盐碱地利用障碍因子高光谱遥感反演研究

选取陕北拌沙改良盐碱地为研究对象,对盐碱地利用障碍因子进行高光谱遥感反演研究。通过实测研究区域的作物长势,采集土壤样品和土壤高光谱数据,并实验测定土壤理化性质分析盐碱地利用的障碍因子,研究盐碱地利用障碍因子的高光谱特征,建立其遥感定量反演模型,并进行精度检验。研究结果表明：土壤盐分含量是制约改良盐碱地利用的主要障碍因子,毛管孔隙度与土壤盐分含量具有良好相关性,也可以作为障碍因子之一;利用土壤的高光谱数据对土壤全盐含量及毛管孔隙度进行遥感定量反演具有良好的精度(回归分析决定系数R2分别为0.938和0.973);检验样点精度检验结果表明,盐分含量及毛管孔隙度的实测值与预测值均具有良好的相关性(k均接近于1,R2分别为0.840 4和0.796 5),反演精度较高。通过高光谱数据对盐碱地改良利用的障碍因子进行遥感定量反演,对于指导盐碱地的整治改良和利用具有重要的推动作用。     

融合可见光-近红外与短波红外特征的新型植被指数估算冬小麦LAI

考虑到短波红外特征与叶面积指数(LAI)有很好的关联,将短波红外特征的典型水分指数与基于可见光-近红外特征的植被指数相融合,尝试构建新的植被指数估算作物LAI。通过PROSAIL辐射传输模型分析新植被指数对LAI饱和响应的特征;利用2009年和2008年北京地区冬小麦实测光谱数据进行LAI估算建模与验证。结果表明：所选择的10个典型可见光-近红外植被指数分别与5个水分植被指数相结合构建的新指数,都能够有效提高与LAI的相关性,特别是在融合了含有短波红外特征的sLAIDI*指数后,新指数显著提高了对LAI响应的饱和点,而对植被水分变化不敏感,LAI估算精度得到改善。研究表明：将短波红外特征引入到可见光-近红外植被指数中,构建的新植被指数对冬小麦LAI估算具有明显的优势。     

基于高光谱成像技术的番茄叶片灰霉病早期检测研究

提出了独立软模式法(SIMCA)的番茄叶片灰霉病特征波段图像的提取,并通过多元线性回归法(MLR)提取波段融合图像,通过最小距离法获取番茄灰霉病患病信息的技术路线。利用680～740 nm波段的方差图像和建模能力参数提取的特征波段,并作为输入变量进行MLR分析,在0.5准确率阈值下,准确率均大于99%,说明特征波段可以实现番茄叶片灰霉病的检测,并利用MLR回归系数提取波段融合图像,通过最小距离法获取番茄灰霉病患病信息,结果表明所提出的方法具有很好的预测能力,为番茄灰霉病的早期检测提供了一种新方法,且大大降低了高光谱图像的数据处理时间。     

基于光谱曲线响应特性的油膜厚度估计模型分析

如今,海上溢油事故频发,如何对溢油的油量进行估计,是一个重要课题。如果可以得到溢油量,那么对后续的处理以及损失的评估都会有较大的帮助。高光谱遥感技术的快速发展使对油膜厚度的定量估计成为可能。采用AvaSpec光谱仪测量不同厚度的油膜,然后对得到的光谱曲线的多种曲线特征进行提取,分析其与油膜厚度之间的关系。结果表明,油膜厚度与基于高光谱位置变量的Rg和Ro、三角植被指数的RDVI和TVI以及Haboudane关系式相关性较大。分别采用曲线拟合、BP神经网络和基于SVD的迭代方法建立油膜曲线特征与油膜厚度之间的预测关系,并以此对不同的油膜光谱曲线进行油膜厚度估计,对得到的结果进行精度检测和运行时间分析,最终得出对每个估计模型的分析评价。     

结合空间和光谱信息的高光谱影像端元光谱自动提取

端元光谱提取是高光谱影像混合像元分解的关键。现有的端元提取方法多是仅利用了影像的光谱信息,忽略了像元间的空间相关性。现有研究基础上,提出了一种结合影像空间和光谱信息的高光谱影像端元光谱自动提取方法(integration of spatial-spectral information based endmember extraction,ISEE)。该方法首先进行影像子空间划分以增强影像局部的光谱信息特征,然后通过特征空间投影分析获得影像候选端元,最后依次在影像空间信息约束下和端元光谱信息约束下进行优化,得到最终的影像端元光谱集。仿真高光谱影像和真实高光谱影像的实验结果表明,结合影像空间和光谱信息的ISEE方法是有效的,且比一些常用方法提取的端元光谱更为准确。     

一种基于空间一致性降元的高光谱图像非监督分类

为了提高分类精度和边缘辨识性,该文引入图像空间一致性降元(pixels reduction with spatial coherence property, PRSCP)及线性回归分析,提出了一种基于空间一致性降元的非监督分类。该方法从像元光谱相似性出发,利用像元最小关联窗口合并相邻相似像元为像块完成降元。使用线性关系建模像块内像元的光谱向量,并利用F检验判断像块数据的线性显著性。利用一元线性回归(one dimensional linear regression, ODLR)估计出像块的基准向量,根据基准向量合并相似(同类)像块完成分类。利用AVIRIS数据评估了该方法性能,实验结果表明：与K-MEANS和ISODATA方法相比,该方法精度高、边缘辨识度好及鲁棒性强。     

基于高光谱数据和模型反演植被叶面积指数的进展

植被叶面积指数(Leaf Area Index , LAI)是陆面过程中影响陆-气交换的重要参数,也是表征植被冠层结构最基本的参量之一。准确而快速地获取LAI是植被-气候相互作用、植被生态和农作物估产研究不可缺少的工作。本文首先针对LAI和高光谱遥感进行概述,然后从不同平台高光谱传感器数据和不同反演方法两个角度总结了国内外近些年来高光谱遥感LAI的研究进展,最后分析了高光谱遥感反演LAI的未来发展方向。     

基于高光谱技术的土壤水分无损检测

利用高光谱成像仪(光谱范围400～1 000 nm)对土壤含水率进行了无损检测。比较了208个土样不同天数下土壤含水率与光谱变化、不同质量含水量光谱的差异;对比分析了不同光谱预处理方法、不同方法提取特征波长、采用多元线性回归(multiple linear regression,MLR)、主成分回归(principal component regression,PCR)与偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)建模,优选出最佳模型。结果表明：光谱曲线的反射率随着土壤含水率的增加而减小。当超过田间持水率时,光谱曲线的反射率会随着土壤含水率的增加而增大。对比分析了不同预处理方法,近红外波段优选出单位向量归一化预处理方法。采用无信息变量消除法(UVE)、竞争自适应加权采样(CARS)、β系数法、连续投影算法(SPA)方法提取特征波长为49,30,5和7。为了减少数据冗余,对UVE与CARS提取的特征波长进一步采用SPA方法进行特征提取,UVE+SPA,CARS+SPA提取特征波长数分别为5和8个。在此基础上,利用MLR,PCR和PLSR方法对400～1 000 nm范围的特征波长建立模型,对比分析不同建模效果,优选出β系数提取的特征波长的MLR模型。最优的特征波长为411,440,622,713和790 nm,最优模型的预测相关系数R_p=0.979,预测均方根误差RMSEP为0.763。因此,今后可采用不同波段对土壤含水率进行定量分析。     

拉普拉斯约束低秩表示的高光谱图像异常检测

伴随高光谱图像的广泛使用,高光谱图像技术得到长足的发展,其中高光谱图像异常检测技术越发受到重视。为了解决传统高光谱图像异常检测技术的实用性和检测效果不佳的问题,提出一种新颖的低秩表示检测算法。对于高光谱图像,大部分背景像元均可以被少量主要的背景像元组合近似地表示,且它们的表示系数将会位于低秩的空间中。在剩下无法被主要背景像元表示的稀疏部分中存在着异常像元,则可以被检测算法提取出来。在低秩表示中,背景像元字典的构建将会影响高光谱图像中背景像元的表示。如直接从现有高光谱图像中提取背景像元构建字典,会导致异常像元对背景像元字典的污染。而利用待检测高光谱图像观测数据和由光谱组成原理可合成的潜在未观测数据来构建背景像元字典,提取出背景像元的主要特征,有利于更好地分离出稀疏异常像元的信息。并且高光谱图像数据存在高维几何结构特点,通过引入拉普拉斯矩阵来约束空间中局部相似的像元对于待检测像元的表示作用,获得更接近于真实的表示系数。实验结果分别在仿真数据和真实数据上验证,与传统方法相比,提出的方法通过有效地突出异常像元提高了检出率和抑制了背景像元,降低了误检率。     

连续小波变换定量反演土壤有机质含量

以北京市东部地区96个潮土土样的土壤参数及对应光谱数据为数据源,采用连续小波多尺度分析处理与分析。首先将土壤光谱进行初步处理,生成小波系数,其次将土样的有机质含量与小波分解系数开展相关性分析,提取特征波段,最后采用特征波段建立预测耕层有机质含量的模型。结果表明：经连续小波处理后,光谱对耕层有机质含量的预测能力明显优于传统光谱变换技术;经连续小波分解后,对土壤有机质含量的预测能力随光谱分辨率降低呈先降后升再降的趋势;连续小波分析算法可提升土壤光谱对有机质含量的估测能力,与土壤高光谱反射率相比,基于连续小波变换的土壤有机含量最佳的精度提高19%;由于光谱分辨率为80 nm建立的模型精度较高,其R2达到0.632,这表明在连续小波算法下,光谱分辨率较低的宽波段数据可用于土壤有机质含量的监测。