蒙古栎展叶盛期变化的光谱特征及其影响因素研究

植物生长状况是反映环境变化的重要指标,在全球环境变化格局下,研究多环境因子及交互作用对植物的影响尤为重要。为探究植物光谱特征响应环境变化,从而探究环境变化对植物生长状况的影响,同时实现遥感对植物的监测,该研究以东北地区优势树种蒙古栎为研究对象,分析研究了不同光周期、温度和氮沉降交互作用引起的蒙古栎展叶盛期冠层光谱反射特征变化。基于大型人工气候室模拟试验,设置3个温度,3个光周期和2个氮沉降交互处理,每个处理4个重复。当蒙古栎进入展叶盛期时,每个处理选择差异较小的三个重复,使用FieldSpec Pro FR 2500型背挂式野外高光谱辐射仪测量光谱反射率。对不同处理的蒙古栎冠层光谱反射率进行分析,选取NDVI（归一化植被指数）、Chl NDI（归一化叶绿素指数）和PRI（光化学反射指数）3个常用的光谱指数作为辅助分析,同时计算一阶导数光谱以得到红边斜率、红边位置、红边面积等参数。不同处理展叶盛期的蒙古栎光谱反射率趋势大体一致,均符合植物特有的光谱反射特征,在350~680 nm范围内有一个小的波峰,680~750 nm反射率显著上升,750 nm后进入反射平台。结果表明：(1）光周期对于蒙古栎冠层的光谱反射率没有明显的影响;(2）增温会减小蒙古栎冠层在350~750 nm波段处的光谱反射率;(3）施氮会导致蒙古栎展叶盛期350~750 nm波段和750~1 100 nm波段处的光谱反射率降低;(4）增温和施氮的交互作用会显著减小蒙古栎的光谱反射率;(5）通过一阶导数光谱可清晰地指示植物的红边特征。研究结果可为物候变化的监测与影响因素分析提供理论依据。     

重金属铜胁迫下玉米的光谱特征及监测研究

农作物重金属污染监测是当今高光谱遥感研究的重要内容之一,旨在设计一种新的窄带植被指数,以实现不同培育期的两种玉米品种的重金属铜胁迫监测。研究设计了不同浓度的铜污染实验,采用SVCHR-1024I型高性能地物光谱仪测量不同浓度铜离子（Cu2+）胁迫下玉米叶片的光谱反射率,并同步获取了玉米叶片中Cu2+含量数据。首先,对玉米叶片原始光谱数据进行一阶差分处理,并计算一阶差分反射率与叶片中Cu2+含量的相关系数（r）,筛选对铜胁迫敏感的波段。计算结果显示,489~497,632和677 nm波长附近的一阶差分反射率与叶片中Cu2+含量显著相关,可将其视为敏感波段。其次,根据以上3个敏感波段,建立基于一阶差分反射率的铜胁迫植被指数（dVI）。对所有可能的dVIs和Cu2+含量进行一元回归分析,并采用决定系数（R2）和均方根误差（RMSE）对回归结果进行评估,以筛选最佳指数。最后,采用不同生长年份的玉米实验数据对敏感波段的稳定性及dVI的适用性进行了验证评估;同时,通过与归一化植被指数（NDVI）、红边叶绿素指数（CI_red-edge）、红边位置（REP）、光化学反射指数(PRI)等常规重金属胁迫植被指数进行应用比较,证明dVI更具有优越性。结果表明：一阶差分处理后,在450~500,630~680和677 nm波长处的叶片反射率与Cu2+含量的相关系数明显增大。基于一阶差分反射率的特征波段具有稳定性,对于不同生长年份的玉米叶片数据,特征波段的波长位置不变。一元回归分析结果表明,结合497,632和677 nm波长的一阶差分反射率的指数与Cu2+含量具有显著的相关性,对于不同生长年份的2种玉米品种数据集,R2都高达0.75以上。另外,与常规植被指数比较结果表明,该研究所提出的dVI具有更好的鲁棒性及有效性,可为冠层尺度的重金属胁迫监测提供理论基础。     

马尾松针叶光谱特征与其叶绿素含量间关系研究

以马尾松针叶野外高光谱数据为基础,分析了马尾松光谱变化,构建或借助不同光谱特征参数,在理论和实践分析的基础上,建立了马尾松针叶叶绿素含最与光谱反射率及9个特征参数之间的关系.研究结果表明:(1)马尾松叶绿素含量在527,703,1 364及1 640 nm四个波长附近,与其反射率具有较好的线性关系,为马尾松遥感监测在波段选择上提供了依据;(2)红边位置、红边平均反射率、红边位置附近平均反射率、红边斜率、红边面积、红谷吸收深度、绿峰反射高度、红边归一化植被指数、红边植被胁迫指数等9个马尾松反射光谱特征参数均与叶绿素含量间存在指数函数关系,相关系数绝对值在0.5～0.7之间;(3)采用9个光谱特征参数建立了马尾松针叶叶绿素含量预测模型,且所建立的基于高斯核函数变换的偏最小二乘回归模型对叶绿素含量的预测精度远远大于传统线性回归模型,模型的均方误差为0.008 8,平均绝对百分误差为0.761 7%.     

光谱异同性和多尺度卫星雪盖差异分析——以MODIS和HJ-1B为例

为了探索不同类型遥感传感器对地物反射光谱响应的异同和卫星遥感监测雪盖空间尺度的差异,收集了2007年—2013年冬春季川西北米亚罗地区、青海省祁连山区和新疆北疆地区各种积雪、植被和裸土反射光谱数据,经中分辨率成像光谱仪MODIS和环境与灾害监测预报小卫星HJ-1B传感器响应函数完成地基光谱到传感器可见光、近红外及短波红外通道反射率的转换。分析了新旧融雪、不同雪深及不同积雪覆盖下的反射光谱特征及不同传感器对地物反射光谱响应的异同性,并结合同期同区域影像分析了MODIS和HJ-1B积雪监测空间尺度的效果差异。结果表明,可见光波段范围内,各传感器对新雪和污雪反射光谱响应一致性很高;对裸土和矮株植被反射光谱响应程度较为一致;对其他类型积雪反射光谱响应程度有所不同,尤其是消融积雪和冻结积雪,反射光谱响应性差异很大;全雪覆盖下,深度不同的积雪NDSI值域相对稳定,不同传感器NDSI具有很好的趋势一致性;MODIS和HJ1B NDSI法监测积雪空间尺度差异明显,很好的解释了混合像元存在的成因。     

叶片茸毛对叶片反射光谱及高光谱植被指数的影响研究

很多高光谱植被指数被用于对植被的生化物质含量进行非破坏性的估计与反演。由于这些指数都是利用不同波段的反射率计算而得到的,因而对叶片反射具有很大影响的茸毛等叶表结构对这些植被指数的反演精度的影响不容忽视。本研究发现去茸毛处理使得在400～1 000nm范围的的光谱反射都有所下降,但在各个波段的变化并不均匀。通过对比39个现有的高光谱植被指数在经过去茸毛处理前后的变化,发现一些只单独利用可见光或者近红外波段的高光谱植被指数,如CTR1:R695/R420,D740/D720,WBI:R900/R970,R860/(R550×R708)以及红边指数(REP)比大多数既使用可见光又使用近红外波段的高光谱植被指数受茸毛变化影响小,它们对茸毛的低敏感性可以使其在进行植被生化物质反演时更具有普适性。     

基于实测端元光谱的多光谱图像光谱模拟研究

地物光谱特性是遥感应用的基础。然而,在基于野外实测端元光谱的遥感应用中,由于测量尺度不同,导致同一地物光谱形态和反射率值存在很大差异,为遥感信息的定量反演带来困难。文章以新疆塔里木盆地北缘渭干河-库车河绿洲为研究区,选取裸土、植被两类地物作为研究对象,首先通过AVNIR-2传感器的光谱响应函数,实现了将野外实测端元光谱拟合为多光谱离散光谱,通过实例数据表明,拟和的多光谱与AVNIR-2像元光谱具有很好的相关性,在此基础上,采用线性算法建立端元光谱与遥感图像像元光谱的转换模型,实现了从实测端元光谱尺度向遥感多光谱像元尺度的定量光谱转换,为遥感定量分析奠定了一定基础。     

三种典型荒漠植物生长期光谱特征变化分析

荒漠植物长势、变化、演替是反映荒漠地区生境状况的重要指标。目前荒漠植物监测与光谱研究多基于定时采样数据,波谱时序动态研究相对薄弱。荒漠植物光谱因受时间尺度影响,常引起辨识误差。将荒漠植物中最具代表性的灌木--柽柳、白刺、梭梭作为样本,旨在揭示三种荒漠植物光谱生长期变化规律及种间动态分异特征,为荒漠植被空间遥感辨析奠定基础。实验选取旺盛植株采集生长期内(5月-10月份)光谱数据,对不同月份植物光谱曲线分析比较并剖析机理,得出荒漠植物生长期光谱特征变化规律及其物候现象对应波谱表现。结论指出：(1)三种荒漠植物反射率曲线总体特征均符合绿色植被波谱规律,可观察到较明显的12峰谷分布,红边斜率与面积从大到小分别为：梭梭、柽柳、白刺。其光谱曲线峰谷幅度值相对较小,且变化较快,红边参数表现活跃期分别为柽柳8月、白刺10月、梭梭9月。(2)荒漠植物的光谱变化与植物本身物候特征、气候变化植物响应密切相关。光谱特征在可见光波段与营养期、花期、落叶期有一定响应关系;近红外波段与结实期、休眠期、降雨情况相关;短波红外波段与营养期、落叶期、降雨状况呈现关联性。(3)7月份三种植物的生长状况差异光谱曲线表现为：衰败植株地物光谱反射率可见光、短波红外波段呈高反射,近红外波段反射减弱,趋近于土壤光谱反射率曲线。     

遥感图像林地与农田小波特征的神经网络识别

为了解决仅仅依赖遥感图像光谱特征较难正确区分光谱相近的植被覆盖下垫面林地与农田的问题,对美国Landsat 7 ETM卫星遥感图像进行小波变换分解,研究林地、农田样点的小波系数特征的差异,研究BP人工神经网络识别光谱相近的林地与农田的方法。结果表明,小波变换对遥感图像地物的空间变化非常敏感,在一定尺度下能分离林地与农田地物的细节特点的差异,其多波段小波系数特征存在差异,可以构成光谱相近地物林地、农田的识别特征向量,使用BP神经网络对样本训练后可有效地识别光谱相近的林地与农田地物。     

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。     

刚竹毒蛾危害下的毛竹叶片光谱特征及虫害等级检测研究

探讨刚竹毒蛾危害下的毛竹叶片光谱特征可为建立竹林生态安全监测体系提供重要的理论指导。相比于传统的多光谱数据,高光谱遥感能够准确探测不同刚竹毒蛾危害等级间寄主光谱的细微变化。然而,当前有关此方面的研究甚少,其寄主的光谱变化机理还有待进一步总结。为此,基于实测的552条竹叶光谱,分析了健康、受刚竹毒蛾危害、小年叶片之间的光谱差异,选择可反映其健康状况的特征变量,并利用XGBoost模型建立了叶片尺度的刚竹毒蛾危害检测模型。研究结果显示：（1）随着虫害等级的上升,受害叶片在可见光范围内的反射率逐渐出现“绿低红高”的特征,其近红外波段的反射率则不断降低,而短波红外的反射率则明显高于健康叶片,尤其在两个水汽吸收波段（1 450和1 940 nm）的差异最为明显;（2）小年叶片于可见光-近红外波段的反射率显著高于健康、受害叶片;（3）根据不同受害类型叶片的光谱特征可知,较之健康叶片,缺刻型叶片的光谱并未出现太大的变化,红褐色病斑型叶片在红光波段的反射率出现了一定程度的上升,灰白色病斑型叶片则已经完全失去了植被的基本光谱特征;（4）根据XGBoost模型给出的变量重要性排序可知,各特征变量的贡献度依次为PRI（光化学反射率指数）＞FDVI_{576, 717}（植被健康程度评估指数）＞NPCI（归一化色素叶绿素指数）＞DSWI（疾病水胁迫指数）＞VOG 1（红边指数1）＞RVSI（红边植被胁迫指数）＞NDWI（归一化差值水分指数）;（5）模型对刚竹毒蛾危害识别的总平均精度为74.39%,其中健康叶片的识别精度达到了94.55%,轻度危害叶片为74.93%,重度危害为84.12%,小年叶片则为71.10%,而中度危害叶片的识别精度较差,仅为33.48%。     

高光谱反射率的滨海地区土壤全磷含量反演

反射光谱在近年来广泛应用于土壤属性的估算。作为一种有效估算土壤全磷含量的手段,反射光谱技术可以很大程度上减少传统化学测量方法所损耗的人力物力。以江苏滨海土壤为研究对象,在30个采样点采集了共147个土样,测量土壤样品光谱反射率及全磷含量。利用原始光谱反射率数据及6种不同的光谱变换结果,通过随机抽样（RS）、KS、SPXY三种样本集划分方法,基于偏最小二乘回归（PLSR）和支持向量机（SVM）方法分别建立土壤全磷含量的估算模型,对比分析了三种样本集划分方法对估算结果精度的影响。结果表明：（1）以原始光谱反射率为数据,PLSR模型,RS方法在多数情况下可以获得较为稳定的模型精度,明显优于KS和SPXY方法;在SVM模型中,采用SPXY方法获得的模型结果最优,KS次之,RS结果最差。（2）不同的样本集划分方法所合适的光谱变换方法不同,对于三种划分样本集方法,PLSR和SVM对应的最优光谱变换分别是对数的倒数和一阶导数（KS方法）,原始光谱和一阶导数（RS方法）,一阶导数和多元散射校正（SPXY方法）。其中采用KS方法划分样本集,PLSR和SVM均能获得最佳的预测结果。并非所有光谱变换方法都可以提高模型精度,部分光谱变换后PLSR模型预测精度显著降低;（3）在所有的样本集划分方法中,SVM的建模效果优于PLSR,采用RS方法划分样本集,PLSR的预测精度高于SVM,而采用KS和SPXY方法划分样本集,SVM的预测精度整体高于PLSR。综上所述,本研究区域估算土壤全磷含量的最佳模型是基于KS样本集划分方法和一阶导数光谱变换建立的SVM模型,此时拟合优度（R2_p）为0.82。结果表明反射光谱可以对滨海地区的土壤全磷含量进行有效预测,对土壤磷元素的高效快速反演具有一定的指导意义。     

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。     

基于时序高分一号宽幅影像火后植被光谱及指数变化分析

为了探究国产高分卫星遥感技术监测火干扰对植被生长影响的能力及其表征植被指数,选取2014年发生在四川省雅江县和冕宁县的两场森林火灾形成的火烧迹地作为研究区,利用火灾前后时序的高分一号宽幅(GF-1 WFV)数据,对不同受灾程度火烧迹地火灾前后的光谱特征变化进行分析,并以月为单位分析了不同受害程度植被火后两年内由GF-1 WFV数据生成的归一化植被指数(NDVI)、增强型植被指数(EVI)和全球环境监测植被指数(GEMI)等三种表征植被生长状态的植被指数的变化,结合研究区纬度、海拔和气候条件分析火后植被的年内恢复规律。结果表明：火烧造成植被色素和细胞结构破坏,使其不再表现出正常植被特有的光谱特征,在可见光区受害植被的反射率相比于正常植被偏高,且其值随受灾程度加重而升高;在近红外波段火干扰后的植被反射率降低,其值远低于正常植被的反射率值。NDVI,EVI和GEMI在表征植被恢复生长过程中存在高度相关性且对植被季节变化敏感,均能反映植被恢复的生长过程,具有描述火烧区植被恢复动态过程的能力;受灾植被恢复生长过程中的植被指数变化与正常植被年生长过程的植被指数变化趋势基本一致,同样存在生长季和非生长季;火烧区植被的NDVI,EVI和GEMI值相比正常植被对应植被指数值始终偏低,且植被受灾越严重,其植被指数值在同期中对应越低。     

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。     

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。     

甘肃河西地区荒漠化土地光谱特征研究

甘肃河西走廊土地荒漠化严重影响了当地居民的生产生活环境,高光谱遥感技术是荒漠化土地退化程度、土地类型识别、遥感反演等的重要研究手段,以河西地区荒漠化土地为研究对象,分析其光谱特征与植被退化程度、植物类型、季节变化等的关系,探讨河西地区荒漠化土地的光谱特征。主要结果有：(1）当植被覆盖度小于20%,同一类型不同退化阶段的植被光谱对沙地光谱的影响很小,沙地光谱反射率与裸地接近,尤其当植被盖度小于10%时,沙地与裸地的光谱曲线几乎重合,仅从植被景观很难反映出土地的沙化程度。(2）不同的植被类型对沙地光谱的反射率有一定的影响,以白刺为建群种的沙地光谱反射率较高,其次为梭梭沙地,多枝柽柳沙地相对较低,植被不同演替阶段下指示性植物的沙地光谱可以反映土地的沙化过程。(3）在植物生长季,沙地光谱反射率受土壤、植物含水量及植物物候期的影响,8月-10月高于其他月份,7月最低,沙地光谱波形曲线的季节变化规律可以反映出沙地土壤含水量的变化。研究结果对荒漠化土地遥感监测中土地沙化程度判定、季节信息提取、植被覆盖度估算等提供研究基础。     

结合DEM的红边-近红外植被指数提取城市植被信息

随着生活水平的不断提高,城市植被已成为衡量城市宜居性的重要标准之一,对城市生物多样性评估和保护起到非常重要的作用。因此,合理规划城市植被是解决环境问题和提高生活质量的重要手段。因此,城市植被的提取和监测成为重中之重的任务。目前,城市植被提取一方面受到地域和物种的影响,另一方面也受到地形和建筑物阴影的影响。为解决上述问题,提出了一种结合数字高程模型(DEM)的红边-近红外植被指数模型（RENVI）。首先选取了3景经过辐射定标和大气校正的具有红边波段、且光谱和空间分辨率较高的Worldview-3遥感影像;然后,根据红边波段对于植被具有较高的敏感性,且红边范围内的光谱数据与反映植被生长状况的参数有较好的相关关系原理,采用DEM模型和红边波段光谱差异,有效去除地形和建筑物阴影;最后,在可见光波段范围内建立红边光谱-近红外光谱构建特征空间,构建了红边-近红外植被指数模型,同时与归一化植被指数（NDVI）和增强型植被指数（EVI）进行城市植被提取的定性和定量对比分析。定性分析是利用真实植被影像参考图与模型提取植被影像进行视觉分析;后者是采用用户精度、生产者精度、总体精度和Kappa系数进行量化分析。定性分析表明：NDVI和EVI提取城市植被,由于建筑和道路像元混淆在植被中,产生了错分和漏分的问题。RENVI较好地消除了阴影像元与植被像元混淆问题,能准确的提取城市植被,减少了冗余度,增加了植被指数的信息量。定量分析表明：RENVI模型较NDVI和RVI能够准确提取城市植被,3景影像总体精度分别为89%,81.4%和91.8%,Kappa系数分别为0.852 8,0.791 3和0.905 2。综上所述,该方法有效提高了城市植被提取精度,并取得了较好的提取视觉效果。     

煤炭矿区植被冠层光谱土地复垦敏感性分析

煤矿区土地复垦及复垦监测工作,对于我国土地利用和生态环境治理具有重要意义。微生物复垦技术能够促进植物吸收利用矿质养分和水分,增强土壤肥力,对矿区生态恢复具有显著作用。监测和评价土地复垦效应对植物生长影响的传统方法,通常采用野外采集植物和土壤样本并进行室内分析,但这些方法不仅破坏植物根系原状土壤,造成植株损伤,而且耗费人力、物力,时效性差。高光谱遥感技术具有数据获取速度快、信息量大、精度高且无须离体破坏植株等优点,对于土地复垦监测有非常大的潜力。目前,土地复垦效应遥感监测相关研究仍以观测盆栽大豆、玉米等作物的叶片光谱分析为主。实际上,卫星遥感数据观测到的是冠层光谱,并非叶片光谱,但目前还没有通过植被冠层光谱对矿区土地复垦进行监测的研究成果出现。植被冠层光谱不仅受到叶片光谱的影响,还受到植株长势、下垫面等其他因素的影响,光谱特征变化更为复杂。矿区植被冠层光谱特征对于土地复垦效应的敏感度分析,是对矿区植被理化参量进行定量反演的基础,也是限制高光谱技术应用于大面积土地复垦监测的主要瓶颈。于煤炭矿区土地复垦实验基地开展野外冠层光谱观测实验,获取了接菌组和对照组野外植株冠层光谱数据,并从光谱波形变化和光谱特征参量变化两方面综合分析了植被冠层光谱对土地复垦的敏感性。冠层光谱波形方面,分别采用标准差和光谱敏感度作为组内和组间光谱波形差异的有效指标;冠层光谱特征参量方面,选取了植被红边、黄边、蓝边、绿峰、红谷等典型光谱特征,计算获取其位置、斜率、面积等特征参量,并通过描述性统计和单因素方差分析研究了这些冠层光谱特征参量对土地复垦效应的敏感性,挑选出矿区土地复垦监测的有效特征参量。研究表明,接菌组和对照组冠层光谱的主要波形变化趋势一致,但接菌组植株的生长状况更稳定,不同植株之间差异较小,且绿峰和红谷两个特征更突出。这说明土地复垦能够减少植株间冠层光谱差异,增强植被典型光谱特征,而绿峰和红谷对土地复垦有较高的光谱敏感度。光谱特征参量方面,绿峰、红谷、红边波长在土地复垦作用下显著向长波方向移动,而此前叶片光谱研究中对土地复垦较敏感的红边、蓝边斜率变化并不显著。这说明,野外植被冠层光谱分析结果与实验室植被叶片光谱分析的结果并不完全一致,这可能和植被类型、生长周期、土壤背景光谱干扰等因素相关。在采用卫星或航拍遥感数据进行矿区植被环境监测时,所获取的都是植被冠层光谱,因此本研究所得到的结论具有更强的参考意义和实际应用价值。     

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。