高光谱成像技术的柑橘植株叶片含氮量预测模型

氮素是果树生长发育的一种大量必需元素,及时准确地监控果树的氮营养状况,对果树的合理施肥、增产、优化果实品质以及减缓过量施氮引起的水资源污染具有重要意义。利用高光谱成像技术结合多变量统计学方法,建立了柑橘植株叶片的含氮量预测模型。研究步骤为：高光谱扫描、提取平均光谱曲线、预处理原始光谱数据、采用连续投影法提取特征波段和建立含氮量预测模型。从SG平滑、SNV、MSC、1-Der等11种预处理方法中筛选出的较优预处理方法是SG平滑、Detrending和SG平滑-Detrending。对应这三种最优预处理方法,先采用连续投影法挑选出各自的特征波长,然后将各特征波段下的光谱反射率作为偏最小二乘、多元线性回归和反向传播人工神经网络模型的输入,各自建立三个预测模型。从以上获得的9个预测模型中,得出两个最优模型SG平滑-Detrending-SPA-BPNN(R_p：0.851 3,RMSEP：0.188 1)和Detrending-SPA-BPNN(R_p：0.8609,RMSEP：0.159 5)。结果表明,利用高光谱数据测定柑橘叶片含氮量具有可行性。这为实时、准确地监控柑橘植株生长过程中叶片含氮量的变化以及合理科学的氮肥施加提供了一定的理论基础。     

高光谱RX异常检测的多DSP并行化处理技术

为达到高光谱图像数据RX异常检测处理的高速、实时、海量存储等要求,本文提出了一种基于 CPCI Express 标准总线架构的多DSP高光谱图像并行处理系统的解决方案。系统采用4片DSP共享数据总线和存储器的紧耦合与Link口互联相结合的硬件拓扑架构。在该硬件平台上,针对光谱RX异常检测算法以及光谱图像三维数据的特点,分配各DSP并行处理任务,提出了一种利用图像空间分块计算并求整个图像的均值矩阵与协方差矩阵的4DSP并行处理技术。结果表明,在保证同等探测效果的条件下,采用本文的RX异常检测算法4DSP并行处理技术,可以达到单DSP处理4倍的时间效率,解决了DSP内存容量对大数据量图像处理的限制,并较好的完成了光谱数据的实时处理要求。     

冬小麦冻害胁迫高光谱分析与冻害严重度反演

对冬小麦冻害严重度的精确反演是及时采取补救措施降低损失的关键,同时及时预测产量损失对政府职能部门也具有积极意义。针对冬小麦冻害群体严重度评估方法在经典统计反演模型存在估算效果不理想的情况下,以冬小麦为试验对象,首先对冬小麦冠层光谱反射率数据进行重采样平滑处理,再用主成分分析(PCA)技术对高光谱数据进行分析,进一步实现综合原始光谱主成分信息作为自变量参与冬小麦冻害严重度反演过程,最后采用决定系数R2、均方根误差RMSE、准确度Accuracy三种模型精度验证方法对模型进行评价。结果显示,基于主成分分析法建立冬小麦冻害严重度模型精度分别达0.697 5,0.184 2和0.697 5;同时对反演模型进行验证,其精度也分别达到0.630 9,0.350 3和1.339 6。因此,该方法能有效地对冬小麦冻害严重度进行快速、精确的反演。     

基于Enter-PLSR的高光谱晋华宫矿南山煤矸石山景区土壤有效氮估测

土壤有效氮是反应土壤肥力的一个重要指标。高光谱技术对土壤有效氮进行监测和评价可以为土地复垦和生态修复提供指导性的动态信息。针对国家矿山公园高光谱有效氮监测研究的空白和偏最小二乘回归(PLSR)计算效率问题,利用ASD FieldSpec 3光谱仪采集了晋华宫矿南山煤矸石山景区(晋华宫矿国家矿山公园组成部分),30个碱化栗钙土土样350～2 500 nm波段的光谱曲线,研究了土壤光谱与土壤有效氮含量之间的关系。对土壤反射率光谱进行一阶微分和倒数的对数变换,然后在提取特征吸收波段的基础上,分别进行PLSR和进入法-偏最小二乘回归(Enter-PLSR)建立估算模型并检验。结果表明Enter-PLSR估算模型在保证与PLSR估算模型相近准确度的情况下,自变量从122个降低到12个,大大提高了计算效率,在填补国家矿山公园高光谱有效氮监测研究空白的同时弥补了PLSR方法计算效率的不足。     

基于不同模型的土壤有机质含量高光谱反演比较分析

以新疆奇台县为研究区域,选取该县40个土壤样本,采用多元线性逐步回归法和人工神经网络法两种方法分别建立了土壤有机质含量的反演模型,并对模型进行了检验。结果发现：不同模型的精度值各异,其拟合效果从高到低依次为人工神经网络(ANNs)集成模型＞单个人工神经网络(ANNs)模型＞多元逐步回归(MLSR)模型。人工神经网络的线性和非线性逼近能力较强,而其集成模型作为提高反演模型精度的重要手段,相关系数高达0.938,均方根误差和总均方根误差最小,分别仅为2.13和1.404,对土壤有机质含量的预测能力与实测光谱非常接近,分析结果达到了较实用的预测精度,为最优拟合模型。     

比值导数法矿物组分光谱解混模型研究

矿物丰度含量的精确分析是高光谱遥感技术定量分析中的难点。将化学领域的比值导数光谱算法进行总结,将其引入遥感反射率光谱分析,提出了基于线性光谱混合模型的比值导数光谱解混模型,并利用石膏和绿帘石粉末混合物进行了模型的精度分析。实验结果表明,矿物粉末混合物在不同波段其光谱混合特性有所不同,其中部分波段有较强的线性混合特征。采用部分强线性混合波段进行光谱解混,可以取得比全波段解混算法更好的结果。比值导数法光谱解混模型简洁,可以得到高精度的矿物成分反演结果,对于固定端元组成的混合光谱定量分析有较大潜力。     

受风灾影响后的农作物冠层反射信息测量与分析

受到台风“布拉万”的影响,吉林中部地区大范围处于灌浆期的玉米倒伏。为了确定倒伏后玉米冠层对反射信息的影响,从不同角度对其高光谱反射信息进行了测量与分析;与此同时,对偏振反射信息也进行了测量,将反射与偏振信息结合起来分析了受风灾影响后农作物冠层反射特征的变化。结果表明,风灾过后倒伏玉米的反射信息在可见光波段降低,而在近红外波段范围增大,与正常直立生长的玉米反射信息比较,具有非常明显的各项异性特征;同时,倒伏玉米的反射光中包含丰富的偏振信息,利用偏振信息可以为区分倒伏区域提供依据。这为利用遥感技术确定受灾范围与计算损失产量提供了依据。     

基于低空成像高光谱系统探测植被日光诱导叶绿素荧光

植被叶绿素荧光与光合作用关系密切,被认为是光合作用的有效探针。该研究利用成像高光谱传感器和无人飞艇构建了一套适用于低空叶绿素荧光探测的系统。针对低空叶绿素荧光探测中,太阳下行辐射光谱难以获取的情况,基于已有的aFLD方法,提出一种新的叶绿素荧光提取方法a3FLD,该方法利用了非荧光发射体,且考虑植被反射率在夫琅和费线附近的变化。通过模拟数据以及实测数据对两种提取结果进行了比较。模拟数据分析结果显示：当地物的反射率在夫琅和费线附近存在一定的变化时,a3FLD计算得到的荧光值误差小于aFLD,地物反射率变化越大,a3FLD的改进越明显。对低空高光谱影像数据的分析显示：aFLD和a3FLD提取不同植被的日光诱导叶绿素荧光相对大小关系相一致,与作物所处的生长阶段吻合。但aFLD荧光提取值比a3FLD高15%左右。aFLD的结果中有部分非荧光发射体得到较强荧光,a3FLD能改进此问题。结果显示,利用该系统和方法能够成功地提取到植被叶绿素荧光,且所提出a3FLD方法提取的结果优于aFLD方法。     

基于高光谱成像技术的番茄茎秆灰霉病早期诊断研究

共采集了112个番茄茎秆高光谱数据（光谱范围400～1 030 nm）,结合图像处理和化学计量学方法建立了番茄茎秆灰霉病早期诊断模型。应用偏最小二乘法（PLS）模型的隐含变量载荷分布选取了七个特征波长（EW）,并建立了番茄茎秆灰霉病早期诊断的最小二乘支持向量机（LS-SVM）模型。结果表明,经过变量标准化（SNV）及多元散射校正（MSC）预处理所建立的EW-LS-SVM模型获得了满意的判别效果,且优于全波段的PLS模型。说明高光谱成像技术进行番茄茎秆灰霉病的早期诊断是可行的,为番茄病害早期诊断和预警提供了新的方法。     

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。