新植被水分指数的冬小麦冠层水分遥感估算

水分含量是表征作物水分胁迫生理状况的重要指标,及时有效地监测作物水分含量对于评估作物水分盈亏平衡,指导农业生产灌溉具有重要意义。针对不同形式的归一化差值水分指数(NDWI)存在的饱和性问题,拟引入增强型植被指数EVI对其加以适当改进,通过构建新的植被水分指数NDWI#(即NDWI*EVI)来估算作物水分含量。首先,利用PROSAIL辐射传输模型分析了由不同水分敏感波段(1 240,1 450,1 950和2 500 nm)构建的各种典型NDWIs与相应新植被水分指数NDWI#对植被冠层水分及LAI的饱和响应特征;然后,利用田间实验光谱和水分数据,开展作物水分含量的建模和验证分析。结果表明：将EVI引入后,形成的新水分指数NDWI#能够有效提高冬小麦水分含量估算精度,特别是针对NDWI₁₄₅₀,NDWI₁₉₄₀,NDWI₂₅₀₀这三个指数,改进后的新指数显著提高了对LAI响应的饱和点,冬小麦作物水分估算精度也得到较为的明显改善。研究表明,将含有可见光波段信息的EVI引入到NDWI中,构建的新指数NDWI#因融合可见光、近红外和短波红外更多波段的光谱信息,对估算冬小麦冠层含水量可能具有更好的优势。     

基于光谱指数法的植被含水量遥感定量监测及分析

在分析植被光谱特征与光谱和植被水分相关性的基础上,初步确定几个波段或波段组合为植被含水量的光谱指数.利用数据对植被含水量FMC(Fuel Moisture Content)与上述水份光谱指数分别建立最优函数关系.通过分析不同光谱指数的关系及其相对误差,确定以1600 nm和820 nm处反射率的比值SR作为建立本研究区植被含水量模型的特征参数;并利用实测光谱反射率与植被含水量建立SR与FMC之间的模型关系.根据植被含水量模型、ETM和ASTER遥感数据.在IDL7.0开发平台下实现研究区植被含水量的定量反演,并利用区内实测数据和本底调查数据对反演结果进行了综合评价与分析.结果表明,光谱指数SR可以较好地剔除环境背景以及冠层结构等外界因素的影响,植被含水量遥感反演精度较高,能真实反映研究区植被含水量的时空变化规律与特征.     

遥感光谱信息提取不同覆盖下植被水分信号的研究进展

综述了基于遥感光谱信息的植被水分信号提取的研究进展,包括直接利用光谱反射率反演植被水分信息到建立植被水分指数(WI),再发展至利用辐射传输模型来获取植被冠层水分信息。着重评述了针对低植被覆盖条件下的提取其冠层水分信息的方法,包括利用冠层生理参数估算植被水分信号;基于去除土壤背景影响的光谱植被水分指数或辐射传输模型估算植被水分信息,以及基于多角度的星-地观测提取稀疏条件下的植被水分信息。最后讨论了针对提取低覆盖植被冠层水分信息方法的可能发展趋势。     

基于光谱分析与角度斜率指数的植被含水量研究

植被含水量是植被生长状态的重要指示因子,是农业、生态和水文等研究中的重要参数,其诊断对于监测自然植被群落的干旱状况、预报森林火灾等都具有重要意义。通过对植被光谱反射率与植被含水量的相关性分析,发现植被波谱不同波段的光谱反射率与植被含水量的相关性差异很大,其中可见光红光波段(620～700 nm)、近红外波段(800～1 350, 1 600～1 950, 2 200～2 400 nm)的光谱反射率与植被含水量具有较好的相关性,选取了660,850,1 630和2 200 nm的光谱反射率作为RED,NIR,SWIR1和SWIR2的波段值来建立角度斜率指数;分析了植被含水量与角度斜率指数的关系,将角度斜率指数(SANI,SASI,ANIR)作为反演植被含水量的参量,建立植被含水量与角度斜率指数之间线性回归模型。通过对近红外角度指数ANIR改进,提出了近红外角度归一化指数NANI(near infrared angle normalized index)与近红外角度斜率指数NASI(near infrared angle slope index),建立植被含水量与NANI和NASI之间线性回归模型,结果显示：NANI与Palacios-Orueta等提出的角度斜率指数(SANI,SASI,ANIR)相比有一定的优势,模型可决系数R2从原最高0.791提高到0.853,RMSE也从原最小0.047降低到0.039。确定了NANI为反演植被含水量的最佳角度斜率指数,并建立了植被含水量反演模型。该研究主要创新点：在前人研究成果基础上,通过对原角度斜率指数的改进,提出了NANI和NASI角度斜率指数,使其在植被含水量反演上具有更高的精度。     

基于冠层辐射传输模型的地表反射率光谱重建方法

针对基于多光谱数据有限光谱信息重建地表反射率光谱的病态求解难题,提出一种基于冠层辐射传输物理机理并充分考虑像元异质性的地表反射率光谱重建方法,该方法假设混合像元由植被和土壤两种地物类型组成,利用冠层辐射传输模型构造端元光谱查找表,进而通过组分比例因子估算实现基于多光谱图像的高光谱地表反射率模拟。以Landsat ETM+多光谱图像为例的地表反射率超光谱重建验证实验结果表明,模拟的反射率光谱能够较好的反映不同地物特征信息。进一步地,利用模拟的地表反射率拟合Landsat ETM+图像和MODIS图像,各波段模拟图像与实际观测图像之间具有较高的相关系数(Landsat: 0.90~0.99, MODIS: 0.74~0.85),进一步验证了该方法的可行性。     

基于不同灌溉条件下冠层光谱与参数的关系反演冬小麦冠层含水量

为监测冬小麦冠层含水量,根据TM5的波段响应函数,将不同灌溉条件下地面实测的冬小麦冠层窄波段光谱数据转化为TM5的宽波段反射率,计算了水分指数(NDWI和WI);同时,利用地面实测数据计算了冠层含水量(FMC和EWTc),并对水分指数和冠层含水量进行回归分析。结果表明,TM5的b7比b5波段在反演冬小麦冠层水分含量方面优势明显,NDWI比WI更具优势;利用最小二乘法建立了NDWI(b4,b7)与冬小麦冠层含水量的最佳拟合方程,反演FMC和EWTc的复相关系数分别为0.576 9和0.695 6;在此基础上,对河北保定部分地区的冬小麦冠层水分含量进行了空间填图,结果显示,研究区内冬小麦冠层水分含量具有西高东低的趋势,冬小麦生长旺盛的孕穗期冠层含水量比乳熟期高。     

融入可见光-近红外高光谱吸收特征的新型植被指数估算天然草地FAPAR

考虑到植被可见光-近红外的光谱吸收特征与光合有效辐射吸收率(fraction of absorbed photosynthetically active radiation,FAPAR)有很好的关联,综合“高光谱曲线特征吸收峰自动识别法”与“光谱吸收特征参量化法”,提取对FAPAR敏感的高光谱吸收特征参数,借鉴可见光-近红外植被指数的数学形式,尝试用优化组合后的可见光-近红外光谱吸收特征参数替代光谱反射率,构建新型植被指数估算植被FAPAR,并利用2014年和2015年内蒙古自治区中部与东部地区天然草地典型群落冠层实测光谱数据进行FAPAR估算建模与验证。结果表明: 新型植被指数“SAI-VI”不仅有效提高了单个光谱吸收特征参数在高、低覆盖区域估算FAPAR的精度,而且相比五种与FAPAR有较好相关性的具有不同作用类型的可见光-近红外植被指数,其与FAPAR值的相关性更高(存在最大相关系数=0.801),以其为变量的指数模型预测FAPAR精度更高且稳定性较好(建模与检验的判定系数均最高且超过0.75,标准误差与平均误差系数也相应最小)。研究表明：融入可见光-近红外高光谱吸收特征的新型植被指数“SAI-VI”,强化了可见光波段与近红外波段光谱吸收特征的差别,相较单一光谱吸收特征参数,在降低土壤背景影响的同时增强了对FAPAR变化的敏感度。同时,“SAI-VI”有效综合了对植被FAPAR敏感的光谱吸收特征信息,相较原始光谱反射率,能表达植被光合有效辐射吸收特征的更多细节信息,可作为植被冠层FAPAR反演的新参数,一定程度上弥补当前植被指数法估算FAPAR的不足。     

水体背景对湿地水生植物冠层光谱影响研究

水生植被是湿地生态系统的核心,也是影响湿地生态系统功能的最主要因素。近年来,卫星遥感技术在湿地植被资源调查、分类和保护等领域中已得到广泛的应用。由于水生植被独特的生长环境,其冠层光谱会受到水体背景要素包括大气—水界面、水中浮游生物以及泥沙含量、透明度、水体深度、底质和其他光学活性成分的影响,因此遥感技术应用于湿地水生植被冠层光谱研究时,需考虑到水生植被不同于陆生植被的生长环境,这一点在以往的相关研究中并没有得到应有的重视。以典型的挺水植物鸢尾(Iris tectorum Maxim)为研究对象,模拟湿地水生植被的生长环境,使用地物光谱仪测定了鸢尾植被冠层在不同水深梯度背景下的光谱反射率(400~2 400 nm)。实验结果表明,背景水深与鸢尾冠层反射率之间存在着显著的负相关性,其中可见光波段绝对相关系数在0.9以上,近红外波段的绝对相关系数在0.8以上。在可见光和近红外波段,随着背景水深的增加,鸢尾冠层反射率下降均比较明显。最后分别依据可见光和近红外区域相关性最高的波段(505,717,1 075和2 383 nm)建立了背景水深与冠层反射率之间的线性方程,并得出了相关参数。     

水体背景对湿地水生植物冠层光谱影响研究（英文）

水生植被是湿地生态系统的核心,也是影响湿地生态系统功能的最主要因素。近年来,卫星遥感技术在湿地植被资源调查、分类和保护等领域中已得到广泛的应用。由于水生植被独特的生长环境,其冠层光谱会受到水体背景要素包括大气—水界面、水中浮游生物以及泥沙含量、透明度、水体深度、底质和其他光学活性成分的影响,因此遥感技术应用于湿地水生植被冠层光谱研究时,需考虑到水生植被不同于陆生植被的生长环境,这一点在以往的相关研究中并没有得到应有的重视。以典型的挺水植物鸢尾(Iris tectorum Maxim)为研究对象,模拟湿地水生植被的生长环境,使用地物光谱仪测定了鸢尾植被冠层在不同水深梯度背景下的光谱反射率(400~2 400nm)。实验结果表明,背景水深与鸢尾冠层反射率之间存在着显著的负相关性,其中可见光波段绝对相关系数在0.9以上,近红外波段的绝对相关系数在0.8以上。在可见光和近红外波段,随着背景水深的增加,鸢尾冠层反射率下降均比较明显。最后分别依据可见光和近红外区域相关性最高的波段(505,717,1 075和2 383nm)建立了背景水深与冠层反射率之间的线性方程,并得出了相关参数。     

温室番茄冠层和叶片光谱特征分析及营养诊断

通过温室基质栽培,利用ASD光谱仪和傅里叶光谱分析仪测量了四种营养水平下温室番茄冠层和叶片的光谱反射曲线,并检测了对应叶片的水分含量、叶绿素含量和氮含量,分析了不同营养水平下番茄冠层和叶片的反射光谱变化,并对番茄叶片含水量的敏感波长以及冠层反射光谱的红边波长进行了研究。结果表明:温室番茄冠层反射光谱曲线在可见光550nm左右均有叶绿素的强反射峰,近红外区反射率高于可见光区。在同一生长期,随基质营养水平的提高,番茄冠层反射率在可见光波段不断减小,在近红外波段不断增大,且红边波长位置出现"红移"现象。利用530和760nm特征波长得到的归一化颜色指标NDCI与叶片氮含量有较好相关性,R2为0.7511。     

Determining the Canopy Water Stress for Spring Wheat Using Canopy Hyperspectral Reflectance Data in Loess Plateau Semiarid Regions

Crop water stress significantly reduces crop yield. Several studies have employed optical and remote-sensing methods to obtain nondamage monitoring crop water content to understand the agriculture drought process. In this paper, the spectral information (i.e., the canopy absorption feature at the 350–2500 nm band range) from the field experiments was used to estimate and identify the canopy water stress. Five different levels of water treatments exist in the spring wheat field in the semiarid regions of Loess Plateau, Northwest China. The hyperspectral reflectance, soil moisture content, soil water potential, canopy water content, amount of chlorophyll, leaf area index, and environmental parameters were measured. The relationship between canopy reflectance and canopy water content was analyzed at different water stress levels. In addition, various spectral indices were tested by measurements. Results showed that a high correlation exists in semiarid water index-1, semiarid water index-2, and red-edge normalized difference vegetation index, thus denoting that these indices can indicate water stress effectively. We can conclude that canopy reflectance can identify crop water stress and can be used to develop a certain index for monitoring agriculture drought.     

ASTER与Landsat ETM+植被指数的交互比较

在中尺度对地观测系统中,Landsat和ASTER数据无疑是使用得最多的遥感影像数据,但是长期以来二者植被指数之间的定量关系并不清楚.因此,利用三对同日过空的Landsat ETM+和ASTER影像来考察二者植被指数(NDVI、SAVI)之间的定最关系,重点查明二者之间的差异.通过将ETM+与ASTER影像的多光谱波段...     

利用高光谱植被指数估测苹果树冠层叶绿素含量

叶绿素含量是反映植物生长状况的重要参数。利用ASD FieldSpec 3光谱仪,测定春梢停止生长期苹果冠层高光谱反射率,对原始光谱进行微分变换,与苹果叶绿素含量进行相关分析确定敏感波段,通过分析敏感区域400～1 350 nm范围内所有两波段组合的植被指数,选择最佳植被指数并建立苹果冠层叶绿素含量估测模型。结果表明：(1)苹果冠层叶绿素含量的敏感波段区域为400～1 350 nm。(2)利用筛选得到的植被指数CCI(D₇₉₄/D₇₆₃)构建的估测模型能较好的估测苹果冠层叶绿素含量。(3)以CCI(D₇₉₄/D₇₆₃)指数为自变量的估测模型CCC=6.409+1.89R3+1.587R2-7.779R预测效果最佳。因此,利用高光谱技术能够较快速、精确的对苹果冠层叶绿素含量进行定量化反演,为苹果长势的遥感监测提供理论依据。     

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。     

植被结构特征对MODIS光谱干旱指数的影响

基于MODIS光谱反射信息的干旱指数在农业生产实践中有广泛的应用。利用PROSAIL模型和山东2010年的观测数据,研究了植被叶面积指数和生理生长周期等结构特征对MODIS光谱干旱指数的影响。结果表明,MODIS近红外与短波红外三个波段的反射率随植被叶片含水量变化明显,由他们构建的五种MODIS光谱干旱指数能够监测植被叶片水分含量。然而,各干旱指数均受叶面积指数(LAI)的影响,在LAI较低时影响较为严重,随着LAI的增大,这一影响逐渐减弱;植被生理生长周期也会影响干旱指数的大小。因此,在使用MODIS光谱干旱指数进行区域干旱监测时,必须考虑植被结构特征,谨慎分析监测结果。研究结论将为干旱遥感监测提供理论基础。     

基于Hyperion高光谱数据的植被冠层含水量反演

植被冠层含水量广泛应用于农业、生态和水文等研究中。本文基于PROSAIL模型,建立了利用Hyperion高光谱数据定量反演植被冠层含水量的模型。首先,PROSAIL模型模拟植被冠层反射特征表明,970 nm水吸收带右侧曲线(980～1 070 nm)一阶导数D_{980～1 070}与冠层含水量关系密切,决定系数达0.96。基于此,利用Hyperion数据的983, 993, 1 003, 1 013, 1 023, 1 033, 1 043, 1 053, 1 063 nm共9个波段计算D_{980～1 070},并利用所建模型反演植被冠层含水量。最后,利用黑河流域盈科绿洲的实测数据对反演结果进行了验证,其平均相对误差为12.5%,均方根误差在0.1 kg·m-2内,结果表明该模型可靠。该研究可以为大范围获取植被含水量信息提供有效方法。     

MODIS植被指数监测农业干旱的适宜性评价

MODIS传感器提供的短波红外光谱波段为农业干旱遥感监测带来了新的机遇,因为它对植被水分十分敏感。本文选择中国东北松嫩平原为研究区,旱田为农业干旱的监测目标。基于2001—2010年的8天合成MODIS产品（MOD09A1）,分别计算了四种基于可见光和近红外光谱的植被绿度指数和四种基于近红外和短波红外光谱的植被水分指数,并以多尺度标准化降水指标(SPI)为判别植被指数农业干旱敏感性的标准,利用一种气象站点与象元配对关联的方法计算了不同植被指数与多尺度SPI的皮尔逊相关系数。研究表明,在农业干旱监测敏感性方面,MODIS植被水分指数（NDII6和NDII7）明显好于植被绿度指数。其中NDII7的表现最为出色,研究证实了MODIS短波红外光谱在监测农业干旱方面的潜力,为今后相关研究提供了新的见解。