HJ-1A/1B卫星CCD影像水环境遥感大气校正方法评价研究——以鄱阳湖为例

HJ-1A/1B卫星CCD传感器具有较高的空间、时间分辨率,在内陆湖泊水质遥感定量监测方面有很大潜力,大气校正是制约其应用的关键问题之一。以我国第一大淡水湖——鄱阳湖为研究区域,结合2009年、2011年两次现场实测数据对FLAASH,6S,COST和QUAC四种大气校正结果进行对比分析,并探讨各种大气校正算法对悬浮泥沙浓度反演精度的影响。结果表明:(1)HJ-1A/1B卫星CCD的第1波段在水环境遥感应用时,建议进行重新定标;第2和3波段四种大气校正结果精度相对较高,其中,FLAASH,6S和COST三种大气校正算法精度都较高,QUAC精度偏低,建议在可能的情况下对该算法进行有针对性的改进;(2)FLAASH,6S,COST和QUAC四种大气校正算法第2和3波段比值结果与实测数据吻合度最好,平均相对误差分别为8.2%,9.5%,7.6%和11.6%,因此建议在鄱阳湖水域尽量采用第2和3波段比值作为反演因子;(3)以四种大气校正结果为基础,与悬浮泥沙浓度直接建模,结果发现,四种模型反演精度均比用实测遥感反射率与实测悬浮泥沙浓度建立的模型反演结果要高,FLAASH,6S和COST三种算法反演所得悬浮泥沙浓度精度都较高,平均相对误差分别为:10.0%,10.2%和8.0%;QUAC略差,平均相对误差为18.6%。建议在泥沙浓度反演时采用大气校正结果与悬浮泥沙浓度直接建模,可以有效降低利用实测光谱数据建模引起的大气校正误差的累积效应;(4)在精度要求不是特别高的前提下,四种大气校正算法都可以采用,但综合算法复杂程度、精度、稳定性等多种因素,在辅助信息不全的情况下,COST大气校正算法更值得推荐。     

基于MODTRAN的双查找表法反演高光谱数据的水汽含量

基于MODTRAN辐射传输模型,假设近红外波段地物反射率随波长线性变化,考虑程辐射的影响,发展了一种通过双查找表反演高光谱遥感数据水汽含量的方法。建立查找表过程中,使用三次样条插值方法对查找表水汽含量值加密以减少MODTRAN运行时间。使用两个查找表,通过逐步搜索法对高光谱遥感数据进行水汽反演,得到水汽含量分布图。结果显示,使用三次样条插值方法得到的辐亮度值与MODTRAN计算结果只有0.1%的误差。对两景机载可见光/红外成像光谱仪(AVIRIS)高光谱数据进行水汽反演,得到水汽含量分布图,并用其对辐亮度数据进行大气校正,得到反射率数据。水汽含量分布图变化平缓,无亮/暗点出现,反射率数据在水汽吸收波段的光谱曲线没有过/欠校正现象,这表明水汽反演方法有效。     

高光谱传感器光谱性能参数反演与反射率恢复

在轨高光谱传感器光谱性能参数的准确定标是数据定量应用的基本前提。文章在前人基础上,综合优化算法,实现了在不需要实测地表反射率的情况下,同时反演高光谱传感器中心波长与半值波宽(fullwidth at half maximum,FWHM)。基于模拟数据的研究结果显示,该方法在光谱性能参数偏移5 nm时,中心波长反演误差小于0.1 nm,FWHM误差小于0.7 nm。将该方法应用于Hyperion数据,结果显示,Hype-rion在VNIR谱段存在明显的smile效应,在整个CCD阵列范围内,其中心波长的偏移量在-2~2 nm之间,FWHM偏移在-0.2~0.5 nm之间;在SWIR谱段smile效应不明显,其中心波长偏移3 nm左右,FWHM偏移在-2~-3 nm之间。最后在光谱重定标基础上,对Hyperion进行了大气校正,反演了不受大气及定标参数影响的地表反射率。经光谱重定标,在大气吸收波段周围由光谱定标参数变化导致的反射率突变得到了抑制。     

基于场地高光谱BRDF模型的绝对辐射定标方法

提出了一种基于场地地表高光谱双向反射分布函数模型的绝对辐射定标方法,摆脱了对卫星过境时刻同步观测的依赖,提高了遥感器在轨绝对辐射定标的效率与频次.利用无人机测量系统对敦煌辐射校正场进行了地表方向特性测量,基于半经验核驱动模型反演了敦煌场地的高光谱双向反射分布函数模型参数.用地表双向反射分布函数模型直接计算的卫星观测方向的地表高光谱反射率数据替代卫星过境时刻场地的地表同步测量数据,结合中分辨率成像光谱仪大气产品数据,实现了对Landsat-8卫星的陆地成像仪(OLI)在可见光至近红外波段的高频次绝对辐射定标.Landsat-8/OLI第1～6波段的卫星观测表观辐亮度值与模型计算表观辐亮度值的相对偏差均小于5%,标准差小于2%.基于无人机场地双向反射分布函数模型的绝对辐射定标方法的定标结果与卫星观测结果具有较高的一致性和稳定性.     

基于五种大气校正的多时相森林碳储量遥感反演研究

大气校正已广泛应用于区域生态植被的动态监测,但是不同校正方法和模型对遥感影像光谱和森林碳储量估算结果的影响不得而知,同时这种差异在多时相遥感监测与应用时经常被忽略。以多期Landsat影像为数据源,借助植被指数MNDVI和野外实地调查的马尾松林样方数据,进行马尾松林碳储量反演。然后采用几种常用的大气校正算法：6S,FLAASH(fast line-sight atmospheric),IACM(illumination and atmospheric)和QUAC(quick atmospheric correction),并结合地面同步实测的光谱数据,以评估其对马尾松冠层光谱曲线、植被指数以及林分碳储量估算的影响;同时从遥感动态监测角度出发,分析了相对大气校正(pseudo-invariant feature, PIF)对多时相影像植被指数与碳储量反演结果的校正效果。结果表明,经大气校正后的影像波段反射率与实测光谱结果较为接近,其中近红外和短波红外波段光谱反射率明显上升,同时可见光波段减弱,NDVI(normalized difference vegetation index)增加明显。不同大气校正模型对研究区马尾松林碳储量的遥感反演结果影响较大,其中IACM与6S模型分别具有较高的精度和较低的误差。此外,经过PIF校正后不同时相影像的NDVI相对偏差降低了85.16%,同时马尾松林碳储量反演模型精度得到明显提升,表明辐射归一化处理对于多时相遥感影像的应用十分必要。研究发现ICAM与PIF的大气校正模型组合可较好纠正大气效应,适用于多时相遥感数据的森林碳储量反演与监测研究。     

基于稳定场地再分析资料的多源遥感器替代定标

为监测多源卫星遥感器在轨辐射性能,提出了基于均匀稳定目标再分析基准数据库的替代定标方法。以均匀稳定的敦煌辐射校正场为实验场区,在分析场区历史光谱和大气数据的基础上,建立了地表反射率参考与实时气溶胶估算模型;并结合现有反射率基法定标模型实现了资源一号02C(ZY-1 02C)、资源三号(ZY-3)和高分一号(GF-1)卫星多个遥感器的辐射定标。采用星地同步实测数据和常规外场定标方法对获取的定标系数进行验证,结果表明:基于类似敦煌场的稳定目标再分析资料可实现多源遥感器的辐射定标;定标后的辐亮度与基于实测数据反演的辐亮度平均差异小于5.0%,且与常规外场定标结果总体精度相近。该方法可用于多源卫星遥感器在轨辐射性能日常检测,并为定标系数修订提供参考。     

神舟3号飞船中分辨率成像光谱仪场地替代定标新方法研究

神舟3号飞船(SZ-3)搭载的中分辨率成像光谱仪(CMODIS)是我国下一代对地环境卫星遥感器的试验仪器,能获取地气系统30个可见光-近红外通道观测数据,这些高光谱数据应用,特别是定量遥感产品反演受到辐射定标的严重制约。文章在传统的在轨遥感器场地辐射校正基础上,提出了星地准同步观测场地辐射校正新方法,在缺少足够地面同步观测数据情况下,实现了CMODIS场地辐射校正,并达到了预期辐射校正精度要求。同时基于敦煌场地反射率光谱光滑的特点,利用EOS/MODIS大气订正后的通道反射比进行光谱内插,开展一种新的交叉定标方法试验。文章针对SZ-3/CMODIS数据,用此两种方法独立进行场地替代定标,试验结果能够相互验证,表明这两种定标方法切实可行,定标精度可靠,为我国下一代环境气象卫星传感器在轨辐射定标提供了新的定标方法和技术。     

多元散射校正预处理波段对近红外光谱定标模型的影响

利用近红外光谱对非均匀样品进行分析时,所得样品光谱中包含由光散射导致的干扰信息,通常需要借助多元散射校正算法(multiple scattering correction, MSC)对光谱进行预处理。由于不同波段光谱中所包含的散射信息、噪声水平、基线漂移程度等存在差异,利用MSC方法对光谱进行预处理时,基于不同波段的光谱数据会得到不同的校正结果,进而影响所得定标模型的可靠性。以60个全麦粉样品为研究对象,确定定标区间后,对包含定标区间的不同波段的原始光谱分别进行MSC处理,并利用固定区间内的光谱数据结合偏最小二乘回归(partial least square regression, PLSR)方法建立分析样品中蛋白质含量的定标模型,研究了MSC光谱预处理波段对定标模型的影响,并对MSC光谱预处理波段进行了优化,使定标模型的相关系数由0.96提高到0.98,交互验证均方根误差(root mean squares error of cross validation, RMSECV)由0.37%降低到0.32%。结果表明：利用MSC方法对样品光谱预处理时,光谱预处理波段会影响多元散射校正对光谱中非化学吸收信息的校正能力,确定合适的预处理波段是获得可靠分析结果的一个前提条件。     

利用MODIS近红外数据反演大气水汽含量研究

大气水汽含量(precipitable water vapor, PWV)对遥感定量化及生态环境方面研究具有重要意义。针对传统水汽探测方法存在的问题,提出一种基于多通道表观反射率的ICIBR(improved continuum interpolated band ratio)水汽遥感反演方法。该方法结合MODIS数据第17,18和19三个近红外通道的水汽吸收特点,利用MODTRAN模型模拟大气含水量与三个通道ICIBR之间的关系,构建了适用于MODIS数据的ICIBR大气水汽含量定量反演模型。基于提出的ICIBR水汽反演方法,选择北美洲南部典型干旱、半干旱区德克萨斯州、俄克拉荷马州等地区为研究区,使用不同时间的四期MODIS 1B数据进行水汽反演实验。同时,选择SuomiNet提供的GPS水汽地基观测数据对反演结果进行精度验证以及MODIS大气水汽产品(MOD05)进行对比评价。验证和对比结果表明：该算法水汽反演结果与GPS水汽实测数据具有较高的一致性(r=0.967),均方根误差为0.276 cm,有71.08%的观测点对满足水汽反演误差精度(EE~±0.05+0.15PWV_gps)要求,同时与MOD05大气水汽产品相比,该方法在反演精度和准确估计方面有了较大提高,能够有效降低61%的水汽反演高估现象。该方法较传统算法更为简易、实用,具有较高的整体水汽反演精度。     

Sentinel-2卫星影像的大气校正方法

Sentinel-2卫星是全球环境与安全监测系统"哥白尼计划"中的第二颗卫星,其影像具有高时空分辨率,是未来遥感应用的重要数据源。采用大气校正简化模型(SMAC)、6S模型和Sen2cor方法对Sentinel-2卫星影像进行大气校正,将上层大气表观反射率转换为地表反射率,并结合实测地物的光谱数据进行分析。Sentinel-2卫星影像经过大气校正后,影像光谱曲线与地面实测光谱曲线的变化趋势一致,具有较高的拟合度。三种模型大气校正的结果具有较强的相关性和较高的精度,其中Sen2cor方法精度最高,决定系数(R2)为0.8196,均方根误差(Ermse)为0.0388,其次为6S模型和SMAC。从归一化植被指数(NDVI)的分析可以看出,SMAC计算的NDVI值与实测值的相关性最高,R2为0.6389,Ermse为0.093,其次为6S模型和Sen2cor方法。结果表明这三种方法的大气校正精度较高,Sentinel-2卫星影像经过校正后影像质量明显得到提高,增加了可用性。     

高光谱成像的土壤剖面水分含量反演及制图

传统土壤水分的获取方法仅可获得离散的土壤水分点位数据,难以获得剖面上精细且连续的水分含量分布图。研究了野外条件下利用近红外高光谱（882～1 709 nm）成像反演剖面土壤水分含量（SMC）,并实现精细制图的可行性。研究剖面位于江苏省东台市,我们利用近红外高光谱成像仪对剖面进行了5天原位连续观测,共采集了280个土样用于烘干法测定SMC。原始高光谱图像经数字量化值（DN）校正、黑白校正、拼接、几何校正、剪切和掩膜等一系列预处理后,提取各采样点的平均光谱反射率。提取光谱（Raw）经吸光度[LOG₁₀(1/R)],Savitzky-Golay平滑（SG）、一阶微分（FD）、二阶微分（SD）、多元散射校正（MSC）和标准正态变量（SNV）转换后,采用偏最小二乘回归（PLSR）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）方法建立SMC预测模型,并对比分析不同光谱预处理方法与建模方法组合条件下SMC的预测精度。结果表明,光谱反射率随SMC增加逐渐降低,不同光谱预处理方法的预测精度有所差异,除MSC方法外,同一光谱预处理方法的LS-SVM模型预测精度均高于PLSR模型,并且基于LOG₁₀(1/R)光谱的LS-SVM模型对SMC预测精度最高,其建模集的决定系数（R2_c）和均方根误差（RMSE_c）分别为0.96和0.65%,预测集的决定系数（R2_p）、均方根误差（RMSE_p）和相对分析误差（RPD_p）分别为0.88,1.05%和2.88。利用最优模型进行剖面SMC的高空间分辨率精细制图,通过比较SMC反演图中提取的预测值与实测值关系发现预测精度较高（R2: 0.85～0.95, RMSE: 0.94%～1.02%）,且两者在剖面中的变化趋势基本一致,说明SMC反演图不仅能很好地反映出土壤水分在整个剖面中毫米级的含量分布信息,也可反映出同一位置处不同天数间的含量差异。因此,利用近红外高光谱成像结合优化的预测模型,能够实现土壤剖面SMC的定量预测及精细制图,有助于快速、有效监测田间剖面土壤水分状况。     

面向地质应用的航空高光谱CASI‐SASI数据大气校正方法对比研究

蚀变信息提取是高光谱遥感地质应用的重要内容。基于特殊吸收峰的蚀变矿物提取是蚀变信息提取的重要手段。由于大气的吸收和散射作用,为了获得更为真实的地物反射光谱,必须进行大气校正。目前,国内外针对大气校正的对比研究主要集中在大气校正前后图像的质量改善、地物分类效果的提升以及校正图像像元光谱与实际地物光谱的相关关系等方面,而对不同校正方法获得的像元光谱与实际光谱吸收峰位的对应情况则很少讨论,这对于依赖吸收峰特征进行蚀变矿物提取的地质遥感极为不利。利用CASI-SASI航空高光谱成像系统,采集了甘肃龙首山地区的航空高光谱遥感数据,并运用ASD光谱仪,对该地区实际地物光谱进行了测量。以此为基础,开展了FLAASH、快速大气校正（QUAC）、经验线（EMPL）等方法大气校正结果的对比研究。通过对比分析,发现FLAASH,QUAC和EMPL均能在一定程度上消除大气的影响,改善航空高光谱遥感的图像质量,但EMPL方法得到的反射率与实际反射率相关性最好。此外,运用人工目视方法开展了实际地物反射光谱的吸收峰位与不同校正方法得到的对应像元反射光谱的吸收峰位的对比研究,发现不同校正方法得到的像元光谱的吸收峰位与实际峰位均存在不同程度的差异,虽然EMPL对吸收峰位的保留效果最好,但依然有“漏峰”的现象。据此,提出运用多种大气校正方法开展综合研究,以提高不同类型的蚀变带定位准确度。     

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SPAD,最优光谱特征指标分别为健康：CI_red,VOG₂,ARVI,R₅₁₅/R₅₇₀,DVI;轻度：RENDVI,RERVI,REDVI;中度：RENDVI,RERVI,REDVI;重度：VOG₂,CI_red,NDVI₇₀₅,PRI;小年：PRI,NDVI₇₀₅,VOG₁,CI_red。最佳估测模型为多元线性回归模型,模型精度分别为健康（R2=0.882 3;RMSE=1.638 8）;轻度（R2=0.180 2;RMSE=3.335 4）;中度（R2=0.360 4;RMSE=3.886 7）;重度（R2=0.467 7;RMSE=2.601 8）;小年（R2=0.732 4;RMSE=2.375 4）。由此发现,随着虫害等级上升,毛竹叶光谱特征指标也随之改变,关系模型估测精度呈现先急剧下降后缓慢抬升的态势,模型对健康与小年叶SPAD估测效果较好,对轻—中—重度危害叶SPAD估测效果较差;当毛竹叶SPAD与叶光谱特征的关系趋向紊乱时,预示可能有刚竹毒蛾危害发生。     

OLI与6SV的褐土带煤炭开采沉陷区土壤有机碳反演

遥感反演已广泛应用于区域土壤理化性质的动态监测,但是鲜有针对有机碳含量低、下垫面不均一等土壤光谱特性不显著区域的研究。黄土高原褐土带地形多样,丘陵广布,有机碳含量低。采煤活动引起大面积土壤退化,土壤光谱特性受到强烈干扰,制约了区域尺度土壤有机碳(soil organic carbon)含量遥感反演精度。以山西省褐土带典型采煤沉陷区为例,借助地表反射率和室外实地采集的样本数据对褐土带煤矿开采沉陷区土壤有机碳含量进行反演。采用结合高空间、时间分辨率辅助气象数据的6SV(second simulation of a satellite signalin the solar spectrum-vector)模型和FLAASH(fast line-of-sight atmospheric analysis of spectral hypercubes)模型对研究区Landsat8 OLI影像的大气校正方法进行对比实验,分析其对褐土带采煤沉陷区土壤光谱曲线及有机碳含量的影响,识别敏感波段。选择原始光谱反射率(R)和平方根()、倒数的对数log(1/R)、一阶微分(R′)等数学变换形式,利用多元线性回归(MLR)、BP神经网络(BP neural net)和偏最小二乘回归(PLSR)建立土壤有机碳反演模型。结果表明：6SV模型大气校正的效果要优于FLAASH模型,可以有效消除大气、地形对于反射率的干扰,可见光波段反射率降低而近红外波段明显上升,不同有机质含量等级土壤反射光谱特性分明;640～670,850～880,1 570～1 600和2 110～2 290 nm波段对土壤有机碳含量指示性强;相较于多元线性回归(决定系数R2为0.765)、BP神经网络(R2为0.767),偏最小二乘回归模型反演精度最高(R2为0.778);结合高空间、时间分辨率辅助气象数据的6SV大气校正模型与偏最小二乘回归建模能显著提高褐土带采煤沉陷区土壤有机碳的反演精度。在此基础上预测研究区2013年-2015年土壤有机碳含量,研究发现：研究区土壤有机碳含量中部高,两侧低,复垦使土壤有机碳含量得到恢复。研究结果可用于揭示黄土高原褐土带采煤沉陷区土壤有机碳含量的时空分布特征,为改进区域土壤光谱分析、土地复垦评价、建立褐土带采煤沉陷区碳通量观测网络和土壤碳库估算提供理论和技术支持,对研究区域甚至全球范围褐土带生态可持续发展提供依据。     

基于FLAASH的Hyperion高光谱影像大气校正

遥感影像的大气校正是定量遥感研究的前提。文章对利用ENVI 软件的FLAASH(fast line-of-sight atmospheric analysis of spectral hypercubes)进行EO-1 Hyperion高光谱影像的大气校正能力进行了评价。黑河流域甘肃张掖研究区的Hyperion高光谱影像的获取时间是2007年9月10日,卫星过境前后准实时获取41个样区的野外实测数据,包括冠层波谱和生化含量以及GPS定位数据。首先利用Landsat-7 ETM+影像对Hyperion高光谱影像进行了几何校正,然后将Hyperion的DN值转化为辐射亮度和表观反射率,并利用FLAASH对Hyperion影像进行大气校正。比较了研究区四种典型地物(玉米、水体、荒漠和建筑物)的辐射亮度、表观反射率以及FLAASH大气校正后的反射率,并与玉米ASD野外反射波谱利用高斯滤波函数重采样到Hyperion相应波段后进行了比较。结果表明,FLAASH大气校正很有效,两种方法获得的反射波谱相吻合,相关系数达0.987。     

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。     

优化光谱指数的露天煤矿区土壤重金属含量估算

光谱学提供了对土壤中许多元素进行定量分析和快速无损检测的方法。可见光和近红外反射光谱（Vis-NIR）为研究土壤重金属污染提供了一个有用的工具。于新疆准东露天煤矿区采集51个0～10 cm深度的土壤样品，在实验室中分别测定样品的有机质（SOM）含量、重金属砷（As）含量与高光谱；使用基于JAVA语言自主开发的两波段组合软件V1.0（No: 2018R11S177501）计算不同高光谱数据变换形式（原始反射率（R），倒数（1/R），对数（lgR）和平方根（）下Vis-NIR区域（400~2 400 nm）所有两波段组合得到的优化光谱指数（NPDI）与As的相关性，在最优光谱指数（|r|≥0.73和p=0.001）中通过变量重要性准则（VIP）进一步筛选VIP≥1的指数作为模型自变量，基于地理加权回归（GWR）模型估算As含量并使用四个交叉验证度量标准：相对分析误差（RPD），决定系数（R2），均方根误差（RMSE）和最小信息准则（ACI）评价模型精度，从而探讨优化光谱指数方法应用于高光谱检测露天煤矿区土壤重金属砷含量的可行性。结果表明：(1）研究区As含量离散度较高，所有样品中SOM含量均小于2％，且As含量与SOM含量在0.01的显著性水平上无显著相关性（|r|=0.113）。（2）As含量与单波段光谱反射率的相关性很低（|r|≤0.228），而通过R，1/R，lgR，计算的NPDIs与As含量的相关性在近红外（NIR，780~1 100 nm）和短波红外（SWIR，1 100~1 935 nm）光谱中发现最高的相关系数和最低的p值（|r|≥0.73和p=0.001），在长波近红外（LW-NIR）区域基于R形成的NPDIs与As含量相关性最高（|r|=0.74）。（3）VIP方法分别筛选NPDI_{R（1 417/1 246）}，NPDI_{1/R（799/953，825/947）}、NPDI_{sqrt-R（1 023/1 257，1 008/1 249，1 021/1 250，1 020/1 247）}和NPDI_{lgR（801/953，811/953，817/951，825/947，828/945）}为GWR模型自变量。(4）从4个预测模型的表现可以看出，Model-a（R）与其他三个模型（Model-b（1/R），Model-c（）和Model-d（lgR））相比，它具有最高的验证系数（R2=0.831，RMSE=4.912 μg·g-1，RPD=2.321）和最低的最小信息准则值（AIC=179.96）。优化光谱指数NPDI_{R(1 417/1 246)}有助于快速准确地估算As含量，为进一步获取地表土壤重金属污染分布信息提供理论支持和应用参考，促进露天煤矿区环境污染快速有效调查和生态可持续发展。     

基于无人机高光谱遥感的东北粳稻冠层叶片氮素含量反演方法研究

为探究遥感监测水稻冠层叶片氮素含量的较优高光谱反演模型,以水稻小区试验为基础,获取了不同生长期水稻冠层高光谱数据。在综合比较一阶导数变换(1-Der)、标准正态变量变换(SNV)和SG滤波法等处理方法基础上,提出一种将SNV与一阶导数变换的SG滤波法相结合的光谱处理方法(SNV-FDSGF),并将处理后的数据经无信息变量消除法(UVE)与竞争自适应重加权采样法（CARS）选出不同生长期的敏感波段。将各生长期的敏感波段两两随机组合,并构建与水稻叶片含氮量相关性较高的差值光谱植被指数(DSI)、比值光谱植被指数(RSI)、归一化光谱植被指数(NDSI)。其中分蘖、拔节和抽穗3个时期的最优植被指数和决定系数R2分别为：DSI(R₈₅₇, R₆₂₃), 0.704; DSI(R₆₇₀, R₅₇₈), 0.786; DSI(R₉₉₅, R₅₀₈), 0.754。以各生长期内的较优的三种植被指数作为输入分别构建自适应差分优化的极限学习机(SaDE-ELM)、径向基神经网络(RBF-NN)以及粒子群优化的BP神经网络(PSO-BPNN)反演模型。结果表明：SaDE-ELM建模效果最好,在模型稳定性和预测能力上比RBF-NN和PSO-BPNN都有了明显提高,各生长期反演模型的训练集和验证集决定系数R2均在0.810以上,RMSE均在0.400以下,可为东北水粳稻冠层叶片含氮量的检测与评估提供科学和技术依据。     

高光谱定量反演火龙果茎枝叶绿素含量的研究

火龙果是近年来引进我国的营养价值高、经济效益好的新型水果,肉质茎枝是其主要光合器官,与常见果树具有较大差异。为探索以茎枝为光合作用器官的植被的光谱特征及其生化组分的估测方法,以火龙果为研究对象,在贵州省典型种植区罗甸县开展了4个氮肥梯度田间试验,同步测定不同养分丰缺程度下的火龙果茎枝高光谱和相应叶绿素含量数据;然后分析火龙果茎枝光谱数据的演化规律,并采用数学变换、连续小波变换算法并结合相关性分析算法处理分析火龙果茎枝光谱数据,提取并筛选特征波段;最后利用偏最小二乘算法构建火龙果茎枝叶绿素含量估测模型。研究结果表明：（1）火龙果肉质茎枝的原始光谱曲线整体趋势与常见绿叶植物相似,但随施氮量的增加,火龙果近红外处的光谱反射率逐渐降低,变化趋势与常见绿叶植物相反,茎枝光谱的吸收峰（谷）随施氮量的增加呈升高（加深）的趋势。（2）数学变换中的一阶微分与在L₁-L₅尺度内的连续小波变换能有效提升光谱对叶绿素含量的敏感性,火龙果茎枝原始光谱与叶绿素含量的敏感区域主要位于730～1 400 nm,数学变换与连续小波变换均能提升光谱对叶绿素含量的敏感性。与常见绿叶植物相比,火龙果茎枝敏感波段分布相对分散,且多位于730 nm附近与近红外区域（1 100～1 600 nm）。（3）数学变换和连续小波变换能明显提升光谱对火龙果茎枝叶绿素含量的估测能力,其中基于一阶微分的估测模型与基于连续小波变换L₁与L₄的估测模型分别为数学变换与连续小波变换的最优模型,其验证精度分别为R2_验证=0.625,RMSE=0.048,RPD=1.238（一阶微分）;R2_验证=0.678,RMSE=0.037,RPD=1.652（连续小波变换）;表明高光谱技术可以作为火龙果茎枝叶绿素含量和营养诊断的无损监测手段。该研究为完善不同植被类型基于高光谱指数的叶绿素反演提供了补充。     

改进特征波段选取和混合集成建模的东北粳稻叶绿素含量估算

利用光谱信息快速、无损和准确的检测水稻冠层叶片叶绿素含量,对水稻的长势评估、精准施肥、科学管理都具有非常重要的现实意义。以东北粳稻为研究对象,以小区试验为基础,获取关键生长期的水稻冠层高光谱数据。首先采用标准正态变量校正法（SNV）对光谱数据进行预处理,针对处理后光谱数据,以随机蛙跳（RF）算法为基础,结合相关系数分析法（CC）和续投影算法（SPA）,提出一种融合两种初选波段的改进型随机蛙跳算法（fpb-RF）筛选叶绿素含量的特征波段,并分别与标准RF,CC 和SPA方法进行对比。以提取的特征波段作为输入,结合线性模型和非线性模型各自优势,提出一种高斯过程回归（GPR）补偿偏最小二乘（PLSR）的叶绿素含量混合预测模型（GPR-P）：利用PLSR法对水稻叶绿素含量初步预测,得到叶绿素含量的线性趋势,然后利用具有较好非线性逼近能力的GPR对PLSR模型偏差进行预测,两者叠加得到最终预测值。为了验证所提方法优越性,以不同方法提取的特征波段作为输入,分别建立PLSR、最小二乘支持向量机（LSSVM）、BP神经网络预测模型。结果表明：相同预测模型条件下,改进fpb-RF算法提取特征波段作为输入可较好的降低模型复杂性、提高模型预测性能,各模型测试集的决定系数（R2_P）和训练集的决定系数（R2_C）均高于0.704 7。另外,在各算法提取特征波段进行建模时,GPR-P模型的R2_C和R2_P均高于0.755 3,其中,采用fpb-RF方法提取的特征波段作为输入建立的GPR-P模型预测精度最高,R2_C和R2_P分别为 0.781 5和0.779 6,RMSEC和RMSEP分别为0.904 1和0.928 3 mg·L-1,可为东北粳稻叶绿素含量的检测与评估提供有价值的参考和借鉴作用。