成像光谱数据的光谱信息特点及最佳波段选择--以北京顺义区为例

波段宽度为纳米级的成像光谱数据,具有几十乃至几百个光谱通道,它们各有不同的特点。如何根据具体的应用目的,在这众多的波段中选择出最佳波段,对于有效地进行成像光谱数据的处理、分析及信息提取是至关重要的。本文以北京顺义区成像光谱数据为例,首先根据所有通道的相关性,将其分为若干组,然后通过全面分析成像光谱数据的光谱信息特征,在综合考虑各波段的信息含量、波段间的相关性、波段的可分性以及地物光谱的吸收特性等因     

棉花各生育期高光谱数据与叶片生物物理生物化学量的相关分析

利用高光谱非成像光谱 (辐射 )仪对北疆棉花 4个生育期 (蕾期、花期、铃期、吐絮期 )的叶片及冠层进行了5°FOV室内、野外 ,2 5°FOV野外高光谱遥感测定 ,试验表明北疆棉花具有绿色植物所特有的反射光谱曲线特征。本文分析了棉花在不同生育期特征光谱变化规律以及棉花叶面积指数 (LAI)与叶绿素 (CH .D)含量、叶片全氮 (TN)含量在整个生育期的变化规律和它们之间的关系 ,应用光谱一阶微分分析技术 ,清晰地描述棉花“红边”变化趋势的特征。通过监测作物生育期内的光谱变化 ,研究作物的反射光谱与叶面积指数 (LAI)、叶绿素密度 (CH .D)等农学参数之间的关系 ,使人们能够定性描述和定量分析作物的生长与遥感光谱数据之间的关系 ,促进高光谱分辨率遥感技术在作物的生长监测和产量估测中的应用。     

基于高光谱数据的小麦叶绿素含量反演

近年来,遥感高光谱技术为获取农作物的某些生理化参数提供了丰富的数据来源。该文使用北京小汤山地区实验获取的小麦高光谱数据,应用偏最小二乘回归方法,建立了冬小麦冠层波谱与叶绿素含量的回归反演计算模型。研究结果显示:模型在350～1060nm波段具有较高的反演精度。本研究为应用高光谱数据反演冬小麦叶绿素含量提供了有效途径。     

成像光谱图像的噪声分析与消除方法研究--以北京顺义区成像光谱图像为例

以北京顺义区32通道成像光谱数据为例，从数据的统计参数入手，分别从数据的方差、动态范围、相关性、直方图等方面分析研究噪声及特点，在此基础上提高局部邻域自动噪声查找与消除算法。     

高光谱数据挖掘技术在资源勘查中的应用研究

在系统分析数据挖掘技术概念内涵和高光谱数据特征参数的基础上,基于Hyperion卫星高光谱影像,利用现代信息技术与海量数据处理方法,开展高光谱数据辐射校正、几何校正与影像镶嵌以及地质填图工作,探讨高光谱遥感技术在资源勘查与评价中的作用与应用潜力。研究表明：高光谱遥感技术在地层识别、岩石分类等方面应用效果显著。     

基于高光谱影像数据的戈壁表面砾石粒径定量反演潜力评估

在新疆哈密境内的噶顺戈壁选取样地,采集不同粒径砾石的光谱数据,分析光谱吸收特征,并利用光谱混合分析技术,以地物光谱为端元从EO-1 Hyperion 高光谱影像中提取了不同粒径的丰度图,分析戈壁表面砾石与高光谱影像的相关关系。结果表明:获取的地物光谱特征显示出粒径的差异对光谱具有明显的影响。所有光谱都展现出在2 250 nm处具有Al–OH 的吸收特性,而且粒径d=41 cm的吸收特性比其他粒径都更显著。而与更小粒径相比,粒径d=53 cm和d=83 cm在480 nm和920 nm处具有较弱的Fe³⁺ 吸收特性。粒径d=0.8 cm(R²=0.637)、d=3.4 cm(R²=0.687)、d=16.3 cm(R² =0.644)及d=41 cm(R²=0.622) 与相应的丰度影像具有显著相关性,而粒径d=53 cm(R²=0.181)和d=83 cm(R²=0.167)与相应的丰度影像相关性不显著。EO-1高光谱影像适用于对戈壁区砾石分布特征的确定,在进一步的研究中将高分辨率影像与高光谱影像相结合,可以提高判别精度。     

亚热带人工针叶林冠层叶氮浓度的星载高光谱遥感能力评估(英文)

冠层叶片氮浓度(CNC)是影响森林生态系统生产力的重要参数之一。本研究探讨了星载成像光谱遥感在估测亚热带红壤丘陵区人工针叶林CNC的表现。分析包括了星载成像光谱数据(Hyperion影像)覆盖的两条样带上的57个野外样方,并将其分为三个子集(A-C)。利用一元回归和偏最小二乘回归方法分析了CNC与成像光谱信息之间的关系。在A-C子集中,CNC与近红外反射率(NIR)之间的相关性一致都呈现显著的正相关关系(R2=0.29,0.33和0.36,P0.05或P0.01)。另外,我们利用归一化的氮指数(NDNI)估计森林CNC的变异。在3个子集中,NDNI与CNC都呈现极显著的正相关关系,但相关性不高(R2=0.38,0.20和0.17,P0.01)。然后利用偏最小二乘方法分析了CNC与整个成像光谱数据(反射率、对数变换和一阶导数变换)之间的相关性,对于各个子集相关性不同且相对微弱。在分析已有数据和对比前人文献基础上,文章分析了影响成像光谱遥感森林CNC的可能原因,并指出研究区人工针叶林单一的冠层结构可能减弱了该地区森林CNC与成像光谱信息之间的相关关系。     

基于MODIS数据的雪深反演--以天山北坡经济带为例

应用中分辨率成像光谱仪（MODIS）数据进行雪深遥感反演理论和方法的研究.利用全波 段地物光谱仪对不同深度的积雪进行反射光谱值野外量测且同步测定雪深,通过分析雪深和 反射光谱值的关系确定反演雪深的MODIS最佳观测通道,应用新疆地区冬季MODIS 1B数据, 以天山北坡经济带为实验区,结合该区域同期气象台地面雪深观测记录数据建立雪深遥感反 演数学公式.雪深反演结果与实测值对比表明,应用MODIS数据进行大区域雪深反演时 ,其结果具有分辨率高、监测范围广的特点,可以清楚反映积雪覆盖范围和雪深空间分布特征,对地表径流量计算、农业开发等具有应用价值.     

土壤盐渍化遥感应用研究进展

文章从地面数据的调查、盐渍土影象的目视判读特征、光谱特征和土壤盐渍化区域的植被特征以及多光谱、高光谱遥感技术等方面综述国内外应用遥感数据探测土壤盐渍化程度及其制图的研究。利用数字图象并结合野外调查数据进行目视解译和计算机自动解译、图象变换提取盐渍土信息;结合G IS方法在分类中加入非遥感数据来提高分类精度;在研究盐渍土的光谱特征的基础上应用高光谱技术定量或半定量地提取盐渍土信息。这都是制定综合治理措施、决定土地利用方向的关键,也是进行区域土壤盐渍化动态预报的重要依据。     

机载成像光谱数据预处理方法研究--以江苏宜兴市为例

该文基于土地利用／土地覆盖分类目的,对国产128波段的宜兴市机载成像光谱数据进行了数据导入、镜像变换、辐射畸变纠正、相对反射率转换和几何精纠正以及多航带间的镶嵌试验研究。通过分析发现：经验线性法定标效果明显好于其他两种定标方法;图像精纠正后多条带镶嵌图能够与土地利用现状数据库较好吻合。     

内陆水体水质参数光谱特征与定量遥感

该文在分析内陆水体及其主要水质参数的光谱特征的基础上 ,讨论了水质遥感监测常用的遥感数据和方法 ,对近年来国内外遥感技术特别是高光谱技术在内陆水体水质监测中的应用研究现状和进展进行了综述 ,并提出未来此领域的发展方向及研究工作的重点     

基于光谱特征拟合的高光谱遥感影像植被覆盖度提取

植被光谱中可见光部分的吸收谷主要由叶绿素强烈吸收引起,不同植被覆盖度下光谱吸收谷的深度和形状不同,因而可以通过比较光谱吸收谷的深度和形状来提取植被覆盖度。该文采用基于光谱吸收特征匹配的光谱特征拟合SFF方法从高光谱遥感影像中提取植被覆盖度,参考光谱采用ASD光谱仪在影像覆盖地区采集的植被光谱,通过将参考光谱与像元光谱连续统去除处理后进行SFF匹配,完成植被覆盖度的提取并生成植被覆盖度图。研究结果与植被指数、光谱夹角映射方法及实地调查资料之间存在较高一致性。     

基于统计判别法的不同类型植被高光谱数据分析研究

该文利用统计学方法对不同植物的多个采样光谱样本进行比较分析。选用大豆、红薯、茶树、松树的19个野外采样光谱样本,采用Mann-Whitney U检验方法和马氏距离判别法进行比较分析,结果显示,Mann-Whitney U检验适用于同一地物反射光谱的采样样本,判别分析方法适用于不同地物的采样样本,两种方法基本能达到区分的效果。     

一种基于地物诊断性波谱吸收特征的高光谱遥感图像降维方法

高光谱遥感数据具有波段数目多、波段宽度窄、数据量庞大、波段间相关性高等特点,在一定程度上为图像的进一步处理和信息提取带来困难.为解决这一问题,在分析已有降维方法的基础上,提出了基于地物诊断性波谱吸收特征的高光谱遥感图像降维方法,将地物的诊断性吸收波谱特征区间作为一个独立的子空间进行处理,尽可能保留地物独有的吸收特征;在此基础上,进行子空间的特征提取和特征选择.为验证该方法的优越性,将其与传统的基于波谱区间的子空间划分方法进行分类对比,研究表明:基于该文方法降维后的图像分类精度更高,丰富了现有降维方法理论,具有一定的实用和推广价值.     

基于高光谱遥感的土壤有机碳含量估算研究进展

土壤有机碳库是人类可以对其施加影响的最大生物圈碳库,其储量的估算和动态变化研究是全球碳循环研究中的重要内容．传统的各种估算和监测方法存在一定的问题,而利用高光谱遥感估算土壤有机碳含量具有便捷快速、节约成本、非破坏性和准确度高的优势,同时,从机载高光谱传感器获取的土壤图像数据对于估算大尺度区域土壤有机碳含量和跨时空动态研究具有相当大的潜力．但是,基于高光谱遥感数据的监测受到很多因素的影响,包括土壤有机碳含量的差异、成土母质、土壤含水量、土壤质地等以及与土壤有机碳光谱响应特性较为接近的氧化铁的影响．另外,野外土壤表面状态（如植被覆盖、表面粗糙度、土壤含水量和沙石等）以及大气、光照和辐射条件等也都对研究结果和估算精度产生较大的影响．今后该领域的研究应致力于对各影响因素的深入研究,同时寻求更多有效的计量方法提高估算模型的稳定性,并最终应用高光谱遥感数据开展区域尺度土壤有机碳含量的估算．     

干旱区水环境叶绿素遥感估算模式

利用2006年10月14~18日在甘肃省庆阳市境内环江、柔远河和马莲河实测的水体波谱数据,模拟水色卫星传感器波段,根据目前广泛应用于各种水色卫星传感器的五种叶绿素浓度估算模式计算叶绿素含量;利用平均绝对误差(MAE)、均方差(RMSE)、一致性指数(IA)和线性相关系数(LCC)等模式性能检验指标,结合与光谱数据测定同步获取的叶绿素含量分析数据,对模式性能进行评价,试图从地面遥感的角度来深入分析这些模式的应用精度;模式的性能分析结果表明:(1)Clark(1997)具有最小MAE和RMSE,最大的IA和LCC,因而是比较适用研究区域叶绿素浓度的估算模式;(2)虽然Clark(1997)性能相对来说比较高,但是估算误差仍在37%以上。进一步利用本次实验中获取的26个样本数据,对Clark(1997)模式参数进行优化和改进,得到了修正后的模式,并利用预留的8个叶绿素实测样本进行验证,对优化后的模式进行的对比分析,结果表明精度提高了16%。     

流域水环境遥感研究进展与思考

卫星遥感作为一种先进的水环境监测技术手段,可以监测现状,掌握现有情况;也可以追溯过去,揭示变化规律;同时还可以结合动力模型,模拟未来。这为人类了解、掌握和管理流域水环境变化发挥不可替代的作用。特别是近10 a已经进入“高分卫星时代”,卫星传感器的空间分辨率越来越高,可观测的参数越来越多,反演和估算精度越来越高。但是,目前还缺乏从流域角度阐述水环境遥感的相关综述文章。论文围绕“流域水环境遥感”研究主题,明确了研究的对象和范围,厘清了基本理论框架,并结合大家关注的问题,包括卫星数据源、水环境模型、富营养化湖泊藻类富集、水生植被退化、水面积变化等方面的研究进展和存在的问题进行了回顾和梳理;并指出在全球变暖和人类活动加剧背景下,未来需要研发专门面向流域水环境的天-空-地立体观测体系和系统框架,开展全流域统筹的水环境遥感监测和模拟,同时加强流域水体碳循环遥感研究。     

基于混合光谱理论的太湖水体叶绿素a浓度提取

TM图象多波段数据作为遥感监测水体叶绿素a浓度的数据源,已有多种遥感定量模型与之对应,但主要还是以经验模型为主。利用TM数据首先采用特征波段比值方法,建立太湖水体合适的叶绿素a浓度反演的遥感定量模型。由于经验模型的缺陷性,还提出了基于TM数据的水体混合光谱分析模型,同时分析了端元光谱提取方法对模型求解的影响。通过计算叶绿素a浓度模型估算结果与实地测量数据的相关系数和均方根误差(RMSE),可以发现混合光谱分析模型也是水体叶绿素a浓度遥感估算的另一条佳径。     

基于多光谱遥感的典型绿洲棉田春季土壤盐分反演及验证

为探索快速提取典型绿洲棉田土壤盐分的有效方法,获取区域尺度的土壤盐渍化特征及空间分布,进而为土壤盐渍化防治提供参考。以新疆兵团农二师31团为研究区域,2019、2021年春季Landsat 8 OLI多光谱影像和野外实测土壤含盐量为数据源,将波段组、光谱指数组和全变量组作为模型输入变量组,采用多元逐步回归（Multiple stepwise regression, MSR）、偏最小二乘回归（Partial least squares regression, PLSR）、极限学习机（Extreme learning machine, ELM）、支持向量机（Support vector machine, SVM）和BP神经网络（Back propagation neural network, BPNN）构建基于3个输入变量组的土壤盐分遥感反演模型,探究输入变量和建模方法对模型精度的影响效果,通过对比确定春季土壤盐分最优反演模型,定量反演地表土壤含盐量。结果表明：（1） 研究区主要为非盐化土和轻度盐化土,总样本变异系数为0.67,呈中等变异性;光谱反射率与土壤盐渍化程度的关系表现为土壤盐渍化越重,光谱反射率越高。（2） 海岸波段（b1）、蓝波段（b2）、绿波段（b3）、红波段（b4）和盐分指数（SI1、SI2、SI3、SI4、S3、S4、S5）均通过显著性检验P<0.01,相关系数均达到0.4以上。（3） 所有模型中,基于全变量组建立的BPNN反演模型精度最高,建模集R²为0.705;验证集R²为0.556。（4） 由反演结果可知,2019、2021年春季耕作区土壤主要为非盐化土,分别占耕作区总面积的55.55%和64.62%,其次为轻度盐化土,分别占44.31%和35.17%;2021年土壤盐渍化程度较2019年有所减轻。     

海岸带遥感资源调查的计算机解译方法探讨

该文介绍了一种利用计算机遥感图像解译进行资源调查的方法———斑块边界自动矢量化辅以目视栅格图像校正法。解译的主要步骤包括 :建立解译标志、影像配准、数据分析、图像增强、监督分类、目视解译修正、草图输出、实地检验、栅格转矢量、结果输出等。笔者结合案例对每一步出现的问题及其解决方法进行了探讨 ,并取得了海岸带资源遥感调查蓬莱幅的结果