基于高光谱数据提取水体叶绿素a浓度的混合光谱模型

从模型的精度和稳定性方面,与传统的经验模型比较显示,利用原始数据的一阶微分数据进行叶绿素a浓度混合光谱模型反演最佳。最后,以此模型对三种不同年份测量的地面高光谱数据进行了叶绿素a浓度的提取。实验结果表明混合光谱模型可以作为遥感监测水体叶绿素a含量的定量模型。     

长春市南湖水体富营养化评价与分析

对长春市南湖水体富营养化状态进行评价,结果为: 一年中有6 个月湖泊处于中营养状态,有 5 个月处于轻度富营养。在10 月份,湖水的TLI 出现了峰值,高达63. 01。分析南湖水体富营养化状态的影响因素,得出结果为: 在温度与光照、物理化学作用及生物化学作用的共同影响下,春季和秋季水体中TLI 值较高,风险较大,而水体富营养化风险最高点出现在秋季,在藻类浓度最高的7 月份需要强化防治措施,避免秋季发生水华现象。     

太湖水深变化对氮磷浓度和叶绿素a浓度的影响

水深作为重要的湖泊水文因子,对湖泊水动力过程、化学过程和生态过程具有重要的影响。通过对1993-2002年太湖水深水质实测资料的回归分析,建立了太湖7个分区的水深与总氮、总磷、叶绿素a浓度的回归方程。结果表明,叶绿素a浓度对水深变化的响应并不显著。一般情况下,水深变化对营养盐浓度的影响不显著,但在特定的湖区,如梅梁湾,水深变化对营养盐浓度的影响显著。鉴于水深变化可以对太湖局部区域的水环境具有显著的影响,因此存在通过太湖流域水利工程的联合运行,人为调控特定湖区水深,在一定程度上改善水质的可能性。     

基于遗传神经网络的克钦湖叶绿素反演研究

叶绿素a浓度能够在一定程度上反映内陆湖泊水质情况。为实现对克钦湖水体叶绿素a浓度的监测,于2010年8月15日对克钦湖进行了现场光谱测量和同步采样。通过分析叶绿素a浓度和光谱数据之间的关系,建立基于反射比、人工神经网络和遗传神经网络的叶绿素a浓度估测模型。结果表明:利用R700nm/R670nm反射比建立的模型估测精度为R2=0.67;人工神经网络模型的估测精度较高,R2=0.882;将遗传算法引入神经网络之后,模型的估测精度进一步提高,R2达到0.956,将模型预测的结果与克里格内插法相结合对研究区的叶绿素a空间分布情况进行定量估测,发现北湖的叶绿素a浓度明显高于南湖,有由北向南逐渐递减的趋势,这为今后利用高光谱数据对克钦湖叶绿素a浓度大面积遥感反演提供了研究基础。     

基于无人机高光谱棉田土壤含水量反演研究

以兵团农六师共青团农场示范园棉田为研究区域,采集无人机高光谱数据、土壤含水量及棉花叶片光谱数据,分析土壤含水量与叶片光谱特征相关性,构建地面高光谱与无人机高光谱土壤含水量反演模型。基于两种数据源相同采样点光谱曲线特征对比分析结果,对无人机高光谱土壤含水量反演模型进行优化校正,实现地面研究成果与航天/空遥感数据结合,为无人机高光谱遥感技术在精准农业中的应用提供思路和方法。     

高光谱土地退化指数研究

提出了两种针对Hyperion 数据的土地退化指数计算方法:沙化土壤指教(SSI)和土壤退化指教(SDI),并以典型地区的数椐进行验证.结果表明:两种指数均能够真实地反映出地面土地退化信息,计算方便且切实可行,充分显示出了高光谱遥感技术在土地退化监测中的应用潜力.     

高光谱分辨率遥感在地质应用中的关键技术及前景

遥感技术应用于地质中的目的之一是分辨和识别出不同的岩石和矿物等地质体。宽波段遥感只能分辨不同岩石类型，而难以识别含不同成分的岩石和矿物。高光谱分辨率遥感则可通过诊断性光谱特征对岩石或矿物成分及结构进行识别。通过对高光谱分辨率遥感应用于地质中的关键技术进行分析，对未来高光谱分辨率遥感在地质中的应用进行了预测。     

基于实测高光谱数据空间特征的光谱混合模型

为提高高光谱混合像元分解精度, 利用地物多角度二向性反射平台和ASD FieldSpec3 Hi-Res便携式地物波谱仪, 设计等距离/等面积实验, 考虑探测距离远近对混合光谱的影响, 获取不同覆盖条件下叶片与方解石的混合光谱, 找出光谱数据空间特征变化规律, 提出等距离/等面积模型来消除空间位置对混合光谱的影响, 并将模拟混合光谱与实测混合光谱进行对比.通过实测数据分析, 混合反射率分布的权重系数随探测单位面积点与探头距离呈高斯变化规律; 与线性模型和线性改进模型进行光谱混合模拟结果相比, 应用权重系数高斯分布规律以等距离/等面积模型进行混合光谱模拟, 其模拟结果相似度平均增加了1.20%, 均方根误差平均降低了7.78%.等距离/等面积光谱混合模型考虑了光谱空间变化特征, 提高了光谱混合模拟的精度, 为进一步研究高光谱数据混合像元分解提供了新的方法.      

基于Landsat-8数据南海近岸悬浮泥沙与叶绿素a浓度定量反演

为了对南海近岸海域海水悬浮泥沙与叶绿素a进行浓度估算,基于Landsat-8数据确定悬浮泥沙与叶绿素a的敏感波段并构建估算模型。结果表明,Landsat-8数据第一、二、四波段对悬浮泥沙浓度较为敏感,第一、二、三波段对叶绿素a浓度较为敏感,而以上单波段仍不能单独用于准确提取该区悬浮泥沙与叶绿素a,故建立多种形式的统计模型。由第一、二、四波段线性组合形成的悬浮泥沙浓度反演模型的相关系数达到0.904,平均相对误差为10.24%,反演精度为89.76%。由第一、二、三波段线性组合形成的叶绿素a浓度反演模型的相关系数达到0.886,平均相对误差为11.27%,反演精度为88.73%。     

水体叶绿素二维生态动力学模型研究

针对边界曲折复杂的河川型水库,以质量平衡方程为基础,以各生态变量的生态动力过程为核心,并结合水库的二维水动力学模型,建立了曲线坐标系下的水体叶绿素二维生态动力学模型,该模型结合水动力学条件,考虑了富营养化过程中的生物、化学和物理变化,给出了更为详细的富营养化信息,适用于计算区域复杂的水体。结合隔河岩水库的实测数据,用矩阵追赶法给出了模型的数值解,从而得到水库中总氮、总磷和叶绿素a的分布。经验证,模型的计算结果与实测值吻合较好。     

高光谱分辨率遥感在植被监测中的应用综述

高光谱分辨率遥感技术是近20年来人类在对地观测方面所取得的重大技术突破之一,也是当前及未来几十年内的遥感前沿技术。由于其具有光谱分辨率高,数据丰富等独特性能,因而在环境保护、地质找矿、植物生长监测等许多方面有着广泛的应用。高光谱分辨率遥感在植被监测中有两个方面的应用：（1）叶面积指数（LAI）和“红边”光学参数的计算。（2）利用导数光谱技术消除植被环境前景影响。     

新疆玛纳斯湖近50年来的变迁

利用近30年来共8期覆盖新疆玛纳斯湖地区的遥感影像(1972MSS、1976MSS、1989TM、1999ETM、2000CBERS、2001CBERS、2003CBERS和2004CBERS),最新实测的精度达到1 m分辨率的地形等高线数据、野外测量数据,结合20世纪50年代野外实地调查资料等前人研究成果,对玛纳斯湖及周围湖泊演化进行了分析。结果表明:①玛纳斯湖并非迁移湖泊而是古玛纳斯湖群的一部分;玛纳斯湖及周围湖泊自第四纪中期以来一直处于萎缩消亡状态,新构造运动使古玛纳斯湖群萎缩分裂后,残留的各小湖泊在近现代也相继萎缩、消亡;②近50年来湖泊演化可分为两个阶段:湖泊萎缩、干涸的逆向演化阶段(1949-1999/2001)和湖泊恢复的正向演化阶段(1999/2001-至今),人类活动与气候变化的叠加是湖泊演化的主要驱动力。     

基于LightGBM的盐湖锂浓度遥感反演研究 ——以西藏扎布耶盐湖北湖为例

青藏高原盐湖中的锂、硼等矿产资源具有极高的经济价值.锂、硼等矿产资源的含量及其空间分布是盐湖观测的重点,对于盐湖资源的开发利用具有重要的指导意义.利用遥感技术开展盐湖观测可以克服传统观测站观测空间上数据不连续、费时费力等缺点,而机器学习等人工智能算法可以快速高效地挖掘遥感数据信息,因此本文基于Landsat-8遥感影像...     

半干旱区内陆湖泊透明度高光谱估测模型研究——以松嫩平原查干湖为例

通过实测查干湖高光谱数据,建立透明度(Secchi Disk Depth,SDD)单波段估测模型、比值估测模型以及神经网络高光谱估测模型,并以确定性系数R2以及剩余残差RMSE为指标进行了验证.通过对单波段估测模型和比值估测模型进行比较发现,单波段模型估测结果与比值模型相差无几,而水体透明度经对数处理有利于模型精度提高,但是神经网络模型是三者中最优的.查干湖透明度高光谱定量估测模型的建立,有利于今后利用遥感影像,对查干湖水体透明度进行全面估测,对于研究和监测查干湖水体水质状况有重要意义.     

植被覆盖区高光谱蚀变矿物信息提取

在植被覆盖严重地区,基于综合光谱信息模型,开展了高光谱遥感典型蚀变矿物信息提取研究.以河北省承德市大营子地区为例,利用Hyperion数据,在植被覆盖度大于70%的地区,根据蚀变矿物与背景地物波谱特征的差异,提取了该区绿泥石、斜绿泥石、方解石和白云石蚀变矿物分布信息,与已知地质矿产资料及野外检查结果一致.最后依据蚀变矿...     

高光谱遥感定量反演成矿元素含量的研究进展

随着遥感技术的不断发展,高光谱遥感也相应取得了较大的进步,而其应用于找矿方面也越来越广阔。在有土壤覆盖物的多金属矿区,遥感土壤地球化学方法也相应地取得了较大的发展。多金属矿区土壤覆盖物的重金属元素含量测量是判断矿区成矿元素地球化学异常的标志,同时为找矿预测打下基础。使用遥感手段定量化的提取矿区表层覆盖物（土壤）中地球化学信息是找矿预测的必经之路。文章从理论、技术及定量化反演方法三个方面对高光谱遥感应用于土壤地球化学研究取得的新进展进行归纳和总结,并展望遥感土壤地球化学的应用前景。     

航空高光谱遥感在花岗岩型锡矿勘查中的应用研究

通过对喀木斯特及其周围地区锡矿进行勘查和剖析,总结了与其相关性较大的蚀变类型及蚀变矿物组合,利用航空高光谱数据(SASI-TASI)对该地区进行蚀变矿物填图;使用TASI热红外数据,通过SiO_2光谱特征经验公式推演和运用,计算SiO_2含量,进行高SiO_2区(带)提取。结果表明,高硅条带提取精度高,高硅条带主要分为硅化带和酸性岩脉(潜火山岩脉);硅质条带叠合水云母化、云英岩化蚀变带多发育锡矿等多金属矿化,为锡矿的遥感找矿标志。根据这些信息,圈定多个锡矿成矿预测区,部分区段发现了较好的锡矿化。     

铀矿勘查钻孔岩心高光谱编录及三维矿物填图技术研究

综合阐述了钻孔岩心高光谱编录技术研究现状、系统构成及其矿化蚀变高光谱矿物识别与三维矿物填图等技术方法,重点分析了钻孔岩心高光谱编录技术实际应用效果与应用前景.     

青藏高原湖泊变化遥感监测及水量平衡定量估算研究进展

青藏高原湖泊是气候变化的重要指示器,20世纪90年代中期以来,在暖湿化环境下降水增多和冰川冻土加速融化导致的湖泊扩张是青藏高原最为突出的环境变化特征。值得注意的是,湖泊水位变化的空间分布特征和西风带及印度季风带影响区的降水量变化具有高度的空间一致性。严酷的自然环境导致对青藏高原内陆湖泊的实地观测变得难以企及,而遥感技术的发展正好可以克服以上局限,该技术已经成为青藏高原湖泊变化监测的主要研究手段。本文围绕遥感监测技术与方法,综述了青藏高原湖泊面积、水量、冰物候、水体参数以及水量平衡定量估算等方面的研究进展。部分研究以流域为尺度应用多源遥感与水文模型进行水量平衡定量评估,结果表明青藏高原内陆地区的湖泊水量增加的主要贡献因素是降水增多,而冰川融化、冻土消融及其他因素的贡献程度却相对较小。当前,学术界一般认为：大尺度的降水年代际变化是青藏高原湖泊近期变化的主要原因,而冰川冻土加速消融又进一步加速湖泊扩张或抑制了部分湖泊收缩。过去,关于青藏高原湖泊变化的气候响应机制研究大多停留在对降水、蒸发、温度、风速、冰冻圈融化等气候因素的定性描述上;现在,在湖泊水量平衡方面,越来越多的研究开始在定量化方面取得进展;将来,随着更多遥感数据的开放共享,以及更多水文与气象站点的投入使用,将为青藏高原湖泊的水量平衡定量研究提供更好的数据条件。