基于植被指数的马铃薯叶片氮素含量估算模型

作物氮素状况的有效监测是作物精确施肥和管理调控的信息基础。文章利用AISA-Eagle机载高光谱成像系统获取遥感图像,在对图像进行精确的几何、辐射校正基础上,探索由马铃薯冠层光谱数据组成的植被指数与叶片氮素含量之间的相关关系,建立相应的估算模型,并进行全氮含量填图。实验结果表明：植被指数TCARI/OSAVI与叶片氮素含量的相关性最好,决定系数为0.8404,达极显著相关。将最优的估算模型（y=-24.429x+10.08）应用到整个高光谱遥感图像,得到的全氮含量图的值域和分布与实际测量和地面调查结果基本一致。     

春玉米生长发育、产量和籽粒品质对减量施氮的响应

针对当前东北地区过量施氮的问题,研究减量施氮对春玉米生长发育、产量及籽粒品质的影响,对优化氮肥的科学管理技术,促进春玉米生产绿色高效发展具有重要意义。本研究以丹玉405为试验材料,通过大田播种的方式,以农民习惯性施氮量为对照,设置11.1%、55.5%和100%三个水平减量施氮试验,分析春玉米生长发育、产量和籽粒品质对减量施氮的响应机制。结果表明：玉米苗期,减氮导致生长发育指标（株高、茎粗、叶面积指数、生物量干、鲜重、叶片比重等）均减少,不利于地上部的生长和干物质向叶片分配,随着减氮量的增加,减少幅度增加。苗期以后,适量减氮促进玉米地上部的生长,株高、茎粗、叶面积指数、生物量和叶片占比等生物学性状有增加趋势。适量减氮导致果穗长、果穗粗、百粒重、理论产量、籽粒含水量和淀粉含量增加,籽粒脂肪含量减少,氨基酸和粗蛋白含量呈先增加后减少。随着减氮量的增加,果穗长、果穗粗、百粒重和理论产量增加幅度均减小,籽粒含水量和淀粉含量增加幅度增大,脂肪含量减少幅度减小。减氮11.1%时,果穗长、果穗粗和理论产量增加幅度最大,分别为1.9%、3.7%和11.5%。当施氮量为240 kg·hm^-2（减氮11.1%）时,玉米产量达到最大,为945.4 g·m^-2,籽粒脂肪含量最少,为2.4 g·100 g^-1;氨基酸含量最大,为83.9 μmol·g^-1;粗蛋白含量最高,为6.8%。研究结果可为当地的玉米生产提供更加完善的施肥管理,指导农户科学施肥。     

模拟酸雨条件下Ｐｂ、Ｃｄ对扬花萝卜叶绿素荧光及品质的影响

以扬花萝卜（ＲａｐｈａｎｕｓＳａｔｉｖｕｓＬ．Ｖａｒ．ＲａｄｃｕｌｕｓＰｅｒｓ．）为供试对象,通过盆栽试验研究了酸雨条件下铅（Ｐｂ）、镉（Ｃｄ）单因素及其复合污染对扬花萝卜叶绿素荧光及品质的影响．结果表明：酸雨与重金属胁迫会产生协同作用,加剧了扬花萝卜的叶片伤害,致使作物叶片光合作用受损．Ｐｂ及Ｐｂ＋Ｃｄ复合污染胁迫下,扬花萝卜可溶性糖含量随酸雨ｐＨ值下降而上升,还原性糖含量则下降;在非酸雨条件下,Ｃｄ胁迫已超过作物的耐受阈值,因此当酸雨酸度增强时可溶性糖和还原性糖合成受抑．当ｐＨ≥４５时,Ｐｂ、Ｃｄ、Ｐｂ＋Ｃｄ处理均能降低可溶性蛋白质含量,促进游离氨基酸合成;ｐＨ＜４５时,两种营养组分含量均显著下降．酸雨与重金属的复合污染会增加扬花萝卜硝态氮含量,提高Ｐｂ和Ｃｄ的富集量;Ｐｂ污染最易促进硝态氮累积,Ｃｄ在扬花萝卜的富集量大于Ｐｂ;复合污染降低扬花萝卜的食用安全性．     

光滑叶片的偏振高光谱特性及与叶绿素含量的关系

为探讨偏振光遥感快速估算植物叶绿素含量并用于农业气象自动化观测,根据植物叶绿素颗粒可产生偏振光响应的物理特性,应用SPAD-502叶绿素仪和加偏振镜的FieldSpec~?3 Hi-Res便携式高光谱仪,在多角度观测平台上测量和研究了表面光滑的桑树、红叶石楠、茶花3种代表性叶片的偏振高光谱特性与叶绿素含量的关系。结果表明:对于光滑叶片而言,550 nm附近的绿峰强度随着叶绿素含量的增加缓慢降低,即偏振高光谱与叶绿素含量呈非线性关系;绿峰波段的偏振度(DOP)与叶绿素含量的关系最好,其次为偏振反射,再次为最高反射和总反射,最低反射的关系最不明显。该研究对进一步开展偏振光遥感评价作物生长状况、灾害及估产具有重要意义。     

基于AOTF成像的马铃薯叶片氮素含量估算研究

利用基于声光可调谐滤波器（Acousto-optic Tunable Filter, AOTF）成像光谱仪获取高光谱数据,探索由马铃薯冠层光谱数据建立的植被指数TCARI/OSAVI与叶片氮素含量之间的相关关系,并建立相应的估算模型。结果表明：植被指数TCARI/OSAVI与马铃薯叶片氮素含量有很强的相关性,决定系数为0.726,达极显著相关。经过实测数据验证,估算模型：y=-8.5937x＋8.8518有较好的可靠性。     

水分胁迫对燕麦生理指标的影响

通过在燕麦拔节期到穗期设置6种不同浇水量试验,研究了水分胁迫对燕麦根冠比、叶片过氧化氢酶活性、叶片脯氨酸含量、叶片丙二醛含量、叶片组织水势等生理生化指标的影响。结果表明随着水分胁迫的加剧根冠比增加,过氧化氢酶活性、脯氨酸及丙二醛含量呈增加趋势,植物组织水势呈下降趋势。根据燕麦生理指标与水分胁迫的关系,在生产上可用生理生化方法进行燕麦品种抗旱性鉴定,可为农业生产提供参考依据。      

黑龙江省农田土壤养分监测及变化评价

2004年在黑龙江省粮食产区中的34个县市的102个地块进行农田土壤肥力监测，测定全氮、有机质、速效磷、速效钾。统计分析表明：全省农田土壤肥力平均状况属中等水平；全氮平均含量属中等水平，速效钾、有机质、速效磷平均含量属中上水平；黑龙江省南部及松嫩平原西部土壤肥力偏低，需引起重视。     

小麦生长及叶片磷含量与高光谱反射率的关系

以小麦品种扬麦13、扬麦16为实验材料,在田间设置了3个氮素水平处理,研究了不同处理拔节期到灌浆期叶面积指数(LAI)、叶绿素相对含量(SPAD)、氮磷含量与冠层高光谱反射率的关系。结果显示,LAI随着施氮量的增加而增大,并在整个生育期内先增大后减小。LAI与二阶导数SD1691、SD506和一阶导数FD407、FD440的相关系数分别为0.600、0.569、0.506、0.477,在α=0.05标准上达到显著水平,可为冠层高光谱反射率监测LAI提供依据;在氮素水平不断提高的情况下,SPAD与LAI有相同的趋势,随施氮量增加而增大。对叶片含磷量与光谱反射率做相关分析可以得出,抽穗期是小麦磷元素光谱诊断的敏感时期,敏感波段为730~900 nm。基于小麦冠层高光谱与营养诊断研究的相关性为后期相关模型构建提供了基础。     

混合像元分解法提取积雪盖度

通过对积雪、地物和云进行光谱分析，指出积雪在传统的NOAA-AVHRR可见光和近红外通道的高反射性特点和新增的1.6 μm红外通道上的低反射性特点为提取积雪盖度提供了大量的光谱信息。首先对AVHRR数据进行主成分分析，提取含99%信息量的前两个主分量，对其进行散点图分析，获取终元。最后使用两种策略进行多光谱混合像元分解，提取积雪盖度参数，结果很相似，说明混合像元分解是提取积雪盖度参数的有效方法。     

黄河三角洲退化湿地植被与土壤的恢复研究

以黄河三角洲退化湿地人工引水恢复区为研究对象,采用野外植被调查、土壤采样结合室内实验方法,对植被的种类、密度、盖度、频度和重要值以及土壤含水量、pH值、有机质、全氮以及全磷等指标进行分析,旨在探讨人工引水恢复工程对黄河三角洲退化湿地所产生的生态效应。结果表明：随着水分条件的改善,恢复区植被呈现出正向演替;恢复区土壤含水量明显高于未恢复区,pH值则明显降低,土壤有机质含量高于未恢复区,土壤全氮、全磷含量变化不大。可见,引水恢复工程已经使退化湿地的生态环境得到了一定程度的改善,淡水资源仍是制约退化湿地恢复的关键因素。     

基于一维变分算法的红外高光谱(IASI)卫星遥感大气温湿廓线研究

大气温湿度廓线是大气重要参数,在数值天气预报及天气预警中具有重要的应用价值。为获得高精度的大气温度与水汽混合比廓线数据,研究了基于Metop-A/IASI红外高光谱资料的大气温度与水汽混合比廓线变分反演方法。利用IASI高光谱传感器温度和水汽探测通道资料,结合CRTM模式和WRF模式预报技术,使用一维变分方法,研究了卫星资料质量控制、背景误差协方差本地化、观测误差协方差计算等方法,构建了大气温度及水汽混合比廓线变分反演系统,并在北京、青岛、沈阳3个地区开展了反演试验。以探空为标准的反演结果对比显示,使用WRF模式预报值作为背景场,温度的平均误差绝对值小于0.6 K,均方根误差为0.89 K;水汽混合比的平均误差绝对值小于0.021 g/kg,均方根误差为0.02 g/kg。试验结果表明:基于一维变分方法,可以利用Metop-A/IASI红外高光谱资料进行大气温度与水汽混合比廓线高精度探测。     

A Neural Network Based Single Footprint Temperature Retrieval for AtmosphericInfrared Sounder Measurements and Its Application to Study onStratospheric Gravity Wave

Satellite hyperspectral infrared sounder measurements have better horizontal resolution than other sounding techniques as it boasts the stratospheric gravity wave (GW) analysis. To accurately and efficiently derive the three- dimensional structure of the stratospheric GWs from the single-field-of-view (SFOV) Atmospheric InfraRed Sounder (AIRS) observations, this paper firstly focuses on the retrieval of the atmospheric temperature profiles in the altitude range of 20-60 km with an artificial neural network approach (ANN). The simulation experiments show that the retrieval bias is less than 0.5 K, and the root mean square error (RMSE) ranges from 1.8 to 4 K. Moreover, the retrieval results from 20 granules of the AIRS observations with the trained neural network (AIRS_SFOV) and the corresponding operational AIRS products (AIRS_L2) as well as the dual-regression results from the Cooperative Institute for Meteorological Satellite Studies (CIMSS) (AIRS_DR) are compared respectively with ECMWF T799 data. The comparison indicates that the standard deviation of the ANN retrieval errors is significantly less than that of the AIRS_DR. Furthermore, the analysis of the typical GW events induced by the mountain Andes and the typhoon "Soulik" using different data indicates that the AIRS_SFOV results capture more details of the stratospheric gravity waves in the perturbation amplitude and pattern than the operational AIRS products do.     

Use of total precipitable water classification of a priori error and quality control in atmospheric temperature and water vapor sounding retrieval

This study investigates the use of dynamic a priori error information according to atmospheric moistness and the use of quality controls in temperature and water vapor profile retrievals from hyperspectral infrared (IR) sounders. Temperature and water vapor profiles are retrieved from Atmospheric InfraRed Sounder (AIRS) radiance measurements by applying a physical iterative method using regression retrieval as the first guess. Based on the dependency of first-guess errors on the degree of atmospheric moistness, the a priori first-guess errors classified by total precipitable water (TPW) are applied in the AIRS physical retrieval procedure. Compared to the retrieval results from a fixed a priori error, boundary layer moisture retrievals appear to be improved via TPW classification of a priori first-guess errors. Six quality control (QC) tests, which check non-converged or bad retrievals, large residuals, high terrain and desert areas, and large temperature and moisture deviations from the first guess regression retrieval, are also applied in the AIRS physical retrievals. Significantly large errors are found for the retrievals rejected by these six QCs, and the retrieval errors are substantially reduced via QC over land, which suggest the usefulness and high impact of the QCs, especially over land. In conclusion, the use of dynamic a priori error information according to atmospheric moistness, and the use of appropriate QCs dealing with the geographical information and the deviation from the first-guess as well as the conventional inverse performance are suggested to improve temperature and moisture retrievals and their applications.     

大气背景场对云中液态水反演结果影响

基于机载对空微波辐射计GVR讨论应用BP神经网络算法反演液态水路径时大气背景资料对反演结果的影响,为合理选择训练样本获取更准确的液态水观测数据提供依据,同时有利于了解反演算法的探测适用范围。文章选择多个历史探空资料,按照历史资料时间序列长度、季节和区域进行分类,建立不同类样本集训练BP神经网络获取反演方程,选择样本检验集模拟计算每类反演方程的反演精度,通过反演精度对比分析大气背景资料差异在反演云中液态水时造成的影响。结果表明训练样本的大气背景时空差异影响反演结果,在一定时间范围内增加历史资料序列长度可以减小大气背景差异对反演误差的影响,但当时间序列长度到达一定程度时,增加历史样本量将不再是提高反演精度的一种有效措施。季节分类可以减小大气背景差异对反演误差的影响,但在实际应用中,资料分类带来样本容量减小,对一定时间序列长度的历史资料,按照季节进行分类并不能有效提高垂直累积液态水的反演精度。     

卫星遥感反演降水研究进展简述

高质量的降水数据是开展天气、气候、水文、生态等研究的重要基础。由于传统地面雨量计站观测和地基雷达观测受站点数量和地形条件的限制,很难实现大范围降水的均匀观测,而卫星反演降水能有效弥补传统观测站网的缺点。根据卫星反演降水的原理,简要概述了可见光、红外、微波、多种传感器组合的卫星降水反演算法、总结了5种不同卫星数据反演产品的优点和适用性。改进降水反演算法和加强多种传感器反演降水产品的融合,才能获得更高精度和更大覆盖范围的降水产品,这也是未来一段时间内卫星遥感反演降水的趋势。     

GNSS/PWV与风云四号A星GIIRS水汽廓线融合应用研究

中国新一代地球静止气象卫星风云四号A星（FY-4A）搭载的干涉式大气垂直探测仪（Geostationary Interferometric Infrared Sounder, GIIRS）以红外高光谱干涉分光方式探测三维大气温湿结构,取得了在静止轨道上探测大气的突破性进展。地基全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）是一种连续监测大气可降水量（Precipitable Water Vapor,PWV）的有效手段,基于2018年6—8月中国地基GNSS站监测的PWV和FY-4A/GIIRS水汽廓线的业务产品以及常规无线电探空资料,开展GNSS/PWV与FY-4A/GIIRS水汽廓线快速融合应用,以提高卫星资料反演大气水汽廓线的精度。结果表明:与常规无线电探空相比,FY-4A/GIIRS水汽廓线产品在大气低层均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）为4.5 g/kg,700 hPa为2.4 g/kg,500 hPa以上因水汽含量较低RSME小于1.5 g/kg。GNSS/PWV与FY-4A/GIIRS水汽廓线融合后,FY-4A/GIIRS水汽廓线误差整层RMSE减小20%,从近地层到600 hPa RMSE平均减小20%—25%,尤其是850—700 hPa改善最明显,极大改善了卫星水汽反演资料的可用性。对一次多系统影响的暴雨天气过程应用分析表明,GNSS/PWV和FY-4A/GIIRS融合产品可获得高时、空密度的大气水汽廓线,对强降水的临近预报有非常重要的支撑作用。      

面向高光谱图像分类的超像素级Gabor特征融合方法研究

由于高光谱图像中的地物空间分布具有规整性和局部连续性,同时超像素分割是一种将空间图像分割成多个同质区域的有效方法,因此从超像素的角度进行高光谱图像分类将具有重要意义.本文提出了一种超像素级Gabor特征融合的高光谱图像分类方法,简称为SPGF.首先,使用一组预定义的二维Gabor滤波器与原始高光谱图像进行卷积运算,提取有效特征.同时,利用简单线性迭代聚类（简称SLIC）超像素分割方法将原始高光谱图像划分成互不重叠的超像素.然后,对于每个Gabor特征模块,利用支持向量机分类器进行分类,并使用多数投票策略实现各模块分类结果的融合.最后,使用通过SLIC算法得到的超像素图对分类结果进行修正.在2个真实高光谱数据集上的实验结果表明,本文提出的SPGF方法能够比领域内的一些经典算法获得更高的分类效果.     

基于KL-ISOMAP的高光谱图像彩色可视化

标志点等距映射（L-ISOMAP）作为一种降维方法,在高光谱图像可视化中极具潜力.针对L-ISOMAP算法标志点代表性不足以及计算代价较高的问题,提出了基于K-medoids聚类算法的改进型L-ISOMAP算法（KL-ISOMAP）,进而形成可视化方法.该可视化方法由以下几部分组成：1）通过改进型K-medoids算法选择标志点;2）根据相似度剔除相似像元;3）实现剩余像元的非线性降维;4）完成降维结果的可视化.实验结果表明,KL-ISOMAP算法一方面有效地提高了标志点的内在结构代表性,进而取得了更好的可视化效果;另一方面可通过对相似阈值的设置,加快算法的运算速度.由此形成的可视化方法有着较好的视觉效果、距离保持特性以及像元可分性.     

TMI降水结构的反演算法和最佳分辨率选取个例试验

利用热带降雨测量卫星（TRMM）的微波成像仪（TMI）和星载测雨雷达（PR）资料,选取了2003年出现在西北太平洋亚洲季风区的热带气旋ETAU（T0310）,采用间接对数组合方案建立了多频道线性回归算式,对4种不同分辨率（0．1°、0．2°、0．25°、0．5°）进行了TMI反演降水试验。结果表明,间接对数组合法能够较好地表征降水区的范围和强度分布,且反演结果稳定,是由微波亮温资料反演洋面降水的一种较为理想方法。采用0．2°和0．25°分辨率反演降水效果相对较好,具有实际应用价值,能对降水的宏观特征做出一定的指示。本文结果对于利用卫星微波遥感资料反演降水的研究具有一定参考价值。     

Retrieval of NO2 vertical columns under cloudy conditions: A sensitivity study based on SCIATRAN calculations

The accuracy of the retrieved NO₂ vertical columns using satellite observations under cloudy conditions have been studied using the radiative transfer code SCIATRAN. It was found that the tropospheric nitrogen dioxide columns can be retrieved in the case of thin clouds, if their optical properties and the altitude are retrieved from independent observations. The dependence of the retrieval error on the accuracy of the information on cloud top height and cloud optical thickness is studied.