Limitation of Color Samples for Spectral Estimation from Sensor Responses in Fine Art Painting

A new technique is proposed to improve the way of selecting samples used to estimate spectral reflectance from sensor responses in multi-band images. This technique limits the samples of reflectance spectra based on the spectral reflectance estimated by the conventional estimation method, and estimates it again using the limited samples. Vector angle and distance among reflectance spectra as the criteria for the limitation can be applied to improve the estimation of reflectance spectra.     

局部k最近邻加权线性回归的光谱反射率重建

现实中很多场景都需要精确的颜色表示,如纺织、印刷、艺术品扫描存档、在线商品展示等。光谱反射率是决定物体颜色的本质属性,如果知道了光谱反射率,就可以重现物体在任何光照和观测条件下的颜色。采用专业仪器测量光谱反射率有成本高、分辨率低、测量时间慢等问题。随着数码成像设备的普及,基于相机RGB响应值的光谱反射率重建算法具有重要现实意义。光谱反射率重建的目的是建立低维RGB响应值到高维光谱反射率向量的映射关系,回归方法在这一领域已取得广泛应用。由于光谱反射率向量所处的空间是嵌在高维欧氏空间中的一个低维子流形,在训练样本有限的条件下,传统的全局回归方法不能有效地学习该流形结构,往往导致过拟合,使得学习出来的模型泛化能力较差。局部线性回归方法虽然可以改善全局回归过拟合的问题,但是局部学习方法易受例外点的影响,导致拟合不足。针对这一问题,提出一种基于局部加权线性回归的光谱反射率重建方法,这种方法在一个k最近邻范围约束内,给每个局部训练样本赋予不同的权重,从而有所侧重地利用局部训练样本来估计光谱反射率。实验结果表明,基于局部k最近邻加权线性回归的方法能更有效地利用局部信息,缓解过拟合和拟合不足,更准确地重建光谱反射率。     

基于模糊识别的苹果花期冠层钾素含量高光谱估测

依据2008年和2009年2年在栖霞试验区利用地物光谱仪ASD FieldSpec3测定的苹果花期冠层高光谱和实验室内测定的钾素含量数据,以冠层高光谱反射率及其11变换形式与钾素含量分别进行相关分析,以相关系数最大者为自变量,采用模糊识别算法,建立钾素含量估测模型;以2008年的检验样本对模型进行检验,并利用2009的独立试验数据对模型进行验证。结果表明,原始光谱反射率(R)及其倒数(1/R)、对数(lgR)、平方根(R1/2)与钾素含量的相关性较差,但它们的一阶微分和二阶微分与钾素含量之间的相关性明显增强;建立的钾素含量估测模型=11.344 5h+1.309 7的相关系数r为0.985 1,总均方根差RMSE为0.355 7,F统计量为3 085.6;24个检验样本实测值与估测值的平均相对误差为9.8%,估测精度为90.2%;2009年试验验证精度达到了83.3%。表明模型用于苹果花期冠层钾素含量的估测具有较高的稳定性,模型精度能满足生产上对苹果钾素含量估测的要求。     

彩色扫描仪的光谱反射率估计方法

为从扫描仪获取精确的、设备无关的颜色描述,必须对扫描仪进行颜色表征(Characterization)。考虑到实际扫描仪的成像过程往往偏离线性反射模型,并且训练样本在颜色空间中的不同分布对颜色估计的精度有较大影响,提出了一种基于有限样本加权训练的彩色扫描仪光谱表征方法,从而可以从低维的RGB颜色值计算得到精确的光谱反射率。 实验结果表明,该方法在色度及反射率精度方面均明显优于先前的方法。     

不同粒径沙地表面双向反射特性研究

由于自然环境遭到人为因素的破坏,我国沙地面积正在逐步扩大,确定沙地的性质与面积已经成为改善环境的重要的指示性信息.遥感技术以其特有的优势可以为沙地监测提供科学有效的信息.本文以不同粒径沙地表面为研究对象,测量其双向反射信息,分析粒径大小对沙地表面反射特性的影响;基于现有的模型对不同粒径大小沙地表面的反射信息进行计算,与实测信息进行对比.研究结果表明,粒径大小对沙地表面反射的反射分布特性有明显的影响;通过对比测量的反射信息与模型计算的反射信息发现,利用双向反射模型可以准确地计算出不同粒径沙地表面的反射信息.本研究不仅确定了粒径大小对反射信息的影响,也为遥感技术估算沙地表面粒径大小以及研究地表固有光学特性提供参考.     

Measuring Light Field of Light Source with High Directional Resolution Using Mirrored Ball and Pinhole Camera

This paper presents a method of measuring a light field of a light source with high directional resolution using a mirrored ball and a pinhole camera. The light field describes a spatial and directional distribution of radiances from the light source. The directional distribution is expanded by a reflection on the mirrored ball, and the radiances are measured by a charge-coupled device (CCD) camera with a pinhole lens. The light source is laterally moved by a robot arm to measure the directionally expanded light field, and each pixel on a CCD can obtain the radiances from the light source through the pinhole lens with high directional resolution. The light field is estimated from the pixel value and the position of each pixel using a ray tracing technique. The light field of a krypton lamp was experimentally measured by the proposed method, and the accuracy of the measurement was evaluated against the irradiances measured by a spectro-radiometer at sample points.     

基于反射光谱的温室黄瓜叶片磷素含量分析与预测

以温室栽培黄瓜作物为对象,分析了叶片反射光谱与叶片磷素含量之间的相关关系,并建立了预测模型。首先利用便携式光谱辐射仪测量了自然光照条件下温室黄瓜叶片的光谱反射率,并计算了反射率光谱的一次微分光谱。相关分析表明反射率光谱与叶片含P量之间具有一定的相关性,但线性相关不显著。利用微分光谱可以部分消除系统误差、背景噪声等的影响,明显提高了相关系数,但预测模型精度仍然达不到实用程度。在理论分析的基础上,选取978,920,737和458 nm等4个波长作为特征波长,分别利用人工神经网络和支持向量机建立了黄瓜叶片P素含量对应于微分光谱特性的非线性预测模型,结果表明两种算法都获得了较好的预测效果,支持向量机模型的预测能力(R_v=0.754)优于人工神经网络模型(R_v=0.712)。     

基于无人机高光谱遥感的冬小麦全氮含量反演

氮素是作物生长发育必需的营养元素之一,作物的全氮含量是表征其氮素状况的主要指标。田块尺度的冬小麦全氮含量空间分布监测可以辅助其精准定量追肥,减少环境污染。无人机高光谱遥感具有分辨率高、时效性高、成本低等优势,可为作物长势信息反演提供重要数据源。XGBoost（extreme gradient boosting）作为一种新兴集成学习算法,运行效率高,泛化能力强,可以有效的应用于构建冬小麦全氮含量遥感反演模型,预测田块尺度冬小麦全氮含量空间分布。以农业部蒙城砂姜黑土生态环境站内拔节期冬小麦为研究对象,开展以下工作: （1）以低空无人机搭载高光谱成像仪获取冬小麦拔节期冠层成像光谱影像,结合地面采样数据,获取126个样点全氮含量数据;（2）分析拔节期冬小麦冠层光谱特征,并根据Person相关系数分析176个波段的光谱反射率与全氮含量之间的相关性;（3）构建基于XGBoost算法的不同土壤肥力条件下拔节期冬小麦全氮含量无人机高光谱反演模型。结果表明: （1）176个波段（400~1 000 nm）的光谱反射率与冬小麦全氮含量之间具有较强的相关性,除了735.5 nm外其他波段光谱反射率与全氮含量之间的相关系数均大于0.5;（2）基于XGBoost算法构建的拔节期冬小麦全氮含量无人机高光谱遥感反演模型具有较高的反演精度（R2=0.76,RMSE=2.68）;（3）基于XGBoost算法的冬小麦全氮含量反演模型可以获取不同土壤肥力条件下田块尺度的全氮含量空间分布图,总体上呈现较为显著的空间差异。该研究可为冬小麦精准定量追肥提供一定的科学依据,也为发展无人机高光谱遥感的精准农业应用提供了参考。     

Illuminant Invariant Recovery of Surface Reflectances and Estimation of Colorimetric Values from Image Signals

Computer simulation based on the finite-dimensional linear model for computational color constancy model has been carried out to estimate colorimetric values using image signals. We estimated the colorimetric values placing a reference object with known spectral reflectance in a scene under an unknown illuminant. It was found that prior knowledge of illuminants and surfaces of objects in a scene is not required for the estimation: any set of basis vectors to express the illuminants and any set of eigen vectors obtained by principal component analysis on data set of a color chart to represent the surfaces of different objects can be applied to the estimation.     

Estimation of surface snow properties using combined millimeter-wave backscatter and near-infrared reflectance measurements

Knowledge of surficial snow properties such as grain size, surface roughness, and free-water content provides clues to the metamorphic state of snow on the ground, which in turn yields information on weathering processes and climatic activity. Remote sensing techniques using combined concurrent measurements of near-infrared passive reflectance and millimeter-wave radar backscatter show promise in estimating the above snow parameters. Near-infrared reflectance is strongly dependent on snow grain size and free-water content, while millimeter-wave backscatter is primarily dependent on free-water content and, to some extent, on the surface roughness. A neural-network based inversion algorithm has been developed that optimally combines near-infrared and millimeter-wave measurements for accurate estimation of the relevant snow properties. The algorithm uses reflectances at wavelengths of 1160 nm, 1260 nm and 1360 nm, as well as co-polarized and cross-polarized backscatter at a frequency of 95 GHz. The inversion algorithm has been tested using simulated data, and is seen to perform well under noise-free conditions. Under noise-added conditions, a signal-to-noise ratio of 32 dB or greater ensures acceptable errors in snow parameter estimation.     

基于高光谱特征与人工神经网络模型对土壤含水量估算

土壤含水量(θ)是影响作物生长和作物产量的主要因素之一。旨在评估基于光谱特征参数的各种回归模型估算土壤含水量的精度,并比较人工神经网络(BP-ANN)和光谱特征参数模型的性能。2014年在室内获取砂土和壤土的土壤含水量和光谱反射率数据。结果表明：(1)当砂土容重为1.40 g·cm-3时,900～970 nm最大反射率和900～970 nm反射率总和估算θ达到极显著水平(R2超过0.90);容重为1.50 g·cm-3时,用蓝边最大反射率和900～970 nm反射率总和估算θ相关性最好(超过0.70);容重为1.60 g·cm-3时,780～970 nm反射率总和与560～760 nm归一化吸收深度的R2均超过0.90,达到极显著水平;容重为1.70 g·cm-3时,900～970 nm最大反射率和900～970 nm反射率总和的R2为0.88,呈极显著水平。(2)当土壤类型为壤土时,用900～970 nm最大反射率和900～970 nm反射率总和估算θ相关性最好。(3)蓝边反射率总和(R2=0.26和RMSE=0.09 m3·m-3)和780～970 nm吸收深度(R2=0.32和RMSE=0.10 m3·m-3)估算砂土的含水量相关性最好。在估算壤土的含水量时,900～970 nm最大反射率(R2=0.92和RMSE=0.05 m3·m-3)与900～970 nm反射率总和估算模型的精度最高(R2=0. 92和RMSE=0.04 m3·m-3)。(4)用人工神经网络模型能够更好地估算两种土壤的含水量(R2=0.87和RMSE=0.05 m3·m-3)。因此,人工神经网络模型对θ估算具有巨大的潜力。     

苹果盛果期冠层高光谱与其组分特征的定量模型研究

从分析苹果树盛果期冠层高光谱入手,结合同一时间的数码照片,在Erdas,ViewSpec Pro,DPS和LIBSVM等软件的支持下,采用相关分析、线性回归、逐步回归、基于BP人工神经网络分析、支持向量机回归方法,探析高光谱反射率及其转换数据与冠层组分指数间的关系。结果表明,冠层反射率受地表反光膜的影响显著;原始反射率与果叶比的相关性最好,611~680 nm为反映两者关系的特征波段;在特征波段内,依据原始反射率和果叶比所建立的4种模型都可满足预测需要,但基于BP人工神经网络模型和支持向量机回归模型整体上优于一元线性回归模型和多元线性回归模型,尤以支持向量机回归模型精度最高。研究结果可为后续的苹果遥感估产工作提供理论支持。     

一种离散点插值算法用于重建光谱反射率

提出了一种用离散点插值算法来重建光谱反射率的方法。首先建立数字相机响应值与典型反射样品表面光谱反射率之间的查找表,然后进行Delaullay分区、提取和插值,最后通过数字相机的输出数据来准确地重建物体表面的光谱反射率。实验结果表明,该方法能够重建典型反射样品的光谱反射率,能够实时获取被摄场景的多光谱图像,易于硬件的实现。     

基于五种大气校正的多时相森林碳储量遥感反演研究

大气校正已广泛应用于区域生态植被的动态监测,但是不同校正方法和模型对遥感影像光谱和森林碳储量估算结果的影响不得而知,同时这种差异在多时相遥感监测与应用时经常被忽略。以多期Landsat影像为数据源,借助植被指数MNDVI和野外实地调查的马尾松林样方数据,进行马尾松林碳储量反演。然后采用几种常用的大气校正算法：6S,FLAASH(fast line-sight atmospheric),IACM(illumination and atmospheric)和QUAC(quick atmospheric correction),并结合地面同步实测的光谱数据,以评估其对马尾松冠层光谱曲线、植被指数以及林分碳储量估算的影响;同时从遥感动态监测角度出发,分析了相对大气校正(pseudo-invariant feature, PIF)对多时相影像植被指数与碳储量反演结果的校正效果。结果表明,经大气校正后的影像波段反射率与实测光谱结果较为接近,其中近红外和短波红外波段光谱反射率明显上升,同时可见光波段减弱,NDVI(normalized difference vegetation index)增加明显。不同大气校正模型对研究区马尾松林碳储量的遥感反演结果影响较大,其中IACM与6S模型分别具有较高的精度和较低的误差。此外,经过PIF校正后不同时相影像的NDVI相对偏差降低了85.16%,同时马尾松林碳储量反演模型精度得到明显提升,表明辐射归一化处理对于多时相遥感影像的应用十分必要。研究发现ICAM与PIF的大气校正模型组合可较好纠正大气效应,适用于多时相遥感数据的森林碳储量反演与监测研究。     

病害胁迫下棉花叶片色素含量高光谱遥感估测研究

通过小区和大田同步调查棉花黄萎病,在不同生育期测定病叶光谱及其色素含量。将病叶光谱反射率、一阶微分及相应的特征参数与色素含量进行相关分析,建立病叶色素含量估测模型并检验。结果表明：病叶叶绿素a,b及a+b含量可见光反射率、与一阶微分光谱在蓝边、黄边和红边处与除红边振幅(Dr)外的其他光谱特征参数间均达极显著相关。转换叶绿素吸收反射指数(TCARI)和新建归一化植被指数(NDVI[702, 758])对叶绿素a, b及a+b含量的估测精度最高,相对误差均小于1.3%。考虑到NDVI[702, 758]建立的模型更实用,可做为病叶叶绿素a, b和a+b含量的最佳估测模型。研究结果对高光谱信息定量估测病害棉叶色素含量,对利用高光谱监测棉花长势及病害影响评价均具有较高的实用价值。     

基于光谱角度匹配方法提取黑土边界

在RS与GIS环境下,用土地利用、土壤图等获取遥感监督分类的感兴趣区,基于MODIS反射率产品、运用光谱角度匹配等方法进行黑土边界提取研究。结果表明：基于MODIS反射率数据的土壤遥感分类方法,可以提取黑龙江省黑土边界,光谱角度匹配方法分类结果最好,黑龙江省黑土带北部分类精度高于南部;由于植被覆盖、光谱特征相似等原因,其他土壤分类结果相对较差;由于东北地区裸土时间相对较长,MODIS的高时间分辨率特性有利于提高土壤遥感分类精度;在GIS的支持下,充分利用辅助信息选择遥感分类的感兴趣区, 可以提高土壤遥感分类精度;引入地形、气候等信息,分类精度得到显著提高、提取的黑土边界信息更准确。     

基于支持向量机的水稻叶面积指数高光谱估算模型研究

为了研究支持向量机(SVM)对于作物农学参数高光谱估算的能力,通过大田小区试验,测定了2个品种、3个供氮水平处理的水稻在不同生长期的冠层高光谱反射率(350～2 500 nm)。依据Ladsat-5的TM传感器波段宽度,将高光谱反射率转换为10种不同的植被指数。利用所有样本的植被指数和水稻叶面积指数(LAI),通过不同统计模型的模拟分析,依据模型的R2选取了三种相关性较高的统计关系(包括NDVI_green的指数关系、TCARI/OSAVI的乘幂关系和RVI₂的乘幂关系)。对这三种关系,通过具有不同核函数的SVM模型和相应统计模型对LAI进行估算。结果表明：所有的SVM模型都具有较低的均方根误差值,估算精度都高于相应的统计模型;基于TCARI/OSAVI的POLY核SVM具有最高的估算精度,其RMSE比相应的统计模型降低近11个百分点。因此,SVM方法用于水稻LAI高光谱估算具有良好的学习能力和鲁棒性。     

基于光谱分析的草地叶绿素含量估测植被指数

对现有叶绿素遥感估测研究方法进行比较,确定植被指数法是其中最实用、普适性最强的研究方法。近年来,草地退化问题日益严峻,需要进一步从光谱分析、植物生化参数估测的角度加以研究,因而亟需建立一种用于反演草地植被叶绿素含量的植被指数。首先对四川省松潘草原和内蒙古自治区贡格尔草原的草地实测反射率光谱曲线及其一阶微分曲线进行分析,通过这两种光谱与叶绿素含量的相关性分析,找到红边区域（red-edge position, REP）与草地叶绿素含量之间的规律,即叶绿素含量越高,反射率一阶微分曲线的红边拐点（red-edge inflection point, REIP）取值越高,由此构建草地叶绿素含量估测植被指数（grassland chlorophyll index, GCI）,选取最适宜反演的波段,最后采用卫星高光谱影像计算GCI,将计算结果与野外试验观测的叶绿素含量数据进行精度分析验证。结果证明,对于草地叶绿素含量来说,GCI比其他叶绿素指数的敏感性更强,具有较高的草地叶绿素含量估测精度。GCI是第一个针对草地叶绿素含量估测而被提出的植被指数,其对遥感反演草地叶绿素含量具有广泛应用潜力。同时这种基于光谱分析的草原植被叶绿素含量估测方法为其他的草原植被生化参数估测、草原植被生长状况评价以及草地生态环境变化大面积监测提供了新的研究思路。     

植被冠层水平叶绿素含量的高光谱估测

植物的叶绿素含量指示了其健康状况。大区域范围内植被叶绿素含量信息的提取可以用于评价植被的生长状况,实现对生态环境的监测。对于农田系统而言,作物叶绿素含量的估测还可以对施肥等田间操作提供支持。文章利用辐射传输模型模拟多组不同状态下的植被冠层光谱反射率,通过对模拟数据的冠层叶绿素含量以及冠层光谱之间关系的分析,构建了估测植被冠层水平叶绿素含量的光谱指数模型。该模型对冠层叶绿素含量的方差解释量达到了75%以上。分别使用野外实测冠层光谱和Hyperion高光谱遥感影像对试验区进行验证。结果证明该模型对冠层水平的叶绿素含量估测效果较好,具有应用价值。     

基于相机rawRGB通过加权多项式和维纳估计方法重建光谱反射率

基于相机RGB预测物体光谱反射率的研究一直备受研究者们的关注。传统方法都是通过单一光源下的信息进行光谱反射率恢复。最近,Zhang等在Color Research & Application报道了一种基于单光源相机RGB信息预测物体光谱反射率的两步方法。首先基于单个光源下的相机响应RGB值,挑选出一定量的训练数据,采用多项式模型和伪逆的方法预测出不同光源下的CIE XYZ值;然后根据预测的多光源下的CIE XYZ值及整体训练数据预估光谱反射率,再通过预估的光谱反射率挑选一定量训练样本,通过伪逆方法预测出物体光谱反射率。尽管仍然基于一个光源下的相机响应RGB,但通过映射到多光源下的色度值XYZ,提高输入信息的维度来优化光谱反射率的重建精度。受Zhang等工作的启发,提出新的基于单一光源下相机的raw RGB响应信息,通过三阶多项式模型扩展的加权最小二乘方法对多光源下的CIE XYZ值进行预测,然后根据预测出的多光源下的CIE XYZ值再通过维纳估计的方法进行光谱反射率重建,通过这样的两步方法实现从相机响应RGB到光谱反射率的重构。该新方法,采用全体训练数据,应用十分方便,避免了Zhang等的方法需要挑选一定量的局部训练样本的问题。同时Zhang等的方法挑选出的局部训练样本同等重要,而该方法在第1步中,根据训练样本与给定的测试样本的接近程度,赋予训练样本不同的权重,以提高预测精度。通过采用140色色卡作为训练样本,24色色卡和自制的44色印刷品样本进行测试,以判断预测和实测反射率接近程度的均方根误差（RMSE）和人感知色差为评价标准进行比较,结果表明,该方法明显优于Zhang等的方法,而且预测精度随着光源数量的增加而提高,当光源个数达到6时,表现最佳。