煤炭矿区植被冠层光谱土地复垦敏感性分析

煤矿区土地复垦及复垦监测工作,对于我国土地利用和生态环境治理具有重要意义。微生物复垦技术能够促进植物吸收利用矿质养分和水分,增强土壤肥力,对矿区生态恢复具有显著作用。监测和评价土地复垦效应对植物生长影响的传统方法,通常采用野外采集植物和土壤样本并进行室内分析,但这些方法不仅破坏植物根系原状土壤,造成植株损伤,而且耗费人力、物力,时效性差。高光谱遥感技术具有数据获取速度快、信息量大、精度高且无须离体破坏植株等优点,对于土地复垦监测有非常大的潜力。目前,土地复垦效应遥感监测相关研究仍以观测盆栽大豆、玉米等作物的叶片光谱分析为主。实际上,卫星遥感数据观测到的是冠层光谱,并非叶片光谱,但目前还没有通过植被冠层光谱对矿区土地复垦进行监测的研究成果出现。植被冠层光谱不仅受到叶片光谱的影响,还受到植株长势、下垫面等其他因素的影响,光谱特征变化更为复杂。矿区植被冠层光谱特征对于土地复垦效应的敏感度分析,是对矿区植被理化参量进行定量反演的基础,也是限制高光谱技术应用于大面积土地复垦监测的主要瓶颈。于煤炭矿区土地复垦实验基地开展野外冠层光谱观测实验,获取了接菌组和对照组野外植株冠层光谱数据,并从光谱波形变化和光谱特征参量变化两方面综合分析了植被冠层光谱对土地复垦的敏感性。冠层光谱波形方面,分别采用标准差和光谱敏感度作为组内和组间光谱波形差异的有效指标;冠层光谱特征参量方面,选取了植被红边、黄边、蓝边、绿峰、红谷等典型光谱特征,计算获取其位置、斜率、面积等特征参量,并通过描述性统计和单因素方差分析研究了这些冠层光谱特征参量对土地复垦效应的敏感性,挑选出矿区土地复垦监测的有效特征参量。研究表明,接菌组和对照组冠层光谱的主要波形变化趋势一致,但接菌组植株的生长状况更稳定,不同植株之间差异较小,且绿峰和红谷两个特征更突出。这说明土地复垦能够减少植株间冠层光谱差异,增强植被典型光谱特征,而绿峰和红谷对土地复垦有较高的光谱敏感度。光谱特征参量方面,绿峰、红谷、红边波长在土地复垦作用下显著向长波方向移动,而此前叶片光谱研究中对土地复垦较敏感的红边、蓝边斜率变化并不显著。这说明,野外植被冠层光谱分析结果与实验室植被叶片光谱分析的结果并不完全一致,这可能和植被类型、生长周期、土壤背景光谱干扰等因素相关。在采用卫星或航拍遥感数据进行矿区植被环境监测时,所获取的都是植被冠层光谱,因此本研究所得到的结论具有更强的参考意义和实际应用价值。     

上海城市植被光谱反射特征分析

地物光谱特征是遥感机理的重要内容,也是遥感应用研究的重要依据。城市植被作为城市中重要的生命支持系统,对于维持城市生态系统平衡起着核心的作用。文章以上海城市植被为研究对象,利用美国ASD公司生产的FieldSpec3便携式地物波谱仪,通过对2009年10月金边黄杨,金丝桃,圆柏,麦冬,珊瑚树,小叶黄杨等野外和室内光谱数据采集和处理,获得了这6种城市植被的高光谱数据。采用Savitzky Go-lay平滑方法进行光谱噪声去除和利用微分光谱技术进行植被环境背景影响消除,分别从植被冠层光谱和叶片光谱以及微分光谱,对这6种城市植被的光谱特征以及光谱曲线的差异和变化规律进行分析。可为今后进一步研究城市植被理化性能、参数反演、植被分类、植被调查以及城市环境监测等遥感应用服务。     

基于野外测量研究植被冠层偏振光谱反射特性

植被冠层反射太阳光会产生部分偏振光,这为偏振遥感探测提供了信息源。利用地基平台开展野外偏振测量是非常重要的研究,它不仅能获取植被冠层本质的偏振反射特性,而且还可以与机载或者星载平台数据进行匹配;虽然研究者们已经通过机载或者星载偏振探测器获取了大量植被冠层的偏振反射信息,但是关于地面植被冠层偏振反射分布特性的研究却很少。因此,为了详细研究植被冠层的偏振反射特性,基于野外多角度高光谱偏振测量与偏振反射物理机制,分析了植被冠层偏振光谱特性及其偏振反射分布特性;随后,反演了两种偏振模型的参数,将测量值与模拟值进行对比分析。研究结果发现,植被冠层的偏振反射具有明显的各项异性特征,而且与波长之间存在微弱的关系;同时,偏振模型可以很好地模拟植被冠层的偏振反射信息,可以作为研究植被冠层的理论依据。该研究测量的偏振反射信息与模型计算值之间呈现良好的吻合性,既描述了植被冠层偏振反射分布特性,又证明模型的有效性和测量结果的准确性。对植被冠层偏振特性的详细研究,不仅有助于完整地解释植被冠层与电磁波之间的辐射响应特征,而且对于偏振遥感对地观测以及地表偏振信息对大气偏振信息的研究也具有重要科学价值。     

空间遥感仪器探测器工作温度对信噪比的影响分析

临边观测是一种新的空间大气遥感探测方式,但大气散射光谱辐射随临边高度的增加而迅速减弱。所以信噪比是临边遥感仪器的关键性能指标。在深入分析典型仪器信号光谱辐射传输特性和噪声来源的基础上建立了随探测器制冷温度变化的信噪比模型,并在一台临边遥感光谱仪原理样机上模拟试验验证了空间环境下临边高度70km处的信噪比,理论分析和实验结果一致表明:探测器制冷到一定温度时,仪器的信噪比达到了一个极限值。在综合考虑功耗、散热等问题的基础上获得了探测器的最优工作温度。     

倒伏胁迫对水稻可视茎叶穗比率的影响及光谱响应解析

倒伏胁迫下作物的冠层光谱响应机理解析,是大范围作物倒伏灾情遥感监测的重要基础。倒伏胁迫直接改变了遥感光谱探测视场内的可视茎叶穗比率,通过解析冠层光谱与可视茎叶穗比率间的关系,探索不同强度的倒伏胁迫下水稻可视茎叶穗组分变化规律及其与冠层光谱响应规律,为大范围作物倒伏灾情遥感监测提供理论支持。以2017年江苏省兴化市、大丰区的实发倒伏水稻为研究对象,在野外观测实验的支持下,分析不同倒伏强度的倒伏水稻冠层光谱变化规律,并对不同倒伏强度下的冠层可视茎叶穗比率与倒伏角度进行相关性分析,筛选能有效表征倒伏强度的敏感农学参数,采用灰色关联分析法构建倒伏水稻冠层光谱指标与敏感农学参数之间的响应模型,实现水稻倒伏灾情的光谱诊断,并利用野外实测样本评价诊断精度。研究结果表明,随着倒伏强度的加大,冠层光谱表现出规律性变化,红光波段与近红外波段响应较为明显,“红边”位置明显“蓝移”,且“红边”振幅与“红边”面积增大,说明红光波段和近红外波段对水稻倒伏胁迫强度较为敏感;冠层可视叶茎比存在随倒伏强度增加而减少的规律,其相关性可达0.715,说明倒伏后的水稻冠层可视叶茎比对于倒伏强度有着较好的表征能力;通过对可视叶茎比与冠层高光谱反射率进行相关性分析,分别于红光波段和近红外波段内筛选出698与1 132 nm作为敏感波段,进而计算特征植被指数;利用灰色关联分析构建了基于特征植被指数的水稻可视叶茎比光谱响应模型,检验样本的决定系数为0.635,以可视叶茎比预测结果进行倒伏灾情等级划分的精度达到82%。因此,倒伏发生后水稻冠层的茎、叶、穗等组分在光谱探测器视场中的贡献比例发生了规律性改变,茎、叶、穗本身光谱反射率差异和视场内比率差异直接反映于倒伏水稻冠层光谱差异,其中可视叶茎比能有效表征受倒伏胁迫的水稻群体结构变化,与倒伏强度具有较好的响应关系,不同倒伏强度的可视叶茎比与水稻冠层光谱之间的响应规律可以有效区分倒伏灾情等级,有助于为区域尺度的水稻倒伏灾情遥感监测提供先验知识。     

GF-6 WFV光谱植被指数模型的叶面积指数反演

农业是国家经济发展的基础支柱,同时也是社会发展的基础产业。我国农业遥感技术的进步和发展,大量遥感卫星发射升空,如高分1号、2号和6号等,为我国农情监测、作物长势、农业产业结构调整提供了重要技术支撑。农业遥感成为农业科技创新和精准农业的重要手段。叶面积指数（LAI）是一种可用来衡量植被冠层生理与生化的关键指标,不仅可以用来评估植被冠层表面的最初能量交换情况,提供相应的结构定量数据,还能反映植被冠层的光谱能量信息。同时,在陆地气候变化情况下,叶面积指数是陆地生态系统和土地利用过程生产力模型的关键输入。此外,研究发现植被冠层受人为活动和气候变化的直接或间接影响时,叶面积指数也是陆地生态系统应对气候变化十分重要的衡量标准。因此,针对GF-6 WFV遥感影像叶面积指数反演研究较少和传统光谱植被指数模型机理性、稳定性较弱的问题。基于GF-6 WFV遥感影像以栾城县为试验区,通过光谱植被指数与实测叶面积指数构造5种传统光谱植被指数模型和15种红边参与的光谱植被指数模型反演乳熟期叶面积指数,采用R2和RMSE进行模型评价,同时利用未参与建模的实测叶面积指数和MODIS LAI产品验证模型。实验结果表明：（1）由相关性分析可知,整体上讲,20种光谱植被指数与LAI具有显著相关性,相关系数在0.4以上,且红边参与构造的光谱指数相关性要高于无红边参与构造的光谱指数,其中NDSI的相关性最优;（2）由拟合分析可知,整体上讲,20种光谱植被指数与LAI拟合效果较好,其中NDS13的拟合精度是最高的,R2为0.803,RMSE为0.301 2。（3）由反演的空间分布可知,反演结果符合当地的实际情况。（4）由实测叶面积指数验证模型可知,实测叶面积指数与NDSI3模型反演的LAI整体拟合较好,R2为0.804,RMSE为0.312 5,说明该模型能有效反演乳熟期玉米的生长状况。（5）由MODIS LAI产品验证模型可知,LAIMODIS均值要高于LAIGF-6,这与MODIS影像像元混合严重和空间分辨率低有关。综上所述,GF-6WFV反演叶面积指数能力较强,其影像中红边参与构造的光谱植被指数模型能有效反演乳熟期叶面积指数,为玉米长势监测提供依据。     

基于地面实测光谱的湿地植物全氮含量估算研究

随着再生水越来越多的应用于城市湿地,湿地植物生长状态的大面积监测对于利用再生水的湿地恢复与重建具有重要意义。目前遥感技术已成为植物生长状态大面积监测的重要手段。本研究以北京市典型再生水城市湿地奥林匹克公园南园湿地为研究区,以反映植物生长状态的重要指标全氮(TN)为研究对象,在测定研究区湿地植物芦苇(Phragmites australis)和香蒲(Typha angustifolia)的叶片光谱及TN含量的基础上,对数据进行预处理并建立二者的关系模型,包括单变量模型(比值光谱指数(SR)模型和归一化差值光谱指数(ND)模型),与多变量模型(逐步多元线性回归(SMLR)模型和偏最小二乘回归(PLSR)模型),并利用交叉验证决定系数(R2CV)和均方根误差(RMSECV)对模型精度进行检验。结果表明,不同湿地植物类型相比,利用芦苇反射光谱建立的各种预测模型的精度都高于香蒲;不同回归模型相比,多变量回归模型的精度较高;多变量回归模型中,PLSR模型的精度高于SMLR模型,其R2CV可达0.80,RMSECV仅为0.24,是建立湿地植物光谱与TN含量关系的最优模型。研究成果不仅为湿地植物生长状态遥感探测提供参考借鉴,而且可以为利用再生水的城市湿地监测与管理提供有力的科学依据。     

基于近地遥感系统的小麦玉米冠层RVI和NDVI获取影响因素分析

以大型喷灌机为平台的近地遥感技术可有效观测作物的生长状态,对田间生产管理和作物水肥需求特性等研究具有十分重要的意义。由于在遥感观测过程中,作物冠层具有二向反射特性,因此不同观测方式会影响遥感观测结果。通过自行搭建的近地遥感系统模拟大型喷灌机平台的实地观测条件,使用双通道光谱传感器获取小麦与玉米冠层的光谱反射率信息,引入变异系数CV对由冠层二向反射特性引起的信息数据变幅进行量化,并采用影响因素权重W分析各观测参数对数据变幅的影响程度。通过获取2019年冬小麦返青期至灌浆期、夏玉米V7-V14生育期的冠层近红外波段（810 nm）和红光波段（650 nm）的反射率数据,分析多种观测因素对比值植被指数（RVI）数据和植被归一化指数（NDVI）数据的影响。结果表明,观测高度（0.5~2.5 m）、观测频率（2~60次·min-1）和移动速度（0~4 m·min-1）与观测结果无显著相关关系（p＞0.05）,观测时刻（8:00-18:00）、观测天顶角（-60°~60°）和观测方位角（0°~180°）与观测结果相关关系极为显著（p＜0.01）;小麦和玉米的冠层RVI、NDVI数据获取结果主要取决于冠层覆盖程度,在相同叶面积指数（LAI）情况下观测结果也会因观测时刻、观测方位角和观测天顶角的差异而受到不同程度的影响;冠层光谱反射率信息二向反射特性明显,小麦冠层RVI和NDVI变异系数分别为15%~50%和2%~50%,玉米冠层RVI和NDVI变异系数分别为10%~33%和18%~39%;进行观测时,应尽量选择在太阳天顶角较稳定的12:00-14:00时段,并尽量缩短观测时长,还应选择固定的观测角度,注意阴影效应与热点效应的影响;此外,在小麦返青至拔节期、抽穗至扬花期获取RVI和NDVI时,还应分别注意观测天顶角、观测时刻对测量精度的干扰。研究结果可为快速获取高精度的小麦、玉米冠层光谱反射率数据提供技术支撑。     

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。     

基于冠层尺度的枣树色素含量的高光谱估算模型

植物冠层色素含量与氮素含量具有高度的相关性,是农业遥感中的关键研究因素。本研究的主要目的是：(1)对比偏最小二乘回归和支持向量机两种建模方法对枣树冠层色素的预测精度;(2)构建基于高光谱数据的枣树冠层色素含量定量反演模型,为枣树冠层色素含量的快速、无损、廉价、环保的测定提供一定的理论依据和技术支持。相关性分析结果表明,枣树冠层色素与高光谱数据之间具有较好的相关性,但叶绿素、叶绿素a要优于叶绿素b和类胡萝卜素。独立样本对模型的预测性能检验结果表明,偏最小二乘回归和支持向量机均能有效的估算枣树色素含量,但不同色素的偏最小二乘回归模型和支持向量机模型的预测精度存在一定的差异,叶绿素和类胡萝卜素的支持向量机模型的预测精度要高于偏最小二乘回归模型,而叶绿素a和叶绿素b则相反。比较不同色素的最佳反演模型的预测精度表明,叶绿素、叶绿素a和类胡萝卜素的预测精度要优于叶绿素b,前三者的决定系数大于0.8,残余预测误差高于2.0,平均相对误差低于13%,而叶绿素b的对应值分别为0.60%,20.79%和1.79%。     

Canopy spectral invariants. Part 1: A new concept in remote sensing of vegetation

The concept of canopy spectral invariants expresses the observation that simple algebraic combinations of leaf and canopy spectral reflectance become wavelength independent and determine two canopy structure specific variables - the recollision and escape probabilities. These variables specify an accurate relationship between the spectral response of a vegetation canopy to incident solar radiation at the leaf and the canopy scale. They are sensitive to important structural features of the canopy such as forest cover, tree density, leaf area index, crown geometry, forest type and stand age. This paper presents the mathematical basis of the concept which is linked to eigenvalues and eigenvectors of the three-dimensional radiative transfer equation.     

西藏当雄河谷阳坡海拔梯度上植被光谱特征分析

以西藏当雄河谷阳坡海拔梯度上植被冠层光谱为研究对象,分析不同海拔位置上植被光谱特征差异及物理含义,通过植被光谱特征的分层聚类分析,评估当雄阳坡植被垂直分布的遥感识别可行性。结果表明：水分指数(WI)、光谱红边位置(REP)、归一化植被指数(NDVI)分别与叶片水分含量、干重生物量、植被盖度存在较强的相关性,且不同植被类型间的WI,REP和NDVI存在显著差异;基于光谱特征集的分层聚类分析实现了阳坡12个样点逐级分类,其结果与地面调查基本匹配,表明所选择的植被光谱特征能够表征实验区垂直分布的植被类型差异,分析结果可为青藏高原植被垂直分布信息的遥感提取提供光谱特征的先验知识支持。     

晚播条件下基于高光谱的小麦叶面积指数估算方法

利用高光谱遥感技术,分析晚播条件下小麦叶片与冠层模式光谱特征和叶面积指数（LAI）的变化规律,建立了适用于晚播小麦的叶面积指数估算方法。研究结果表明：（1）从红光和蓝紫光420～663 nm波段提取的叶绿素光谱反射率植被指数（CSRVI）与旗叶SPAD值做相关性分析,结果表明正常播期和晚播处理在叶片模式的相关系数分别为0.963*和0.997**,达显著和极显著水平。（2）利用相关性分析,得出两个播期处理的LAI与SPAD值相关系数分别是0.847*和0.813*,均达到显著水平。SPAD值与LAI及CSRVI指数均具有相关性,可以用CSRVI指数建立LAI的估算模型。（3）对叶片模式和冠层模式光谱曲线特征分析得出,叶片模式中在680～780 nm处的反射率呈现陡升趋势,在可见光波段的446和680 nm和近红外波段的1 440和1 925 nm处各有两个明显的吸收波谷,在540～600,1 660和2 210 nm波段处有两个明显的反射波峰;三种冠层模式中60°模式下的光谱反射率整体表现为最高。（4）将各波段反射率与叶面积指数做相关性分析得出在可见光波段范围内,光谱反射率与LAI总体呈现负相关性,500～600 nm处有一个波峰。（5）将三种冠层模式下（仪器入射角度分别与地面呈30°,60°和90°夹角）的等效植被指数与LAI做相关性分析得出：60°冠层模式下八种植被指数与正常播期LAI的相关性均未达显著水平,比值植被指数（RVI）、归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）、再次归一化植被指数（RDVI）、土壤调整植被指数（SAVI）、修改型土壤调整植被指数（MSAVI）的等六种植被指数与晚播条件下的LAI具有显著和极显著相关关系;90°冠层模式下CSRVI指数与正常播期处理的LAI具有显著相关关系,NDVI指数与晚播处理的LAI具有显著相关关系;30°冠层模式下的八种植被指数与两播期处理的LAI的相关性均未达显著水平。综合分析CSRVI指数、NDVI指数的相关性最高,这两种指数最具有估算LAI的潜力。（6）通过三种冠层模式所计算的植被指数估算LAI模型,结果表明,正常播期条件下,其最佳估算模型是90°冠层模式CSRVI指数所建立的线性模型Y=-7.873 6+6.223 8X;晚播条件下的最佳模型是60°冠层模式RDVI指数所建立的幂函数模型Y=30 221 333.33X17.679 1,两个模型的决定系数R2分别为0.950*和0.974**。研究表明试验中所提取的CSRVI指数能够反映旗叶叶绿素含量,可以通过光谱仪器的叶片模式对小麦生育期内叶绿素含量进行监测;通过冠层模式计算的CSRVI指数和RDVI指数所建立的LAI估算模型可以对小麦的LAI进行无损害观察。     

几种常见树种叶片光谱秋季变化特征分析

叶片随着时间生长产生变化,其光谱特征也会发生变化。研究相同树种叶片不同时间条件下的光谱变化规律以及不同树种叶片相同时间条件下的光谱特征,不仅为植被叶片光谱随时间变化的规律研究提供理论基础,也是高光谱遥感精确识别植被信息的关键。选取北京市10种常见树种,利用地物光谱仪观测各树种不同时间叶片光谱,同时将观测的光谱进行一阶微分处理和典型波段分析,对比相同时间不同树种叶片光谱的差异,分析相同树种不同时间的光谱变化规律,探索不同时相条件下高光谱遥感识别树种的有效波段。结果表明：不同树种叶片光谱均随时间的改变而产生显著变化,但差异规律各不相同;不同树种相同时间叶片光谱在部分波段存在显著差异,为高精度树种识别提供了理论依据和叶片基础光谱数据。     

不同含水量条件下树种叶片光谱差异分析

叶片含水量是影响树种光谱特征的一个重要因素,探索不同叶片含水量条件下相同树种叶片光谱特征的变化规律及相同叶片含水量条件下不同树种叶片的光谱差异,不仅是高光谱植被遥感信息识别的关键,也为研究植被光谱随着叶片含水量变化产生的差异提供理论支撑。利用地物光谱仪对6个树种叶片进行观测,获取了不同含水量叶片的反射光谱,同时进行一阶微分光谱变换,从而分析不同叶片含水量条件下各树种叶片的光谱变化特征,对比了相同叶片含水量条件下不同树种叶片的光谱差异,探索高光谱遥感识别树种叶片含水量的可能波段。结果表明：各树种叶片光谱都随着叶片含水量的改变而产生较大差异,但变化规律各有不同;相同叶片含水量条件下,不同树种叶片的光谱在部分波长范围差异较大,为实现树种高精度识别提供了可能。本研究旨在为植被叶片光谱库的构建以及植被的高光谱识别提供理论支撑和基础数据。     

水面原位多角度偏振反射率光谱特性分析与离水辐射提取

偏振被定义为光的振动方向对于传播方向的不对称性。偏振信息是遥感数据空间、辐射、光谱信息之外的又一重要信息。对于光学遥感数据来说,偏振信息是对光谱信息的又一种补充。偏振遥感在水体应用中具有巨大潜力,其中一个非常重要的应用就是校正天空光水面镜面反射,从而得到包含水中物质信息的离水辐射信号。太阳入射光会在水面发生反射或者与水体中颗粒物发生散射作用,使得离开水面被遥感器接收的信号具有很强的偏振特性。目前开展的水体偏振遥感实验要么面向室外自然光条件下的清洁海洋水体,要么面向室内人造光源条件下的模拟水体,鲜有面向自然光条件下的浑浊内陆水体。本文通过组合地物光谱仪和汤姆森偏振棱镜,实现了自然光条件下内陆水体水面原位偏振反射率光谱测量。利用获取的典型内陆水体水面多角度偏振反射率光谱,定量分析了多角度观测条件下水体偏振光谱特性,以及从水面偏振信号中消除天空光水面镜面反射从而得到离水辐射信号的效果。当观测方位角为135°、观测天顶角为53°时,采用偏振测量剥离水表天空反射光的剥离效率较好,推荐采用该观测几何进行水面偏振光谱观测。相比于传统的非偏振水面光谱测量方法,水面偏振光谱测量方法受气象条件变化影响小,能够更精确的提取离水辐射。     

水体背景对湿地水生植物冠层光谱影响研究

水生植被是湿地生态系统的核心,也是影响湿地生态系统功能的最主要因素。近年来,卫星遥感技术在湿地植被资源调查、分类和保护等领域中已得到广泛的应用。由于水生植被独特的生长环境,其冠层光谱会受到水体背景要素包括大气—水界面、水中浮游生物以及泥沙含量、透明度、水体深度、底质和其他光学活性成分的影响,因此遥感技术应用于湿地水生植被冠层光谱研究时,需考虑到水生植被不同于陆生植被的生长环境,这一点在以往的相关研究中并没有得到应有的重视。以典型的挺水植物鸢尾(Iris tectorum Maxim)为研究对象,模拟湿地水生植被的生长环境,使用地物光谱仪测定了鸢尾植被冠层在不同水深梯度背景下的光谱反射率(400~2 400 nm)。实验结果表明,背景水深与鸢尾冠层反射率之间存在着显著的负相关性,其中可见光波段绝对相关系数在0.9以上,近红外波段的绝对相关系数在0.8以上。在可见光和近红外波段,随着背景水深的增加,鸢尾冠层反射率下降均比较明显。最后分别依据可见光和近红外区域相关性最高的波段(505,717,1 075和2 383 nm)建立了背景水深与冠层反射率之间的线性方程,并得出了相关参数。     

倒伏胁迫下的玉米冠层结构特征变化与光谱响应解析

倒伏胁迫是玉米生产中的主要灾害之一,严重影响玉米的产量、品质和机械收获能力。解析不同倒伏胁迫强度下玉米冠层结构变化规律及其光谱响应机理,是玉米倒伏灾情大范围遥感监测的基础。分别在玉米抽雄期、灌浆中期设置茎倒、茎折、根倒3种强度的倒伏处理,基于田间多频次持续观测实验,分析生育期、倒伏类型对玉米冠层结构动态变化及其自我恢复能力的影响;采用传统光谱变换与连续小波变换方法对倒伏玉米冠层高光谱进行处理,选取叶面积密度（LAD）为玉米倒伏冠层结构特征指标,筛选叶面积密度最佳敏感波段和小波系数,基于随机森林法构建叶面积密度高光谱响应模型,利用未参与建模的实测样本验证模型精度,重点探讨小波分解尺度和光谱分辨率对LAD光谱响应能力的影响规律。研究结果表明：叶面积密度作为单位体积内叶面积总量的冠层结构表征指标,与倒伏胁迫强度具有较好的响应关系,灌浆期的倒伏玉米LAD普遍高于抽雄期,抽雄期LAD整体表现为茎折＞根倒＞茎倒＞未倒伏,灌浆期LAD整体表现为根倒＞茎折＞茎倒＞未倒伏;经连续小波变换后,玉米倒伏冠层光谱对玉米倒伏LAD的响应能力普遍优于传统光谱变换,随着小波分解尺度的增加,LAD与敏感波段的相关性越强,其中10尺度相关系数最高,达0.74;连续小波变换所构建的模型精度普遍优于传统光谱变换,其中由原始光谱小波变换后构建的LAD响应模型精度最高,检验样本的R2为0.811,RMSE为1.763,表明连续小波变换技术可凸显和利用冠层光谱中的细微信息。因此,叶面积密度可有效定量表征不同倒伏胁迫程度的玉米冠层结构变化特征,连续小波变换能有效提升冠层光谱对倒伏玉米结构变化的响应能力,基于随机森林法构建的倒伏玉米叶面积密度诊断模型具有较高的精度和稳定性,可为区域尺度的夏玉米倒伏灾情遥感监测提供先验知识。     

微分光谱连续小波系数估测雅氏落叶松尺蠖危害下的落叶松失叶率

害虫引起的林木失叶会严重威胁森林健康。森林虫害遥感监测与评价中快速、准确获取失叶信息十分重要。基于此,针对雅氏落叶松尺蠖引起的落叶松失叶灾象,在蒙古国开展受害林木光谱测量和失叶率估测试验。首先通过光谱实测数据的处理,得到微分光谱反射率（DSR,对光谱反射率求一阶导数）和微分光谱连续小波系数（DSR-CWC,利用Biorthogonal,Coiflets,Daubechies和Symlets等4种小波系的36个母小波基函数对DSR进行连续小波变换）,分析DSR和DSR-CWC对失叶率的敏感性,进而借助MATLAB的Findpeaks（Fp）函数自动寻找DSR和DSR-CWC的敏感波段并确定其对应的敏感特征,然后利用连续投影算法（SPA）对敏感特征进行降维处理,最后利用敏感特征建立偏最小二乘回归（PLSR）和支持向量机回归（SVMR）失叶率估测模型,并与逐步多元线性回归（SMLR）模型进行比较。研究结果表明：①DSR-CWC与DSR相比,对失叶率变化的敏感性更显著且敏感波段亦较多,其敏感波段主要分布于三个吸收谷（440～515,630～760和1 420～1 470 nm）和三个反射峰（516～620,761～1 000和1 548～1 610 nm）范围内。说明DSR-CWC能够增强光谱反射和吸收特征。②Fp与SPA结合模式（Fp-SPA）不仅能够快速、客观选择敏感特征,而且对特征有效降维,是一种光谱敏感特征选择的有效方法。③4种小波系的最优母小波基分别为bior2.4,coif2,db1和sym6,其中db1的失叶率估测性能最稳定,精度最高。④对DSR进行连续小波变换能够提高失叶率估测精度,在DSR-CWC中db1-PLSR模型（R2_M=0.934 0,RMSE_M=0.089 0）提高的最为显著,比DSR-PLSR的R2_M提高了0.047 5并且比DSR-PLSR的RMSE_M降低了0.024 9。⑤利用DSR-CWC建立的PLSR和SVMR模型估测精度类似,其精度优于SMLR模型。可见,DSR-CWC比DSR失叶率估测更有潜力,可为森林虫害遥感监测中提供重要参考。     

水稻产量遥感监测机器学习算法对比

水稻是我国的主要粮食作物,利用高光谱遥感技术在水稻未成熟之前对水稻产量进行监测,一方面可以及时调整栽培管理方式,指导合理追肥,另一方面,可以准确掌握水稻的产量信息,帮助政府提前做出决策.以2019年—2020年广州市白云区钟落潭试验基地氮肥梯度实验为基础,分别获取水稻分化期和抽穗期冠层高光谱数据、作物群体长势参数(生物...