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。     

一种基于无人机高光谱数据的植被盖度估算新方法

从分析对植被覆盖度(FVC)敏感的光谱特性入手,使用Avafield-3光谱仪(测量范围300~2 500nm),利用人工草坪控制植被覆盖度的方式研究混合光谱与植被覆盖度的关系,通过实验发现红边区间(680~760nm)对植被覆盖度最为敏感,而红边区间光谱的一阶导数与植被覆盖度的相关性最高(0.98),且有较强的稳定性,因此选择红边斜率k作为估算植被盖度的参数。参考混合光谱分解法反演植被覆盖度的经典模型——即以NDVI(normalized difference vegetation index)为参数的植被覆盖度反演模型,以红边斜率代替NDVI构建了2个反演植被覆盖度FVC的新的红边斜率模型,该模型是对经典模型的进一步改进。为验证模型精度,以研究区内无人机(UVA)的高光谱数据和研究区实际测量的植被覆盖度数据进行验证:对高光谱数据计算每个像元680~760nm之间的斜率,利用PPI(pixel purity index)提取纯像元,计算纯植被像元光谱斜率的最大值和纯土壤像元光谱斜率最小值,利用新的红边斜率FVC模型求取植被覆盖度;实测数据采用照相方法,经过几何校正、监督分类后统计植被覆盖度,结果表明:通过实测数据与无人机高光谱数据获取的植被覆盖数据进行验证,新构建的基于红边斜率的两个植被覆盖度模型的精度(R2分别达0.893 3和0.892 7)都略高于以NDVI为参数的模型(R2分别达0.839 9和0.829 9)。提出使用红边斜率计算植被覆盖度的模型,具有较明确的生物物理意义,具有较高的应用潜力和推广价值。     

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。     

高光谱空间中混合象元非线性反射特征研究

在入射天顶角为50°,探测方位角为45°的实验条件下,利用地物多角度二向反射平台和FieldSpec3Hi-Res便携式地物波谱仪获取了24组荷叶与水体组成的混合象元反射波谱,并根据其波谱特性建立了高光谱空间。通过计算不同荷叶面积比例的混合象元反射光谱与参照光谱的波谱角及相似度,分析了相似度与荷叶面积比例的关系,在此基础上采用线性模型、对数模型、二次多项式模型进行拟合,拟合优度分别为63.6%,76.2%和82.9%,根据混合像元光谱矢量与参照反射光谱矢量之间的实际关系,确定最佳拟合模型具有非线性的分段特征。在分析拟合曲线的基础上,提出水生植物与水体组成的混合像元可能具有植被特征临界值的设想,研究结果有利于加深对混合象元的理解,同时也为混合象元的光谱分解提供了新的思路。     

用高光谱曲线分形维数分析植被健康状况

植被叶片高光谱反射曲线包含植被生长状况的众多信息,该文在分析光谱特征参数如红边位置、绿峰反射高度、红谷吸收深度以及红边面积的基础上,提出利用分形理论对450～780 nm之间的反射光谱曲线进行分形测量,并用分形维数定量反映其健康状况的新思路.研究表明,(1)植被反射光谱曲线具有分形特征,对于相同植被,其不同健康状况的叶片在可见光到近红外(450～780 nm)间的反射光谱曲线分形维数呈逐渐下降趋势;(2)分别针叶和阔叶,分形维数均与绿峰反射高度、红谷吸收深度以及红边面积3个光谱参数之间存在较好的正相关关系;(3)分形维数与绿峰反射高度、红谷吸收深度以及红边面积也存在较好的多元线性关系,其相关指数分别为0.892 8和0.698 7.因此,分形维数是对曲线整体的一个综合分析和定量描述,能够作为一个新的综合参数来客观反映植被叶片所处的健康状况.     

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%.     

积雪-荒漠植被及其组合反射光谱特征观测实验及分析

光谱混合机制研究对混合像元解算具有一定指导意义。利用全波段光谱仪累积期和消融期对规则和非规则分布模式下积雪-荒漠植被混合像元及纯净积雪和荒漠植被像元控制式采集反射光谱。K-均值法计算采集影像积雪和荒漠植被面积比并分析其对应混合像元光谱变化特征以获取更加精细的光谱特征信息，准同步Tetracam ADC3(Agricultural Digital Camera 3)采集图像并计算典型指数，从微观尺度上证实了混合像元主要出现在地类边界处。结果发现，1 456～1 697 nm粗粒径冻结雪反射光谱高于新雪反射光谱，新雪反射光谱明显高于陈雪；因冻结覆冰，荒漠植被光谱为积雪、冰晶和植被枝干混合光谱信息，新降积雪覆盖植被光谱特征为积雪和植被枝干的混合光谱信息，不存在常规绿色植被“红边”效应；采集角度为5°和10°时光谱低于垂直角度采集光谱，角度大于10°随角度增加荒漠植被光谱逐渐增大。像元内各个组成物质的面积比及所处像元的位置、采集角度和方向都会影响混合像元的光谱组合信息。     

基于反射光谱特性的土壤分类研究

选取中国松嫩平原吉林省农安县主要土壤(黑土、黑钙土、草甸土、风砂土、冲积土)室内光谱反射率作为研究对象,利用去包络线方法提取反射光谱特征指标,作为输入变量建立BP神经网络模型,进行土壤分类研究,探索利用表层土壤反射光谱特性进行土壤分类的可行性。结果表明:(1)包络线去除后的曲线使土壤可见光近红外波段的吸收特征显著增强;农安县不同土壤在400～2500nm范围内主要有5个光谱吸收谷,前2个吸收谷主要是由于土壤有机质、铁及土壤机械组成引起的,后3个是土壤水分吸收光谱能量引起的;不同土壤类型反射光谱的差异主要表现在前2个吸收谷。(2)由于输入变量的选取客观准确,基于前2个吸收谷形状特征的BP神经网络模型的土壤分类精度显著优于以反射率或5个吸收谷形状特征为输入变量的模型,可以用于土壤分类。     

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。     

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。     

Spectral reflectance characteristics of different snow and snow-covered land surface objects and mixed spectrum fitting

The field spectroradiometer was used to measure spectra of different snow and snow-covered land surface objects in Beijing area.The result showed that for a pure snow spectrum,the snow reflectance peaks appeared from visible to 800 nm band locations;there was an obvious absorption valley of snow spectrum near 1 030 nm wavelength.Compared with fresh snow,the reflection peaks of the old snow and melting snow showed different degrees of decline in the ranges of 300～1 300,1 700～1 800 and 2 200～2 300 nm,the lowe...     

高光谱信息的农林植被种类区分

为了能够更加快速、准确对粮食主产区的作物与树木进行种类区分，以黄淮海地区三种主要植被(玉米、小麦和杨树)为研究对象，获取该三种植被原始反射率光谱，并对原始光谱进行特征点提取、一阶微分变换、二阶微分变换以及植被指数计算四种方法的分析处理，提取三种植被各自的光谱特征点、特征波段、蓝黄红边微分值和、位置、振幅以及面积四个特征指标以及植被指数的数值区间。基于特征值在不同植被种类间数值重叠范围越小区分精度越高的原理，比较分析植被光谱在不同处理方法下的植被区分精度，并且最终选取重叠范围最小的特征指标作为区分不同植被的识别指标。结果显示：相较于原始光谱特征点提取、二阶微分变换以及植被指数计算，一阶微分变换对于玉米、小麦和杨树的识别分类具有较高的精度，其中黄边振幅、黄边面积以及黄边微分值和具有较高的识别精度，黄边振幅的识别精度达到97.5%，黄边面积以及黄边微分值识别精度达98.1%，用另外167组数据对该结果进行验证，显示黄边振幅的识别精度达96.4%，黄边面积以及黄边微分值和的识别精度达97.6%。该结果与用平均光谱曲线区分单种植被不同生长状态选取的特征值结果不同，这种方法能有效的保留个体光谱反射曲线的差异，从结果可见通过一阶微分变换提取黄边参数的方法能有效的用于树木和粮食作物共同种植区域的植被区分, 并且黄边面积以及黄边微分值和的识别精度最高。     

基于光谱分析与角度斜率指数的植被含水量研究

植被含水量是植被生长状态的重要指示因子,是农业、生态和水文等研究中的重要参数,其诊断对于监测自然植被群落的干旱状况、预报森林火灾等都具有重要意义。通过对植被光谱反射率与植被含水量的相关性分析,发现植被波谱不同波段的光谱反射率与植被含水量的相关性差异很大,其中可见光红光波段(620~700 nm)、近红外波段(800~1 350,1 600~1 950,2 200~2 400 nm)的光谱反射率与植被含水量具有较好的相关性,选取了660,850,1 630和2 200 nm的光谱反射率作为RED,NIR,SWIR1和SWIR2的波段值来建立角度斜率指数;分析了植被含水量与角度斜率指数的关系,将角度斜率指数(SANI,SASI,ANIR)作为反演植被含水量的参量,建立植被含水量与角度斜率指数之间线性回归模型。通过对近红外角度指数ANIR改进,提出了近红外角度归一化指数NANI(near infrared angle normalized index)与近红外角度斜率指数NASI(near infrared angle slope index),建立植被含水量与NANI和NASI之间线性回归模型,结果显示:NANI与Palacios-Orueta等提出的角度斜率指数(SANI,SASI,ANIR)相比有一定的优势,模型可决系数R~2从原最高0.791提高到0.853,RMSE也从原最小0.047降低到0.039。确定了NANI为反演植被含水量的最佳角度斜率指数,并建立了植被含水量反演模型。该研究主要创新点:在前人研究成果基础上,通过对原角度斜率指数的改进,提出了NANI和NASI角度斜率指数,使其在植被含水量反演上具有更高的精度。     

宁夏盐池荒漠植物光谱特征分析及光谱识别

宁夏盐池县荒漠草地属于中温带干旱气候,由于过度利用出现不同程度的退化,退化指示种比重增大,造成不同荒漠草地群落组成差异也很大,如何区别不同荒漠草地植物,并据此对退化指示种进行动态监测是了解荒漠草地退化程度的关键。目前随机森林（RF）、支持向量机（SVM）与K-邻近（KNN）分类模型被广泛应用于森林植物和农作物的遥感分类,并取得了较好的分类识别效果,但针对草地尤其是荒漠草地植物的分类识别研究较少。因此使用ASD地物光谱仪于7月在宁夏盐池二步坑、冯记沟、高沙窝、麻黄山不同荒漠草地采集了32种植物作样本获得442条光谱进行光谱特征分析。筛选出7个植被指数：归一化植被指数705（NDVI₇₀₅）、绿通道植被指数（GNDVI）、光化学植被指数（PRI）、土壤调节植被指数（OSAVI）、可视化气压阻抗指数（VARI）、植被衰减指数（PSRI）和归一化水指数（NDWI）作为随机森林模型（RF）、支持向量机（SVM）模型、K-邻近（KNN）模型的原始变量,对32种荒漠草地植物进行分类识别,并通过分类模型精度的比较筛选较优模型。结果表明：(1）不同植物光谱反射率均符合绿色植物特征,但各植物原始光谱不同波段之间存在明显差异,植物原始光谱水分吸收波段差异明显,且有红边蓝移现象;(2）RF,SVM和KNN三个分类模型对32种植物的分类精度分别达到了0.98,0.94和0.98,识别效果较好,但3种分类模型均对白莲蒿与北芸香、虫实与甘草发生了误判;(3）随机森林模型重要性指标中NDWI与PRI为区分荒漠草地植物的关键指标,说明荒漠植物冠层水分与类胡萝卜素含量是影响荒漠草地植物光谱分类的重要因素。试验利用随机森林模型（RF）、支持向量机（SVM）与K-邻近（KNN）分类方法,建立了主要植物的分类模型。     

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。