可变模糊集的土壤含水量高光谱估测模型

针对土壤含水量高光谱定量反演中影响因素的多样性及实测数据划分上的模糊性问题,该文利用可变模糊集理论进行土壤含水量预测。以山东省泰安市的94个棕壤样本为研究对象,对室外光谱数据进行平方根的一阶微分变换;在此基础上,采用单相关分析法提取反演因子,即R669、R762、R1022、R1235、R2060;根据可变模糊集理论建立土壤含水量高光谱可变模糊集估测模型,用平均相对误差以及决定系数进行模型精度评价。实验结果表明,基于平方根的一阶微分变换的可变模糊集模型估测,18个检验样本的平均相对误差为2.761%,模型的决定系数R2=0.972。研究表明,利用可变模糊集进行土壤含水量高光谱估测是有效的,可以为土壤含水量的定量估测提供一种新的建模方法。     

基于RS的淮河流域土壤含水量估算方法

运用MODIS等数据,建立了基于能量平衡与水量平衡的地表土壤含水量遥感反演模型。模型验证结果表明,山东半岛地区实测值与模拟值相关性R2为0.63,沂沭泗流域R2为0.6,淮河地区R2为0.65,适合研究区域不同季节不同分区土壤含水量预测。对将RS用于土壤含水量估算有一定参考价值。     

不同尺度反演土壤重金属铜含量研究

采用实测土壤高光谱遥感数据和多光谱遥感影像数据采用单元回归分析法对土壤重金属铜含量建立反演预测模型。利用单元回归分析法分别建立模型,得出高光谱的最佳预测波段是R_(942),模型决定系数R2=0.634,多光谱最佳预测波段为B2,模型决定系数R2=0.625。通过显著性检验,均达到显著水平。结果表明多光谱遥感影像数据在本研究区内具有预测重金属铜含量的能力。     

基于综合干旱指数的淮河流域土壤含水量反演

为了方便快捷地得到大范围的土壤含水量产品,以MODIS数据为数据源,淮河流域为研究区域,结合表观热惯量模型和植被供水指数模型的适用性特点,根据地表植被覆盖度的不同,建立综合干旱指数(comprehensive drought index,CDI)模型,对土壤含水量进行反演;然后,将反演的CDI结果与地表实测数据进行相关性建模,得到CDI与实测数据间的最佳拟合模型,利用该模型把CDI结果转化为最终的土壤含水量值;最后,通过实测含水量数据来验证反演结果的可靠性和精度。结果表明,反演得到的土壤含水量与实测土壤含水量相关性较高,相关系数R~2均在0.7左右,该方法对于高效地获取大面积土壤含水量信息具有较好的应用价值。     

水稻叶片不同光谱形式反演叶绿素含量的对比分析研究

通过对常优1号和武粳15两个品种水稻叶片的反射率R、lg(1/R)、反射率一阶微分（FD）和反射率归一化（BN）等光谱形式的测量和计算，分析了叶片光谱不同变化形式与叶绿素含量的相关关系，建立了统计方程，并进行了比较与评价，同时，对反演方程的最佳波段选择进行了探讨。结果表明，叶绿素含量与反射率一阶微分光谱方程的相关性最强，而采用lg(1/R)的光谱形式能够提高遥感反演叶绿素含量的效果。经验证，两个水稻品种叶绿素含量的模拟值与实测值的复相关系数R2分别达到0.641和0. 818。     

土壤有机质含量区间值高光谱估测

考虑影响因素的复杂性,提出土壤有机质含量区间值高光谱估测的思想。根据在陕西省横山县采集的84个土壤样本数据,采用14种光谱反射率变换方法及因子互乘变换筛选反演因子,采用模糊识别方法进行土壤有机质含量估测。结果表明,原始光谱反射率(R)及其平方(R2)、平方根(R1/2)、倒数(1/R)、自然对数(ln R)的一阶微分、二阶微分及其互乘变换与有机质含量的相关性明显增强,模型优化系数可调节类别判别的准确度,12个检验样本的准确度为91.67%。这表明提出的土壤有机质含量区间值高光谱估测模型是有效的。     

结合野外与实验室光谱的土壤Pb含量反演

重金属污染日益加剧,重金属在土壤中的聚集不仅破坏了生态平衡,也对人类的健康生活造成了影响,因此快捷、准确地获取土壤中的重金属含量成为土壤污染监制与治理的重要环节。高光谱遥感技术的发展使得快速低成本反演土壤重金属含量成为可能。针对野外光谱受环境因素（土壤粒径、含水量等）的影响,且现有研究中普遍存在样本量不足的问题,提出结合野外光谱与实验室光谱构建土壤铅(Pb)反演机理模型的方法,首先,采用直接矫正（direct standardization,DS）算法对野外光谱进行环境因素校正;其次,通过引入实验室光谱联合建模的方式,提高样本的差异性;最后,提取铁氧化物特征谱段用于建模以增加反演的机理性。利用中国河北雄安一般农作区的70个土壤样本野外光谱数据研究表明,未经DS校正的野外光谱全谱段单独建模,反演精度R2仅为0.220 0,而所提方法的反演精度R2可达0.914 6, 模型具有出色的估算能力,表明在去除环境因素对野外光谱影响基础上,综合利用野外光谱与实验室光谱的铁氧化物特征谱段建模能够显著提高Pb含量的反演精度。     

植被覆盖地表土壤水分遥感反演

以地域特色突出的新疆渭干河-库车河三角洲绿洲为研究区,联合使用雷达数据和光学遥感数据,对干旱区绿洲土壤和植被水分信息进行提取。在同期光学遥感影像数据提取植被归一化差分水分指数基础上,利用"水-云模型"从雷达数据总的后向散射中去除植被影响,建立土壤后向散射系数与土壤含水量的关系,相关系数为HH极化R2=0.5227,HV极化R2=0.3277。结果表明利用C波段HH极化雷达影像数据结合光学影像数据,进行干旱半干旱地区棉花、玉米等农作物种植区地表土壤水分反演时,在中等覆盖条件下去除植被影响有较好的效果。     

全极化SAR图像的山地低矮植被区域土壤含水量估计

山区土壤含水量对山区植被生长监测、滑坡预测等工作具有重要意义,因此针对山地低矮植被区域,提出了全极化SAR图像的土壤含水量估计方法。为解决山地区域SAR图像几何形变和极化旋转问题,根据入射角、坡度、坡向信息定义了可测区域与不可测区域,并对可测区域后向散射系数进行校正。其次以密西根模型为基础,发展了低矮植被的散射模型。在假定植被和土壤特征不变的情况下,基于此散射模型并结合校正数据建立了山区土壤含水量反演方法。结果表明,模型反演的土壤含水量和实验点实测值基本一致,两个实验点反演值分别为14%和15%,实测值为11.45%和15.80%,能够满足一般应用的需求。     

基于高光谱遥感技术的土地质量信息挖掘研究

土地资源的高效管理对土地资源与生态环境监测提出更高的要求,高光谱遥感图像精细的光谱线可提高土地动态监测的精度、广度和深度,在土地资源与土地质量监测中具有广阔的应用前景。本文基于高光谱遥感技术,详细探讨了土地质量指标,主要是土壤有机质土壤水分信息提取的技术流程和关键技术。通过地物光谱分析认为,有机质含量越高的土壤,其光谱发射率越低;重度沙化土地实验室光谱曲线光谱反射率最高,依次排序为中度沙化、轻度沙化和无退化土地;重度水蚀土地光谱反射率较高,但中度水蚀土地与轻度水蚀和无退化土地实验室光谱曲线无明显差异。在光谱分析基础上,利用多元统计分析技术建立了土壤光谱在677、1202、2074和1509nm四个波段的有机质反演模型和在1423、1524、1746nm三个波段的预测土壤含水量的回归模型;并将有机质反演模型应用于宜兴成像光谱遥感数据中,进行宜兴试验区土壤有机质参数成图。最后探讨了反演模型应用推广所存在的问题。