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...     

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。     

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。     

高光谱探测绿色涂料伪装的光谱成像研究

基于现有伪装涂料与植被反射光谱的本质差异,提出一种可有效识别当前所有绿色伪装涂料的高光谱成像方法.通过分析绿色伪装涂料与被子植物叶片的反射光谱及其一阶微分谱的差异,确定了星载和机载高光谱遥感探测中,可见光波段的绿色反射峰和780～1 300 nm的“近红外高原”波段反射率的波动性是识别绿色伪装涂料的有效光谱特征.对“近红外高原”波段的反射光谱进行成像是高光谱探测实现伪装目标可视识别的可行方法,尤其是对反射光谱一阶微分处理后进行成像可更加有效地识别植被环境中的绿色伪装涂料.     

基于高光谱影像的干旱区草地光谱特征分析

基于石羊河流域金昌地区Hyperion高光谱影像,通过FLAASH大气校正,利用纯像元指数法提取草地波谱信息,并运用光谱一阶微分法和连续统去除法进行定量化处理。结果表明,相对于生长旺盛期的草地光谱特征,衰退期草地光谱红边左移,斜率降低,蓝边、黄边特征减弱,可见光波段反射值较高,近红外波段反射率较低;不同覆盖度草地的红边、绿峰、蓝光和红光吸收谷位置保持一致,可见光波段的光谱吸收特征(波段深度、宽度、面积、对称性)随覆盖度的增大呈有规律的变化,可作为提取或判定植被覆盖度的依据。     

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...     

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。     

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。     

基于函数拟合的玉米叶片反射光谱时间变化规律分析

为了探索玉米(Zea mays L.)叶片反射光谱时间变化规律,对21个叶位的玉米叶片进行了每天一次的反射光谱测量,获得了玉米活体叶片整个生命周期反射光谱数据1 261条。在此基础上采用光谱相关图方法,对400～960 nm的可见光、近红外波段的玉米叶片反射光谱进行分段拟合,获得了7个表征玉米叶片反射光谱时间变化规律的拟合参数,并对这7个参数的时间变化趋势采用二元二次多项式进行拟合。结果表明该方法对单片叶片反射光谱的拟合效果非常理想,其中98.7%的叶片反射光谱拟合复相关系数r大于0.99,80.9%的叶片反射光谱拟合均方根误差RMSE小于0.001 5。将所有数据的拟合结果与原始数据进行比较,复相关系数r为0.9978,均方根误差RMSE为0.010 5,拟合结果表明该方法较好地保持了反射光谱时间变化的趋势,能够充分利用叶片反射光谱的相关性,有效地表征玉米叶片反射光谱随时间变化的规律。     

基于灰色关联法的春小麦叶片含水量高光谱估测模型研究

利用高光谱植被指数反演植被水分含量时,快速、准确的找到实测光谱数据与植被水分相关性最高的植被指数是研究的重点。在农田尺度上,以春小麦野外光谱数据与叶片含水量的定量关系为基础,通过灰色关联度分析,筛选出与叶片含水量灰色关联度较高的5种典型的水分植被指数,并建立了估算春小麦叶片含水量(LWC)的偏最小二乘回归(PLSR)模型和BP神经网络(back propagation artificial neural networks, BP ANN)模型。结果表明：(1)光谱一阶导数可以有效去除噪声影响并突出光谱特征信息,尤其是在750～830,1 000～1 060和2 056～2 155 nm等区间明显提高了与LWC的相关性。(2)灰色关联法能够较好的表征各水分植被指数与叶片含水量间的关联性,其中基于原始光谱建立的前5个水分植被指数都是两波段比值植被指数,基于光谱一阶导数建立的水分植被指数基本上都是两波段归一化差值植被指数。(3)所建立的两种模型中,基于光谱一阶导数建立的PLSR和BP神经网络模型R2分别为0.80和0.81,稳定性基本相同且都较好;两种模型RMSE都是0.55,RPD分别为2.01和1.41,说明PLSR模型的预测精度比BP神经网络模型高。从模型的验证效果来看,PLSR模型在估算春小麦叶片含水量方面有一定的优势,为高光谱定量反演春小麦叶片含水量提供一定的参考。     

Spectral indices to assess the carotenoid/chlorophyll ratio from adaxial and abaxial leaf reflectance

The ratio between the carotenoid and chlorophyll concentrations can indicate the physiology and phenology of plants. Most of the vegetation indices related to the ratio between the carotenoid and chlorophyll contents only consider the reflectance from the adaxial leaf surface. In this study, it was found that the leaf reflectance from the abaxial surface is lower than that of the adaxial surface in the visible wavelength region. On the contrary, the reflectance is higher on the adaxial surface in the near-infrared wavelength region. The difference ratio index resulted in the best correlation with the carotenoid/chlorophyll ratio and was the most robust among all the spectral indices studied when the spectral information on the adaxial and abaxial surfaces was pooled. The result indicated that this index can accurately estimate the carotenoid/chlorophyll ratio because of the insensitivity to the differences between adaxial and abaxial leaf surfaces.     

基于光谱波段自相关的水稻信息提取波段选择

通过大田试验,使用ASD光谱仪测量水稻不同生育期的冠层光谱,将光谱以10 nm为步长进行合并,再将不同日期光谱的所有波段组合计算相关系数平方（R2）,生成R2矩阵,并绘制R2分布图。根据R2越大,光谱波段之间冗余信息越多,R2越小,水稻光谱波段信息含量越多的原则,在所有测量日期中选择出前100个R2最小值对应的波段,将这些波段进行统计分析。结果表明,可见光区域各个波段之间和红外（近红外和短波红外）区域各个波段之间都含有大量冗余信息。水稻信息量丰富的波段主要集中在可见光的长波波段,红边波段,近红外第一和第二峰值波段,以及短波近红外第一峰前区（1 530 nm附近）和第二峰值区（2 215 nm附近）。比较水稻与其他植被对于最优波段的选择,400～410,630～650和1 520～1 540 nm三个波段区间表现为水稻信息提取较为独特的波段。     

冬小麦导数光谱特征提取与缺磷胁迫神经网络诊断

分别于返青期、拔节期、抽穗期和灌浆期采集不同磷素处理的冬小麦叶片原始高光谱数据;之后求取其一阶导数(一阶导数光谱)并进行小波去噪处理;通过分析原始光谱和一阶导数光谱对小同磷素处理水平的响应特征,确定敏感波长范围并提取四种吸收面积;将每个叶片磷素含量值对应的四种吸收而积的归一化值,作为样本空间样本点的位置坐标(4维样本输...     

基于叶片光学属性的作物叶片水分含量反演模型研究

叶片含水量是反映作物生理特性的一个重要参数,对生态环境的研究具有重要意义。采用小波分析方法,分析叶片含水量对反射率的影响特征,建立综合利用多波段信息的作物叶片水分含量反演模型。基于PROSPECT模型的辐射传输理论,推导出由叶片反射率光谱的小波系数反演叶片水分含量C_W的理论模型。利用六种常用的小波函数,对叶片组分水、干物质和白化基本层的吸收光谱进行小波分解。选取对水分变化最敏感,同时对其他组分不敏感的分解尺度和波段位置,找到能稳定突出水的光谱特征的小波系数。结果表明：bior1.5小波函数在尺度为200 nm,波段位置为1 405和1 488 nm的小波系数具有上述特征。建立由叶片反射率光谱的bior1.5小波系数反演叶片水分含量C_W的反演模型,模型有两个转换系数a和Δ都受叶片结构参数N的影响。利用PROSPECT模型生成模拟光谱数据集,校正建立的叶片水分含量反演模型中的两个转换系数a和Δ,并与LOPEX93实验光谱数据集结合验证反演模型。结果表明：反演模型不仅比传统基于植被指数的统计模型在精度上有提高(反演值与实测值的R2最高达到0.987),而且更加稳定,普适性更高。研究表明,小波分析方法在利用高光谱数据反演作物叶片水分含量方面具有独特的优势。     

植物光学模型估算叶片类胡萝卜素含量的一种双归一化差值-比值植被指数

运用高光谱技术进行植物叶片探测具有快速、无损、高精度等特点,在叶片色素等生化成分含量估算方面应用前景广阔。类胡萝卜素作为叶片中重要光合色素之一,因其在可见光区域与叶绿素的光谱吸收特征存在重叠,且其含量远低于叶绿素,导致利用光谱信息估算叶片类胡萝卜素含量存在困难,国内外少有针对类胡萝卜素含量的植被指数。利用高光谱数据光谱信息丰富的特点,提出一种以波段组合遍历与相关分析为基础,通过多指数协同来构建组合式的植被光谱指数的新方法。在PROSPECT叶片辐射传输模型模拟出大量具有不同生化和生物物理特征的叶片光谱的基础上,成功构建了一种在叶片水平下具有良好稳定性的类胡萝卜素含量估算新指数RVI_DNDVI。结果表明,该方法构建的叶片类胡萝卜素光谱指数由两部分组成：由532和405 nm构建的窄波段NDVI(与类胡萝卜素、叶绿素均强相关)和由548和498 nm构建的窄波段NDVI(仅与叶绿素强相关)进行比值组合,能较好消除叶绿素含量对指数的干扰;通过减去对叶片结构高敏感的916 nm处反射率,能消除叶肉结构参数的影响,进一步提高指数的抗干扰能力。该研究得到的指数RVI_DNDVI仅对叶片类胡萝卜素具有高敏感性,相关系数达到-0.94,对其进行指数拟合的R2达到0.834 4。经与模拟数据和实测数据的验证,该指数有较好的估算效果。     

高光谱影像的苹果花叶病叶片花青素定量反演

花叶病是苹果叶片常见的病毒性病害,患病叶片的花青素含量出现异常。以叶片花青素含量作为病害严重程度的定量化指标,使用高光谱成像技术获取感染花叶病的苹果叶片的高光谱图像,分析叶片的光谱特征,通过任意两个波段的反射率的不同数学组合,构建并筛选对染病叶片花青素含量高度敏感的最优光谱指数,进而建立苹果叶片花青素含量的高光谱估算模型,最终实现苹果叶片花青素含量分布状况的可视化表达。结果表明,随着病害严重程度的增大,苹果叶片的花青素含量升高;叶片染病区域的光谱反射率在整个可见光区域明显增加,而且出现了红边蓝移现象。通过两两波段组合构建的三种光谱指数(NDSI_(770,722),RSI_(717,770),DSI_(581,520))与苹果叶片花青素含量的相关系数绝对值均达到0.8以上。在构建的四种苹果叶片花青素含量估算模型中,选用三个光谱指数为参数、并使用偏最小二乘回归方法建立的Anth-PLSR模型精度最高(R2=0.823, RMSE=0.056)。采用Anth-PLSR模型对患病叶片的高光谱图像进行逐像元解算,得到苹果花青素含量分布图。进一步通过叶片花青素含量分布图计算苹果叶片整叶的花青素含量平均值,作为苹果叶片健康程度的定量化指标。此外,通过提取整叶光谱均值、使用同样模型可简洁有效地估算苹果整叶花青素含量平均值。为苹果叶片花叶病病害监测提供了一种直观、快速的技术手段。     

监测小麦叶片氮积累量的新高光谱特征波段及比值植被指数

实时、快速、无损监测作物氮素状况对于精确氮肥管理具有重要意义。传统的氮素估测方法在时间或空间上难以满足要求,新兴的高光谱遥感技术为作物氮素监测提供了有效手段和技术途径。本研究的目的是基于三个田间试验的系统观测资料,探索可用于小麦叶片氮素监测的新的高光谱敏感波段及比值指数。利用减量精细采样法,系统构建了350～2 500 nm范围内所有两两波段形成的比值光谱指数RSI(ratio spectral index),综合分析了小麦叶片氮积累量LNA(leaf nitrogen accumulation)(g N·m-2)与RSI的定量关系,发现了监测叶片氮积累量的新高光谱特征波段(990, 720)和光谱指数RSI(990, 720),建立了相应的监测模型y=5.095x-6.040,模型的决定系数(R2)为0.814。利用独立试验资料检验模型,决定系数(R2)为0.847,相对根均方差(RRMSE)为24.70%,表明模型预测值与观察值之间的符合度较高。因此,利用高光谱比值指数RSI(990, 720)来估算小麦叶片氮积累量是精确可行的。该结果为便携式小麦氮素监测仪的研制开发及遥感信息的快速提取提供了适用可行的波段选择与技术依据。     

基于偏振反射模型和随机森林回归的叶片氮含量反演

叶片氮含量极大程度上影响植被生物化学过程,有重要的研究意义。利用机载高光谱数据反演叶片氮含量在农业遥感领域有广泛应用,但其反演精度不能完全满足精细农业的需要,有一定提升空间。叶片氮含量遥感反演精度受机理误差和算法误差的影响,机理误差主要来源于叶片表面反射。传感器探测到的反射辐射既包含叶片内部多次散射,又包含叶片表面镜面反射部分,只有前者是携带叶片内部生化组分（如氮含量）信息的,由于后者是入射光在叶表蜡质层发生的直接反射,因此该部分并不携带叶片内部信息。根据菲涅尔定律,叶表镜面反射是部分偏振的,而内部散射是非偏振的,因而通过偏振反射建模可部分去除叶表镜面反射影响,以消除机理误差。算法误差主要来源于不同氮含量反演算法对于高光谱数据挖掘能力的差别。比较了偏最小二乘法、主成分回归、支持向量机、K-近邻算法和随机森林回归在高光谱叶片氮含量反演中的表现,在调整算法参数之后,选择使用随机森林回归算法以减少高光谱反演算法误差。以常绿针叶林、落叶阔叶林和针阔混交林为研究对象,利用多角度偏振卫星POLDER/PARASOL的多光谱数据库构建二向偏振反射模型,用以模拟和分析研究区森林的偏振反射率;从HySpex传感器系统获取的机载高光谱数据中去除偏振反射率带来的光谱机理误差,以实现叶片氮含量的精确反演。以均方根误差为主要指标评估精度变化可获得以下结论：在高光谱叶片氮含量反演中,消除偏振反射率带来的机理误差后,各算法反演精度均有提升,平均提升了4.244%。其中,随机森林回归可以最大程度减小反演算法误差（可决系数达到0.803,均方根误差达到0.252）,且对光谱偏振信息最为敏感,去除偏振后精度提高了13.103%。相比于广泛使用的偏最小二乘算法,去除光谱机理误差并减小反演算法误差后,叶片氮含量反演精度整体提高了32.440%。该研究实现了基于机载高光谱数据的叶片氮含量精确反演,证明了在叶片氮含量反演中去除偏振反射率的必要性,体现了在高光谱氮含量反演中随机森林算法的应用潜力。     

连续统去除法分析不同马铃薯品种高光谱差异性

在我国实施“马铃薯主粮化”战略的背景下,加强马铃薯相关的研究显得十分有意义。比较和分析不同马铃薯品种不同时期的光谱差异性,旨在为马铃薯品种鉴定、马铃薯与其他作物的区分、马铃薯空间分布提取、马铃薯病虫害监测、马铃薯受各种胁迫的影响以及各种作物识别研究等提供理论和技术支持,也为作物高光谱相关研究提供新思路。对在吉林地区大田试验获取的马铃薯早熟品种费乌瑞它和中晚熟品种延薯4号结薯期和块茎膨大期等关键生育期的样品的冠层高光谱反射率数据,首先利用Savitzky-Golay平滑滤波进行去噪声处理,获取其连续统去除光谱并提取出最大吸收深度、总面积、左面积、右面积、对称度、面积归一化最大吸收深度6个特征参数。同时对滤波后的光谱反射率数据和连续统去除光谱反射率数据进行一阶微分处理。在对不同马铃薯品种这两种光谱反射率曲线对比分析的基础上构建反射率差异性指数、一阶导数差异性指数、连续统去除光谱特征参数差异性指数共3类8种差异性指数作为评价指标。其中反射率差异性指数和一阶导数差异性指数研究“绿峰”550 nm,“红谷”670 nm以及可见光-近红外平台760 nm附近的波段。利用这些差异性指数定量地分析了不同马铃薯品种高光谱差异性。将连续统去除法应用到植物高光谱差异性分析中来,并且深入到不同马铃薯品种以及其不同生育时期。构建的差异性指数取得了很好的评价效果,结果表明：(1)相比反射率差异性指数和最大吸收深度差异性指数,一阶导数差异性指数、总面积差异性指数、左面积差异性指数、右面积差异性指数、对称度差异性指数和归一化差异性指数都可以很好地描述不同马铃薯品种的高光谱差异性,连续统去除光谱局部放大了两个不同马铃薯品种的高光谱差异;(2)滤波光谱和连续统去除光谱反射率差异性最大的波长位置和时间都相同,均处于8月16日波长671.24 nm处;最大吸收深度差异性指数值最大仅为0.01;滤波光谱一阶导数差异性指数值在6月24日波长673.55 nm处最大达到0.977,连续统去除光谱一阶导数差异性指数在6月24日波长759.74 nm处最大达47.87,在不同马铃薯品种光谱差异性分析中作用最为明显;总面积差异性指数值、右面积差异性指数值、对称度差异性指数值和归一化差异性指数值均在6月24日最大,最大值分别为0.13,0.214,0.205和0.113,左面积差异性指数值在7月24日最大,为0.199;(3)根据所构建的差异性指数定量评价结果综合推测可知,两个不同马铃薯品种高光谱差异最大的时期处于早熟品种费乌瑞它结薯期的中晚期,中晚熟品种延薯4号结薯期的初期。     

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。