外来物种紫茎泽兰光谱特征

紫茎泽兰是一种有毒的外来物种,对我国经济和环境产生了深远的影响。紫茎泽兰具有分布广、扩散快的特征,使得传统监测手段显得捉襟见肘。文章在分析了紫茎泽兰光谱特征的基础上,尝试建立紫茎泽兰遥感识别模型,旨在挖掘有效的紫茎泽兰空间分布动态监测方法。研究表明:紫茎泽兰光谱曲线在可见光范围内有2个反射峰和1个吸收谷,对应的波长分别为560,730和674 nm。紫茎泽兰在674 nm的吸收深度为0.504 3～1.910 3,吸收宽度为13.778 9～17.2518 nm,中心吸收波段的左右面积呈左偏型,且左边面积与右边面积的比值为1.771 9～2.444 1。紫茎泽兰白色的花使光谱反射率在可见光范围内有一明显的抬升,并导致一阶微分光谱在420 nm产生一个波峰。与其他典型地物的光谱特征对比可知,紫茎泽兰在674 nm的吸收宽度和左右面积比值以及420 nm的一阶导数值是花期紫茎泽兰独有的光谱特征,可作为花期遥感识别与提取紫茎泽兰的重要参数。     

太湖表层悬浮泥沙遥感定量模式研究

二类水体光学活性成分的复杂性导致了水体光学特性的复杂性。通过对太湖区域实测高光谱数据的分析,进一步认识了太湖水体的光谱特性与悬浮泥沙浓度之间的关系： 最大反射峰波长随着悬浮泥沙浓度的增加向短波方向移动,即“蓝移现象”;敏感波段区域的光谱曲线对波长的积分面积与悬浮泥沙浓度之间具有良好的线性关系,近似后的梯形面积模型能较好地反映太湖泥沙浓度状况,并适用于LandSat/TM等多光谱卫星影像数据反演。梯形面积模型的反演,结果表明太湖区域悬浮泥沙浓度主要集中在30～80 mg·L-1之间,分布呈现湖西、湖南和湖心高,湖东低的格局;与实测数据相比较,反演模型相对误差为6.035%。     

水体组分光谱耦合效应研究

自然水体不同组分光谱之间存在复杂的耦合作用机制,由此导致水体光学特性的高度复杂性,给水质参数遥感反演带来了很大的不确定性,目前对此缺乏系统性认识。基于水体光学Monte Carlo高光谱模拟,研究了典型可遥感水质参数叶绿素a(Chl.a)、总悬浮物(TSM)与黄色物质(CDOM)光谱特征之间的耦合效应。结果表明：水体组分之间的光学影响具有不对等性;Chl.a与CDOM的存在不影响TSM信息提取时特征波段的选择;由Chl.a主导的水体对TSM的信息提取影响甚微,而TSM对Chl.a反射光谱产生的影响非常显著。随着TSM浓度不断增加,Chl.a的浓度对反射率的响应不断减弱,当TSM浓度达到一定水平时,Chl.a的反射光谱对其浓度的变化完全失去响应。即使在Chl.a敏感的特征波段670 nm,当TSM较高时,其光学特性可完全湮没Chl.a的光谱响应,使得在高浓度TSM的水体中提取Chl.a的浓度信息非常困难。CDOM的存在使得蓝绿波段比值算法在Chl.a在中高浓度时失效;由TSM主导的水体比由Chl.a主导的水体对CDOM的光学影响更为显著,TSM对于短波区域CDOM的光学特性具有更强的抑制性。研究结果可为水质遥感波段的选取、水体组分反演算法的适用浓度范围及水色卫星传感器的波段设置等方面提供了理论基础,尤其对于二类水体水质遥感的发展具有较大的促进作用。     

基于精确光谱响应匹配的星载成像光谱仪交叉辐射定标

星载遥感器在轨运行中受到外太空环境以及遥感器自身特性衰变的影响,辐射特性会发生变化。为确保星载遥感数据能真实地反映被观测地物目标特征及其变化规律,需要定期对星载遥感器进行在轨辐射定标。环境小卫星超光谱成像仪(HJ1A/HSI)由于缺乏配套的星上定标系统,基于场地定标的方法难以满足高频次定标的需求。以EO-1/Hyperion为参考遥感器,以HJ1A/HSI为待定标遥感器,通过反卷积方法对两成像光谱仪光谱通道之间进行精确光谱响应匹配,消除波段设置的差异性,显著降低了HSI定标系数的不确定度。基于本定标方法得到的HSI 115个波段的绝对定标系数中,Band 1至Band 60之间的定标系数的不确定度稳定在5%～8%,除760 nm附近的氧气吸收波段与940 nm附近的水汽吸收波段外,其余波段的定标系数的不确定度为7%～18%,随着波长的增加,不确定度增大。与传统波段匹配方法相比,提高了约50%的精度,该定标精度基本可以满足遥感数据定量化应用的需求。该方法解决了在轨星载成像光谱仪光谱通道设置差异大、交叉定标精度低,难以实用的问题,为星载成像光谱仪高频率更新辐射定标数据提供了一种有效方法。     

遥感数据误差对地表参数定量反演可靠性的影响——以太湖叶绿素a反演为例

地表参数的遥感反演误差的大小由遥感数据误差和反演模型误差共同构成,数据误差不是简单地“加减”到反演误差中,而是经过反演模型改造后融入到反演误差中。因此,在地表参数定量反演过程中,用回归系数最大或均方根误差最佳代价函数来描述地表参数与遥感反射光谱之间的关系将不太可靠。从理论上指出了最高回归系数或最小均方根误差评价方法失效的根源在于反演模型的形式,以2003年10月27日太湖实测数据为例进行了论证。研究表明,虽然TM2/TM3算法比TM2/TM1算法的回归系数高,但其对数据误差的放大效果是TM2/TM算法的2.28倍,这导致了反演结果的均方根误差比TM2/TM1算法大了7.938 5 μg·L-1;另外从定量反演结果来看,基于TM2/TM3算法和基于TM2/TM1算法的反演结果完全相反,与以往研究成果对比可知,基于TM2/TM1算法的反演结果更符合实际。因此,数据误差应该作为一个约束条件,加入到代价函数的求解过程中,才能增加反演结果的可靠性。