光谱波段宽度对森林叶片叶绿素含量反演的影响分析

随着传感器技术的发展,高光谱数据光谱的波段宽度逐渐变窄,如何从海量的光谱数据中找到最优的光谱波段反演叶绿素含量,成为研究的难点问题。本文在测量华中农业大学狮子山6种主要树种的光谱数据和叶绿素含量的基础上,利用叶绿素指数(CI)和回归方法反演叶绿素含量,并分析了波段宽度对反演叶绿素含量结果的影响,结果发现波段宽度会影响到叶绿素反演的精度,当波段宽度为30nm时,叶绿素含量与"红边"区域(700nm-730nm)和近红外区域(770nm-800nm)叶绿素指标(CI)间的线性关系较好,决定系数可达到77.62%,均方根误差为10.6ug/cm2。     

结合Gram-Schmidt变换的高光谱影像谐波分析融合算法

针对高光谱影像谐波分析融合(HAF)算法在影像融合时不顾及地物光谱曲线整体反射率这一缺陷,提出了结合Gram-Schmidt变换的高光谱影像谐波分析融合(GSHAF)改进算法。GSHAF算法可在完全保留融合前后像元光谱曲线波形形态的基础上,将高光谱影像融合简化为各像元光谱曲线的谐波余相组成的二维影像与高空间分辨率影像之间的融合。它是在原始高光谱影像光谱曲线被谐波分解为谐波余项、振幅和相位后,首先将其谐波余项与高空间分辨率影像进行GS变换融合,这样便可有效地修正融合后像元光谱曲线的反射率特征,随后再利用该融合影像与谐波振幅、相位进行谐波逆变换,完成高光谱影像谐波融合。本文最后利用Hyperion高光谱遥感影像与ALI高空间分辨率影像对GSHAF算法进行可行性分析,再以HJ-1A等卫星数据对其进行普适性验证,试验结果表明,GSHAF算法不仅可以完全地保留光谱曲线波形形态,而且融合后影像的地物光谱曲线反射率更接近真实地物。     

森林叶片叶绿素含量反演的比较与分析

利用光谱指数和回归分析等方法进行叶绿素含量的反演,比较了归一化植被指数、比值植被指数、叶绿素吸收指数、三角植被指数和叶绿素指数反演叶绿素能力的差异,分析了光谱宽度对叶绿素指数反演叶绿素含量的影响,实现了森林叶片叶绿素含量的定量化反演。