倒伏胁迫下的玉米冠层结构特征变化与光谱响应解析

倒伏胁迫是玉米生产中的主要灾害之一,严重影响玉米的产量、品质和机械收获能力。解析不同倒伏胁迫强度下玉米冠层结构变化规律及其光谱响应机理,是玉米倒伏灾情大范围遥感监测的基础。分别在玉米抽雄期、灌浆中期设置茎倒、茎折、根倒3种强度的倒伏处理,基于田间多频次持续观测实验,分析生育期、倒伏类型对玉米冠层结构动态变化及其自我恢复能力的影响;采用传统光谱变换与连续小波变换方法对倒伏玉米冠层高光谱进行处理,选取叶面积密度（LAD）为玉米倒伏冠层结构特征指标,筛选叶面积密度最佳敏感波段和小波系数,基于随机森林法构建叶面积密度高光谱响应模型,利用未参与建模的实测样本验证模型精度,重点探讨小波分解尺度和光谱分辨率对LAD光谱响应能力的影响规律。研究结果表明：叶面积密度作为单位体积内叶面积总量的冠层结构表征指标,与倒伏胁迫强度具有较好的响应关系,灌浆期的倒伏玉米LAD普遍高于抽雄期,抽雄期LAD整体表现为茎折＞根倒＞茎倒＞未倒伏,灌浆期LAD整体表现为根倒＞茎折＞茎倒＞未倒伏;经连续小波变换后,玉米倒伏冠层光谱对玉米倒伏LAD的响应能力普遍优于传统光谱变换,随着小波分解尺度的增加,LAD与敏感波段的相关性越强,其中10尺度相关系数最高,达0.74;连续小波变换所构建的模型精度普遍优于传统光谱变换,其中由原始光谱小波变换后构建的LAD响应模型精度最高,检验样本的R2为0.811,RMSE为1.763,表明连续小波变换技术可凸显和利用冠层光谱中的细微信息。因此,叶面积密度可有效定量表征不同倒伏胁迫程度的玉米冠层结构变化特征,连续小波变换能有效提升冠层光谱对倒伏玉米结构变化的响应能力,基于随机森林法构建的倒伏玉米叶面积密度诊断模型具有较高的精度和稳定性,可为区域尺度的夏玉米倒伏灾情遥感监测提供先验知识。     

传统光谱变换与连续小波耦合定量反演潮土有机质含量

以北京地区的96个潮土土样的有机质含量为研究对象,以传统光谱变换为参照,研究分析传统光谱变换与连续小波的耦合在估测土壤有机质含量的可行性;首先采用传统光谱变换与连续小波处理土壤光谱数据,然后将处理后的光谱数据与土壤有机质含量进行相关性分析,提取敏感波段,并采用偏最小二乘法构建土壤有机质含量估测模型。结果表明：耦合传统光谱变换技术与连续小波技术可大幅提升光谱对有机质含量的敏感性,其相关系数R2最高可达0.714,这表明耦合传统光谱变换技术与连续小波技术可深入挖掘光谱内的有益信息;与传统光谱变换技术相比,基于耦合传统光谱变换技术与连续小波技术构建的模型精度更高,稳定性更好,其中以微分变换构建的模型最优,其R2=0.772,RMSE=0.223,这表明耦合传统光谱变换技术与连续小波技术可有效压制噪声的负面影响,提升光谱的稳定性。     

二进制小波技术定量反演北方潮土土壤有机质含量

为从土壤光谱中提取土壤有机质的光谱响应信息，提升土壤有机质含量诊断精度与可靠性，以潮土有机质含量为研究对象，以北京市区域的96个耕层土壤参数与高光谱数据为数据源开展研究分析；先采用二进制小波技术将土壤光谱数据分离为5个尺度的高频数据与低频数据，再将低频数据、高频数据分别与土壤有机质实测数据进行相关性分析，提取最佳波段组合，构建有机质含量诊断模型。结果表明：（1）二进制小波技术可抑制噪声对高频信息的干扰，能有效提升光谱对土壤有机质含量的敏感性，进而提升有机质含量的诊断精度与可靠性；（2）在二进制小波技术下，高频信息对有机质含量的诊断能力明显优于低频信息，低频信息对土壤有机质含量的诊断能力随尺度增加而降低，高频信息随尺度增加呈先提升而后降低的趋势；（3）与数学方法相比，基于二进制小波变换算法构建的模型精度较高，稳定性较好，其最优模型的预测精度提高了31.5%，可靠性增加了10.5%。     

基于高光谱技术建筑反射隔热涂料光谱特征减损规律的分析

受太阳辐射、气象等外界不可控因素的影响,建筑反射隔热涂料的反射隔热性能会逐渐减损。建筑反射隔热涂料性能在时间维度的变化是评价建筑在特定时段内节能效果的关键基础数据,明确建筑反射隔热涂料性能在时间维度的减损规律具有重要的现实与理论意义。建筑反射隔热涂料的反射、吸收特征是其性能的直观体现,借助高光谱技术定量分析涂料反射、吸收特征可正确揭示涂料性能在时间尺度的变化特征。为研究分析建筑反射隔热涂料性能在时间尺度上的减损规律,该研究利用高光谱技术,联合进行室内与外置实验采集涂料样本不同时期的光谱数据,并结合吸收峰深度、图谱分析法等光谱处理方法,定量分析涂料光谱反射特征、吸收特征在时间维度的变化特征,以研究分析涂料光谱反射率在外界环境影响下的减损规律。研究结论如下：（1）在350～2 250 nm波段区间内,建筑反射隔热涂料的光谱反射率随时间的增加而降低;光谱反射率的降低幅度在1月—5月内呈增加趋势,而在5月—10月内呈递减规律,且光谱反射率在可见光区间的降低幅度明显高于近红外区域。（2）建筑反射隔热涂料的吸收峰深度随时间的增加而降低,降低幅度在0~0.163范围内。（3）涂料厚度对涂料光谱反射率（涂料性能）及其在时间尺度的变化规律具有重要影响,且该影响拥有较强的稳定性;涂料厚度对涂料光谱反射率的减弱幅度具有较强影响,单一厚度的建筑反射隔热涂料的光谱反射率随时间的变化具有一致性,随时间的增加而变弱。     

基于小波变换与偏最小二乘耦合模型估测北方潮土有机质含量

基于北京市通州、顺义两区52个潮土样品高光谱数据,利用离散小波多尺度分析技术对其进行处理分析。首先将光谱按六种尺度进行分解,然后将各尺度分解数据与土壤有机质含量进行相关性分析,并筛选敏感波段,最后利用偏最小二乘法构建土壤有机质含量估测模型。结果表明：土壤光谱反射率经小波变换后,在参与建模的特征波段中,近红外波段居多,即近红外波段估测有机质含量的贡献高于可见光波段;低频信息对有机质含量的估测能力优于高频信息;高频信息对土壤有机质含量的估测精度随光谱分辨率降低而降低;与常用光谱变换算法相比,小波变换分析法在一定程度上提高了土壤光谱对有机质含量的估测能力,其低频信息与高频信息构建的最优模型预测精度均较高,低频信息的R2=0.722,RMSE=0.221,高频信息的R2=0.670,RMSE=0.255。     

利用反射光谱及模拟多光谱数据定量反演北方潮土有机质含量

基于北京市52个潮土样本的高光谱数据和Landsat TM、环境减灾卫星(HJ)影像的波段响应函数,生成宽波段多光谱模拟数据,对比分析了室内实测光谱数据、宽波段模拟数据与土壤有机质含量的相关性,筛选敏感波段,利用偏最小二乘法构建北方潮土有机质含量预测模型。研究表明：在宽波段模拟数据建立的模型中,由Landsat TM模拟数据的差值土壤指数(DSI)、比值土壤指数(RSI)、归一化土壤指数(NDSI)及其第3波段共同构建的模型最优,其决定系数与均方根误差分别为0.586和0.280;与实测光谱数据相比,模拟数据的最佳预测模型,均优于除一阶微分、弓曲差以外的其他10种高光谱模型。因此,利用多光谱数据预测潮土有机质含量是可行的。     

基于离散小波-微分变换算法定量反演火龙果茎枝叶绿素含量的研究

作为一种仙人掌科植物，火龙果植株无叶，主要依靠肉质茎进行光合作用、蒸腾作用等生理功能，火龙果的肉质茎与常见绿叶类植物叶片在组织结构、形态等方面存在明显差异，且二者在植株冠层结构方面也存在明显差异，该差异会直接影响植株冠层光谱特征，进而影响基于与光谱技术的光合色素监测。为探寻提升火龙果茎枝叶绿素含量估测精度的方法，研究以贵州省罗甸县龙坪镇烟山火龙果种植基地为试验区，先采集火龙果茎枝光谱及光谱测定部位的组织，并采用乙醇萃取法测定此组织的叶绿素含量，然后选用传统数学变换、连续小波变换、离散小波变换、离散小波-微分变换方法分别处理分析光谱数据，并采用相关性分析算法提取、筛选敏感特征波段，最后选用偏最小二乘算法构建火龙果茎枝叶绿素含量估测模型，分析结果如下：(1)采用离散小波-微分变换算法，高频信息与低频信息的峰、谷交替依次呈现，且可用信息分部具有较强的稳定性，可用信息随尺度的增加，曲线振幅加大、频率降低。(2)数学变换内的微分变换、连续小波变换、离散小波变换与离散小波-微分变换方法均能明显提升光谱对火龙果茎枝叶绿素含量的敏感性，其中以离散小波-微分变换方法最优，经处理后光谱与火龙果茎枝叶绿素含...     

基于高光谱技术公路路基土壤压实度定量反演的研究

路基压实度是影响公路施工质量与使用寿命的重要因素，因此，快速、无损、精准掌握公路路基压实度具有重要的现实需求与意义，然而传统公路路基压实度的检测主要基于少量离散点的精准检测实现，无法满足全面、精准检测路基施工质量的需求。高光谱技术是一种可实现实时、快速、无损、精准监测地表信息的高新技术，这为公路路基压实度的检测提供了新的解决思路。为探寻高光谱技术在检测公路路基土壤压实度方面的可行性，通过土壤击实实验和土壤光谱测定获取土壤压实度及相应光谱数据，并借助土壤光谱响应机理分析构建土壤紧实度系数；然后采用压实前、后土壤光谱构建土壤紧实度系数，并选用离散小波算法处理分析土壤紧实度系数，并结合相关性算法定量分析低频、高频信息与土壤最大干密度进行相关性分析，提取并筛选特征波段，然后基于偏最小二乘算法构建土壤最大干密度的估测模型，研究结果表明：(1)压实后土壤光谱幅度随土壤含水量的增加而降低，光谱降低幅度随土壤含水量的增加而增加，且土壤光谱反射率的变化幅度与土壤含水量差异的关系为非线性；与压实前土壤光谱相比，除20%土壤含水量外，压实后土壤光谱反射率几乎在全波段区间均产生不同程度的增加或降低，而该变化易...