日光诱导叶绿素荧光与反射率光谱数据监测小麦条锈病严重度的对比分析

小麦条锈病是影响我国小麦产量的主要病害之一,在小麦受到条锈病菌侵染初期探测到病害信息,对小麦条锈病的防控以及产量和品质的提高具有更为重要的意义。反射率光谱主要反映植被生化组分的浓度信息,而日光诱导叶绿素荧光则对植物光合生理变化响应灵敏。为了更好地实现小麦条锈病病情严重度的遥感探测,尤其是条锈病的早期探测,对日光诱导叶绿素荧光和反射率光谱数据监测小麦条锈病病情严重度的敏感性进行了对比分析。首先利用地物光谱仪测定了不同病情严重度的小麦冠层光谱数据,基于夫琅和费暗线原理利用3FLD(three-band Fraunhofer Line Discrimination)方法提取了小麦条锈病不同病情严重度下的日光诱导叶绿素荧光数据,然后分别利用反射率光谱数据和日光诱导叶绿素荧光数据构建小麦条锈病不同发病状态下的遥感探测模型,并通过保留样本交叉检验方式对预测模型精度进行了评价。结果表明：（1）当小麦条锈病病情指数低于20%时,日光诱导叶绿素荧光对小麦条锈病病害信息的响应比反射率光谱数据更为敏感,以日光诱导叶绿素荧光为自变量构建的小麦条锈病病情严重度预测模型达到了极显著性水平,能够在植被叶绿素含量或叶面积指数发生变化之前探测到植物的胁迫状态,实现作物病害的早期诊断,而反射率光谱数据则难以探测到条锈病病害信息;（2）在小麦条锈病病情严重度处于中度发病(20%＜DI≤45%)状态时,虽然日光诱导叶绿素荧光和反射率光谱数据均能实现小麦条锈病病情严重度的遥感探测,但利用日光诱导叶绿素荧光数据构建的预测模型优于反射率光谱数据;（3）当小麦条锈病病情严重度达到重度水平(DI＞45%)时,利用反射率光谱数据和日光诱导叶绿素荧光数据构建的小麦条锈病病情严重度预测模型均达到了极显著性水平,两种数据均能够较好地实现小麦条锈病病情严重度的遥感探测。该研究结果对提高小麦条锈病的遥感探测精度具有重要的意义,为利用TanSat等卫星的荧光数据进行小麦条锈病的早期探测提供了参考依据。     

基于近地面高光谱影像的冬小麦日光诱导叶绿素荧光提取与分析

结合FluorMOD模型模拟数据与利用光谱分辨率3.3 nm、光谱采样间隔为0.71~0.74 nm近地面成像高光谱系统获取的抽穗期小麦高光谱影像比较3种基于夫琅和费线暗线的提取方法(FLD,3FLD和iFLD)的精确性和稳定性。结果表明当光谱分辨率为3.3 nm时,在760 nm附近的O₂-A波段可以有效提取日光诱导叶绿素荧光,而在687 nm附近的O₂-B波段不适合。当存在噪声时,FLD和3FLD的稳定性高于iFLD,FLD倾向于高估荧光值。     

应用高光谱仪探测叶片反射光谱中的荧光

介绍了一种利用光谱仪进行荧光测量的方法。采用LI 1800_12S积分球,耦合ASD地物光谱仪,在光源前面分别加载长波通、短波通截止滤光片,按照不同算法提取叶片表观反射光谱中的荧光。结果表明利用长波通滤光片测得的表观反射率差值光谱可以代表荧光光谱,在红光区和远红光区表现为明显的双峰特征,不同截止波长滤光片提取的荧光强度不同。采用短波通滤光片可直接获得荧光光谱,不同植物种类荧光光谱差异明显。此法对于植物被动荧光遥感探测及叶绿素荧光仪的研制和开发具有一定参考价值。     

基于非负矩阵分解的中红外地表特性光谱重建方法

在中红外遥感领域,高光谱地表反射率/发射率等地表特性具有极高的应用价值和应用需求,但利用卫星遥感手段难以获取吸收波段的高光谱地表反射/发射特性,且通过光谱重建获取全波段的地表特性方法仍存在很多问题。为解决中红外全波段地表特性光谱重建所面临的难题,基于约翰霍普金斯大学(Johns Hopkins University, JHU)地物波谱库和中分辨率成像光谱仪(MODIS)短波红外和中红外地表多光谱卫星产品,提出了一种利用非负矩阵分解(NMF)重建高光谱地表反射率的方法,对2.5～5.0μm中红外光谱范围内的地表反射/发射率进行光谱重建,重建后的光谱分辨率可达10 nm。首先基于JHU地物波谱库选取4种典型地物类型(土壤、植被、人造材料和岩石),建立地物光谱库样本信息,再利用MODIS传感器光谱响应函数,根据等效计算公式将2.0～5.0μm波段范围反射率结果重采样到10 nm光谱间隔、共301个波段,得到JHU地表反射率光谱数据集。对光谱数据集进行非负矩阵分解处理,提取4条端元向量光谱曲线,结合MODIS短波红外和中红外4个波段(2.13、 3.75、 3.96和4.05μm)的全球月均地...     

太湖不同叶绿素a浓度水体荧光特征分析

利用2008年太湖蓝藻爆发的5-8月实测的27个站点水体光谱反射率和水质参数,分析了不同叶绿素a浓度等级下太湖水体光谱的荧光特征.结果表明,荧光峰位置和荧光峰高度都与叶绿素浓度呈显著正相关,且荧光峰峰值位置和半宽度与叶绿素a浓度的拟合度要高于基线荧光峰高度和归一化荧光峰高度.荧光峰特性用于二类水体中高浓度叶绿素探测较传...     

地面与航空高光谱反射率联合反演技术研究

成像高光谱仪可搭载在航空或地面平台上获取地物的纹理和光谱数据,为了准确确定地物属性,需要将数据反演成地物的反射率数据。传统的方法分别计算地面与航空成像高光谱的反射率~([1]),但由于有效像元面积较小、光谱混合等原因,计算得到的航空高光谱反射率误差较大。本研究获取了青海省都兰和甘肃祁连山地区的地面与航空高光谱测量同步及准同步测量数据,数据类型包括黑白布、水体、植被、水泥地面、花岗岩、砂石路等多个地点的地面成像光谱数据。在此基础上联合地面与航空成像高光谱数据,建立了基于地面成像光谱数据的航空高光谱反射率反演方法,通过计算平均光谱、经验线性方法等处理步骤,实现了对航空高光谱数据的反射率反演,通过对不同地物的光谱分析,表明反演结果较为理想。     

基于非同步替代光谱定标的地表下垫面影响分析

对760nm附近的氧气吸收带,选用植被、枯萎植被、人工地物、沙地和雪地五种典型地表类型,基于模拟数据进行非同步替代光谱定标方法的误差分析,比较不同地表类型得到的光谱定标准确度,为高光谱成像仪的非同步替代光谱定标提供定标图像选择策略.结果表明:运用两种光谱匹配方法——光谱角度匹配和欧氏距离法得到的定标误差基本一致;730~800nm的地表反射率曲线标准差在0.05nm以内时,定标误差集中在±0.5nm范围内;人工地物类型中个别地物如橄榄绿光泽涂料和植被大面积覆盖的图像数据不适合用于非同步替代光谱定标.     

虫害胁迫下毛竹叶绿素含量高光谱估算方法

叶绿素作为参与植被光合作用最重要的色素,是监测毛竹虫害的一项重要指标。通过对不同光谱数据集进行波长筛选,建立虫害胁迫下竹叶叶绿素含量的高光谱估算模型,为利用高光谱遥感监测毛竹虫害提供理论依据。试验在福建省毛竹生产基地顺昌县进行,使用ASD FieldSpec 3光谱仪采集不同虫害程度竹叶光谱102条,并利用SPAD-502叶绿素计测定相应叶片叶绿素含量。通过对比不同虫害程度竹叶的光谱特征,探测利用高光谱数据估算叶绿素含量的机理。对竹叶原始光谱(OS)进行包络线去除(CR)、一阶导数(FD)、包络线去除一阶导数(CR-FD)变换,分析不同光谱数据与叶绿素含量的相关性,并利用连续投影算法(SPA)分别提取4种光谱的特征波长。采用基于x-y距离结合的样本划分法(SPXY)和随机法对4种光谱数据集进行划分,结合多元逐步回归(MSR)建立竹叶叶绿素含量估算模型,分析光谱变换及样本划分对估算叶绿素含量的影响。结果表明,不同虫害程度竹叶光谱反射率差异明显,主要表现为可见光波段范围内的"绿峰"和"红谷"的逐渐消失,"红边"斜率减小,近红外波长反射率降低。通过光谱变换可有效提升光谱与叶绿素含量的相关性,其中CR-FD光谱与叶绿素含量在724 nm处的相关系数最大。经连续投影算法提取的不同光谱数据集的特征波长集中分布在绿光、红光、"红边"位置,多个被选择波长位于与叶绿素含量相关性较高的波长区(600～750 nm)。基于SPXY样本划分法建立的MSR模型相比于随机样本划分法能显著提升叶绿素含量的估算精度,其中R~2和RPD平均提高0.1和0.5, RMSE平均降低0.7。以CR-FD光谱特征波长结合SPXY样本划分法建立的多元逐步回归模型对竹叶叶绿素含量的估算精度最高,R~2, RMSE和RPD分别为0.835, 2.604和2.364,可对虫害胁迫下毛竹叶片叶绿素含量进行准确的估算。     

基于冠层辐射传输模型的地表反射率光谱重建方法

针对基于多光谱数据有限光谱信息重建地表反射率光谱的病态求解难题,提出一种基于冠层辐射传输物理机理并充分考虑像元异质性的地表反射率光谱重建方法,该方法假设混合像元由植被和土壤两种地物类型组成,利用冠层辐射传输模型构造端元光谱查找表,进而通过组分比例因子估算实现基于多光谱图像的高光谱地表反射率模拟。以Landsat ETM+多光谱图像为例的地表反射率超光谱重建验证实验结果表明,模拟的反射率光谱能够较好的反映不同地物特征信息。进一步地,利用模拟的地表反射率拟合Landsat ETM+图像和MODIS图像,各波段模拟图像与实际观测图像之间具有较高的相关系数(Landsat: 0.90~0.99, MODIS: 0.74~0.85),进一步验证了该方法的可行性。     

植被冠层水平叶绿素含量的高光谱估测

植物的叶绿素含量指示了其健康状况。大区域范围内植被叶绿素含量信息的提取可以用于评价植被的生长状况,实现对生态环境的监测。对于农田系统而言,作物叶绿素含量的估测还可以对施肥等田间操作提供支持。文章利用辐射传输模型模拟多组不同状态下的植被冠层光谱反射率,通过对模拟数据的冠层叶绿素含量以及冠层光谱之间关系的分析,构建了估测植被冠层水平叶绿素含量的光谱指数模型。该模型对冠层叶绿素含量的方差解释量达到了75%以上。分别使用野外实测冠层光谱和Hyperion高光谱遥感影像对试验区进行验证。结果证明该模型对冠层水平的叶绿素含量估测效果较好,具有应用价值。     

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。     

高光谱探测绿色涂料伪装的光谱成像研究

基于现有伪装涂料与植被反射光谱的本质差异,提出一种可有效识别当前所有绿色伪装涂料的高光谱成像方法.通过分析绿色伪装涂料与被子植物叶片的反射光谱及其一阶微分谱的差异,确定了星载和机载高光谱遥感探测中,可见光波段的绿色反射峰和780～1 300 nm的“近红外高原”波段反射率的波动性是识别绿色伪装涂料的有效光谱特征.对“近红外高原”波段的反射光谱进行成像是高光谱探测实现伪装目标可视识别的可行方法,尤其是对反射光谱一阶微分处理后进行成像可更加有效地识别植被环境中的绿色伪装涂料.     

估测作物冠层生物量的新植被指数的研究

冠层鲜生物量是指示作物长势状况的重要指标,可用于诊断作物氮素营养状况。但常规测定生物量的方法需要破坏性取样,不利于帮助精准施肥管理决策。遥感技术作为快速分析手段可用于估测作物多种生理、生化参数,特别是借助植被指数。研究表明归一化差值植被指数(normalized difference vegetationindex,NDVI)、最优土壤调节指数(optimization of soil-adjusted vegetation index,OSAVI)等现已构建植被指数可用于准确估测中低生物量信息,但在较高冠层生物量条件下,它们的估测能力显著下降。文章旨在提出更通用的新植被指数用于估测冠层生物量,以提高遥感技术在较高生物量条件下的预测准确度。试验在加拿大魁北克省的St-Jean-sur-Richelieu地区进行,5年(2004~2008)试验中采集了玉米及小麦不同生育期的地面高光谱数据及对应生物量信息,并在2005年获取航空机载高光谱影像一景(compact airborne spectro-graphic imager,CASI)。研究提出了红边三角植被指数(red-edge triangular vegetation index,RTVI),并将其与一些常见植被指数进行比较分析。结果表明RTVI是最好的估测冠层生物量的指数,在较高生物量条件下仍保持其对生物量变化的高敏感性,其与生物量间的决定系数为0.96。基于CASI影像,RTVI预测生物量值与实际测定值间的决定系数(R2)为0.58,预测标准误差为0.44 kg.m-2,取得了较好的结果。     

基于偏振反射模型和随机森林回归的叶片氮含量反演

叶片氮含量极大程度上影响植被生物化学过程,有重要的研究意义。利用机载高光谱数据反演叶片氮含量在农业遥感领域有广泛应用,但其反演精度不能完全满足精细农业的需要,有一定提升空间。叶片氮含量遥感反演精度受机理误差和算法误差的影响,机理误差主要来源于叶片表面反射。传感器探测到的反射辐射既包含叶片内部多次散射,又包含叶片表面镜面反射部分,只有前者是携带叶片内部生化组分（如氮含量）信息的,由于后者是入射光在叶表蜡质层发生的直接反射,因此该部分并不携带叶片内部信息。根据菲涅尔定律,叶表镜面反射是部分偏振的,而内部散射是非偏振的,因而通过偏振反射建模可部分去除叶表镜面反射影响,以消除机理误差。算法误差主要来源于不同氮含量反演算法对于高光谱数据挖掘能力的差别。比较了偏最小二乘法、主成分回归、支持向量机、K-近邻算法和随机森林回归在高光谱叶片氮含量反演中的表现,在调整算法参数之后,选择使用随机森林回归算法以减少高光谱反演算法误差。以常绿针叶林、落叶阔叶林和针阔混交林为研究对象,利用多角度偏振卫星POLDER/PARASOL的多光谱数据库构建二向偏振反射模型,用以模拟和分析研究区森林的偏振反射率;从HySpex传感器系统获取的机载高光谱数据中去除偏振反射率带来的光谱机理误差,以实现叶片氮含量的精确反演。以均方根误差为主要指标评估精度变化可获得以下结论：在高光谱叶片氮含量反演中,消除偏振反射率带来的机理误差后,各算法反演精度均有提升,平均提升了4.244%。其中,随机森林回归可以最大程度减小反演算法误差（可决系数达到0.803,均方根误差达到0.252）,且对光谱偏振信息最为敏感,去除偏振后精度提高了13.103%。相比于广泛使用的偏最小二乘算法,去除光谱机理误差并减小反演算法误差后,叶片氮含量反演精度整体提高了32.440%。该研究实现了基于机载高光谱数据的叶片氮含量精确反演,证明了在叶片氮含量反演中去除偏振反射率的必要性,体现了在高光谱氮含量反演中随机森林算法的应用潜力。     

城市河网尺度的水体光谱指数适宜性分析研究

城市地表水是城市生态环境的重要组成部分,地表水环境高光谱遥感是高光谱遥感的重要应用方向,水体提取是地表水环境高光谱遥感的第一步,其主要任务是从高光谱遥感数据中提取地表水水体轮廓。基于光谱指数的水体提取方法充分利用光谱信息,计算简单,实现容易,提取效果优异。归一化植被指数(NDVI)、归一化水体指数(NDWI)、高光谱差异化水体指数(HDWI)和基于指数的水体指数(IWI)等光谱指数已经广泛应用于湖泊、大江大河等开阔水体提取。近些年来,随着成像光谱技术的发展,高光谱遥感数据的获取能力也突飞猛进,空间分辨率和光谱分辨率不断提高。与江河湖基本在流域内沿地形分布不同,城市地表水一般细小,纵横交错,形成河网。在高光谱遥感数据用于城市体表水提取时,其面临的图像空间分辨率、地物类型和地物复杂等,与江河湖水体提取有很大不同。因此,需要对这些常用的光谱指数在城市地表水提取中的适宜性进行评价。以此做为出发点和目标,以河网密布的江南水乡中国浙江省嘉兴市为研究对象,以应用型航空成像光谱仪(Airborne imaging spectrometer for applications, AISA)获取的高空间分辨率机载高光谱遥感数据为数据源,通过Youden指数确定最佳阈值,将总体分类精度、错分误差、漏分误差、Kappa系数作为衡量指标,分析评价了NDVI,NDWI,HDWI和IWI 4种光谱指数在城市河网提取中的适宜性。结果表明,阴影与水体光谱变化趋势类似,是造成水体提取过程中高错分误差的主要因素。四种指数都可以准确抑制落在植被中的阴影,但无法有效抑制落在建筑物中的阴影。HDWI虽然可以在一定程度上抑制建筑物中的阴影,但是无法有效地抑制亮建筑物背景。通过对不同类型水体和阴影（笼罩下地物）光谱的进一步分析,虽然水体和阴影光谱曲线变化趋势相似,均在560～600 nm附近存在波峰,但是水体和阴影波峰高度存在差异,水体波峰值较大而阴影波峰值较低。因此,通过充分挖掘水体和阴影在560～600 nm处光谱反射信息,有望进一步抑制建筑物阴影,提高城市河网水体提取精度。     

基于多角度成像数据的新型植被指数构建与叶绿素含量估算

叶绿素含量的快速估算对于及时了解作物的长势、病虫害监测以及产量的评估都具有重要意义。利用自主研发的多角度成像观测系统获取了不同生育期玉米的高光谱影像,精确地提取出主平面内各个观测角度下玉米冠层的反射率。通过对ACRM模型模拟值和实测值的分析,计算出玉米冠层红波段下的热点-暗点指数(HDS),并利用该指数对TCARI进行改进,提出一个基于多角度观测的新型植被指数HD-TCARI,最后使用多角度高光谱成像数据对其进行了地面验证。结果表明,HD-TCARI能够减小LAI对叶绿素估算的影响,当叶绿素浓度大于30 μg·cm-2,HD-TCARI与LAI的相关性R2仅为26.88%～28.72%;当叶绿素浓度较高时,HD-TCARI具有抗“饱和”的特性在LAI在1～6之间变化时,HD-TCARI与叶绿素浓度的线性关系R2较TCARI提高了约9%左右。利用多角度高光谱成像数据对HD-TCARI进行地面验证,其与叶绿素浓度的线性关系(R2=66.74%)明显优于TCARI所建立的估算模型(R2=39.92%),证明了HD-TCARI指数具有更好地估算叶绿素浓度的潜力。     

典型伪装材料高光谱特征及识别方法研究

针对某些特定环境下,伪装目标和背景目标出现的“异物同谱”现象,传统的可见光及多光谱遥感伪装识别存在局限性,为此,将高光谱应用到典型伪装材料的特征分析与识别。以北方地区常用丛林迷彩伪装网为研究对象,利用SVC HR1024光谱仪获取其不同浸水时间的可见光-近红外光谱,通过光谱相似性度量和包络线去除处理,分析揭示不同浸水条件下伪装网和北方典型植被光谱特征和敏感波段,并基于近红外波段构建光谱比值指数RCI,用于识别绿色植被环境中的伪装目标,最后通过高光谱成像实验获取仿真伪装环境高光谱图像,并利用高光谱图像对识别效果进行验证。结果显示：(1)不同浸水时间的丛林迷彩伪装网的光谱曲线基本形态相似,且反射率随浸水时间的增加而整体呈下降趋势;1 900 nm波段是伪装网反射光谱对含水量响应最为明显的波段,其光谱特征会因浸水处理而相似于植被,相似度从0.895提高到了0.939。(2)丛林迷彩伪装网和植被在可见光波段的相似度较高,光谱波动情况相似,但在近红外波段光谱特征差异明显。通过包络线统去除分析得出970, 1 190和1 440 nm波段附近处是丛林迷彩伪装网识别的敏感波段,且基于迷彩伪装网和各植...     

植物光学模型估算叶片类胡萝卜素含量的一种双归一化差值-比值植被指数

运用高光谱技术进行植物叶片探测具有快速、无损、高精度等特点,在叶片色素等生化成分含量估算方面应用前景广阔。类胡萝卜素作为叶片中重要光合色素之一,因其在可见光区域与叶绿素的光谱吸收特征存在重叠,且其含量远低于叶绿素,导致利用光谱信息估算叶片类胡萝卜素含量存在困难,国内外少有针对类胡萝卜素含量的植被指数。利用高光谱数据光谱信息丰富的特点,提出一种以波段组合遍历与相关分析为基础,通过多指数协同来构建组合式的植被光谱指数的新方法。在PROSPECT叶片辐射传输模型模拟出大量具有不同生化和生物物理特征的叶片光谱的基础上,成功构建了一种在叶片水平下具有良好稳定性的类胡萝卜素含量估算新指数RVI_DNDVI。结果表明,该方法构建的叶片类胡萝卜素光谱指数由两部分组成：由532和405 nm构建的窄波段NDVI(与类胡萝卜素、叶绿素均强相关)和由548和498 nm构建的窄波段NDVI(仅与叶绿素强相关)进行比值组合,能较好消除叶绿素含量对指数的干扰;通过减去对叶片结构高敏感的916 nm处反射率,能消除叶肉结构参数的影响,进一步提高指数的抗干扰能力。该研究得到的指数RVI_DNDVI仅对叶片类胡萝卜素具有高敏感性,相关系数达到-0.94,对其进行指数拟合的R2达到0.834 4。经与模拟数据和实测数据的验证,该指数有较好的估算效果。