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.     

基于Landsat 8 OLI数据的玉米冠层含水量反演研究

植被含水量是作物长势好坏的指示因子,利用遥感技术及时准确监测植被含水量对农业生产、作物估产和干旱状况评价具有重要意义。基于新一代对地观测计划Landsat 8 OLI传感器(Operational Land Imager,陆地成像仪),评价其植被含水量反演的能力与局限性。首先,利用ProSail冠层模型模拟冠层光谱反射率数据集,分析OLI传感器的植被含水量敏感波段以及土壤背景对各波段反射率的影响,然后利用基于Landsat OLI影像计算的植被水分指数和2013年6月1日—8月14日期间采样的植被含水量数据,比较12种植被水分指数与地面实际采样的植被含水量的相关性,评价估算植被含水量的最佳植被水分指数。结果表明：OLI传感器的红、近红外和两个短波红外对植被含水量敏感,其中近红外波段最为敏感;在低植被覆盖度时,土壤背景反射率的太阳辐射将达到光谱传感器影响植被水分指数与植被含水量之间的关系,利用ProSail模拟干湿土壤背景反射率结果也表明土壤背景对植被冠层反射率的影响很大;引入优化土壤调整植被指数(OSAVI)去除土壤背景对植被水分指数的影响;在12种植被水分指数中,MSI2与植被含水量的拟合关系最好(R2=0.948),植被含水量的平均拟合误差为0.52 kg·m-2;在植被生长晚期即植被含水量大于2 kg·m-2时,各植被水分指数出现饱和情况,植被含水量的估算结果不佳。     

植被叶片生化组分的光谱响应特征分析

依据LOPEX’93数据,分别使用地表反射率光谱及其变化量以及光谱指数分析了鲜叶片叶绿素和水分含量的光谱响应。结果表明,在反射率光谱及其变化量的分析中,反射率的二阶导数对叶绿素具有较高的响应,对叶绿素响应较高的波段依次为600,700,670,410,490,500和440nm,这些波段区间能够较好地反映植被叶绿素的含量;反射率光谱经连续统去除后对叶片含水量具有较高的响应,对水分含量响应较高的波段依次为:1870,2130,2180,1820,2350和2120nm,分别对应着水分在短波红外波段的吸收波段。在光谱指数的分析方法中,光谱指数ND(normalized difference)对叶绿素含量较其他指数具有更高的响应,其相关系数为0.618;光谱指数Ratio975对叶片水分含量具有较高的响应,相关系数可达0.996。根据以上的响应分析,构建相关模型,对叶片中叶绿素和含水量开展地基反演实验,结果表明,基于地面光谱数据反演叶片中叶绿素和含水量可达到较高的精度。     

植被叶片叶绿素含量反演的光谱尺度效应研究

目前光谱指数方法已被广泛地应用于植被叶绿素含量的反演中,考虑到不同传感器的光谱响应存在差异,研究了光谱尺度效应对光谱指数反演植被叶片叶绿素含量的影响。基于PROSPECT模型模拟了不同叶绿素含量(5～80 μg·cm-2)下的5 nm叶片光谱反射率数据,并利用高斯光谱响应函数将其分别模拟成10～35 nm六种波段宽的光谱数据,再分析评价5～35 nm波段宽下光谱指数与叶片叶绿素含量的相关性、对叶片叶绿素含量变化及对波段宽变化的敏感性。最后,利用波段宽为40～65 nm的反射率数据对光谱指数反演植被叶绿素含量的光谱尺度效应进行验证。结果表明,通用光谱指数(vegetation index based on universal pattern decomposition method, VIUPD)反演叶绿素含量的精度最高,反演值与真实值拟合程度最好;归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)和简单比值指数(simple ratio index, SRI)其次,虽然其决定系数R2高达0.89以上,但反演的叶绿素含量值小于真实值;其他光谱指数的反演结果较差。VIUPD对叶绿素含量具有较好的相关性和敏感性,受光谱尺度效应影响较小,具有较好的反演能力,这一结论恰好验证了其“独立于传感器”的特性,同时证明了VIUPD在多源遥感数据反演植被理化参量的研究中具有更好的应用前景。     

高光谱激光雷达植被叶片方向反射特性及对叶绿素反演的影响

不同于传统被动光学传感器,高光谱激光雷达发射主动式全波段高斯脉冲激光,和植被叶片表面相互作用后,不同波段后向散射强度返回至接收器并被记录下来。以往的高光谱激光雷达植被叶片反射特性研究只聚焦于零度角入射的情况,对多入射角方向反射光谱特性以及方向反射特性对叶片叶绿素含量估算带来的误差尚未进行过深入研究。利用实验室研发的32波段高光谱激光雷达获取了不同入射角下的植被叶片反射光谱,对高信噪比波段下植被叶片的复杂方向反射特性进行了深入分析,随后选择光谱指数研究了高光谱激光雷达测量条件下植被方向反射特性对叶绿素含量反演的影响。结果表明,(1)高光谱激光雷达植被叶片回波强度随入射角增大逐渐降低,但二向反射率因子并不逐渐减小,在可见光和近红外波段,二向反射率因子随入射角增大分别呈现出两种不同形状特征,可见光波段反射率因子最大值出现在0°～10°,近红外波段最大值出现在60°,反射率因子最小值均出现在45°处,最大和最小反射率因子间可差0.1左右,可见光和近红外波段10°～60°内二向反射率因子均呈现先减小后增大的趋势;(2)通过对不同入射角下光谱指数与叶绿素含量的回归分析发现,方向反射特性对反演精度有...     

基于光谱特征的北京城区植被滞尘分布反演

植被叶片的滞尘量可以表征空气污染的程度, 分析城市植被滞尘的空间特征对于制定更为有效的空气污染控制政策具有重要的现实意义。基于北京市主城区采集的大叶黄杨、国槐、毛白杨和山桃等四种典型绿化植被叶片的滞尘量、光谱反射率和叶面积等数据,比较四种植被叶片滞尘前后的光谱曲线,进行窄波段与卫星波段滞尘前后叶片光谱反射率比值与滞尘量的相关分析。然后,分别建立相关性最大的卫星波段反射率和NDVI与滞尘量之间的回归模型, 选取拟合较好的模型反演北京城区植被的滞尘量分布,进而插值得到整个北京城区的尘埃分布。最后,根据高滞尘区域周围的土地覆盖和土地利用以及滞尘期间PM₁₀浓度的空间分布对反演的的合理性进行检验。结果表明：在780~1 300 nm波段,大叶黄杨、国槐、毛白杨和山桃四种植被的滞尘叶片反射率均明显低于干净叶片;窄波段反射率与滞尘量在520~650 nm波段和1 390~1 600 nm波段具有较高的相关性,相关系数的绝对值最高达到0.626;利用Landsat8的green波段和NDVI构建的滞尘反演模型,决定系数(R2)分别为0.446和0.465。NDVI模型反演的北京城区植被的滞尘量分布结果表明,北京城区滞尘含量呈现出北高南低,东高西低,中心城区高于郊区的空间分布格局。该研究通过高光谱和遥感影像数据反演滞尘量,可以为快速全面监测城市地区尘埃分布提供参考。     

近红外波段二类水体悬浮物生物光学反演模型研究

通过野外高光谱仪对二类混浊水体进行光谱测量,分析了400～1 200 nm范围内的水体光谱特性。显示高浓度悬浮物含量对水体总的反射率贡献较大,在近红外波段处的808和1 067 nm存在较为明显的悬浮物反射峰。基于对水体固有光学特性参数在近红外波段范围内的简化条件,建立了反演悬浮物浓度的生物光学模型经验公式,并通过与线性和指数反演公式的对比,进行了模型反演精度评价。分析结果表明,基于近红外波段的生物光学模型反演精度较高,可有效地提取二类混浊水体的悬浮物浓度信息。     

用冠层光谱比值指数反演条锈病胁迫下的小麦含水量

通过高光谱遥感估测条锈病胁迫下的小麦冠层水分含量。通过人工田间诱发不同等级小麦条锈病,在不同生育期测定感染不同严重程度条锈病的冬小麦冠层光谱、相对含水量(relative water content,RWC) 以及调查小麦条锈病病情指数(disease index,DI)。研究发现随着小麦RWC的减少,冠层光谱反射率在近红外区域(900～1 300 nm)逐渐降低,而在短波红外区域(1 300～2 500 nm)逐渐增大,且RWC与DI间具有强负相关性。对冠层光谱进行平滑处理,利用冠层光谱近红外与短波红外水分敏感波段构建比值指数,然后建立以比值指数为变量的反演RWC线性模型,并分析对比各模型反演RWC的精度以及稳定性,结果发现比值指数R_{1 300}/R_{1 200}反演RWC的精度及稳定性(R2=0.63)都优于其他指数,其线性模型反演绝对误差为3.43,相对误差(relative error,RE)为4.78%。该研究结果不仅为判别小麦病害提供辅助信息,而且也为未来利用高光谱图像反演植物含水量提供理论与方法支持。     

叶面降尘对香梨叶片高光谱特征的影响及定量反演研究

叶面降尘指大气中的浮尘经重力沉降后,在植物叶片表面所形成的一层明显积尘,对其进行监测,可为沙尘区的环境评价及农业灾害评估提供基本依据。在量化叶面降尘的基础上,研究了叶面降尘对南疆香梨叶片高光谱特征的影响,分析了叶面降尘与反射率的相关性,并建立了叶面降尘的高光谱定量反演模型。研究结果表明,叶面降尘使可见光(400~700 nm)反射率增加,最大变幅位于666 nm,绝对变化率为-10.50%,相对变化率为62.89%;使近红外(701~1 050 nm)的反射率降低,最大变幅位于758 nm,绝对变化率为12.04%,相对变化率为-41.75%。叶面降尘量大于20 g·m-2时,叶片除尘后,绿峰、红光吸收谷、蓝光吸收谷得到凸现,500~750 nm波段的斜率明显变大。叶面降尘量低于20 g·m-2时,其对绿峰的形状和面积影响不大。叶面降尘与反射率在可见光波段呈正相关,与近红外波段呈负相关,可见光波段的相关性要优于近红外波段,最大相关系数(0.61)出现在663 nm。在构建的七种PLSR反演模型中,倒数对数一阶微分模型具有较好的稳定性及预测能力,决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)、预测方差比(RPD)分别为0.78,3.37和2.09,对叶面降尘具有很好的预测能力,其余模型的RPD均小于2.0。研究结果为叶面降尘的高光谱遥感监测提供了一定的理论依据,同时为沙尘区环境评价及农业灾害评估提供了新的数据获取方法与思路。     

基于Hyperion高光谱数据的温带森林不同冠层结构的光谱特征分析

冠层是植被进行生态过程的主要层次,森林冠层结构影响冠层生化组分的遥感反演,因此对其光谱特征的分析有助于提高冠层生化组分反演的精度。以长白山温带阔叶红松林为研究对象,利用Hyperion高光谱数据提取不同林冠反射率,运用连续统去除和光谱一阶微分法进行光谱变换,定量分析森林冠层的光谱特征。通过计算样方阔叶树种优势度(BFDI),以及一系列光谱指数(NIR,NDVI,EVI,NDNI,SPRI*NDVI和SPRI*EVI),探讨冠层结构组成对其光谱特征及光谱指数的影响。结果表明：(1)相比阔叶林冠层,针阔混交林、美人松林和樟子松林冠层光谱的红边有左移趋势,斜率明显下降,蓝边、黄边斜率特征也相应减弱,近红外波段反射率明显下降,可见光波段的归一化反射率有上升趋势,表明不同林冠,尤其针叶林与阔叶林林冠之间的光谱特征差异明显。(2)BFDI对冠层NIR反射率和三边斜率有明显的影响,与光谱指数显著相关(P<0.01),表明BFDI影响森林光谱指数。BFDI与NDVI,EVI,SPRI*EVI,NIR,SPRI*NDVI,NDNI的R2分别达到0.90,0.83,0.83,0.81,0.68,0.59,揭示了BFDI对于冠层绿度、叶面积指数、植被生产力以及冠层叶氮浓度等植被参数存在一定影响。研究表明,利用星载高光谱数据结合地面样方调查可以很好地阐明林冠结构组成对于光谱特征的影响,也对优化植被冠层生化组分和森林生态系统生产力的遥感反演具有借鉴意义。     

典型伪装材料高光谱特征及识别方法研究

针对某些特定环境下,伪装目标和背景目标出现的“异物同谱”现象,传统的可见光及多光谱遥感伪装识别存在局限性,为此,将高光谱应用到典型伪装材料的特征分析与识别。以北方地区常用丛林迷彩伪装网为研究对象,利用SVC HR1024光谱仪获取其不同浸水时间的可见光-近红外光谱,通过光谱相似性度量和包络线去除处理,分析揭示不同浸水条件下伪装网和北方典型植被光谱特征和敏感波段,并基于近红外波段构建光谱比值指数RCI,用于识别绿色植被环境中的伪装目标,最后通过高光谱成像实验获取仿真伪装环境高光谱图像,并利用高光谱图像对识别效果进行验证。结果显示：(1)不同浸水时间的丛林迷彩伪装网的光谱曲线基本形态相似,且反射率随浸水时间的增加而整体呈下降趋势;1 900 nm波段是伪装网反射光谱对含水量响应最为明显的波段,其光谱特征会因浸水处理而相似于植被,相似度从0.895提高到了0.939。(2)丛林迷彩伪装网和植被在可见光波段的相似度较高,光谱波动情况相似,但在近红外波段光谱特征差异明显。通过包络线统去除分析得出970, 1 190和1 440 nm波段附近处是丛林迷彩伪装网识别的敏感波段,且基于迷彩伪装网和各植...     

盐胁迫下匍匐翦股颖高光谱分析与电解质渗透率反演

叶片电解质渗透率是反映植物细胞渗透性的一个重要指标,对草坪草遭受盐胁迫的研究有重要意义。针对叶片电解质渗透率传统检测方法,耗时长,损伤叶片,无法大面积监测等弊端,探讨了用高光谱快速无损检测叶片电解质渗透率的方法。以匍匐翦股颖(Agrostis stolonifera)为对象,在温室中水培两周后进行浓度分别为0(对照),100和200 mmol·L-1的盐处理,7 d后按间隔7 d取样3次,共72个样。每次取样时先测量样品的光谱值,然后采用电导率法测定叶片电解质渗透率。分析匍匐翦股颖三种盐处理与光谱反射率之间的关系和差异,对三种盐处理的光谱反射率计算归一化植被指数和差值植被指数,采用差分法计算光谱反射率的一阶微分,同时计算出蓝、绿和红光的三边参数,分析叶片电解质渗透率与光谱反射率、归一化植被指数、差值植被指数和三边参数的相关性。利用叶片电解质渗透率和各光谱数据相关程度高的数据,对校正集采用一元线性回归、多元线性回归和偏最小二乘回归法构建叶片电解质渗透率反演模型,用预测集检验反演模型。结果表明：盐胁迫与叶片高光谱在450～700 nm波段呈正相关;叶片电解质渗透率与450～732 nm波段反射率在0.01水平上显著相关;三边参数中绿边幅值和绿边面积与叶片电解质渗透率显著相关;采用偏最小二乘回归法建立的反演模型精度最好,建模和反演预测的决定系数分别达到了0.681和0.758,均方根误差分别为7.124和7.079。偏最小二乘法构建的反演模型实现了盐胁迫下匍匐翦股颖叶片电解质渗透率的快速无损检测,也为采用高光谱实时监测盐胁迫对匍匐翦股颖及其同类植物的伤害提供了依据和理论参考。     

北京市区绿色空间滞尘分布反演研究

北京市作为中国政治中心和京津冀特大型城市,近40年来城市化进程迅速,大气颗粒物和尘埃粒子污染问题较为突出,发挥绿色空间滞尘功能具有重要现实意义。将高光谱技术与遥感技术相结合,反演了市域尺度绿色空间滞尘分布。以北京市区绿色空间常见植被大叶黄杨(Euonymus japonicus)为研究对象,通过室外采样与室内试验获取叶片样本的滞尘量、光谱反射率和叶面积等数据,比较叶片滞尘前后的原始光谱曲线和反射率一阶导数特征,分析不同滞尘量对光谱反射率的影响,探究对叶片滞尘量高度敏感的波段。利用光谱响应函数将地面采集的窄波段光谱反射率数据分别转化遥感卫星的宽波段光谱反射率数据,建立对应卫星波段植被指数比值与滞尘量的回归模型,选取拟合效果最好的回归模型作为滞尘反演模型。结合GF-2影像所提取北京市区绿色空间范围,采用滞尘反演模型获取北京市区绿色空间滞尘分布。进而插值得到北京市区尘埃污染分布,采用空间自相关模型检验其空间聚集特性。结果表明：740~1 870 nm波段, 滞尘后光谱反射率明显低于滞尘前反射率,滞尘对红边、黄边、蓝边位置没有明显影响,对“红边幅值”和“红边面积”影响较明显,利用Sentinel-2影像计算的EVI指数与滞尘量相关性最高,所构建的线性与二次滞尘回归模型决定系数(R2)分别为0.705和0.751;利用2021年4月7日和2021年6月3日的Sentinel-2影像反演获取了北京市区绿色空间滞尘分布,其滞尘分布趋势表现为：市中心高于郊区,北部高于南部,东部高于西部。北京市区中部、北部和东部易产生尘埃污染。污染分布具有明显聚集性,并非完全随机。     

基于近地遥感系统的小麦玉米冠层RVI和NDVI获取影响因素分析

以大型喷灌机为平台的近地遥感技术可有效观测作物的生长状态,对田间生产管理和作物水肥需求特性等研究具有十分重要的意义。由于在遥感观测过程中,作物冠层具有二向反射特性,因此不同观测方式会影响遥感观测结果。通过自行搭建的近地遥感系统模拟大型喷灌机平台的实地观测条件,使用双通道光谱传感器获取小麦与玉米冠层的光谱反射率信息,引入变异系数CV对由冠层二向反射特性引起的信息数据变幅进行量化,并采用影响因素权重W分析各观测参数对数据变幅的影响程度。通过获取2019年冬小麦返青期至灌浆期、夏玉米V7-V14生育期的冠层近红外波段（810 nm）和红光波段（650 nm）的反射率数据,分析多种观测因素对比值植被指数（RVI）数据和植被归一化指数（NDVI）数据的影响。结果表明,观测高度（0.5~2.5 m）、观测频率（2~60次·min-1）和移动速度（0~4 m·min-1）与观测结果无显著相关关系（p＞0.05）,观测时刻（8:00-18:00）、观测天顶角（-60°~60°）和观测方位角（0°~180°）与观测结果相关关系极为显著（p＜0.01）;小麦和玉米的冠层RVI、NDVI数据获取结果主要取决于冠层覆盖程度,在相同叶面积指数（LAI）情况下观测结果也会因观测时刻、观测方位角和观测天顶角的差异而受到不同程度的影响;冠层光谱反射率信息二向反射特性明显,小麦冠层RVI和NDVI变异系数分别为15%~50%和2%~50%,玉米冠层RVI和NDVI变异系数分别为10%~33%和18%~39%;进行观测时,应尽量选择在太阳天顶角较稳定的12:00-14:00时段,并尽量缩短观测时长,还应选择固定的观测角度,注意阴影效应与热点效应的影响;此外,在小麦返青至拔节期、抽穗至扬花期获取RVI和NDVI时,还应分别注意观测天顶角、观测时刻对测量精度的干扰。研究结果可为快速获取高精度的小麦、玉米冠层光谱反射率数据提供技术支撑。     

单子叶植物叶片双向反射分布的测量与分析

作物的生物含量与作物的光学特性有直接的关系,而植物叶片的双向反射分布函数(BRDF)又直接影响植物的光学特性。植物叶片的BRDF体现了叶片在各个方向不同的能量反射能力,直接影响植物叶片的光谱检测结果,也是植被冠层宏观光学特征的影响因素之一。对植物叶片的BRDF光学特性及表现出的规律性展开研究和讨论,能够有效提高植物无损检测光谱模型的稳定性和可靠性,提升利用作物光谱模型反演理化特性的准确性和可靠性。首先介绍了植物叶片的BRDF快速获取方法及自主研发的方向性光谱检测仪器,该仪器能够在入射光的方位角和天顶角、接收探头的方位角和天顶角这四个维度进行调整,实现多入射角和反射角的反射光谱数据采集。单子叶植物的叶脉呈纵向分布,因而体现出较为显著的各向异性,玉米和小麦是两种较为典型的单子叶农作物。通过自主研发仪器获取不同波段范围下的玉米和小麦的反射光谱信息,并分析总结其反射分布规律。采用文中所介绍的BRDF计算方法对光谱数据以及白板校正数据进行计算,再结合MATLAB程序对光谱反射数据的图像映射,对反射结果与叶绿素含量和叶片含水量这两个叶片典型理化参数的相关性进行分析,最后探讨了采用ANIX系数对叶片的各向异性进行量化分析的方法。选取小麦在可见光波段以及玉米在近红外波段的数据,结果表明,小麦和玉米在各波段下的fr分布均关于入射天顶角两侧微小空间对称,在相同波段下,不同入射天顶角下的fr值大小基本一致;在相同入射天顶角下,小麦在800 nm波段下的fr值最大,680 nm波段下的fr值最小,这是由于680 nm波长附近是叶绿素强吸收的特征波段,而800 nm附近是叶绿素反射的特征波段,且在相同波段下,叶绿素浓度的升高会导致fr值的增大;在水的强吸收特征波段1 450 nm下,玉米的fr值随着含水量的升高而增长。分析表明,作物的BRDF特性能够有效反映叶片主要生物含量的变化,同时计算所得到的各向异性指数也体现出一致的变化规律,为建立稳定且可靠的作物光谱定量分析模型提供了理论和实践基础。     

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。     

滞尘影响下的茶树叶片水分高光谱估算

减少叶面滞尘对茶树叶片水分有效光谱信息提取的干扰,有利于建立更加稳健的茶树叶片水分高光谱估算模型。以“舒茶早”为研究对象,通过田间随机采集鲜叶样品,测定叶片原始光谱反射率、含水量以及滞尘率。比较分析滞尘对茶树叶片原始光谱的影响,分别基于归一化计算与比值计算方法构建新波段植被指数,并利用相关系数法筛选叶片水分含量相关性最高的新波段植被指数,结合相对变率分析获取滞尘对叶片水分估算影响不敏感的待选指数。通过分析不同滞尘条件下新建植被指数和已有水分指数与滞尘的响应关系,筛选出滞尘影响下茶树叶片水分估算的最优植被指数,最终构建茶树叶片水分估算的高精度模型。结果表明：（1）位于711~1 378 nm波段范围的叶片光谱反射率受滞尘影响呈现显著降低的趋势,随着滞尘率增大光谱反射率减小,且无尘叶片反射率与有尘状态反射率具有明显聚类现象,相同状态下的不同叶片反射率差异性极显著。（2）新波段植被指数、已有水分指数与茶树叶片含水量之间的相关性以及基于该指数构建的茶树叶片水分估算模型的精度,在滞尘影响下均呈现明显的下降趋势。（3）在滞尘混合状态下,以1 298和1 325 nm为中心波段的新建比值植被指数对滞尘敏感性最低,且与叶片含水量相关性高,为最优植被指数,其建立的茶树叶片水分高光谱估算模型具有较高的预测精度（y=0.245x-0.241,R2=0.854,RMSE=0.001）,并且实测值与预测值具有较好的一致性。因此,该研究可为茶树的水分精细化管理提供依据,并可为基于高光谱信息构建复杂环境条件下的水分估算高精度模型提供新思路。     

基于地面实测光谱的湿地植物全氮含量估算研究

随着再生水越来越多的应用于城市湿地,湿地植物生长状态的大面积监测对于利用再生水的湿地恢复与重建具有重要意义。目前遥感技术已成为植物生长状态大面积监测的重要手段。本研究以北京市典型再生水城市湿地奥林匹克公园南园湿地为研究区,以反映植物生长状态的重要指标全氮(TN)为研究对象,在测定研究区湿地植物芦苇(Phragmites australis)和香蒲(Typha angustifolia)的叶片光谱及TN含量的基础上,对数据进行预处理并建立二者的关系模型,包括单变量模型(比值光谱指数(SR)模型和归一化差值光谱指数(ND)模型),与多变量模型(逐步多元线性回归(SMLR)模型和偏最小二乘回归(PLSR)模型),并利用交叉验证决定系数(R2CV)和均方根误差(RMSECV)对模型精度进行检验。结果表明,不同湿地植物类型相比,利用芦苇反射光谱建立的各种预测模型的精度都高于香蒲;不同回归模型相比,多变量回归模型的精度较高;多变量回归模型中,PLSR模型的精度高于SMLR模型,其R2CV可达0.80,RMSECV仅为0.24,是建立湿地植物光谱与TN含量关系的最优模型。研究成果不仅为湿地植物生长状态遥感探测提供参考借鉴,而且可以为利用再生水的城市湿地监测与管理提供有力的科学依据。     

基于线性回归算法的春玉米叶面积指数的冠层高光谱反演研究

利用辽宁锦州地区2013年生长季不同土壤水分控制条件下的春玉米冠层高光谱数据,及对应的植株叶面积指数(leaf area index,LAI)数据,分析在不同发育期内不同生长状况下的春玉米冠层高光谱特征及其与植株叶面积指数的关系。采集并计算共313组有效样本,包括350～2 500 nm波段范围光谱的反射率、反射率倒数的对数、反射率一阶导数及LAI,应用多元逐步线性回归法和偏最小二乘回归法,对剔除了受大气水分影响较为严重光谱波段的其他波段数据进行降维,构建叶面积指数的全波段冠层高光谱数据模型,并进行精度检验与比较。结果表明,春玉米LAI与光谱反射率在可见光波段(350～680 nm)、红外波段(1 430～1 800和1 950～2 450 nm)均呈显著的负相关;反射率倒数的对数在对应区间为显著的正相关;反射率一阶导数则在可见光和近红外波段(350～1 350 nm)存在较显著相关波段。三种全波段冠层高光谱数据在春玉米LAI的线性回归中,偏最小二乘法在以冠层反射率为自变量的模型构建中,比多元逐步线性回归拟合度好,其总均方根误差为0.480 7;以冠层光谱反射率的倒数的对数及一阶导数为自变量,应用逐步线性回归法建模,拟合度较好,其总均方根误差分别为0.333 5和0.348 8;三种光谱数据的春玉米LAI两种回归算法中,以冠层反射率倒数的对数为自变量,应用逐步线性回归方法建模的拟合度最佳。