基于高光谱与多光谱植被指数的洪河沼泽植被叶面积指数估算模型对比研究

以洪河国家级自然保护区为研究区,2009年8月中旬,在研究区野外实测沼泽植物冠层的光谱反射率和叶面积指数(LAI),将地面实测的植物高光谱反射率以Landsat-5 TM波段范围为基准进行波谱重采样,以重采样后的光谱反射率计算多光谱植被指数,用几种常见的高光谱和多光谱植被指数建立估算沼泽植被叶面积指数的统计回归模型,对比这些模型的精度,选出最优模型.研究结果表明,用各植被指数建立的估算沼泽植被叶面积指数的回归模型分别为二次函数、对数函数或指数函数;各模型对沼泽植被叶面积指数的反演精度差别较大;在全波段高光谱植被指数中,用全波段归一化植被指数H-FNDVI(R930,R515)构建的估算沼泽植被叶面积指数的模型最佳;在常规高光谱植被指数中,用修正简单比率H-MSR构建的估算沼泽植被叶面积指数的模型最佳;在多光谱植被指数中,用多光谱归一化植被指数M-NDVI构建的估算沼泽植被叶面积指数的模型最佳.对比发现,由多光谱数据提取的植被指数构建的模型对研究区LAI的估算效果不太理想,而从实测高光谱数据提取的窄波段特有植被指数构建的估算沼泽植被叶面积指数模型表现出较明显的优势,表明窄波段植被指数更适合用来监测沼泽植被叶面积指数.     

植被指数方法估算冬小麦冠层叶绿素含量的角度效应研究

叶绿素是表征作物长势状况、光合作用能力及生理状况的重要指标,其含量变化对于分析作物生理生化过程以及指导作物精准管理具有重要意义.该文结合辐射传输模型模拟数据和实测多角度遥感数据研究不同叶倾角株型冬小麦叶绿素含量反演的角度效应,即观测天顶角和太阳天顶角变化对植被指数方法估算冬小麦冠层叶绿素含量精度的影响.结果表明:模拟与实测多角度数据的角度效应影响植被指数与冠层叶绿素含量的相关性,实测多角度数据观测天顶角变化对植被指数与冠层叶绿素含量相关性的影响显著高于太阳天顶角以及平均叶倾角变化特征的影响.其中,实测多角度数据下,红边归一化植被指数(ND705)在后向10°和20°观测天顶角下估算冠层叶绿素含量精度最高(R2=0.71,RMSE=49.95μg/cm2,RRMSE=22％);角度不敏感植被指数(AIVI)垂直观测下估算冠层叶绿素含量精度最高(R2=0.72,RMSE=49.08μg/cm2,RRMSE=21％);观测天顶角小于30°时,红边植被指数估算冠层叶绿素含量精度受角度效应影响较小.     

基于高光谱分析的草地叶绿素含量估算研究进展

叶绿素是草地进行光合作用最重要的色素,与氮素、蛋白质、水分等其他植被生化参数均有着密切关系,是草地光合能力及生理状况的良好指示剂。利用高光谱数据建模分析是实现大面积草地叶绿素含量估算的一种重要手段。本文将基于高光谱分析估算草地叶绿素含量的方法总结为：基于红边位置及光谱指数的经验模型和辐射传输模型两类。经验模型通过建立叶绿素含量与红边位置、光谱指数之间统计关系来估算叶绿素含量,参数简单,实用性较强;但光谱指数构造形式多样且与草地叶绿素含量关系复杂,在一定程度上影响了叶绿素的估算精度。辐射传输模型以叶绿素含量与辐射能量的作用过程作为其理论基础,模型中参数较多且对估算尺度敏感,有待于进一步完善。目前草地叶绿素估算的研究相对薄弱,专门用于估算的模型较少。未来的工作一方面应致力于发展和改进适宜于草地的光谱指数,同时确定合适的辐射传输模型参数以改进模型对草地的监测效果;另一方面,如何由叶片尺度拓展到冠层尺度进而拓展到像元尺度,从而更好地实现大面积草地叶绿素含量估算,是一项既具有重要意义又有挑战性的工作。     

基于Landsat 8 OLI影像的塔里木河下游河岸林叶面积指数反演

叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)是描述植物冠层结构特征的重要参数,也是研究植物冠层表面物质和能量交换必不可少的参数。根据在塔里木河下游河岸林地利用LAI-2250实测的LAI数据,比较Landsat 8 OLI遥感数据提取的几种常规植被指数估算LAI的能力,建立LAI估算模型,并利用实测数据对模拟结果进行精度验证,生成塔里木河下游LAI分布图。结果表明:(1)各植被指数(Vegetation Indexes,VIs)与LAI均具有一定的相关性,对于不同的植被指数,二次多项式回归模型相关性均最高;(2)在不区分植被类型的样本分析中,大气阻抗植被指数(Atmospherically Resistant Vegetation Index,ARVI)与实测LAI具有最高的相关性;(3)分别针对柽柳林和胡杨林样本分析,判定系数R2和反演精度均具有不同程度的提高,对应的最适植被指数分别为归一化植被指数(Normalized Differential Vegetation Index,NDVI)和ARVI;(4)塔里木河下游河岸植被LAI有3个高值区:大西海子水库附近、下游中部和尾闾湖台特玛湖附近。全区LAI值主要分布在0~1.5之间,均值为0.361。该研究结果为遥感提取塔里木河下游河岸林带高空间分辨率的叶面积指数数据提供了数据支持和方法支撑。     

国产高分一号数据估算草地植被覆盖度方法研究——以呼伦贝尔草原露天煤矿区为例

为了探讨与分析国产高分一号(GF-1)数据在北方露天煤矿区草地植被覆盖度估测中的精度及适用性,该文基于GF-1与SPOT6多光谱影像数据,以多个植被指数为自变量,利用像元二分模型、偏最小二乘(PLS)回归、支持向量机(SVM)回归3种模型对区内植被覆盖度进行估算,结合野外同步实地植被样方数据,对比分析不同估算模型的精度及适宜性,并通过蒙特卡洛模拟多尺度交叉建模的误差传播,分析空间分辨率不同对植被覆盖度估测的精度影响。结果表明:GF-1数据基于增强型植被指数的SVM回归模型(R~2=0.8149,RPD=2.336,RMSE=8.694%)与SPOT6数据基于归一化植被指数的SVM回归模型(R~2=0.8755,RPD=2.870,RMSE=7.032%)估算效果较好。不同分辨率数据交叉传递过程中SVM回归模型的精度高于PLS回归模型。因此,基于GF-1数据构建的SVM回归模型可以高精度地估算区域草地植被覆盖度。     

洪河自然保护区乌拉苔草生物量高光谱遥感估算模型

尝试用不同方法构建洪河自然保护区湿地植被乌拉苔草(Carex meyeriana)的高光谱植被指数,建立水上鲜/干生物量高光谱估算模型,并比较了不同模型的反演精度。通过实测不同覆盖度和水深状况下乌拉苔草的冠层高光谱反射率与水上生物量的数据,采用高光谱可见光—近红外波段及其微分光谱波段(350~1 050 nm)逐波段构建FNDVI、FRVI、FDVI、FDNDVI、FDRVI、FDDVI植被指数,分别找出与水上鲜生物量和干生物量具有最佳相关性波段组合的植被指数,建立乌拉苔草水上生物量的最佳估算模型,并对比分析了反射率光谱植被指数(FNDVI、FRVI、FDVI)模型和微分光谱植被指数(FDNDVI、FDRVI、FDDVI)模型的反演精度。结果显示,微分光谱与乌拉苔草水上生物量的相关性比反射率光谱好;微分光谱植被指数与乌拉苔草水上生物量的相关性比反射率光谱植被指数好,尤其以微分光谱植被指数FDRVI与FDNDVI建立的二次函数模型反演乌拉苔草的水上鲜生物量和干生物量的效果最好,精度分别达74.9%、71.4%,其均方根误差分别为0.074 4和0.026 2,通过了p<0.01极显著验证。这表明,采用微分光谱植被指数FDRVI、FDNDVI对乌拉苔草水上鲜生物量和干生物量的估算可以取得较高的预测精度。     

基于高光谱植被指数的叶片净光合速率Pn反演

植物净光合速率是衡量植被生产力、体现植物整体长势的重要指标。该文在分析植被光谱指数VI、光合有效辐射PAR与净光合速率Pn关系的基础上,建立了基于高光谱遥感数据的净光合速率反演模型。采集武汉市4种常见植被叶片共124个样本作为研究对象,在分析比较9种不同光谱指数与SPAD相关性的基础上选择3种相关性较高的植被指数对不同的植被类型进行净光合速率反演模型建立。结果表明:实验中CIrededge、NDVI705和RVI7003种植被指数与SPAD相关性较高,R2值均在0.7以上,最高达到0.88;在建立净光合速率反演模型时,若仅考虑叶片净光合速率(Pn)与植被指数的关系,其相关性较差;而将植被光谱指数、光合有效辐射(PAR)乘积后再与净光合速率(Pn)分析时,发现其相关性显著提高;以上3种植被指数中CIrededge*PAR vs.Pn反演效果最优,但农作物与园林植物净光合速率反演最优模型存在差异。因此,利用高光谱遥感技术可以了解和掌握植物叶片的光合效应,以此评价植物固碳释氧能力以及估测农作物产量是完全可行的。     

水分胁迫下棉花冠层叶片氮素状况的高光谱估测研究

在不同灌水量条件下，对棉花单叶叶绿素含量和单叶全氮含量做相关分析，并采用地物光谱仪。获取北疆棉花冠层关键生育时期的高光谱数据。应用一阶微分光谱，衍生出基于光谱位置变量的分析方法。以红边积分面积(SDr)为白变量，冠层全氮(TN)含量为因变量，做相关分析。结果表明：叶绿素含量与TN含量呈显著的正相关(R=0．8723^**。n=39)，叶绿素含量能有效的估计棉花单叶TN含量；红边积分面积变量与冠层TN含量呈显著的相关性，相关系数是0．7394^**(n=40)，利用构建的相关模型可以较为精确地估测新陆早6号、8号冠层叶片的全氮含量，RMSE分别为0．3859和0．4272。研究认为红边积分面积变量具有预测棉花冠层全氮含量的应用潜力。     

塔里木河中游绿洲盐漠带典型盐生植物光谱指数分析

盐生植物对于维持干旱区绿洲生态系统平衡起着核心作用。该文以渭干河-库车河三角洲绿洲盐漠带典型盐生植物为研究对象,利用Field Spec Pro FR便携式地物波谱仪,对2010年10月盐生植物的野外光谱数据进行采集并取相应土样。首先,采用光谱学分析方法分析光谱特征变化,并对土壤理化特性(含盐量、TDS、电导率、pH值)进行室内测定分析,获得盐生植物光谱特征数据和土壤理化特性数据。其次,利用实测光谱数据对盐生植物高光谱植被指数NDVI705、VOG1、ARI1和CRI1进行反演,用高光谱影像和TM影像分别对VOG1和NDVI705进行反演,并与土壤理化特性进行相关性分析。研究表明:高光谱植被指数NDVI705、VOG1、ARI1与土壤理化特性之间相关性均较低(0.266R0.449),但CRI1与含盐量、TDS的相关性较高(R=0.668);用高光谱影像反演的VOG1与电导率的相关性较高(R=0.536),用TM影像反演的NDVI705与TDS相关性较高(R=0.695)。通过精度验证,发现高光谱反演数据(VOG1)比TM反演数据(NDVI705)精确,说明遥感数据空间分辨率的不同影响了反演植被光谱指数的精度。该研究不仅可为干旱地区盐生植物的遥感识别奠定基础,而且对维持绿洲生态系统稳定提供一定的科学依据。     

适用于洪河湿地5种植物分类的高光谱植被指数筛选

为了研究适用于湿地植物分类的高光谱植被指数及其分类效果,以三江平原洪河国家级自然保护区为研究区,使用HR-1024光谱仪,获取了研究区内毛薹草(Carex lasiocarpa)、小叶章(Calamagrostis angustifolia)、乌拉草(Carex meyeriana)、漂筏薹草(Carex pseudocuraica)和大豆(Glycine max)5种植物的冠层光谱数据,对获取的高光谱数据进行去水汽、平滑处理,以消除环境背景的影响;总结了前人文献中使用的38种高光谱植被指数,研究这些高光谱植被指数对研究区内典型植物分类的的适用性;然后,采用方差分析方法,从所有高光谱植被指数中筛选出区分频率较高的25种指数;最后,采用Fisher线性判别分析法,进行植物类型的识别,并对分类结果进行精度评价与分析。研究结果表明,利用高光谱植被指数进行湿地植物分类的精度总体为85%,高光谱植被指数可以作为植物分类的依据。