基于多样性特征协同技术的飓风前后森林破坏遥感监测

对被飓风破坏的森林进行变化监测与灾害评估是遥感技术的一个重要应用,遥感影像的特征信息提取对森林遥感监测的效果至关重要。多样性特征结合可以有效提高对森林变化的监测精度。然而,当前的空间信息如纹理特征的获取算法依旧保留着传统的固定式计算模式,一直面临着特征数量和邻域参考范围之间难以均衡的问题。为了解决以上问题,本文提出了基于多样性特征协同技术的飓风前后森林破坏遥感监测方法,首先计算出森林遥感影像变化前后的归一化植被指数差值和增强植被指数差值,并提出了基于复合窗口技术的来提取纹理特征,然后建立了多样性特性结合模型;其次提出了一种基于特征分离的旋转森林改进算法,最终,实现了内泽尔森林在暴风前后的高精度变化监测;另外,还测试了新模型在不同训练样本数量下的分类性能。实验结果表明,相对传统的基于光谱特征和单纯的纹理特征的变化监测方法,本文所提出的方法的整体精度、对变化区域和未变化区域的检测精度至多分别提高了3.68%、6.53%和3.46%。本文的研究方法可以有效提高森林变化监测的性能,为森林灾害评估与森林资源保护提供参考依据。     

利用光谱反射率估算叶片生化组分和籽粒品质指标研究

对可见光至短波红外波段(350—2500nm)冬小麦田间冠层光谱反射率与叶片含氮量间的关系进行了相关分析。结果表明，820—1100nm波段的光谱反射率与叶片含氮量极显著正相关；1150—1300hm波段的光谱反射率与叶片含氮量显著正相关，以上两波段为叶片全氮的敏感波段。对各生育时期叶片全氮与其他生化组分的关系进行了回归分析，并建立了相关的回归方程，显著性检验结果表明，方程具有较高的可靠性。小麦的叶片含氮量可以估算其它生化组分及干物质指标含量，开花期叶片含氮量可用来估测籽粒蛋白质和干面筋等品质指标含量。     

小麦倒伏的光谱特征及遥感监测

小麦倒伏后茎秆和叶片在探测视场中的比例及植株组分的受光条件发生了变化,其冠层光谱特性也随之发生改变,所以利用遥感监测倒伏是可能的。首先,分析了叶片和茎秆组分的光谱特点,解释了倒伏后冠层光谱的变化特点,即光谱反射率随倒伏角度的增加而增加。其次,利用倒伏后冠层光谱反射率在可见光波段的相对增幅高于近红外波段的特点,利用实测数据分析和建立了归一化差异植被指数NDVI随倒伏角度的增加而降低的规律及模型。最后,采用2003年4月7日和5月9日倒伏发生前后的2景LandsatETM卫星影像,利用倒伏前后的NDVI值的变化,成功监测了小麦倒伏的发生程度。     

冠层光谱的多项式分析及生化参量反演

提出了一种冠层光谱的多项式表达模型和分解方法, 并将它用于反演冠层多角度光谱数据获取生化参量. 首先叙述了多项式表达的基本公式, 并分析了多项式的n阶项及系数的物理意义, 在此基础上给出完整的多项式表达模型, 以及反演多项式系数的分解方法. 通过对SAILH模型模拟的冠层光谱的分解, 多项式表达不仅能很好地拟合冠层光谱, 而且揭示了冠层的每一次散射对总反射的贡献. 以一次散射系数a₁₀和a₀₁为例, 可以看到多项式系数很好地反映了冠层光谱中的热点现象及观测角度、叶面积指数和叶倾角的影响. 利用多项式表达与叶片模型PROSPECT的耦合, 建立了冠层生化参量反演模型. 分别利用两种不同的冠层模型(SAILH模型和4-SCALE模型)模拟了冠层多角度光谱数据, 然后以多项式表达+PROSPECT模型反演, 以提取生化参量, 都取得了理想的结果. 在此基础之上, 利用实测的玉米冠层多角度光谱数据, 也获得了较为准确的叶绿素含量反演结果. 说明多项式分析提供了不依赖于特定冠层模型而反演生化参量的一条新思路.     

以地块分类为核心的冬小麦种植面积遥感估算

以提高冬小麦种植面积估算精度为目标,选取种植结构复杂的都市农业区,采用QuickBird影像数字化农田地块边界,以多时相TM影像为核心数据源,以地块为基本分类单元,进行不同特征向量组合、不同分类器的冬小麦地块分类方法研究,并对比分析了基于地块分类和基于像元分类的冬小麦种植面积估算精度。研究结果表明,基于地块分类的冬小麦种植面积估算方法的总量精度和位置精度均高于像元分类;植被指数和纹理信息的引入有助于进一步提高地块分类精度;支持向量机与最大似然均能得到高达97%的总量精度和90%的位置精度,支持向量机地块分类所需的训练样本量远低于最大似然,因此支持向量机更加适合于冬小麦地块分类;冬小麦错分与漏分情况大多发生在细碎地块,其面积总量较小,而大地块错分和漏分较少,因此相对于像元分类,地块分类能在整个区域能得到较高的冬小麦位置精度和总量精度。     

可见光-近红外波段大气上行与下行辐射分量参数化方法

可见光-近红外波段大气上行、下行辐射是辐射传输建模、成像模拟及大气校正关键的输入参数,根据四流辐射传输理论给出了与二者相关大气参量的数值模型及计算方法,针对Landsat 5 TM 6个波段建立了大气参量与水汽含量、能见度距离和太阳入射天顶角间的参数化模型,在此基础上对各参量间敏感性进行了分析,结果表明参数化模型具备较高精度。同时,计算了各波段大气上行、下行漫射辐射值,对二者在植被和裸土覆盖条件下的差异进行了定量分析。     

京承高速沿线土地利用季相变化遥感监测及其景观格局分析

为了科学准确地获取京承高速沿线土地利用变化情况,并分析相关建设对沿线生态景观格局的影响,本文选择2006年冬季-2008年夏季间多时相遥感数据和专题数据,进行专题知识引导下的土地利用季相变化检测与信息提取,并结合实地调查数据获得了四个季相的土地利用现状数据。经对其进行土地利用变化及景观格局定量分析,结果表明:由于大力加强现代农业走廊建设,农业用地增加1.06%,裸露农田及废弃地减少6.16%,休闲用地增加1.59%,沿线景观格局得到了优化,并对改善和治理季节性裸露农田、废弃地等起到了示范作用,为都市农业走廊规划与效果评价提供决策依据。     

土壤湿度微波遥感监测研究进展

土壤湿度是农业生产的重要影响因子,获取土壤湿度信息以制定人工干预调节措施是稳固生产的重要保证,实时、有效地监测土壤墒情显得尤为重要。利用遥感数据反演土壤湿度有多种方法,微波遥感法被认为是目前最佳的监测方法。本文总结了被动、主动微波土壤湿度遥感监测的主要模型、方法及其优缺点和适用范围,分析了雷达遥感监测土壤湿度的最优参数选取等,展望了微波遥感监测土壤湿度的应用前景,以期为土壤湿度微波遥感监测研究提供参考和借鉴。     

指示冬小麦条锈病严重度的两个新的红边参数

通过人工田间诱发不同等级条锈病,在不同生育期测定了36条感染不同严重程度条锈病的冬小麦冠层光谱及相应叶片的生理生化参量。对测定的冬小麦红边一阶微分光谱进行分析,发现随着病情严重度的增加,红边一阶微分的前峰(700nm附近)越来越明显,后峰(约在725—740nm)越来越不突出,以红边一阶微分的双峰特征随病情指数的变化为基础,设计了两个新型的红边参数:DSr和Ar,它们可以分别用来描述红边一阶微分光谱曲线的陡峭度和不对称性,与其他常用的红边参数(红边位置、红边一阶微分最大值,红边一阶微分所包围面积)相比,新参数反演病情严重度的精度更高。     

小麦冠层理化参量的高光谱遥感反演试验研究

以国产成像光谱仪所获高光谱遥感数据为基础，根据田间同步采样数据建立的基于反射光谱特征的小麦冠层生物物理和生物化学估计模型，实现了用航空高光谱遥感数据对田间小麦冠层理化参量的整体反演。结果表明：用高光谱遥感方法估计小麦冠层理化参量是可行的；以理化参数为“波段”的数字图像及其处理，为农学家以理化参量的空间分布及其差异解释作物产量空间分布差异和研究作物生态生理机理提供了新的手段。