基于减小叶片水分影响的湿地芦苇氮浓度高光谱反演研究

以盘锦双台河口湿地国家级自然保护区作为研究区,采用基于bootstrap的偏最小二乘回归模型（PLSR）,分别构建不同光谱变换技术（包括光谱水分影响减小技术WR、包络线去除CR、光谱一阶微分FD、光谱倒数的对数LR）和原光谱数据（R）的芦苇叶片氮浓度预测模型。使用变量投影重要性指标VIP,计算了各光谱波段在估算芦苇叶片氮浓度时的重要性。研究结果表明,WR光谱变换技术的芦苇叶片氮浓度估算精度最高（R²=0.87,均方根误差=0.57）,该方法可以有效减小叶片水分的影响,增强鲜叶片光谱中细微的氮吸收特征。     

基于改进植被指数土壤水分遥感反演

以渭-库绿洲为例,基于Landsat8 OLI遥感数据,考虑到短波红外特征与土壤水分有很好的关联,将短波红外波段引入可见光-近红外波段构成的传统植被指数中,旨在建立新的植被指数监测土壤水分。基于改进前后共8种植被指数,通过灰色关联分析（GRA）筛选出3种高关联度植被指数,再用偏最小二乘回归（PLSR）进行建模,然后用该模型对研究区土壤水分反演,并对其空间分布格局进一步分析。结果显示：（1）在传统植被指数的基础上引入信息量较大的短波红外,可大幅度降低植被指数间的VIF,消除其多重共线性。（2）通过GRA分析可知,改进后的植被指数与土壤水分之间的关联度均要高于传统植被指数。（3）通过GRA分析筛选出3种高关联度植被指数建立得到精度较高,稳定性较好的PLSR模型,并反演研究区土壤水分分布状况,土壤水分总体上至西向东,由北到南降低,然而土壤水分最小值主要分布在绿洲—荒漠交错带,使得交错带成为“生态裂谷”。研究表明：将短波红外波段引入到可见光-近红外植被指数中,建立的新植被指数可获得较好的土壤水分空间分布反演结果。     

基于无人机高光谱遥感的淇澳岛红树林冠层叶片功能性状反演

以珠海淇澳岛红树林为研究对象,基于无人机高光谱数据,采用偏最小二乘回归方法和归一化植被指数相结合(PLSR+NDVI)以及偏最小二乘回归方法与连续小波变换(PLSR+CWT)相结合的2种无人机高光谱数据处理方法,反演了研究区内红树林的10种冠层叶片功能性状。结果表明,PLSR+NDVI的方法更适用于红树林冠层叶片比叶重LMA、单位质量磷含量P_mass和单位面积氮含量N_area的反演,PLSR+CWT的方法更适用于氮磷比N/P、叶绿素含量C_ab和类胡萝卜素含量C_xc的反演,2种方法用于反演单位质量氮含量N_mass、单位质量钾含量K_mass、单位面积磷含量P_area和单位面积钾含量K_area的结果均不理想(R²<0.3)。采用所建立的较优方法对研究区红树林冠层叶片的LMA、P_mass、N_area、N/P、C_ab和C_...     

基于高光谱数据的小麦叶绿素含量反演

近年来,遥感高光谱技术为获取农作物的某些生理化参数提供了丰富的数据来源。该文使用北京小汤山地区实验获取的小麦高光谱数据,应用偏最小二乘回归方法,建立了冬小麦冠层波谱与叶绿素含量的回归反演计算模型。研究结果显示:模型在350～1060nm波段具有较高的反演精度。本研究为应用高光谱数据反演冬小麦叶绿素含量提供了有效途径。     

基于模糊集分析的土壤质量指标高光谱反演

通过对横山县84个土样350~2 500 nm波段的光谱曲线分析,进行土壤质量12项指标的光谱反演。为获得有效光谱反演指标,利用单相关分析方法计算土壤质量指标与光谱反射率的相关系数并绘制相关系数曲线,根据极大相关性选择最佳波段作为光谱反演指标;剔除异常样本后,利用模糊识别理论建立土壤质量指标反演模型,通过优化得到模型的最佳参数。土壤质量12项指标光谱反演模型的平均检验误差均小于15%,说明模型的精度较高。     

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.     

基于高光谱的河套灌区农田表层土壤质地反演研究

以河套灌区解放闸灌域农田表层0～10 cm土壤为研究对象,研究风干土样的不同粒级含量与光谱特性关系,遴选出反映土壤粘粒、粉粒、砂粒含量各自敏感的光谱波段,分别建立土壤粘粒、粉粒、砂粒含量与敏感波段的一元线性回归模型和BP神经网络模型,模型验证结果表明:土壤粘粒、粉粒、砂粒含量的一元回归模型与BP神经网络模型精度基本一致,且都在85％以上.该研究结果可为应用高光谱遥感图像大范围识别河套灌区的土壤质地提供理论依据.     

基于高光谱数据的天山北坡积雪孔隙率反演研究

以新疆天山北坡中段典型流域季节性积雪为研究对象,基于高光谱遥感监测技术,分析了融雪期积雪孔隙率与光谱反射率的相关性。采用偏最小二乘法(PLS)对相关性较高的波段进行压缩,并提取贡献率最高的前四个主成分,以此用来确定神经网络的隐含节点数、输入层、输出层的初始权值,建立PLS-BP模型进行积雪孔隙率反演研究。结果表明:当隐含节点数为3,模型的线性确定相关系数(R²)较高为0.9159,RMSE为0.04,相对误差为0.23。与传统偏最小二乘回归(PLSR)、主成分回归(PCA)建模方法相比,精度较高,所建定量模型可用于高光谱遥感反演积雪孔隙率。     

基于小波分析的土壤速效K含量高光谱反演

选取新疆奇台县的134个土壤样本,利用土壤反射率对数的一阶导数光谱分别对4 种小波函数进行多层离散分解,采用PLSR方法分别建立了土壤速效钾含量的反演模型,并对其精度值进行检验。结果表明：小波分解获得的各层低频系数以1～3层较高,而其余各层则较低。所有函数分解的6层中,均以第2层低频系数建模的精度最高,随着分解层数（>2层）的增加,其精度值和显著性明显降低。相同尺度下,采用4种小波函数的低频系数构建的反演模型的精度差异较小,而Bior1.3为最优函数;基于Bior 1.3分解的ca2低频系数建模的R²达0.964,RMSE仅为8.19 mg·kg^-1,且为极显著水平,为最佳反演模型,经样本检验后发现,此模型可用以快速、准确估算土壤高光谱速效钾含量。     

基于高光谱数据的戈壁地表砾石粒径反演研究

戈壁地表砾石粒径组成特征反映戈壁形成过程信息,且在很大程度上决定戈壁改造利用的难易,是开展戈壁研究的基础和前提。结合高光谱数据的微分变换,遴选出砾石粒径的敏感波段与反演方程,进行戈壁地表砾石粒径反演研究。结果表明：微分变换后的砾石光谱反射率与粒径有较好相关性,相关性最好的波段为908nm、983nm和985nm。其中,对数倒数微分变换之后的反射率与粒径成正相关（R² =0.61）,而一阶微分、平方根微分、对数微分3种变换形式之后的反射率与粒径呈负相关,相关系数分别为-0.633、-0.646、-0.649。将一阶微分变换后的光谱数据与粒径进行回归分析,发现一元三次回归模型具有较好的拟合精度,其中对数微分在回归分析中表现最好（R² =0.851）,经过验证得出对数微分预测精度（75.27%）高于其他4种微分形式的精度,表明砾石光谱的对数微分变换之后的908nm波段可应用于戈壁地表砾石粒径的反演。     

翅碱蓬高光谱植被指数对土壤化学性质的响应

植被覆盖区土壤化学性质遥感监测一直是一个难点,往往只能通过生物地球化学的方法,利用上覆植被信息间接地反映。该研究通过野外采样分析的17个翅碱蓬(Suaeda salsa)光谱数据和其下土壤样品的理化分析配对数据,探讨土壤化学性质与翅碱蓬高光谱植被指数间的关系。结果表明:上覆翅碱蓬高光谱植被指数与土壤有机质、全氮、速效钾之间均无显著相关,高光谱植被指数(NDNI)可用于初步反映土壤全磷的含量变化,NDVI705可用于初步反映土壤pH值的变化,而高光谱植被指数(MSI)可以很好地反映土壤盐分含量的变化。在此基础上,建立了土壤全盐量与19个高光谱植被指数的偏最小二乘回归模型,这为翅碱蓬覆盖区域土壤盐渍化遥感监测提供了一种方法。     

基于冠层反射和植被指数的华东地区叶面指数反演

1 IntroductionLeaf A rea Index (LA I), defined as half the all-sided leaf or needle surface per unit groundsurface (Chen and Black,1992),is an im portantparam eter to quantify leaf density and m onitorvegetation change.A tthe sam e tim e,LA I is also an i…     

基于偏最小二乘法的土壤汞含量高光谱反演

采集新疆准东煤田典型土壤样品44个,在实验室测定风干后的土样汞含量和光谱反射率,经预处理后分析两者的相关性,运用偏最小二乘法(PLSR)建立土壤汞含量高光谱估算模型,由均方根误差RMSE和决定系数R2检验模型的预测能力和稳定性,并比较不同预处理方法的适用性。结果表明:反射率一阶微分光谱是估算土壤汞含量较好的指标,估算R2为0.77、RMSE为0.032。通过各种光谱预处理方法可提高土壤汞含量的估算精度,为研究区生态环境的恢复和评价提供依据。     

基于高光谱遥感的新疆北疆地区土壤砂粒含量反演研究

 土壤砂粒含量是表征土壤质量的重要指标,探索建立基于高光谱遥感的区域土壤砂粒含量反演方法对区域土壤质量监测具有重要意义。通过野外采集的高光谱数据与MODIS影像相结合,遴选出土壤砂粒含量的敏感波段与反演方程,进行干旱区裸地土壤砂粒含量遥感反演研究。结果表明：430 nm为土壤砂粒含量的敏感波段,原始光谱经变换后的数值与土壤砂粒含量的相关系数在430 nm处达到最大值0.76;基于MODIS第3波段中心波长460 nm处的土壤原始光谱的反演精度最高,达到89.30%,与实际情况吻合较好,表明MODIS第3波段可以应用于干旱区裸地土壤砂粒含量的遥感反演。     

基于经验线性法的Hyperion高光谱图像地表反射率反演研究

基于经验线性大气校正法,分别选择水体和水泥堤坝作为暗、亮目标,对目前唯一在轨运行的高光谱图像Hyperion进行大气校正。与表观反射率的比较说明大气作用与地物实际反射率大小有关;与实测光谱进行对比研究,表明经验线性法所得结果在近红外和短波红外区域精度较高,绝对误差小于10％,最小值为2．6％,而在可见光波段精度较低,绝对误差在10％～13％。在实际应用中,该方法的关键是合理选择校正目标场。     

基于地表温度-植被指数特征空间的区域土壤水分反演

针对目前西北地区广泛存在的农业干旱问题,选取了新疆塔里木盆地北缘渭干河-库车河三角洲绿洲为研究区,选择云量较少的两幅TM影像,建立地表温度-植被指数特征空间。首先利用线性方程拟合了特征空间的上下边界,比较利用归一化植被指数(NDVI)建立的地表温度-植被指数特征空间Ts/NDVI和利用改进型土壤调整植被指数(MSAVI)构建的地表温度-植被指数特征空间Ts/MSAVI形状的差异,并计算得到两种温度植被干旱指数(Temperature vegetation dryness index-TVDI,分别为TVDIN和MTVDI)。对TVDI与同期野外不同深度的实测土壤重量含水量数据进行回归分析,建立TVDI估测土壤水分的经验模型并对模型进行验证。研究结果表明,TVDIN和MTVDI均能够反演表层土壤水分,其中MTVDI与土壤水分相关性比TVDIN与土壤水分相关性要高,MTVDI能够更好地反映区域土壤水分状况,是一种更有效的土壤水分监测方法,对农业干旱监测具有一定的科学依据。     

海岸带浅海水深高光谱遥感反演方法研究

近红外波段(760~900 nm)反射率对水深最为敏感,通过波段比值方法可以提高与水深的相关性,而711nm处反射率一阶微分值与水深的相关系数高达-0.87。对于近岸混浊度高的样本,单波段和比值模型反演效果不好,平均相对误差均高于30%;而光谱微分模型的精度较好,平均相对误差为17%。研究结果证明:水体反射率的一阶微分可以有效地削弱水质变化给水深反演带来的误差。     

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。     

基于偏最小二乘法的玉米FPAR高光谱反演模型研究

以ASD FR便携式光谱仪与LI-191SA光量子仪对吉林中西部的玉米田进行多次观测,采集到123组有效数据,基于偏最小二乘法(PLS)对玉米FPAR进行高光谱反演.对可见光与近红外光谱(400～1500 nm)进行分析并建立反演模型,对FPAR预测效果进行验证,验证模型的R2为0.785,RMSE为0.117;同时进行了玉米FPAR与光谱反射率、反射率一阶导数之间的关系分析及植被指数与玉米FPAR之间的回归分析.研究结果表明,PLS方法建立的模型可有效地从玉米高光谱反射率数据反演出FPAR含量,反演结果精度较植被指数高.     

基于高光谱影像数据的戈壁表面砾石粒径定量反演潜力评估

在新疆哈密境内的噶顺戈壁选取样地,采集不同粒径砾石的光谱数据,分析光谱吸收特征,并利用光谱混合分析技术,以地物光谱为端元从EO-1 Hyperion 高光谱影像中提取了不同粒径的丰度图,分析戈壁表面砾石与高光谱影像的相关关系。结果表明:获取的地物光谱特征显示出粒径的差异对光谱具有明显的影响。所有光谱都展现出在2 250 nm处具有Al–OH 的吸收特性,而且粒径d=41 cm的吸收特性比其他粒径都更显著。而与更小粒径相比,粒径d=53 cm和d=83 cm在480 nm和920 nm处具有较弱的Fe³⁺ 吸收特性。粒径d=0.8 cm(R²=0.637)、d=3.4 cm(R²=0.687)、d=16.3 cm(R² =0.644)及d=41 cm(R²=0.622) 与相应的丰度影像具有显著相关性,而粒径d=53 cm(R²=0.181)和d=83 cm(R²=0.167)与相应的丰度影像相关性不显著。EO-1高光谱影像适用于对戈壁区砾石分布特征的确定,在进一步的研究中将高分辨率影像与高光谱影像相结合,可以提高判别精度。