滇中三类典型地表植被的机载高光谱特征分析

高光谱遥感技术因为具有图谱合一的优势,并且相较于传统多光谱遥感技术,可以实现对目标的精确识别,逐渐运用于地表植被的探测。选择以滇中地区的竹林、华山松、杂木林这三类典型地表植被为研究对象,基于机载高光谱影像数据,通过对原始高光谱、一阶微分处理光谱、连续统去除处理光谱进行处理与对比分析,获得滇中三类典型地表植被类型高光谱特征的初步探测认识。主要结果包括：(1）基于对原始光谱特征分析得出,三类典型地表植被的原始高光谱的最佳波段窗口出现在690~946 nm,且在该波段范围内光谱反射率特征为竹林>华山松>杂木林;(2）运用一阶微分处理光谱特征分析得出,利用光谱微分变换处理能够增强植被的光谱差异。经过一阶微分处理后光谱的最佳波段窗口出现在670~774 nm,在该波段范围内的一阶微分系数为竹林>华山松>杂木林。且发现718 nm为三类植被的敏感波段,即可用718 nm敏感特征波段区分开三类植被类型;并且综合运用一阶微分光谱特征参数中的红边位置,蓝边幅值、黄边幅值、红边幅值、蓝边面积、黄边面积和红边面积可以将三类植被类型进行区分;(3）最后基于连续统去除处理光谱特征分析得出,连续统去除方法能够有效地增强植被光谱曲线反射和吸收的特征。经过连续统去除处理后的光谱,三类典型植被的最佳波段窗口在458~554和570~690 nm,这两个波段范围内的连续统去除系数均为竹林>华山松>杂木林,且发现502和674 nm为三类典型植被的敏感波段,即可用此特征综合区分三类植被类型。该研究结果有助于对滇中森林植被精细判别提供技术方法,同时,为今后发展天-地-空的高光谱影像数据一体化遥感植被精细分类提供技术支撑。     

基于时序NDVI与光谱微分变换的森林优势树种识别

基于遥感光谱特征准确识别优势树种类型对于区域林业资源的监测和经营具有重要意义,也是当前亟待解决的重要科学问题。伴随遥感技术的发展,利用时间序列高分影像能够有效获取林分树种不同物候期生长特性及其冠层光谱动态信息,有利于克服区域森林类型精细识别中普遍存在的异物同谱难题。以中国东北地区赤峰市旺业甸国有林场为试验区,采用覆盖完整自然年的共36景高分一号（GF-1）WFV时间序列数据（16 m）,提取包含不同优势树种生长阶段特征的林分冠层光谱归一化植被指数（NDVI）,结合支持向量机（SVM）模型对研究区内5种典型优势树种：油松、落叶松、山杨、白桦和蒙古栎,进行不同时间尺度下（单季相、全季相、逐月和逐旬）的光谱识别研究。同时,分别基于原始时序光谱及其一阶、二阶和三阶微分变换结果,探讨了不同分辨率时序NDVI光谱及其3种微分变换结果对区域森林优势树种的识别效果。结果显示,基于不同尺度的时间序列数据能够获得比不同季节单时相数据更好的树种识别结果（p＜0.05）,其中采用全季相数据的树种总分类精度相比于春、夏和秋不同季节的单季相数据结果,分别提高了7.67%,6.64%和3.6%,表明时间序列影像中所包含的植被物候信息对于区分不同森林树种类型十分重要,同时秋季是采用单时相数据的最佳识别季节（p＜0.05）;在不同时间序列数据中,基于逐旬的NDVI数据显著优于基于逐月和全季相数据的光谱识别结果（p＜0.05）,而基于全季相数据的光谱识别结果最低（p＜0.05）,表明更密集的时序光谱信息有利于区域树种类型识别精度的提升。此外,结合光谱微分变换后的树种识别结果比仅采用原始NDVI时间序列的识别结果精度更高（p＜0.05）,其中基于逐旬和逐月时间分辨率数据的最高识别精度能够达到82.1%和78.74%,分别提升了3.38%和2.95%。研究表明采用基于全年逐旬或逐月尺度的时序光谱数据,并结合相应的微分变换方法,可以有效提高区域尺度优势树种的识别精度,为相关多光谱森林植被精细识别研究提供参考。     

基于叶片高光谱特性分析的树种识别

高光谱遥感技术的出现将为解决森林树种的精细识别难题提供有效的途径。利用高光谱遥感技术进行树种鉴别时,光谱特征的选择及提取是个非常重要的过程。与多光谱数据相比,高光谱数据具有波段多、数据量大、冗余度大等特点。该文利用光谱微分法对原始光谱数据进行处理,分析不同树种原始光谱、光谱一阶微分和光谱二阶微分曲线图,从中选择差异较大的波段用于鉴别不同树种。最后利用欧氏距离对所选择的波段进行检验识别不同树种的效果,检验的结果显示选择的波段能有效地区分不同树种。区分不同树种的有效波段大都位于近红外波段, 并且差异最大的波段也是近红外波段,其分别为1 657～1 666和1 868～1 877 nm。     

琅琊山景区不同叶绿素条件下树种叶片光谱差异分析

叶绿素含量高低反映植物健康状况,研究景区树种叶片叶绿素绝对值(SPAD)不同的光谱变化规律能为叶绿素高光谱监测波段识别与景区树种管理提供理论支撑。从琅琊山景区灌木和乔木类选取9个常见树种,探讨相同树种叶片SPAD值变化时的光谱差异,同时,横向对比相同SPAD值不同树种叶片的光谱特征,并深入分析不同树种叶片SPAD值与单波段原始光谱、光谱倒数、一阶微分、二阶微分及波段组合差值指数、归一化指数、比值指数、一阶微分归一化指数、一阶微分比值指数之间的关系。结果表明：9个所测树种叶片随着叶绿素SPAD值的升高,光谱变化规律各不相同,在可见光波段区分明显,总体上,光谱反射率最高的样本组SPAD值较低;叶绿素SPAD值相同时,在可见光波段,桂花较其余树种反射率整体较高; 在780~1 350 nm波段,广玉兰叶片反射率始终排前三,其余波段变化规律不明显;原始光谱反射率的二阶微分与海桐叶片SPAD值相关系数最大,一阶微分与其余8种相关性最高;与灌木、落叶乔木叶片SPAD值相关系数最大的光谱指数分别为差值指数、一阶微分归一化指数,与常绿乔木、不分树种相关系数最大的为一阶微分比值指数。     

玉米苗期干旱胁迫对关键生育期的光谱特征影响分析

植被的光谱特征是监测植被生长发育状态、健康状况的基础,探索玉米苗期干旱胁迫后的关键发育期光谱特征变化,不仅为植被光谱数据库的建设提供理论数据,也为植被水分胁迫高光谱识别提供理论依据。以辽宁西部锦州生态与农业气象站大型农田土壤水分控制场为研究区,对玉米苗期、拔节期、抽雄期和乳熟期4个发育期进行苗期干旱胁迫小区和水分适宜小区光谱观测,通过分析原始光谱、一阶导数光谱、光谱参数和水分敏感植被指数,对比苗期干旱胁迫光谱与同期对照的光谱特征差异性。结果表明:(1)对于原始光谱来说,玉米在苗期受到干旱胁迫后,与同期水分适宜的玉米光谱特征有较为明显区别,在可见光波段和短波红外波段反射率均高于同期对照反射率,近红外波段明显低于同期对照反射率,拔节期差异性最为显著,达到了5%左右,随着作物的生长,差异性逐渐减弱。(2)4个发育期玉米一阶导数光谱在可见光波段均出现双峰,红光位置峰值在抽雄期达到最大;苗期干旱胁迫一阶导数光谱的红光位置峰值均低于同期对照,拔节期差异明显,在0.003左右,乳熟期差别明显减小,可区分性减弱。(3)苗期胁迫玉米光谱参数与同期对照相比,从苗期到乳熟期,红边位置存在"蓝移"—"红移"—"蓝移"的现象,绿峰位置均存在向长波方向移动的现象;在抽雄期和乳熟期,蓝边位置、蓝边幅值、黄边位置和黄边幅值两者差异不明显;在三边面积中,红边面积均低于同期对照,黄边面积均高于对照,两者的蓝边面积无明显差异。(4)在8个水分敏感植被指数中, NDWI和NDW_2的差异性指数在玉米四个关键发育期均达到50%以上,可区分性明显。该研究旨在为植物水分胁迫光谱库提供基础数据,为作物干旱识别的谱段选择及高光谱波段设置提供基础依据。     

基于马氏距离法的荒漠树种高光谱识别

地面实测地物光谱可提供细致的光谱信息,表现同种地物不同理化特性和不同种类地物光谱的微小差异,使利用光谱进行地物识别成为可能。使用美国HR-768型地物光谱仪,在塔里木河下游和吐鲁番沙漠植物园实测胡杨、柽柳、梭梭和沙拐枣高光谱数据,利用包络线去除、一阶微分和二阶微分法对原始光谱进行变换处理,使用马氏距离法确定所测树种原始光谱和变换光谱的差异显著波段,利用逐步判别法检验所选差异波段的识别效果。结果表明：马氏距离法可准确确定树种识别的最佳波段,且上述4树种光谱识别波段大多位于近红外区。原始光谱、包络线去除、一阶微分和二阶微分四种光谱对4树种的识别精度分别为：85%,93.8%,92.4%和95.5%;可见,原始光谱经变换处理可提高树种的识别精度。但不同研究对象、不同光谱处理方法,提高识别精度的效率不同。研究结果将为大尺度高光谱遥感影像用于荒漠植物分类与生境监测和评价提供依据。     

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。     

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。     

山东省焦家式金矿区土壤重金属铬高光谱监测研究

矿区土壤环境问题日益突出,以山东省烟台市焦家式金矿区为典型区,系统采集了85个表层土壤样品进行野外光谱实测,其中35份用于重金属铬含量测定。利用光谱变换技术对原始光谱提取了一阶微分、二阶微分和去包络线三种光谱指标,采用偏最小二乘回归法建立光谱数据与铬含量间的定量关系,将最优预测模型应用于其余50个样本点铬浓度值的获取,最终通过克里金插值实现了对研究区土壤重金属铬的快速监测。结果表明,基于一阶微分数据模型预测精度最高,其次为二阶微分,原始光谱和去包络线数据。研究区铬的含量与金矿的分布情况密切相关,即金矿密集区域铬含量更高,这表明金矿开采对土壤中铬的含量与分布存在一定影响。     

山东省焦家式金矿区土壤重金属铬高光谱监测研究（英文）

矿区土壤环境问题日益突出,以山东省烟台市焦家式金矿区为典型区,系统采集了85个表层土壤样品进行野外光谱实测,其中35份用于重金属铬含量测定。利用光谱变换技术对原始光谱提取了一阶微分、二阶微分和去包络线三种光谱指标,采用偏最小二乘回归法建立光谱数据与铬含量间的定量关系,将最优预测模型应用于其余50个样本点铬浓度值的获取,最终通过克里金插值实现了对研究区土壤重金属铬的快速监测。结果表明,基于一阶微分数据模型预测精度最高,其次为二阶微分,原始光谱和去包络线数据。研究区铬的含量与金矿的分布情况密切相关,即金矿密集区域铬含量更高,这表明金矿开采对土壤中铬的含量与分布存在一定影响。     

基于色彩参数和高光谱特征的针叶树种色素含量预估

光谱成像技术广泛应用于植物理化参数无损伤测定等领域研究,而色素与色彩参数相关性研究也有学者探索。但比较并优选分别以色彩参数值、光谱参数值作为自变量与色素含量拟合出的模型,还未见报道。本实验以5种针叶树种为研究对象,筛选蓝边幅值Db、黄边幅值Dy、红边幅值Dr、绿峰幅值Rg、红谷幅值Rr、蓝边面积SDb、黄边面积SDy、红边面积SDr、比值植被指数RVI、差值植被指数DVI、归一化植被指数NDVI 11种光谱植被参数作为该光谱分析的基础,将实测针叶色彩参数值、光谱参数值分别作为自变量,采用多元线性逐步回归方法（SMLR）预估色素含量建立模型,以R2、RMSE为评价标准,对比选出模型精度最高的参数组合应用于实践。研究结果表明：(1) 树种间针叶色素含量、色相参数值、光谱反射率均存在一定差异（p<0.05）。(2) 树种间针叶光谱反射率红松显著低于北美短叶松、樟子松、赤松（p<0.05）,针叶树种原始光谱在可见光波段500和680 nm附近呈现“蓝谷现象”和“红谷现象”,在550和760 nm波段附近呈现“绿峰现象”和“红边现象”;一阶微分光谱反射率在700 nm附近产生剧烈变化。(3) 色素含量与色彩参数、光谱反射率、光谱特征参数存在显著线性关系。(4) 花青素和叶绿素分别以L,a*和L,a*,b*,S色彩参数组合为自变量时,拟合模型R2最高,分别为0.588和0.638;而类胡萝卜素、叶绿素a、叶绿素b都是以FD₆₅₂,FD₇₀₀,SDb,SDy,RVI,DVI和NDVI光谱参数组合为自变量时,拟合模型R2最高,分别为0.779,0.786,0.774。该研究运用高光谱相机、色彩色差仪、紫外-可见分光光度仪实现了快速预估针叶色素含量,在色彩参数值与光谱值都与色素含量存在显著相关性的基础上,成功选出建立模型精度最高的参数组合,在针叶树种色素预估时可以根据精度需求及研究条件选择不同方法和参数值。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。