一种针对作物生育期光谱迁移的修正植被指数

针对基于固定特征波长的植被指数不能适用于多个生育期叶绿素含量的诊断这一问题,研究优化提出一种基于双波长计算光谱覆盖面积的叶绿素诊断植被指数,用于稳健地诊断多生育期的营养。以拔节期、孕穗期和扬花期的冬小麦为研究对象,采集其325～1 075 nm范围的冠层反射光谱,测定采样样本的叶绿素含量。采用小波去噪和多元散射校正算法对光谱数据进行预处理。通过相关性分析,确定生育期特征波长的迁移范围,进而提出了基于光谱覆盖面积的冬小麦叶绿素含量光谱诊断参数(modified normalized area over reflectance curve, MNAOC）。以信噪比（SNR）和平滑度指标（S）进行综合评价,小波去噪函数的最佳参数为(“sqtwolog”,“mln”,“3”,“db5”)。相关性分析结果表明,生育期特征波段的迁移范围为（700 nm,723 nm）。在分析MNAOC指数对叶绿素含量诊断分辨率的基础上,以0.5 mg·L-1的分辨率建立一元线性回归模型的结果为：拔节期R2_c=0.840 1,R2_v=0.823 7;孕穗期R2_c=0.865 5,R2_v=0.817 4;扬花期R2_c=0.833 8,R2_v=0.807 6。与ratio vegetation index（RVI）等5种双波长植被指数对比表明,由于700和723 nm计算的光谱面积包含了由于生育期导致的光谱动态迁移特征,使得MNAOC指数在模型精度上和多个生育期的普适性上,都优于其他双波长代数运算植被指数,为大田环境冬小麦生育期叶绿素含量诊断提供支持。     

利用光谱指数反演植被叶绿素含量的精度及稳定性研究

农业遥感中,利用光谱指数方法反演作物叶绿素含量一直得到广泛地应用。利用PSR-3500光谱仪及SPAD-502叶绿素仪同步获取了冬小麦冠层光谱数据及对应叶片的叶绿素相对含量(SPAD值),并利用高斯光谱响应模型将PSR获取的地面连续光谱数据重采样为多光谱Landsat-TM7及高光谱Hyperion光谱数据,然后分别计算基于两种传感器的归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)、综合叶绿素光谱指数(MCARI/OSAVI,the ratio of the modified transformed chlorophyll absorption ratio index (MCARI) to optimized soil adjusted vegetation index(OSAVI))、三角形植被指数(triangle vegetation index, TVI)及通用植被指数(vegetation index based on universal pattern decomposition method, VIUPD),再将四种光谱指数与叶绿素含量进行回归分析。结果表明,针对重采样后的TM和Hyperion两种传感器数据,VIUPD反演叶绿素含量精度(决定系数R2)最高,反演能力最稳定,这与其“不受传感器影响”的特性密不可分;MCARI/OSAVI反演精度和稳定性次之,是因为引入的OSAVI削弱了土壤背景的影响;宽波段指数NDVI和TVI对模拟TM数据有较好的反演精度,对Hyperion数据反演精度却很低,可能是因为两种指数的构成形式简单,考虑的影响因素较少。以冬小麦为例,对利用光谱指数反演植被叶绿素含量的精度和稳定性进行了研究并分析了其影响因素,经比较发现利用植被指数VIUPD进行植被叶绿素含量反演时,其精度和稳定性最好。     

晚播条件下基于高光谱的小麦叶面积指数估算方法

利用高光谱遥感技术,分析晚播条件下小麦叶片与冠层模式光谱特征和叶面积指数（LAI）的变化规律,建立了适用于晚播小麦的叶面积指数估算方法。研究结果表明：（1）从红光和蓝紫光420～663 nm波段提取的叶绿素光谱反射率植被指数（CSRVI）与旗叶SPAD值做相关性分析,结果表明正常播期和晚播处理在叶片模式的相关系数分别为0.963*和0.997**,达显著和极显著水平。（2）利用相关性分析,得出两个播期处理的LAI与SPAD值相关系数分别是0.847*和0.813*,均达到显著水平。SPAD值与LAI及CSRVI指数均具有相关性,可以用CSRVI指数建立LAI的估算模型。（3）对叶片模式和冠层模式光谱曲线特征分析得出,叶片模式中在680～780 nm处的反射率呈现陡升趋势,在可见光波段的446和680 nm和近红外波段的1 440和1 925 nm处各有两个明显的吸收波谷,在540～600,1 660和2 210 nm波段处有两个明显的反射波峰;三种冠层模式中60°模式下的光谱反射率整体表现为最高。（4）将各波段反射率与叶面积指数做相关性分析得出在可见光波段范围内,光谱反射率与LAI总体呈现负相关性,500～600 nm处有一个波峰。（5）将三种冠层模式下（仪器入射角度分别与地面呈30°,60°和90°夹角）的等效植被指数与LAI做相关性分析得出：60°冠层模式下八种植被指数与正常播期LAI的相关性均未达显著水平,比值植被指数（RVI）、归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）、再次归一化植被指数（RDVI）、土壤调整植被指数（SAVI）、修改型土壤调整植被指数（MSAVI）的等六种植被指数与晚播条件下的LAI具有显著和极显著相关关系;90°冠层模式下CSRVI指数与正常播期处理的LAI具有显著相关关系,NDVI指数与晚播处理的LAI具有显著相关关系;30°冠层模式下的八种植被指数与两播期处理的LAI的相关性均未达显著水平。综合分析CSRVI指数、NDVI指数的相关性最高,这两种指数最具有估算LAI的潜力。（6）通过三种冠层模式所计算的植被指数估算LAI模型,结果表明,正常播期条件下,其最佳估算模型是90°冠层模式CSRVI指数所建立的线性模型Y=-7.873 6+6.223 8X;晚播条件下的最佳模型是60°冠层模式RDVI指数所建立的幂函数模型Y=30 221 333.33X17.679 1,两个模型的决定系数R2分别为0.950*和0.974**。研究表明试验中所提取的CSRVI指数能够反映旗叶叶绿素含量,可以通过光谱仪器的叶片模式对小麦生育期内叶绿素含量进行监测;通过冠层模式计算的CSRVI指数和RDVI指数所建立的LAI估算模型可以对小麦的LAI进行无损害观察。     

基于高光谱的草坪草叶绿素含量模拟估算

草坪色泽是草坪观赏价值的最直接体现。探索基于高光谱的草坪草叶绿素含量的估算和反演对草坪质量评定具有重要意义。以3种常用草坪草种——"红象"高羊茅(Festuca arundinacea cv. Hongxiang)、"百灵鸟"多年生黑麦草(Lolium perenne cv. Bailingniao)和"肯塔基"草地早熟禾(Poa pratensis cv. Kentucky)为试样,通过盆栽实验,在草坪草生长旺盛期,使用SOC710VP成像光谱仪和TYS-A3500叶绿素仪分别测定了草坪草冠层光谱数据和叶绿素相对含量(SPAD),并通过Person相关系数分析了原始SPAD, 1/SPAD和log(1/SPAD)与10个植被指数:GI(绿度植被指数)、 ARVI(大气阻抗植被指数)、 VARI(可视化气压阻抗指数)、 NDVI_(705)(归一化植被指数705)、 MSR_(705)(改进红边比值植被指数)、 NDVI_(670)(归一化植被指数670)、 CI(叶绿素指数)、 PSRI(植被衰减指数)、 RGI(相对绿色指数)和EVI(增强植被指数)的相关性,筛选与叶绿素相关性较高的高光谱波段植被指数,构建植被指数反演叶绿素含量模型,最后通过精度检验,筛选最优草坪草叶绿素估算模型。研究结果如下:(1)不同草坪草光谱曲线整体趋势相差不大,但不同种间反射率(REF)还是有所区别。在730～1 000 nm波段,"百灵鸟"多年生黑麦草与"红象"高羊茅REF差异不大,但"肯塔基"草地早熟禾REF较高,光谱特征更为明显;(2)10个植被指数中, VARI, RGI和PSRI与草坪草3个叶绿素指标极显著相关,相关系数R~2绝对值均大于0.65,可作为首选植被指数进行草坪草叶绿素含量估算;(3)植被指数与叶绿素指标逐步回归分析发现,单因素回归模型中,利用VARI, RGI和PSRI估算1/SPAD的模型决定系数R~2均在0.6以上,普遍高于SPAD与log(1/SPAD)的估算模型;而多元线性回归中, 10个植被指数中, RGI与叶绿素指标1/SPAD所构建的模型决定系数R~2同样最高,为0.817,说明SPAD倒数形式适用于草坪草叶绿素反演;(4)选择决定系数较高(0.7)的模型进行精度检验,筛选的最优的草坪草叶绿素指标反演模型为:y_(1/SPAD)=0.161x_(RGI)+0.007x_(GI)-0.054(R~2=0.817, RMSE=0.023)。     

光谱指数的植物叶片叶绿素含量估算模型

叶片叶绿素能够有效监测植被的生长状况,利用光谱指数反演植被叶绿素含量是目前的通用方法。实测了盐生植物光谱反射率和叶片叶绿素含量。对SPAD值进行变换,对比Pearson与VIP方法探讨盐生植被叶片叶绿素含量与植被指数的相关性并进行精度验证,从中选出最佳拟合模型。研究表明,通过对Pearson与VIP相关性分析,最终选定VIP方法建立植被指数的叶片叶绿素估算模型,NDVI₇₀₅,ARVI,CI_{red edge},PRI,VARI,PSRI和NPCI的VIP值均大于0.8,因此选定这七个植被指数为最优植被指数;预测结果显示,所有模型的相关性都在0.7以上,预测值与实测值相关性最好的是经过倒数变换的SPAD值,R=0.816,RMSE=0.007。基于VIP方法的反演模型能较好地估算研究区植被叶绿素含量,该方法为植物叶绿素含量诊断的实际应用提供了重要的理论依据和技术支持。     

基于光谱指数的不同叶倾角分布下玉米冠层叶绿素含量反演

遥感是开展地面/近地面、航空及航天层次无损伤探测植物叶绿素信息的主要手段。目前多波段计算光谱指数方法已被广泛地应用于植被冠层叶绿素含量的经验/半经验反演及应用中。考虑不同作物及同种作物不同品种间存在着一定的植被叶倾角分布(LAD)特征差异,针对叶倾角分布对光谱指数反演冠层叶绿素含量(CCC)的影响进行分析,并开展针对叶倾角分布变化不敏感的叶绿素相关光谱指数优选和冠层叶绿素反演建模研究。基于PROSAIL辐射传输模型模拟了不同叶片叶绿素含量(LCC)、叶面积指数(LAI)和LAD对应的冠层反射率数据。模拟结果显示,在相同LAI和LCC条件下,不同LAD对应的冠层反射率有明显差异,冠层反射率随着平均叶倾角的增加而降低。通过计算12个常用的叶绿素相关光谱指数与CCC的相关性指标,来评估光谱指数在不同LAD下反演叶绿素含量的敏感性差异,并依次优选出MTCI,MNDVI8,MNDVI1和CI_red-edge4个对LAD变化较不敏感的叶绿素相关光谱指数。利用玉米实测数据对光谱指数进行冠层叶绿素估测的建模和模型检验,模型的建立和验证结果显示,MNDVI8对LAD变化最不敏感,反演模型的精度最高,决定系数R2=0.70,均方根误差RMSE=22.47 μg·cm-2。CI_red-edge(R2=0.63,RMSE=24.06 μg·cm-2),MNDVI(R2=0.66,RMSE=24.07 μg·cm-2)和MTCI(R2=0.65,RMSE=26.76 μg·cm-2)反演模型的精度较为接近并稍弱于MNDVI8。通过对反演结果分析得出结论,不同的光谱指数对LAD变化的敏感性不同,优选的光谱指数普遍对叶绿素含量具有较好的相关性和敏感性,其中MNDVI8受LAD影响最小,能较高精度的反演LAD变化下的玉米冠层叶绿素含量。优选的其他光谱指数MTCI,CI_red-edge和MNDVI1反演能力虽然稍弱于MNDVI8,但受LAD影响较小,同样具有较好的反演能力。该工作开展LAD对光谱指数叶绿素反演的敏感性分析和光谱指数优选研究,其实测数据的检验结果和模拟数据的分析结果一致;基于优选光谱指数的冠层叶绿素含量反演建模结果及精度分析结论,对开展缺乏叶倾角分布差异先验知识下的大范围作物叶绿素含量遥感估测和应用具有借鉴意义。     

基于高光谱和BP神经网络的棉花冠层叶绿素含量联合估算

冠层叶绿素能够有效反映植被的生长状况。为了基于高光谱精确估算冠层的叶绿素含量,以棉花为研究对象,实测棉花冠层光谱反射率和叶绿素含量,然后进行原始光谱数据转换,计算高光谱参数,分析叶绿素含量与高光谱参数之间的相关关系,构建估算棉花冠层叶绿素含量的BP神经网络模型。结果表明:包络线去除处理后,冠层反射率和叶绿素含量的相关性在560～740 nm波段范围内提高了10.7%,效果优于原始光谱和一阶微分光谱得到的结果;基于原始光谱和去除包络线光谱建立的植被指数mSR、mND、NDI、DD与叶绿素含量表现出较高的相关性,相关系数均在0.8左右;在所建的BP神经网络模型中,基于包络线光谱指数建立的模型的决定系数为0.85,均方根误差和相对误差分别为1.37、1.97%,这一结果优于基于红边参数、原始光谱植被指数和一阶微分光谱指数建立的模型。本研究可为作物叶绿素含量估算的实际应用提供理论依据和技术支持。     

基于无人机高光谱遥感的东北粳稻冠层叶片氮素含量反演方法研究

为探究遥感监测水稻冠层叶片氮素含量的较优高光谱反演模型,以水稻小区试验为基础,获取了不同生长期水稻冠层高光谱数据。在综合比较一阶导数变换(1-Der)、标准正态变量变换(SNV)和SG滤波法等处理方法基础上,提出一种将SNV与一阶导数变换的SG滤波法相结合的光谱处理方法(SNV-FDSGF),并将处理后的数据经无信息变量消除法(UVE)与竞争自适应重加权采样法（CARS）选出不同生长期的敏感波段。将各生长期的敏感波段两两随机组合,并构建与水稻叶片含氮量相关性较高的差值光谱植被指数(DSI)、比值光谱植被指数(RSI)、归一化光谱植被指数(NDSI)。其中分蘖、拔节和抽穗3个时期的最优植被指数和决定系数R2分别为：DSI(R₈₅₇, R₆₂₃), 0.704; DSI(R₆₇₀, R₅₇₈), 0.786; DSI(R₉₉₅, R₅₀₈), 0.754。以各生长期内的较优的三种植被指数作为输入分别构建自适应差分优化的极限学习机(SaDE-ELM)、径向基神经网络(RBF-NN)以及粒子群优化的BP神经网络(PSO-BPNN)反演模型。结果表明：SaDE-ELM建模效果最好,在模型稳定性和预测能力上比RBF-NN和PSO-BPNN都有了明显提高,各生长期反演模型的训练集和验证集决定系数R2均在0.810以上,RMSE均在0.400以下,可为东北水粳稻冠层叶片含氮量的检测与评估提供科学和技术依据。     

基于高斯回归分析的水稻氮素敏感波段筛选及含量估算

水稻氮素含量的准确监测是稻田精准施肥的重要环节,水稻叶片氮素含量发生变化会引起叶片、冠层的光谱发射率发生变化,高光谱遥感是目前作物氮素无损监测的关键技术之一。以2018年-2019年湖北监利两年水稻氮肥试验为基础,分别获取水稻分蘖期、拔节期、孕穗期、扬花期、灌浆期五个生育期水稻叶片和冠层两个尺度的高光谱反射率数据及对应的叶片氮素含量数据,利用单波段原始光谱和一阶导数光谱的相关性分析、高斯过程回归（GPR）等方法筛选水稻全生育期叶片及冠层尺度氮素敏感波段。针对敏感波段,利用单波段回归分析、随机森林（RF）、支持向量回归（SVR）、高斯过程回归-随机森林（GPR-RF）、高斯过程回归-支持向量回归（GPR-SVR）和GPR构建水稻氮素监测模型,并进行精度对比,以确定水稻叶片在各生育期的氮素估算最佳模型。结果表明：GPR筛选的敏感波段符合水稻氮素含量及光谱变化的规律。相同条件下,叶片模型精度整体高于冠层模型。相关性分析模型中,叶片尺度原始光谱模型更好,冠层尺度刚好相反,冠层一阶导数光谱可以减弱稻田背景噪声的影响。其中,叶片最佳模型建模集R2为0.79,验证集R2为0.84;冠层最佳模型建模集R2为0.80,验证集R2为0.77。与相关性回归分析模型相比,机器学习模型受生育期影响小（R2>0.80,NRMSE<10%）。其中,RF比SVR更适合对GPR敏感波段建模,GPR-RF模型可以用1.5%左右的波段达到RF模型使用全部波段的精度。五种方法中,GPR模型对生育期敏感度最低、叶片及冠层尺度效果都很好(R2>0.94,NRMSE<6%)。且与其他四种机器学习方法相比,GPR模型可有效提高冠层氮素含量估算的精度和稳定性（R2增加0.02,NRMSE降低1.2%）。GPR方法可为筛选作物氮素高光谱敏感波段、反演各生育期叶片及冠层氮素含量提供方法参考。     

改进特征波段选取和混合集成建模的东北粳稻叶绿素含量估算

利用光谱信息快速、无损和准确的检测水稻冠层叶片叶绿素含量,对水稻的长势评估、精准施肥、科学管理都具有非常重要的现实意义。以东北粳稻为研究对象,以小区试验为基础,获取关键生长期的水稻冠层高光谱数据。首先采用标准正态变量校正法（SNV）对光谱数据进行预处理,针对处理后光谱数据,以随机蛙跳（RF）算法为基础,结合相关系数分析法（CC）和续投影算法（SPA）,提出一种融合两种初选波段的改进型随机蛙跳算法（fpb-RF）筛选叶绿素含量的特征波段,并分别与标准RF,CC 和SPA方法进行对比。以提取的特征波段作为输入,结合线性模型和非线性模型各自优势,提出一种高斯过程回归（GPR）补偿偏最小二乘（PLSR）的叶绿素含量混合预测模型（GPR-P）：利用PLSR法对水稻叶绿素含量初步预测,得到叶绿素含量的线性趋势,然后利用具有较好非线性逼近能力的GPR对PLSR模型偏差进行预测,两者叠加得到最终预测值。为了验证所提方法优越性,以不同方法提取的特征波段作为输入,分别建立PLSR、最小二乘支持向量机（LSSVM）、BP神经网络预测模型。结果表明：相同预测模型条件下,改进fpb-RF算法提取特征波段作为输入可较好的降低模型复杂性、提高模型预测性能,各模型测试集的决定系数（R2_P）和训练集的决定系数（R2_C）均高于0.704 7。另外,在各算法提取特征波段进行建模时,GPR-P模型的R2_C和R2_P均高于0.755 3,其中,采用fpb-RF方法提取的特征波段作为输入建立的GPR-P模型预测精度最高,R2_C和R2_P分别为 0.781 5和0.779 6,RMSEC和RMSEP分别为0.904 1和0.928 3 mg·L-1,可为东北粳稻叶绿素含量的检测与评估提供有价值的参考和借鉴作用。     

铜胁迫下玉米污染特征波段提取与程度监测

我国农田重金属污染形势不容乐观。土壤中的重金属被作物根系吸收后会影响作物正常的生长发育,降低农产品质量,进而通过食物链进入人体,危害人体健康。高光谱遥感为实时动态高效监测作物重金属污染提供了可能。设置不同浓度Cu2+胁迫梯度的玉米盆栽实验,并采集苗期、拔节期和穗期玉米老、中、新叶片光谱数据,测定不同生长时期叶片叶绿素含量、叶片Cu2+含量。基于所获取的光谱数据、叶绿素含量和叶片Cu2+含量,结合相关分析法、最佳指数法(OIF)和偏最小二乘法(PLS)构建OIF-PLS法提取含有Cu2+污染信息的特征波段。首先依据苗期、拔节期和穗期叶片叶绿素含量及穗期叶片Cu2+含量与相应叶片光谱的相关系数初步筛选特征波段;然后,从中选取三个波段计算最佳指数因子,并以该三个波段为自变量,对玉米叶片Cu2+含量进行偏最小二乘回归分析,计算均方根误差;最后根据最佳指数因子最大、均方根误差最小的原则选取最佳特征波段。基于OIF-PLS法所选取的特征波段构造植被指数OIFPLSI监测重金属铜污染,并与常规的红边归一化植被指数(NDVI 705)、改进红边比值植被指数(mSR 705)、红边植被胁迫指数(RVSI)和光化学指数(PRI)监测结果做比较,验证OIFPLSI的有效性和优越性。另外利用在相同的实验方法下获取的不同年份的数据对OIFPLSI进行检验,验证OIFPLSI的适用性和稳定性。实验结果表明,基于OIF-PLS法提取的特征波段(542,701和712 nm)比基于OIF法提取的特征波段(602,711和712 nm)能更好地反映Cu2+污染信息;植被指数OIFPLSI与叶片Cu2+含量显著正相关,相关性优于NDVI 705,mSR 705,RVSI和PRI;OIFPLSI与叶片叶绿素含量显著负相关,与土壤中Cu2+含量显著正相关;不同生长时期OIFPLSI与土壤中Cu2+含量的相关性高低依次为拔节期、穗期、苗期。基于不同年份数据验证结果表明,OIFPLSI与叶片Cu2+含量显著正相关,OIFPLSI具有较强的稳定性。基于OIF-PLS法所提取的特征波段构建的OIFPLSI能够较好地诊断分析玉米叶片铜污染水平,可为作物重金属污染监测提供一定的技术参考。     

星载成像高光谱的湿地景观光谱特征分析

光谱特征是地物的固有属性,分析地物光谱不仅有助于提高地物识别精度,也是定量遥感研究的基础.然而受限于尺度效应,近地空间采集的光谱与遥感像元尺度的光谱往往差异较大.因此,在遥感像元尺度上揭示湿地典型景观地类的光谱特征,将有助于大尺度湿地遥感分类和植被参数反演精度的提高.以华北平原典型的草型湖泊湿地南阳湖为对象,基于EO-...     

高光谱反射率的滨海地区土壤全磷含量反演

反射光谱在近年来广泛应用于土壤属性的估算.作为一种有效估算土壤全磷含量的手段,反射光谱技术可以很大程度上减少传统化学测量方法所损耗的人力物力.以江苏滨海土壤为研究对象,在30个采样点采集了共147个土样,测量土壤样品光谱反射率及全磷含量.利用原始光谱反射率数据及6种不同的光谱变换结果,通过随机抽样(RS)、KS、SPX...     

基于Sentinel-2卫星数据的水稻叶片叶绿素含量反演研究

叶绿素含量是评价农作物健康状况、生产能力和环境胁迫的重要指标,实时、快速、准确获取农作物叶片叶绿素含量对监测农作物生长状况具有重要意义.遥感是获取区域和全球农作物叶片叶绿素含量的有效途径,但已有的作物叶片叶绿素含量遥感反演研究未充分考虑下垫面背景的干扰,影响了反演精度.为此,以Sentinel-2遥感卫星影像为数据源,...     

高分六号宽幅数据识别火烧迹地的光谱及指数分析

为探究利用高分六号卫星宽幅（GF-6 WFV）数据识别火烧迹地的适宜光谱波段和指数,选取2019年发生在我国内蒙古大兴安岭林区的三处雷击火形成的火烧迹地作为研究区,结合GF-6 WFV波段组成,选取归一化植被指数（normalized difference vegetation index, NDVI）、全球环境监测指数（global environment monitoring index, GEMI）、增强植被指数（enhanced vegetation index, EVI）、燃烧面积指数（burned area index, BAI）、土壤调节植被指数（soil-adjusted vegetation index, SAVI）、改进型土壤调节植被指数（modified soil-adjusted vegetation index, MSAVI）和归一化差异水体指数（normalized difference water index, NDWI）等7个光谱指数及地面叶绿素指数（MERIS terrestrial chlorophyll index, MTCI）、归一化差值红边指数（normalized difference red edge index 1, NDRE1）、改进的叶绿素吸收指数（modified chlorophyll absorption ratio index 2, MCARI2）和改进的归一化土壤指数（modified normalized difference soil index, MNDSI）等4个改进指数,基于同期影像和前后两期影像进行火烧迹地和其他典型类别的区分度计算,并利用上述11个指数及指数差值进行火烧迹地的识别,定量评价了GF-6 WFV各波段、所选光谱指数及改进指数识别火烧迹地的能力。结果表明：（1）GF-6 WFV的近红外波段和新增的两个红边波段区分度较高,反映火烧迹地特征的能力较强。（2）在区分火烧迹地和火烧前正常植被上,NDVI, GEMI, EVI, BAI, SAVI, MSAVI和NDWI 7个光谱指数等的区分能力较强,4个改进指数中,NDRE1和MCARI2的区分能力较好,MNDSI和MTCI的区分效果较差。（3）在区分同期影像火烧迹地和其余典型类别上,BAI, NDVI, MCARI2和NDWI区分效果较优,其次为NDRE1, GEMI, EVI, SAVI和MSAVI,而MNDSI, MTCI的区分能力较差。（4）在利用所选指数和指数差值识别火烧迹地中,GEMI, EVI, BAI, SAVI和MSAVI的识别精度均较优,其次是MCARI2, NDVI和NDWI,做差后提取精度显著上升,Kappa系数均提升到0.80以上,MTCI, MNDSI和NDRE1提取效果较差。综合比较,BAI和GEMI识别效果最好,NDVI, EVI, SAVI, MSAVI, NDWI和MCARI2的识别能力中等,而MNDSI, NDRE1和MTCI等3个改进指数识别火烧迹地的能力较差。     

Evaluating NIR-Red and NIR-Red edge external filters with digital cameras for assessing vegetation indices under different illumination

Consumer-grade digital cameras with or without external filters are recognized as a cost-effective method of vegetation monitoring. These cameras could produce time series information related to biophysical properties of vegetation. This paper evaluates the use of low-cost external filters with digital cameras for assessing vegetation indices (VIs). The system was implemented for ground-based (handheld) remote sensing in assessing biophysical properties of vegetation like plant phenology and Chlorophyll content. It also has high potential for above-canopy measurement using low-altitude remote sensing (LARS). In this study the modified cameras were used to capture near-infrared (NIR), red-edge (RE), and red (R) bands using proposed external filters. We use the low-cost NIR-R and NIR-RE external filters with modified cameras and tested the cameras performance using custom chamber under different illumination. Based on our findings, a method was proposed for enhancing the value of VI, which comprised the extracted DN of two broadbands like NIR and R. New ranges of broadband in red edge area (RE_high and RE_low) are proposed as alternative bands in estimating Chlorophyll content. In addition, evaluation and implementation for assessing VIs are detailed in this study.     

Determining the Canopy Water Stress for Spring Wheat Using Canopy Hyperspectral Reflectance Data in Loess Plateau Semiarid Regions

Crop water stress significantly reduces crop yield. Several studies have employed optical and remote-sensing methods to obtain nondamage monitoring crop water content to understand the agriculture drought process. In this paper, the spectral information (i.e., the canopy absorption feature at the 350–2500 nm band range) from the field experiments was used to estimate and identify the canopy water stress. Five different levels of water treatments exist in the spring wheat field in the semiarid regions of Loess Plateau, Northwest China. The hyperspectral reflectance, soil moisture content, soil water potential, canopy water content, amount of chlorophyll, leaf area index, and environmental parameters were measured. The relationship between canopy reflectance and canopy water content was analyzed at different water stress levels. In addition, various spectral indices were tested by measurements. Results showed that a high correlation exists in semiarid water index-1, semiarid water index-2, and red-edge normalized difference vegetation index, thus denoting that these indices can indicate water stress effectively. We can conclude that canopy reflectance can identify crop water stress and can be used to develop a certain index for monitoring agriculture drought.     

无人机多光谱遥感在玉米冠层叶绿素预测中的应用研究

叶绿素含量是植物生长中的重要参数,与农作物产量密切相关。无人机遥感技术作为一种新的数据获取手段,在农业中已得到广泛应用。以玉米为目标作物,将具有不同光谱响应函数的两种轻小型多光谱传感器(MCA和Sequoia),同时搭载在六旋翼无人机上,获取不同氮肥水平下大田玉米花期的多光谱影像。利用无人机影像空间分辨率高的特点,在小区尺度上,分别计算了基于两种多光谱传感器的各26种植被指数,并将其与地面实测的叶绿素含量(SPAD)值进行回归分析,研究不同波段反射率对SPAD值的敏感性,利用不同多光谱传感器及植被指数预测SPAD值的精度及稳定性。结果表明,对于具有较宽波段的Sequoia,在550 nm(绿波段)、735 nm(红边波段)的反射率对SPAD值的变化较敏感,其中,550 nm与SPAD值的相关系数最大(R2=0.802 9)。而对于较窄波段的MCA,720 nm(红边波段)的反射率与SPAD值具有较高的相关性(R2=0.724 8),550 nm(绿波段)次之。此外,由于两传感器红波段的中心波长和波段宽度不同,660 nm(Sequoia)反射率与SPAD值的相关系数为0.778 6,而680 nm(MCA)反射率与SPAD值的相关性较小,仅为0.488 6。利用无人机多光谱遥感技术预测大田玉米的SPAD值精度较高,但对于不同的多光谱传感器而言,同一植被指数却表现出较大的差异,其中,红波段和近红外波段组合构造的植被指数RVI,NDVI,PVI和MSR差异较大,具有较宽波段的Sequoia传感器优于窄波段的MCA;此外,对于Sequoia相机,GNDVI与RENDVI预测SPAD值的精度较高,RMSE分别为3.699和3.691;对于MCA相机,RENDVI预测精度最高(RMSE=3.742),GNDVI预测精度低于RENDVI(RMSE=3.912);两传感器中MCARI/OSAVI预测SPAD值精度均较低,RMSE分别为7.389(Sequoia)和7.361(MCA)。在所有的植被指数中,利用绿波段和近红外波构造的植被指数(G类),以及用红边波段和近红外波段构造的植被指数(RE类),预测SPAD值精度更高,均高于红外和近红外波段构造的植被指数;利用更多波段(三个及以上)组合构造的复杂植被指数,并不能显著提高预测精度。就预测模型而言,MCARI1更适用于对数模型,可有效提高预测精度, 而其他植被指数变化不显著。研究还发现,在小区水平SPAD值的预测方面,除NDVI和TVI,Sequoia相机对于不同氮肥条件下植被覆盖度、阴影和裸露土壤等环境背景因素具有较强的抗干扰能力;而对于MCA相机来说,TVI,DVI,MSAVI2,RDVI和MSAVI对环境背景因素非常敏感,预测SPAD精度低;此外,去除环境背景因素并不总是能够提高SPAD值的预测精度。本研究对于利用无人机多光谱遥感技术进行高精度的叶绿素含量预测具有指导意义,对于精准农业的推广和应用具有一定的借鉴价值。     

不同地类春小麦拔节期冠层光谱与叶绿素差异研究

为实现对不同地类春小麦叶绿素含量的无损估测,通过分析春小麦冠层光谱与叶绿素含量的相关性,以及对其红边拐点位置与叶绿素含量做回归分析,分别建立了水浇地和旱地春小麦叶绿素含量估测模型并检验了模型精度。结果表明: (1) 拔节期水浇地和旱地春小麦叶绿素含量差异较大,且前者明显大于后者。虽然各地类春小麦光谱反射率与叶绿素含量均有很好的相关性,但旱地春小麦的相关性在可见光和近红外波段均低于水浇地。(2)在可见光范围,旱地春小麦冠层光谱反射率高于水浇地,而在近红外区则相反。阴坡地由于土壤水分高,春小麦长势较好,冠层光谱特点与水浇地差异不大。(3)建立的不同地类春小麦反射光谱红边拐点位置与叶绿素含量的监测模型表明,水浇地春小麦叶绿素含量的监测可用线性模型,预测精度达94.06%。而旱地则宜用二项式模型,预测精度为97.15%,比其线性模型高10.48%。     

融合冠层水分特征的光谱参数NCVI及反演玉米LAI

精确反演农作物冠层叶面积指数对指导作物管理和作物估产具有非常重要的意义。以吉林市郊区玉米种植区为试点,考虑冠层叶片水分含量对LAI的贡献,在NDVI的基础上结合表征冠层叶片水分含量的植被指数DSWI,提出一种归一化综合植被指数NCVI,以此建立模型反演LAI,并对模型进行检验。结果表明:NCVI模型反演LAI值与实测值之间存在良好的对应关系,此模型突破了传统经验模型对稠密冠层LAI反演的局限,对LAI值大于3的冠层反演效果良好;另外,NCVI模型对土壤水环境十分敏感,在干旱半干旱地区的反演效果明显优于一般区域。