將各波段反射率以不同形式進行組合來消除外在的影響因素，如遙感器定標、大氣、觀測和照明幾何條件等。這些線性組合或波段比值的指數發展滿足特定的遙感應用，如作物產量、森林開發、植被管理和探測等。農業植被指數（AVI ）針對作物生長階段測量綠色植被；多時相植被指數（MTVI），將兩個不同日期的數值簡單相減，是為了觀測兩個日期植被覆蓋條件的變化和作物類型的分類，並用來探測由於火災和土地流失造成的森林覆蓋變化。歸一化差異綠度指數（NDGI），可用來對不同活力植被形式進行檢驗。歸一化差異指數（NDI）建立了光譜反射率和棉花作物殘餘物的表面覆蓋率的關係，以用來對作物殘餘物的製圖。

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近年來，隨著高光譜解析度遙感的發展以及熱紅外遙感技術的應用，又發展了紅邊植被 指數、導數植被指數（DVI）、溫度植被指數（Ts-VI）、生理反射植被指數（PRI）。「紅 邊」 的一般定義為葉綠素吸收紅邊斜率的拐點。紅邊位置靈敏於葉綠素a、b的濃度和植被葉細胞的結構。為獲取紅邊位置信息，Miller等用一個倒高斯模型擬合紅邊斜率。導數植被指數由於它能壓縮背景噪音對目標信號的影響或不理想的低頻信號，被應用在目前的高光譜遙 感研究中，尤其是在利用高光譜遙感提取植被化學成份信息方面得到成功的應用。近年來的 經驗研究表明：熱紅外輻射（如土面亮度溫度）和植被指數在大尺度範圍遙感應用中可提高土地覆蓋的製圖和監測精度。生理反射植被指數是針對高光譜遙感的特點，對植被生化 特性的短期變化（如一天的植被的光合作用）進行探測。
植被指數按發展階段可分為三類：第一類植被指數基於波段的線性組合（差或和）或原 始波段的比值，由經驗方法發展的，沒有考慮大氣影響、土壤亮度和土壤顏色，也沒有考慮 土壤、植被間的相互作用（如RVI 等）。它們表現了嚴重的應用限制性，這是由於它們是針對特定的遙感器（Landsat MSS）並為明確特定應用而設計的。第二類植被指數大都基於物理知識，將電磁波輻射、大氣、植被覆蓋和土壤背景的相互作用結合在一起考慮，並通過數學和物理及邏輯經驗以及通過模擬將原植被指數不斷改進而發展的（如PVI、SAVI、MSAVI、TSAV I、ARVI、GEMI、AVI、NDVI等）。它們普遍基於反射率值、遙感器定標和大氣影響並形成理論方法，解決與植被指數相關的但仍末解決的一系列問題。第三類植被指數是針對高光譜遙感及熱紅外遙感而發展的植被指數（如DVI、Ts-VI、PRI等）。這些植被指數是近幾年來 基於遙感技術的發展和應用的深入而產生的新的表現形式。儘管許多新的植被指數考慮了土壤 、大氣等多種因素並得到發展，但是應用最廣的還是NDVI，並經常用NDVI作參考來評價基於 遙感影像和地面測量或模擬的新的植被指數，NDVI在植被指數中仍佔有重要的位置。 中國3S吧 3s8.cn
土壤亮度對植被指數有相當大的影響。許多植被指數的發展就是為了控制土壤背景的影響。土壤背景和環境反射率的空間變化與土壤結構、構造、顏色和濕度有關。由於土壤背景的作用，當植被覆蓋稀疏時，紅波段輻射將有很大的增加，而近紅外波段輻射將減小，致使比值指數和垂直指數（PVI）都不能對植被光譜行為提供合適的描述。由此，必須發展其它新的植被指數以便更合適地描述「土壤—植被—大氣」系統。基於經驗的方法，在忽略大氣、土壤、植被間相互作用的前提下，發展了土壤亮度指數（SBI）、綠度植被指數（GVI）、黃度植被指數（YVI）等。用Landsat數據已證明SBI和GVI 指數可用來評價植被和裸土的行為，GVI指數與不同植被覆蓋有較大的相關性。 在此基礎上，又考慮到大氣影響的處理，發展了調整土壤亮度指數（ASBI）和調整綠度植被指數（AGVI ）。基於Landsat MSS 圖像而進行主成份分析，Misra等通過計算這些指數的多項因子而又發展了Misra土壤亮度指數（MSBI）、Misra綠度植被指數（MGVI）、 Misra黃度植被指數（M YVI）和Misra典範植被指數（MNSI）。為動態植被發展的裸土綠度指數（GRABS）是基於GVI 和SBI發展的。綠度植被和土壤亮度指數（GVSB）在農作物識別中發揮了作用。
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Kauth 等利用Landsat MSS的4個光譜段作為4維空間分析了裸土的光譜變化，並注意到裸土信息變化的主要部分是由它們的亮度造成的，並提出了「土壤線」或「土壤亮度矢量」的觀點。Richardson等促使了土壤背景線指數（SBL）的發展，並用來辨別土壤和植被覆蓋。植被越密，植被象元離土壤線距越大。在航空和衛星遙感圖像分析和解譯中，土壤線的概念被廣泛採用。基於土壤線理論，Jackson等發展了垂直植被指數（PVI）。相對於比值植被指數，PVI表現為受土壤亮度的影響較小。Jackson發展了基於n維光譜波段並在n維空間中計算植被指數的方法。兩維空間計算的PVI、四維空間計算的植被指數及六維空間計算的植被指數是n維植被指數的特殊情況。普遍地用「n」波段計算「m」個植被指數（m≤n）。實際上，相對於僅用紅波段和紅外波段的方法，通道數一味增加，常常並不能對植被指數有多大的貢獻。
NDVI和PVI在描述植被指數和土壤背景的光譜行為上存在著矛盾的一面，因此發展了土壤調整植被指數SAVI。該指數看上去似乎由NDVI和 PVI組成，其創造性在於，建立了一個可適當描述土壤—植被系統的簡單模型。為了減小SAVI中的裸土影響，將植被指數發展為修改型土壤調整植被指數（MSAVI）。Major等又發展了SAVI的三個新的形式： SAVI2、SAVI3 和SAVI4，這些轉換形式是基於理論考慮，考慮到土壤是乾燥的還是濕潤的，以及太陽入射角的變化等。
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轉換型土壤調整植被指數（TSAVI）是SAVI的轉換形式，也與土壤線有關。土壤線的參 數參加該指數的運算，而且具有全球的特性。TSAVI又進行改進，通過附加一個「X」值，將土壤背景亮度的影響減小到最小值。 SAVI和TSAVI表現出，在獨立於遙感器類型的情況下， 在描述植被覆蓋和土壤背景方面有著較大的優勢。對於半乾旱地區的土地利用圖，TSAVI已 證明滿足於低覆蓋植被特性。由於考慮了裸土土壤線，TSAVI比NDVI對於低植被覆蓋有更好的指示作用。
除了土壤亮度外，土壤顏色也是影響植被指數的一個重要因素。土壤顏色變化使土壤線加寬，並且依賴于波長軸。由顏色形成噪音阻止了植被覆蓋的探測，該噪音與由土壤特性變化而造成植被指數的增加有關。土壤顏色對於低密度植被區的反射率具有較大影響，尤其在乾旱環境下對植被指數的計算影響更嚴重。 Escadafal表明，TM2和TM3反射率值與土壤顏色飽和度有關，並發展了顏色指數。其中紅色指數（RI）是土壤顏色影響植被的一個校正係數。由土壤顏色引起的變化，普遍妨礙了低植被覆蓋率的探測。土壤的顏色指數用於校正使植被指數有雙倍的敏感性。
利用衛星和航空遙感數據進行的空間—時相研究表明，大氣對植被指數也有影響。該影 響對於植被而言，在紅波段增加了輻射，而在近紅外波段降低了輻射，從而使植被指數減小。既然土壤對部分植被冠層的整個輻射亮度產生強烈的影響，大氣對冠層反射輻射的修改也強烈地依賴於土壤的光學特性。根據Pitts等的研究，大氣吸收可減小近紅外信息量的20%以上。據研究估算，水汽吸收和瑞利散射的影響占植被指數的 5.5%。根據Jackson研究，大氣混濁限制了植被的測量並妨礙了植被脅迫的探測。如果基於植被指數有效的應用遙感數據，如土地利用清查，發展大氣校正技術是很必要的。相對於NDVI，大氣阻抗植被指數（ARVI）在紅波段完成大氣自我校正。藍和紅波段的輻射亮度差異給予一個紅—藍波段（RB），替代了NDVI的紅波段。該方法減小了由於大氣氣溶膠引起的大氣散射對紅波段的影響。通過用大氣輻射傳輸模型在各種大氣條件下模擬自然表面光譜，發現ARVI與NDVI有同樣的動態範圍，但對大氣的敏感性小於NDVI的4倍。通過對土壤線的改進，發展了土壤線大氣阻抗指數（SLRA）。將SLRA與TSAVI相結合，又形成轉換型土壤大氣阻抗植被指數（TSARVI），該指數減小了大氣、土壤亮度和顏色對於TSAVI 的影響。全球環境監測指數（GEMI）不用改變植被信息而減小大氣影響，並保存了比NDVI指數相對低密度至濃密度覆蓋更大的動態範圍。儘管GEMI的目的是全球性地評價和管理環境而又不受大氣影響，但是它受到裸土的亮度和顏色相當大的影響，對於稀疏或中密度植 被覆蓋不太適用。抵制大氣影響中散射的角度植被指數（AVI）是針對ATSR-2應用發展的，但它也適用於具有同樣波段的其它遙感器，此外遙感器定標、遙感器光譜響應、雙向反射等也對植被指數產生一定的影響。

[ 本帖最後由 iamcaibird 於 2008-7-28 17:04 編輯 ]