基于光谱特征的北京城区植被滞尘分布反演

植被叶片的滞尘量可以表征空气污染的程度, 分析城市植被滞尘的空间特征对于制定更为有效的空气污染控制政策具有重要的现实意义。基于北京市主城区采集的大叶黄杨、国槐、毛白杨和山桃等四种典型绿化植被叶片的滞尘量、光谱反射率和叶面积等数据,比较四种植被叶片滞尘前后的光谱曲线,进行窄波段与卫星波段滞尘前后叶片光谱反射率比值与滞尘量的相关分析。然后,分别建立相关性最大的卫星波段反射率和NDVI与滞尘量之间的回归模型, 选取拟合较好的模型反演北京城区植被的滞尘量分布,进而插值得到整个北京城区的尘埃分布。最后,根据高滞尘区域周围的土地覆盖和土地利用以及滞尘期间PM₁₀浓度的空间分布对反演的的合理性进行检验。结果表明：在780~1 300 nm波段,大叶黄杨、国槐、毛白杨和山桃四种植被的滞尘叶片反射率均明显低于干净叶片;窄波段反射率与滞尘量在520~650 nm波段和1 390~1 600 nm波段具有较高的相关性,相关系数的绝对值最高达到0.626;利用Landsat8的green波段和NDVI构建的滞尘反演模型,决定系数(R2)分别为0.446和0.465。NDVI模型反演的北京城区植被的滞尘量分布结果表明,北京城区滞尘含量呈现出北高南低,东高西低,中心城区高于郊区的空间分布格局。该研究通过高光谱和遥感影像数据反演滞尘量,可以为快速全面监测城市地区尘埃分布提供参考。     

植被叶片光谱特征对烟煤病胁迫程度的响应模型研究

烟煤病是我国南方热带、亚热带地区一种非常普遍的植物病害,对我国农业生产造成巨大危害,对其监测预报是实施有效治理措施的重要基础和依据。为建立以高光谱数据为基础的烟煤病严重程度反演模型,在重庆北碚城区采集50个银木叶片样本,利用ASD FieldSpec HandHeld光谱仪获取高光谱数据,通过数码相机和ENVI软件获取叶面积数据,将银木叶片烟煤病面积与整个叶片面积的比例作为烟煤病的严重程度,建立相关性最大波段的烟煤病反演模型,探究烟煤病严重程度与光谱曲线之间可能存在的关系。结果表明： 单叶尺度下,健康叶片在560 nm波段附近有明显的反射峰,随着烟煤病严重程度增大,反射峰逐渐消失, 在可见光与近红外波段,总体上光谱反射率与烟煤病病情严重程度呈负相关性。500～650和720～850 nm为烟煤病的光谱敏感波段,其中相关度最大值点为550 nm波段,相关系数达到-0.72。在烟煤病严重程度与叶片波段原始光谱信息及多波段组合关系研究中,单叶尺度下785 nm波段高光谱参数与烟煤病严重程度建立的回归模型的决定系数(R2)最大,为0.875。通过模型的显著性检验和预测精度检验, 785nm 处的光谱反射率建立的二次曲线模型为最优。证明在单叶尺度下,基于785 nm波段的二次曲线模型反演烟煤病的效果较为理想。