铀污染下的商陆叶片反射光谱特征与铀含量关系研究

通过室内盆栽试验,利用微分技术处理叶片反射光谱数据,研究铀污染下商陆叶片中的铀含量在不同光谱波段与原始光谱反射率、一阶导数光谱的相关关系,找到商陆铀污染诊断的敏感波段范围和最优光谱特征参数,并以相关性较好的敏感波段及光谱特征参数为自变量,与商陆叶片铀含量建立对应的估测拟合模型。如果以该模型为基础创建铀含量的冠层光谱模型,则有可能实现通过遥感影像监测叶片中的铀含量。实验结果表明：当商陆叶片中的铀含量为5.94～71.74 mg·kg-1时,叶片中铀含量与一阶导数光谱数据的相关性较原始光谱数据好,在749～766 nm区间内存在较好的相关性和光谱响应;根据上述相关性分析,选择14个光谱特征参数,计算他们与商陆叶片铀含量的相关系数,其中蓝边面积、红边位置、红边面积与蓝边面积的比值及红边面积与蓝边面积的归一化值与叶片铀含量的相关系数达到了0.05显著检验水平;选取一阶导数光谱中相关系数最高的波段757,758,760和761 nm处的值和上述相关性最高的4个光谱特征参数,与叶片铀含量建立多种形式的估测拟合模型,通过对拟合模型的精度检验,发现以红边面积与蓝边面积的比值、757和760 nm处反射率的一阶导数为自变量的拟合模型的预测效果较好,其中拟合效果最优的模型是以757 nm波段处反射率的一阶导数为自变量的三次函数模型,模型预测精度达到了89.8%。     

田间原位光谱的鲜烟叶成熟度判别模型的研究

在田间原位对烟叶成熟度进行判别,能够有效减少由于对成熟度判断错误而导致的烟叶损失率升高、质量下降的问题,而传统的人眼结合叶龄的田间成熟度判别方法缺少客观性,因此提出采用光谱特征参数结合支持向量机的方法对田间原位烟叶成熟度进行判别。以专家评定并在田间原位进行测量的五个成熟度等级共351个烟叶反射光谱作为试验样品,五个成熟度等级分别为M1,M2,M3,M4,M5。通过对反射光谱的分析发现,不同成熟度烟叶的光谱在可见光波段能够得到区分,而在近红外波段区分不明显,因此在可见光波段进行分析建模。分别采用可见光范围内的连续光谱(350～780 nm)、特征波段(496～719 nm)、光谱特征参数(绿峰幅值、绿峰位置、红边幅值、蓝边幅值、红边面积、蓝边面积、红边位置、蓝边位置)作为输入变量,采用支持向量机方法(supportvector machine,SVM)建立烟叶成熟度判别模型。结果表明,应用可见光光谱特征参数作为输入变量所建立的模型的正确识别率达到98.85%,而应用可见光连续谱、可见光特征波段作为输入变量的正确识别率分别为90.80%和93.10%。因此使用可见光光谱特征参数建立支持向量机的鲜烟叶成熟度判别模型对田间原位烟叶成熟度进行判别是可行的。     

玉米苗期干旱胁迫对关键生育期的光谱特征影响分析

植被的光谱特征是监测植被生长发育状态、健康状况的基础,探索玉米苗期干旱胁迫后的关键发育期光谱特征变化,不仅为植被光谱数据库的建设提供理论数据,也为植被水分胁迫高光谱识别提供理论依据。以辽宁西部锦州生态与农业气象站大型农田土壤水分控制场为研究区,对玉米苗期、拔节期、抽雄期和乳熟期4个发育期进行苗期干旱胁迫小区和水分适宜小区光谱观测,通过分析原始光谱、一阶导数光谱、光谱参数和水分敏感植被指数,对比苗期干旱胁迫光谱与同期对照的光谱特征差异性。结果表明:(1)对于原始光谱来说,玉米在苗期受到干旱胁迫后,与同期水分适宜的玉米光谱特征有较为明显区别,在可见光波段和短波红外波段反射率均高于同期对照反射率,近红外波段明显低于同期对照反射率,拔节期差异性最为显著,达到了5%左右,随着作物的生长,差异性逐渐减弱。(2)4个发育期玉米一阶导数光谱在可见光波段均出现双峰,红光位置峰值在抽雄期达到最大;苗期干旱胁迫一阶导数光谱的红光位置峰值均低于同期对照,拔节期差异明显,在0.003左右,乳熟期差别明显减小,可区分性减弱。(3)苗期胁迫玉米光谱参数与同期对照相比,从苗期到乳熟期,红边位置存在"蓝移"—"红移"—"蓝移"的现象,绿峰位置均存在向长波方向移动的现象;在抽雄期和乳熟期,蓝边位置、蓝边幅值、黄边位置和黄边幅值两者差异不明显;在三边面积中,红边面积均低于同期对照,黄边面积均高于对照,两者的蓝边面积无明显差异。(4)在8个水分敏感植被指数中, NDWI和NDW_2的差异性指数在玉米四个关键发育期均达到50%以上,可区分性明显。该研究旨在为植物水分胁迫光谱库提供基础数据,为作物干旱识别的谱段选择及高光谱波段设置提供基础依据。     

滇中三类典型地表植被的机载高光谱特征分析

高光谱遥感技术因为具有图谱合一的优势,并且相较于传统多光谱遥感技术,可以实现对目标的精确识别,逐渐运用于地表植被的探测。选择以滇中地区的竹林、华山松、杂木林这三类典型地表植被为研究对象,基于机载高光谱影像数据,通过对原始高光谱、一阶微分处理光谱、连续统去除处理光谱进行处理与对比分析,获得滇中三类典型地表植被类型高光谱特征的初步探测认识。主要结果包括：(1）基于对原始光谱特征分析得出,三类典型地表植被的原始高光谱的最佳波段窗口出现在690~946 nm,且在该波段范围内光谱反射率特征为竹林>华山松>杂木林;(2）运用一阶微分处理光谱特征分析得出,利用光谱微分变换处理能够增强植被的光谱差异。经过一阶微分处理后光谱的最佳波段窗口出现在670~774 nm,在该波段范围内的一阶微分系数为竹林>华山松>杂木林。且发现718 nm为三类植被的敏感波段,即可用718 nm敏感特征波段区分开三类植被类型;并且综合运用一阶微分光谱特征参数中的红边位置,蓝边幅值、黄边幅值、红边幅值、蓝边面积、黄边面积和红边面积可以将三类植被类型进行区分;(3）最后基于连续统去除处理光谱特征分析得出,连续统去除方法能够有效地增强植被光谱曲线反射和吸收的特征。经过连续统去除处理后的光谱,三类典型植被的最佳波段窗口在458~554和570~690 nm,这两个波段范围内的连续统去除系数均为竹林>华山松>杂木林,且发现502和674 nm为三类典型植被的敏感波段,即可用此特征综合区分三类植被类型。该研究结果有助于对滇中森林植被精细判别提供技术方法,同时,为今后发展天-地-空的高光谱影像数据一体化遥感植被精细分类提供技术支撑。     

落叶松受雅氏落叶松尺蠖危害程度光谱检测

近年来蒙古国雅氏落叶松尺蠖灾害不断加剧，逐渐逼近大兴安岭地区，将威胁我国北方森林生态系统安全。以现代遥感监测方法替代传统检测方法，及早掌握该虫害发生发展规律对防控有重要意义。为快速、大范围遥感监测雅氏落叶松尺蠖灾害，利用光谱分析技术研究了该害虫危害下落叶松受害程度检测模型。通过实测健康和轻度、中度、重度受害落叶松光谱，计算与比较不同受害程度落叶松原始光谱和去除包络线光谱的敏感度，揭示光谱敏感波段及去除包络线光谱敏感性。然后对去除包络线光谱进行一阶导数变换获得光谱特征参数并分析其随受害程度的变化特征，构建基于CART(分类与回归树)算法的落叶松受害程度光谱检测模型。研究表明：去除包络线光谱敏感性比原始光谱更显著，尤其在480～520 nm(蓝边)、640～720 nm(红谷、红边)、1 416～1 500 nm(短波红外谷)等波段内光谱敏感度介于0.1～2.0，而且出现了敏感峰现象。随受害程度增加，去除包络线光谱敏感性增强趋势比原始光谱更明显；在蓝边波段上去除包络线光谱敏感峰位置向短波方向移动，即502 nm→490 nm，而在红谷及红边、短波红外谷等波段上光谱敏感峰位置向长波方向移动，即664 nm→672 nm和1 436 nm→1 448 nm；红谷位置和短波红外谷位置归一化反射率以及红谷和短波红外谷面积呈上升趋势。在蓝边与红边波段内去除包络线光谱一阶导数对受害程度有明显响应，出现了波峰现象。随害虫危害程度加剧红边位置蓝移(718 nm→700 nm)，红边斜率及面积和蓝边斜率及面积呈下降趋势。基于此，利用红边斜率、红谷位置和短波红外谷位置归一化反射率、红谷和短波红外谷面积、蓝边斜率及面积等去除包络线光谱特征参数构建的CART模型对落叶松受害程度有很好的检测能力。与多元线性回归模型相比，CART模型检测精度更高，其Kappa系数达0.875。研究结果对雅氏落叶松尺蠖灾害的防治有参考价值。     

马铃薯冠层光谱响应特征参数优化与生长期判别

快速判别马铃薯作物的生长进程是指导田间关键生长期科学水肥管理的重要依据。研究在马铃薯发棵期（M1）、块茎形成期（M2）、块茎膨大期（M3）和淀粉积累期（M4）四个关键生长期,利用ASD便携式光谱仪采集80个样本区的314组作物冠层反射率数据,并同步采集叶片测定叶绿素含量。在光谱数据预处理后,分析了马铃薯不同生长期的光谱反射率变化特征,并初步选取了光谱“峰谷”响应参数,提出了一种基于方差分析与变量减少组合的光谱参数筛选算法（variance analysis combined with variable reduction,VACVR）用于明确光谱学响应的优化指标,采用Kennard-Stone(K-S)法划分样本集,最终基于支持向量机（support vector machine,SVM）方法建立马铃薯关键生长期判别模型。针对光谱数据,首先使用变量标准化(standard normalized variable,SNV)进行光谱预处理,在定性分析了随着生长期的推进马铃薯冠层反射特征的变化趋势的基础上,基于作物生长期动态光谱学响应与峰谷特性选取14个参数,包括：8个位置参数、2个面积参数、4个植被指数参数。采用K-S算法将样本按照3∶1划分为训练集（240个样本）和测试集（74个样本）。分析马铃薯不同生长期冠层反射光谱发现,随生长期的推进冠层光谱存在差异性：即在400~500和740~880 nm范围内,光谱反射率呈降低趋势;在530~640和910~960 nm范围内,反射率呈升高趋势;在530~640 nm范围内,M2和M3生长期的平均光谱非常接近,M4生长期的平均光谱与其他三个生长期的差别较大。叶绿素平均含量随生长期的进程,从M1（28.12 mg·L-1）到M2（31.04 mg·L-1）增加,在M2生长期达到最大值,之后M3（22.00 mg·L-1）和M4（15.36 mg·L-1）依次减少。光谱响应参数随着生长期的进程,绿峰位置L_g和红谷位置L_r逐渐红移,红边位置L_re逐渐蓝移;蓝边面积A_be逐渐增大,红边面积A_re逐渐减小;红边面积与蓝边面积比值依次呈现减小趋势。根据VACVR算法筛选10个敏感光谱响应参数,建立SVM判别模型,训练集判别率为100%,测试集判别率为94.59%,该模型可在判别马铃薯的生长期的基础上为田间管理决策提供支持。     

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。     

考虑光学网点扩大的分程CLAPPER-YULE理论预测模型

定量研究了半色调印刷品的光谱反射率规律。在分程Clapper-Yule光谱反射率模型的基础上,通过引入光学网点扩大参数w修正了纸张和油墨的反射率与网点面积率之间的非线性关系,建立了考虑光学网点扩大的新光谱预测模型。数值计算表明:新模型的预测值修正了原分程模型预测值低于实验值的缺陷。半色调印刷品的墨点和纸基反射率是网点面积率和光学网点扩大参数w的函数,采用分程Clapper-Yule模型预测印刷品色彩必须考虑网点面积率和参数w对反射率的影响。     

高光谱特征参量的冬小麦吸收性光合有效辐射分量估算模型

精确估算吸收性光合有效辐射分量(EPAR)对于检测植被水分、能量及碳循环平衡具有重要意义。应用ASD地物光谱仪与SUNSCAN冠层分析仪对冬小麦整个生育期内冠层光谱反射和光合有效辐射进行监测,并利用冠层反射率数据构建了24个高光谱特征参量,通过分析不同光谱特征参量与冬小麦FPAR的相关关系,建立冬小麦FPAR光谱参量估算模型。结果表明：除蓝边幅值Db外其余高光谱参量均与冬小麦FPAR呈极显著相关(p＜0.01)。红边面积SDr与蓝边面积SDb的比值(VI₄)与FPAR的相关系数最高,达到0.836。提取相关性较高的7个光谱参量分别与冬小麦FPAR建立最优线性与非线性估算模型,通过精度检验分析,优选了冬小麦FPAR最合适的模型。对于线性模型,绿峰位置λg与FPAR的反演模型最好,其预测模型的R2, RMSE和RRMSE分别为0.679, 0.111和20.82%;对于非线性模型,绿峰反射率Rg与红谷反射率Rr的归一化比值(VI₂)与FPAR的反演模型最好,其预测模型的R2, RMSE和RRMSE分别为0.724, 0.088和21.84%。为进一步提高模型精度,分别运用多元线性逐步回归与BP神经网络建立多个高光谱参量同时参与的模型,与单参量模型相比,BP神经网络模型的反演精度明显提高(R2=0.906,RMSE=0.08,RRMSE=16.57%)。利用高光谱特征参量测定冬小麦FAPR具有可行性,这为实时、有效、准确监测冬小麦生长过程中FPAR的动态变化提供了一种新的方法和理论依据。     

稻干尖线虫病胁迫水稻叶片波谱响应特征及识别研究

对植被病害的精确识别是采取植保措施的前提,同时对喷施农药也具有积极的指导作用。比较了受稻干尖线虫胁迫水稻叶片和健康叶片色素含量、光谱反射率、高光谱特征参数,受害水稻叶片与健康叶片相比,叶绿素和类胡萝卜素含量分别降低18%和22%;光谱反射率在蓝紫光、绿光和红光谱段分别增加1.5,1和2.3倍,在近红外和短波红外区域分别降低约28.9%和26.3%,红边和蓝边分别蓝移约8和10nm,绿峰和红谷分别红移约8.5和6 nm。以红边面积和红边位置作为C-SVC(非线性软间隔分类机)的输入向量,对受害和健康叶片进行识别,精度为100%。研究表明,水稻叶片光谱对病害胁迫具有显著的响应特征,利用C-SVC对受害和健康叶片进行辨别的方法是可行的。     

基于不同植被指数的植被-土壤混合像元高光谱偏振信息与模型研究

高光谱遥感被越来越多的应用于确定混合像元的地物组分和比例。将不同面积比例的植被-土壤混合像元作为研究对象,使用偏振装置和 ASD FieldSpec3 光谱仪得到植被-土壤组成的混合像元的偏振反射光谱曲线,计算得到八种植被指数值,讨论不同面积比例,不同偏振角度下植被-土壤混合像元的高光谱偏振特性。研究发现,随着叶片占混合像元面积比例的增大,植被-土壤光谱曲线越来越明显地表现出植被光谱“五谷四峰”的特性,且峰值与谷底的位置与植被光谱基本相同。偏振角越大,混合像元的光谱偏振反射比越大;混合像元条件下,植被所占混合像元的面积比例越大,光谱受偏振角的影响越大。各植被指数与混合像元中植被面积大小呈线性关系,其中植被衰减指数和改进红边归一化植被指数的相关系数最大,可以达到98%左右,适合用于建立植被指数与植被占混合像元面积比例之间的相关模型。在植被面积发生变化时,改进红边比值植被指数的灵敏性更好。在利用光谱吸收特征参数进行植被指数估算时,发现吸收谷深度与光化学植被指数的二次函数模型拟合度最强,决定系数R2为0.963 3;光谱吸收指数与光化学植被指数的二次函数模型拟合度最强,决定系数R2为0.960 5。     

一种针对作物生育期光谱迁移的修正植被指数

针对基于固定特征波长的植被指数不能适用于多个生育期叶绿素含量的诊断这一问题,研究优化提出一种基于双波长计算光谱覆盖面积的叶绿素诊断植被指数,用于稳健地诊断多生育期的营养。以拔节期、孕穗期和扬花期的冬小麦为研究对象,采集其325～1 075 nm范围的冠层反射光谱,测定采样样本的叶绿素含量。采用小波去噪和多元散射校正算法对光谱数据进行预处理。通过相关性分析,确定生育期特征波长的迁移范围,进而提出了基于光谱覆盖面积的冬小麦叶绿素含量光谱诊断参数(modified normalized area over reflectance curve, MNAOC）。以信噪比（SNR）和平滑度指标（S）进行综合评价,小波去噪函数的最佳参数为(“sqtwolog”,“mln”,“3”,“db5”)。相关性分析结果表明,生育期特征波段的迁移范围为（700 nm,723 nm）。在分析MNAOC指数对叶绿素含量诊断分辨率的基础上,以0.5 mg·L-1的分辨率建立一元线性回归模型的结果为：拔节期R2_c=0.840 1,R2_v=0.823 7;孕穗期R2_c=0.865 5,R2_v=0.817 4;扬花期R2_c=0.833 8,R2_v=0.807 6。与ratio vegetation index（RVI）等5种双波长植被指数对比表明,由于700和723 nm计算的光谱面积包含了由于生育期导致的光谱动态迁移特征,使得MNAOC指数在模型精度上和多个生育期的普适性上,都优于其他双波长代数运算植被指数,为大田环境冬小麦生育期叶绿素含量诊断提供支持。     

北京城市彩叶系植物秋季高光谱特征研究及差异性分析

北京持续推进增彩延绿科技示范工程,彩叶植物在城市园林建设和人居环境改善方面发挥着越来越重要的作用.如果能够利用高光谱技术实现快速、无损地观测城市彩叶植物区域分布特点及其生长特征变化,可为进一步优化城市彩叶植物布局,加快城市彩叶植物系统建设提供重要理论依据和数据支撑.高光谱遥感技术的快速发展,不仅提供了大量地被植物光谱信...     

刚竹毒蛾胁迫下毛竹叶绿素与叶光谱特征的关系及其变化

叶绿素是反映绿色植被健康状态的重要生理参数,虫害胁迫下叶绿素与叶光谱的变化机制较为复杂,深入剖析二者关系对于虫害检测有重要意义。以福建省南平市顺昌县为试验区,测定不同受害情景下毛竹叶叶绿素含量(SPAD)与叶光谱,采用Pearson相关法筛选叶光谱特征指标,建立叶SPAD的多元线性回归、岭回归、随机森林与XGBoost估测模型。通过比较光谱特征指标筛选结果及模型估测效果,分析刚竹毒蛾胁迫下毛竹叶绿素与叶光谱特征的关系及其变化。结果表明：(1)随着虫害程度上升,毛竹叶SPAD呈下降趋势;(2)较之于未受害状态,刚竹毒蛾胁迫下毛竹叶光谱特征发生明显变化,“绿峰”和“红谷”趋于消失,“红边”斜率减小,近红外波长反射率降低;(3)基于全样本拟合叶SPAD的最优光谱特征指标为VOG₂,R₅₁₅/R₅₇₀, CI_red, PRI与NDVI₇₀₅,最佳估测模型为多元线性回归模型(R²=0.753 7, RMSE=3.015 0);(4)基于不同受害程度样本拟合毛竹叶SP...     

铜胁迫下玉米叶片反射光谱的红边位置变化及其与叶绿素的关系

采用5级梯度铜胁迫砂培试验,通过测定叶片反射光谱曲线和叶绿素含量,研究铜胁迫对玉米叶片反射光谱与叶绿素含量的影响。研究表明：玉米叶片反射光谱的红边位置与铜胁迫浓度显著相关(R2≥0.5755),且存在明显的“红边蓝移”现象,即叶片光谱红边位置向短波方向移动。随着铜胁迫浓度的升高或胁迫时间延长,红边蓝移程度增加。不同胁迫浓度之间,叶绿素a、叶绿素b含量及二者比值 (Chla/Chlb)均差异显著(p分别为0.002,0.007和0.001)。叶绿素a、b比值(Chla/Chlb)与培养液中铜浓度呈显著负相关(R=-0.898);Chla/Chlb与平均红边波长显著正相关(R=0.814)。这表明随着铜胁迫浓度升高,Chla/Chlb降低,叶绿素b相对于叶绿素a升高,叶片反射光谱的红边位置蓝移。铜胁迫改变了玉米叶片中Chla和Chlb含量和比值,由此导致的色素吸收光谱变化,是铜胁迫导致叶片反射光谱红边蓝移的可能的生理学成因。     

优化光谱指数建立水稻叶片SPAD的高光谱反演模型

利用高光谱反射率光谱的特征波段构建光谱指数,建立叶绿素含量反演模型是实现水稻生产精准调控和科学管理的必要手段之一。为了建立适用于拔节孕穗期水稻叶片叶绿素相对含量（SPAD）的高光谱反演模型,分别获取了拔节孕穗期水稻叶片的高光谱和SPAD数据,利用小波分析法对原始光谱反射率曲线进行降噪处理,并对基于积分运算的光谱指数NAOC进行简化,获得了基于双波段简化运算的优化光谱指数。利用相关分析法计算由原始反射率光谱R和数学变换光谱LgR、1/R和R构建的优化光谱和变换光谱指数与水稻叶片SPAD的相关系数,获得了以积分限（a,b）为横、纵坐标的相关系数二维矩阵,并绘制相关性等势图,得到相关系数最高的3个波段组合：R（641,790）（0.872 6）,R（653,767）（0.871 7）和R（644,774）（0.871 6）,计算出20个原始样本中3个积分波段组合所对应的60个优化光谱指数值,按照2∶1的比例划分为建模集和验证集,建立了三种水稻叶片SPAD反演模型：偏最小二乘回归（PLSR）、支持向量机（SVM）和BP神经网络模型。结果显示：利用优化光谱和变换光谱指数建立的3种水稻叶片SPAD反演模型决定系数R2均大于0.79,归一化均方根误差NRMSE则小于5.4%。其中BP神经网络相对于其他两种模型具有较高的拟合度,预测精度也相对较高,建模集R2=0.842 6,NRMSE=5.152 7%;验证集R2=0.857,NRMSE=4.829 9%。总体来看,基于双波段简化运算后的优化光谱和变换光谱指数建立拔节孕穗期水稻叶片SPAD反演模型是可行的;对比分析3种模型反演结果发现,BP神经网络对水稻叶片SPAD的反演效果较好。该工作对提高拔节孕穗期水稻精准调控技术和建立水稻生产的科学管理体系具有一定的参考价值。     

连续小波变换的土壤有机质含量高光谱估测

土壤有机质含量的高光谱估测可快速、准确监测土壤肥力,对现代化农业生产进行精准施肥提供科学依据。以新疆渭干河-库车河三角洲绿洲耕层土壤为研究对象,对采集的98个土壤样品的原始光谱反射率R分别进行传统倒数对数lg(1/R)、一阶微分R′和倒数对数一阶微分[lg(1/R)]′数学变换,以及基于小波母函数Bior1.3不同尺度分解的连续小波变换（CWT）,并与实测土壤有机质含量进行相关分析,从而筛选出各类变换下与土壤有机质含量密切相关的特征波段和小波系数（p<0.01）。分别以原始光谱反射率（R）以及不同变换处理下的特征波段反射率和敏感小波系数作为自变量,土壤有机质含量作为因变量,采用偏最小二乘回归和支持向量机回归方法构建土壤有机质含量的估测模型。结果表明：（1）各类光谱变换方法有效提升光谱与土壤有机质含量之间的敏感性,其中经CWT变换后的土壤光谱反射率与有机质含量的相关性得到显著提高,相关系数由0.39提高到0.54（p<0.01）。（2）传统的[lg(1/R)]′变换构建的支持向量机回归模型,其决定系数（R2）高于lg(1/R)和R′变换构建的模型,说明倒数对数一阶微分变换可有助于提高估测模型的精度,且支持向量机回归模型的精度和稳定性高于偏最小二乘回归模型。（3）经过CWT分解后,以原始光谱反射率在不同尺度上的敏感小波系数作为自变量建立的模型,估测精度和稳定性均有明显的提高,构建的R-CWT-23-SVMR模型的决定系数（R2）为0.84,均方根误差（RMSE）为1.48,相对分析误差（RPD）等于2.11,模型精度达到最高并拥有极好的预测能力。高光谱数据经多种变换处理后可有效去除白噪声,而连续小波变换处理比传统的数学变换方法更适合于挖掘土壤有效信息,实现光谱信号的近似特征和细节特征的有效分离,建立的反演模型可更加精准估测土壤有机质含量。     

文物红色系颜料高光谱识别指数研究

红色系矿物颜料曾被艺术家们大量地使用在古画和古建筑上.正确地识别出不同种类的红色系颜料对于文物监测与修复具有重要意义.传统的颜料识别主要依靠化学分析,不仅识别速度慢、识别范围小,而且对文物进行取样操作会造成文物的永久损伤.高光谱技术对颜料进行无损识别可以很好地解决这些问题.选用辰砂、胭脂、银朱、朱膘、朱砂、赭石、赭粉、...     

晚播条件下基于高光谱的小麦叶面积指数估算方法

利用高光谱遥感技术,分析晚播条件下小麦叶片与冠层模式光谱特征和叶面积指数（LAI）的变化规律,建立了适用于晚播小麦的叶面积指数估算方法。研究结果表明：（1）从红光和蓝紫光420～663 nm波段提取的叶绿素光谱反射率植被指数（CSRVI）与旗叶SPAD值做相关性分析,结果表明正常播期和晚播处理在叶片模式的相关系数分别为0.963*和0.997**,达显著和极显著水平。（2）利用相关性分析,得出两个播期处理的LAI与SPAD值相关系数分别是0.847*和0.813*,均达到显著水平。SPAD值与LAI及CSRVI指数均具有相关性,可以用CSRVI指数建立LAI的估算模型。（3）对叶片模式和冠层模式光谱曲线特征分析得出,叶片模式中在680～780 nm处的反射率呈现陡升趋势,在可见光波段的446和680 nm和近红外波段的1 440和1 925 nm处各有两个明显的吸收波谷,在540～600,1 660和2 210 nm波段处有两个明显的反射波峰;三种冠层模式中60°模式下的光谱反射率整体表现为最高。（4）将各波段反射率与叶面积指数做相关性分析得出在可见光波段范围内,光谱反射率与LAI总体呈现负相关性,500～600 nm处有一个波峰。（5）将三种冠层模式下（仪器入射角度分别与地面呈30°,60°和90°夹角）的等效植被指数与LAI做相关性分析得出：60°冠层模式下八种植被指数与正常播期LAI的相关性均未达显著水平,比值植被指数（RVI）、归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）、再次归一化植被指数（RDVI）、土壤调整植被指数（SAVI）、修改型土壤调整植被指数（MSAVI）的等六种植被指数与晚播条件下的LAI具有显著和极显著相关关系;90°冠层模式下CSRVI指数与正常播期处理的LAI具有显著相关关系,NDVI指数与晚播处理的LAI具有显著相关关系;30°冠层模式下的八种植被指数与两播期处理的LAI的相关性均未达显著水平。综合分析CSRVI指数、NDVI指数的相关性最高,这两种指数最具有估算LAI的潜力。（6）通过三种冠层模式所计算的植被指数估算LAI模型,结果表明,正常播期条件下,其最佳估算模型是90°冠层模式CSRVI指数所建立的线性模型Y=-7.873 6+6.223 8X;晚播条件下的最佳模型是60°冠层模式RDVI指数所建立的幂函数模型Y=30 221 333.33X17.679 1,两个模型的决定系数R2分别为0.950*和0.974**。研究表明试验中所提取的CSRVI指数能够反映旗叶叶绿素含量,可以通过光谱仪器的叶片模式对小麦生育期内叶绿素含量进行监测;通过冠层模式计算的CSRVI指数和RDVI指数所建立的LAI估算模型可以对小麦的LAI进行无损害观察。