融雪期积雪深度高光谱反演方法研究

积雪在干旱区的水分平衡中发挥着极为重要的作用,积雪深度的监测主要依靠地面站点观测和遥感反演等技术,高光谱遥感为快速、大面积监测积雪的物理特性提供了可能。通过对融雪期不同厚度积雪表面的反射光谱以及积雪深度数据的观测,进而对二者进行相关性分析;采用相关性较高同时也是特征吸收谷的波段数据建立单波段雪深回归模型;采用呈显著相关的波段进行逐步回归,选用贡献率最高的波段作为神经网络模型的输入变量进行积雪深度的反演研究。结果表明：在天山北坡中段的军塘湖流域地区,1 022,1 241和1 492 nm附近是积雪的特征吸收谷;相比单波段反演雪深模型的估算精度(R2=0.53),BP神经网络模型具有更高的雪深反演水平,当隐含层节点数为4时,R2为0.86,RMSE为0.67,表明神经网络模型可以显著提高高光谱数据反演积雪深度的能力。     

基于.NET和SuperMap的干旱区Web典型地物光谱信息系统的设计与实现

地物波谱特性是遥感定量分析的基础,也是遥感基础研究的重要内容.干旱区绿洲典型地物光谱数据库对于遥感技术在土壤盐渍化方面的应用研究具有重要的意义.该文以渭干河-库车河三角洲绿洲为例,将.NET和SuperMap平台相结合,用SQL Server数据库存储数据,采用B/S模式,使用C#语言设计并开发了地物光谱信息系统,并针...     

渭干河-库车河三角洲绿洲盐渍化地地物光谱数据分析

地物波谱特性是遥感技术应用的物理基础,是遥感定量分析的基础,地物波谱研究是遥感基础研究的重要内容,文章以新疆塔里木盆地北缘渭干河-库车河三角洲绿洲为研究区,采用美国CID公司生产的CI700便携式野外光谱仪,通过大量的野外调查以及实地测点,分析了该绿洲盐渍化地区的几种典型地物(盐碱地、细沙地、沙丘、棉花地等以及柽柳、骆驼刺、芦苇等)的光谱特性及其变化规律,尤其是对盐渍化地和盐生植被的光谱曲线的差异做出了分析,并根据实际情况,采用移动平均法去噪进行了噪声去除,分析实测光谱数据噪声特征。同时利用导数光谱技术清除植被环境背景影响。最后,为了今后继续研究的方便,在对实测光谱数据进行处理的基础上,利用ENVI软件建立了小型的渭干河-库车河三角洲绿洲主要地物的光谱库,该库可以为渭-库绿洲的地物调查,植被调查、植被分类和环境监测等遥感应用服务。     

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。     

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。     

川西北米亚罗地区雪积/雪融光谱测量及光谱分析

山地冰盖和积雪在全球很多地区的水分平衡中发挥着重要的作用,目前大面积山地冰盖和积雪的测量方法主要依靠遥感测量方法.为使用遥感反演某地区山地冰盖和积雪的储存量,了解其光谱特征是快速、准确建立反演算法的基础.以川西北米亚罗地区为研究区,布设了24个测控点,在2007年1月利用ASD便携式地物光谱仪对该地区积雪进行了积雪反射...     

天山北坡融雪期雪层含水率地物光谱特征研究

积雪含水率是雪层中液态水的含量,也是积雪出流、产流的关键指标,对积雪含水率的研究对春季融雪产流及融雪型洪水有现实意义。借助美国ASD地物光谱仪和Snow Folk积雪特性仪获取原始数据,并利用SPSS19.0和Excel等统计软件对数据进行分析、处理,并利用这些数据进行制图、数据综合,建立雪表层的地物光谱特征预测模型。结果表明：积雪的光谱特征曲线由于在可见光和近红外由于吸收呈现出若干波谷;地物光谱特征与积雪表层含水率存在负相关关系,且随着波长的增加这种负相关关系变化明显,并在可见光和近红外形成三个相关关系的极小值;构建雪层含水率的地物光谱反射率模型,可见光范围内,在350 nm时的模型精度较高,能够达到75.9%,预测值和实测值拟合程度高,在近红外波段内,1 204 nm建模的模拟精度最高。     

数字化地物反射光谱数据库研究进展

随着遥感技术向更高的光谱分辨率方向发展,数字化地物反射光谱数据库的建立和开发越发显得重要,它是遥感应用研究中一项基础性的研究内容和研究方向。遥感应用越来越依赖于地物波谱特征,并且已经发展到定量分析的新阶段,文章较为系统的总结和介绍了近年来国际和国内在数字化地物反射光谱数据库方面的研究现状和该领域的发展趋势,对已建立的包括荒漠、植物、地质、土壤、矿物、云层、雪、大气、岩石、水体、陨石、月球、人造材料、混合物、挥发物、液体等的多种数据库研究现状进行了介绍,并对数字化地物反射光谱数据库的建设中存在的诸如没有统一的光谱数据库国家标准、缺乏地物划分的统一标准、不同数据库之间缺乏可比性、无法进行数据共享机制等问题提出了相应建议。     

受石油污染的农田土和湿地土的偏振光谱特征对比

遥感技术依据传感器所接收到的探测目标所反射或主动向外发射的电磁波特征进行地表物体的识别和研究，是一种重要的对地观测手段，其中光学遥感和热红外遥感是常用的遥感技术手段。偏振是一种常见的光学现象，在商业和科技领域有着广泛应用。经过数十年的发展，偏振光遥感已成为近年来受到广泛关注和应用的对地观测手段。传统的光学遥感依赖光强信息对地物进行探测和识别，所得的地物识别和信息提取结果往往不够全面，而利用偏振光信息可以弥补传统光学遥感方法的不足之处，人们可以从地物的偏振信息中得到其更重要的性质和特征。土壤是一种复杂的自然地理综合体，在生态系统中发挥着重要作用，因此土壤遥感能够在环境监测和污染治理方面发挥重要作用。在实验室条件下，洁净干燥土壤本身的光谱反射率没有明显的吸收谷和反射峰，而在自然条件下土壤的光谱特性与含水量、表面粗糙程度和有机质含量等因素有关。近年来许多研究发现，石油对土壤偏振光谱特性的影响十分显著，尤其在可见光-近红外波段，石油的偏振光谱响应十分明显，因此可以利用该现象并运用遥感技术大范围多时相地探测地表被石油污染的情况。许多研究发现石油的浓度和种类等因素能够影响土壤的偏振光谱特征，进一步地，可以猜想石油对不同类型的土壤可能会有不同的探测影响效果。故在吉林油田的镇赉石油厂实地采集受到石油污染的农田土和湿地土，通过多角度偏振光谱测量并结合定性和定量的分析对比两种土壤样本的偏振光谱特征，分析石油对两种土壤类型的影响。实验结果表明，因含水量和土壤结构的差异，以及土壤颗粒间石油成分的存在使得两种土壤样本的偏振光谱特征有着显著差异，并且导致了二者偏振反射率的实验测量值与运用理论模型计算出的预测值存在明显的偏移。     

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。     

北极海冰的光谱特征分析

北极海冰对全球气候变化有着举足轻重的作用,它的快速变化及其影响是国内外关注的焦点。采用ASD FieldSpec 3便携式地物光谱仪,在2010年中国第4次北极科学考察的长期冰站观测期间对不同类型的海冰进行了野外光谱测量,系统分析了光谱特征。结果表明积雪覆盖海冰的光谱反射率最高,裸露海冰其次,表层消融的海冰(有融池)最低。厚雪、薄雪、湿雪、雪晶的光谱曲线峰谷特征明显,基本都随波长的增加反射率降低。天然海冰、白冰、蓝冰的反射率随波长的变化基本一致,反射率居于中等,灰冰的反射率远低于天然海冰、白冰和蓝冰。分析北极海冰的波谱特性,探索北极海冰的定量遥感研究,进而分析其对全球变暖的响应,具有重要的科学意义。     

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。     

星载成像高光谱的湿地景观光谱特征分析

光谱特征是地物的固有属性,分析地物光谱不仅有助于提高地物识别精度,也是定量遥感研究的基础。然而受限于尺度效应,近地空间采集的光谱与遥感像元尺度的光谱往往差异较大。因此,在遥感像元尺度上揭示湿地典型景观地类的光谱特征,将有助于大尺度湿地遥感分类和植被参数反演精度的提高。以华北平原典型的草型湖泊湿地南阳湖为对象,基于EO-1 Hyperion星载成像高光谱数据,提取荷田、芦苇地、林地、水田、旱地、建筑用地、河道和湖泊鱼塘等8类湿地景观的反射率,并进行光谱一阶导数变换,同时计算多种高光谱植被指数,定量分析景观尺度上湿地地物的光谱特征。结果表明：（1）8种湿地景观地物反射率光谱差异明显,其中5种不同植被景观也存在差异。荷田反射率在全波段明显高于其他景观地类,荷田的绿波段反射峰和红波段吸收谷最明显。芦苇地与水田在可见光和红边区域具有相似的反射光谱特征,水田与旱地反射光谱曲线不同,且水田的绿峰明显高于旱地。（2）8种景观在蓝边、黄边及红边处的一阶导数光谱差异明显,尤以红边处最显著。荷田的红边斜率最大且红边位置明显蓝移（712 nm）,说明其叶绿素含量高,健康状况最好。林地的红边斜率次之,但红边位置明显红移（722 nm）。（3）林地具有最大的植被指数,水体和建筑用地植被指数均较低,其他景观地类居中。芦苇地、水田、旱地和荷田在大多数与归一化植被指数（NDVI）相关的指数中差异不明显,仅在增强型植被指数（EVI）和红边叶绿素指数（Chlorophyll Index RedEdge 710）中存在较明显差异,说明这两个指数能够更有效地指示湿地植被类型之间绿度和覆盖度的差异。该研究对于草型湖泊湿地景观地物高精度分类及其植被参数的遥感反演具有借鉴意义。     

积雪混合像元光谱特征观测及解混方法比较

积雪混合像元分解方法研究及积雪比例产品的发展是积雪遥感的重要研究方向。在我国北疆地区利用SVC HR-1024野外便携式光谱仪观测了已知积雪比例的混合像元光谱特征并进行系统分析,同时,采用四种混合像元分解模型对实测光谱进行解混及精度评价。结果表明反射率随积雪比例均匀下降并不呈均匀的线性变化,在不同波段呈非线性变化特征,积雪像元解混精度与观测尺度的不同有一定的联系,尺度越小,解混精度越低;进一步对实测光谱的解混结果表明,线性回归法精度较低,特别是对于积雪比例小于50%的解混结果不准确,稀疏回归解混法和非负矩阵解混法略高于线性混合像元分解法,但线性混合像元分解法运算效率最高,稀疏回归解混法运算效率最低,当对遥感图像进行解混时,要综合考虑四种方法的计算效率。通过将推动积雪混合像元分解定量遥感研究,并为遥感影像准确提取积雪比例提供理论依据。     

基于综合高光谱指数的区域土壤盐渍化监测研究

选取新疆塔里木盆地北缘渭干河-库车河三角洲绿洲盐渍化土壤、植被及其光谱反射率为研究对象,对实测土壤、植被高光谱进行包络线、倒数、对数、均方根、一阶微分等各种光谱变换,分析并确定反映盐渍化程度最敏感的波段,结果表明：实测高光谱土壤、植被一阶微分光谱变换对土壤盐渍化响应程度最敏感;基于实测综合光谱指数的盐渍化监测高光谱模型可以准确提取土壤盐渍化信息,明显优于传统遥感方法中单纯利用植被指数或者土壤盐分指数的模型,对土壤盐渍化的高精度遥感监测研究具有较好促进作用。     

近红外光谱主成分分析与模糊聚类的典型地面目标物识别

近红外光谱技术在遥感监测领域中应用广泛,针对典型地面目标物遥感监测识别需要,提出了光谱主成分分析(PCA)与模糊聚类结合的分类识别方法,提高了识别算法效率及准确性。以四类典型地面目标物作为研究对象,分别测量其在1 100～2 500 nm范围内漫反射光谱,首先对漫反射光谱进行主成分分析,得到代表光谱特征的主成分分量,然后将其作为模糊聚类分析模型输入参数,计算样品主成分集合之间贴合度,最后利用择近原则对样品进行匹配分类。结果表明,主成分分析可以有效提取光谱特征并且降低数据维度,结合基于择近原则的模糊分类方法,可有效提高算法准确性与效率,为遥感光谱在地面目标物识别应用提供了有益的参考。