作物病虫害高光谱遥感进展与展望

作物病虫害作为影响农作物品质、产量及威胁粮食安全的主要因素,仅依靠人工田间调查对其进行监测已不能满足当下农业生产精准高效的需求。高光谱遥感作为能够获取地表物体连续波谱信息的遥感技术,已经成为当下作物病虫害监测识别的重要手段。本文对作物病虫害高光谱遥感监测识别的研究进展进行综述,通过对该领域发表文献的统计以及对主要机构、团队、数据源的分析,明确了病虫害高光谱遥感监测的研究热点和趋势;在此基础上,分析高光谱技术及其作物病虫害的监测识别机理,从病虫害胁迫探测、分类识别、危害严重度定量分析及早期检测四个方面综述相关技术及研究现状;通过探讨当下高光谱遥感病虫害监测识别面临的挑战,提出作物病虫害标准图谱库的建立、星载高光谱传感器的完善以及星空地一体化监测平台的搭建是当前作物病虫害高光谱遥感监测识别技 术落到实处的关键,也是未来发展的重点方向。     

农作物病虫害遥感监测综述

对病虫害进行监测和预警是精准农业的一个重要研究方向,可有效提高粮食产量和质量。本文从使用高光谱遥感技术监测农作物病虫害的原理和技术路线出发,首先阐述了4种光谱特征提取和变换方法,包括原始光谱的导数变换与对数变换、基于光谱位置和面积的特征参数、基于连续统去除的特征参数和植被指数;然后论述了基于统计分析、机器学习和物理模型的3种病虫害监测参数反演方法,建立了光谱反射率和病虫害监测参数间的回归关系;最后分析了将高光谱遥感技术用于农作物病虫害监测的优势和存在问题。     

高光谱技术应用情况研讨

高光谱影像因其光谱分辨率高、波段多、信息量丰富等特点已经在许多领域得到了广泛的应用。本文对高光谱技术在矿山资源监测、土壤监测、植被监测、大气环境监测、水环境监测方面的应用,以及高光谱的分类识别技术研究进行了回顾与总结,并指出拓展高光谱技术的应用深度和广度、探讨定量反演建模新模式等问题,是进一步的研究趋势。     

天宫一号高光谱成像仪遥感应用

本文重点介绍了天宫一号高光谱成像仪设计、特性、在轨运控支持、地面数据处理技术及应用研究等方面内容,其中高光谱数据的辐射纠正及系统几何校正的精度满足各应用需要,数据产品质量在遥感各个应用领域获得验证.大量用户利用天宫一号高光谱数据在国土资源、海洋、林业、城市环境监测、水文生态监测等方面开展了较好的应用研究工作,取得了一批有价值的应用成果.中国科学院空间应用工程与技术中心作为载人航天空间应用系统的总体单位,负责天宫一号高光谱成像仪的总体研制管理、集成测试验证、在轨运行支持及应用研究的组织推广,为更好地发挥应用效益做出了积极的贡献.     

矿山环境高光谱遥感监测研究进展

在综合分析大量文献的基础上,归纳了高光谱技术在矿山次生矿物识别、重金属浓度反演、p H值定量估算、污染植被信息提取等方面的应用,总结了基于高光谱遥感提取有关氧化和脱水状态动态分析、气候变化追踪等信息的研究进展,展示了高光谱技术在矿山环境调查监测领域的广阔应用前景。研究表明,含铁硫化物及其氧化矿物标准光谱库的建立具有重大意义,推动了酸性矿山环境高光谱遥感研究;对矿山环境地质作用与光谱响应之间关系的认识逐渐深入,促进了高光谱地质应用模型的开发;高光谱数据蕴含着丰富的矿山环境地学信息,具备提取多方面重要信息的潜力。最后结合当前欧美发达国家开发高光谱小卫星的实际,指出今后矿山环境高光谱遥感研究将从矿物及矿物成分识别转向矿物形成时的物理化学性质反演、从短期调查向长期监测、从航空向航天、从单一矿山向成矿区带或大型矿集区转变。     

基于高光谱数据和专家决策法提取红树林群落类型信息

高光谱遥感是进行地表植被观测的强有力工具,研究并验证有效的算法和数据支撑技术,对于合理利用高光谱数据进行地表植被监测与分析至关重要。在光谱特征分析和地面调查的基础上,基于决策树方法和高光谱分析方法的组合,以深圳市福田国家级自然保护区为例,利用高光谱数据进行红树林群落信息提取的实证研究。结果证实了Hymap数据对于红树林群落类型信息提取的数据支撑能力,以及相关方法用于红树林分类研究方面的有效性。     

星载高光谱成像载荷发展及关键技术

星载高光谱遥感技术可通过光谱特征对地物进行大范围快速精细识别,在自然资源勘查、生态环境保护、精细农业、碳排放监测和地表异常即时探测等方面有着广阔的应用前景。自20世纪80年代初期美国NASA研制出第一台机载高光谱成像仪以来,高光谱成像技术的研究发展日益得到重视。与机载高光谱载荷相比,星载高光谱载荷的研制难度大幅增加,但其全球范围快速探测识别的巨大应用价值,成为国际上竞相攻克的科技制高点,也是人类探测地球感知万物的重要手段。我国高分五号卫星的成功发射,使国际上星载高光谱成像技术的水平达到了一个新的高度,在助力碳排放、土壤有机质、土壤重金属污染、水质微量污染和大范围地球深部找矿等应用方面产生诸多突破。本文回顾了星载高光谱载荷技术的发展历程,总结了星载宽谱宽幅高光谱载荷的要点、关键技术及应用情况。结合团队在该领域多年实际开展的工作,凝炼提出了静止轨道高光谱、荧光超光谱和高光谱即时遥感探测几个重要发展方向及其关键技术,为星载高光谱载荷研究工作的重大发展提供一些重点有益的参考。     

基于机载PHI高光谱数据的森林优势树种分类研究

近年来,高光谱遥感在林业方面的应用越来越广泛,尤其在分类方面居多。但机载PHI高光谱数据通常用于农业病虫害监测、海洋悬浮物颗粒监测等,在林业方面的应用较少。以湖北省荆门市东宝区为研究区,以机载PHI高光谱遥感数据为数据源,对森林优势树种进行了分类研究。首先采用独立成分分析法(independent component analysis,ICA)对裁剪后的PHI数据进行降噪,并利用自适应波段选择法(adaptive band selection,ABS)进行降维,再采用归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)区分林地与非林地,最后利用支持向量机法(support vector machine,SVM)进行森林优势树种监督分类。研究结果表明,分类精度可达80.70%,Kappa系数达到0.75;分块处理PHI数据以及采用NDVI区分林地与非林地,对于减弱"同物异谱"和"异物同谱"现象有较好的作用;ABS与SVM相结合的分类方法,较适用于PHI数据在树种识别方面的应用探索,具有重要意义。     

高光谱遥感在植物多样性研究中的应用进展与趋势

人类活动、极端气候、物种入侵等事件导致植物的生物多样性丧失加剧,生物多样性保护迫切需要快速准确地收集陆地植物多样性信息。高光谱遥感的出现,为大空间尺度上的植物多样性研究提供了技术基础,为群落和景观水平的生物多样性相关理论的验证提供了契机。本文简要回顾了近年来高光谱遥感技术的发展及其在植物多样性研究中的应用。重点介绍了两类高光谱遥感反演多样性的手段,即直接反演和间接反演。直接反演手段以光谱变异假说为理论基础,从光谱曲线特征入手直接建立光谱信息与植物多样性的关系;间接反演手段则通过植被指数将光谱信息关联植物多样性,或通过定量反演功能性状计算功能多样性指标,进而实现植物多样性的间接估测。论文进一步结合实例,论述了高光谱遥感技术在大尺度生物多样性相关研究中的应用,如物种入侵监测、物种分布及多样性格局制图、生物多样性与生态系统功能关系研究。最后分析了高光谱遥感技术在生态研究应用中的局限性。随着多源遥感技术的发展日渐成熟,高光谱遥感技术与地面通量监测、激光雷达、计算机可视化等其他技术的协同应用可能是在生物多样性研究领域中一个新的发展方向。     

高光谱遥感在农业中的应用

首先概括作物分类与识别、作物生态物理参数估算、作物长势监测、作物估产4个主要研究内容。分析高光谱遥感技术在农业中的应用现状,提出高光谱技术当前存在的问题。最后展望高光谱技术在农业遥感中的应用前景。