典型红树林反射光谱特征分析研究

获取红树林的反射光谱属性,探测其反射光谱特征波段,可为红树林各种指标的遥感反演模拟和估算提供技术依据。以广西山口红树林保护区典型红树林为研究对象,对美国ASD FieldSpec 2光谱仪实测的反射光谱曲线进行去噪平滑处理,获得木榄、红海榄、秋茄、白骨壤、桐花树、大米草和泥滩的标准反射光谱曲线并分析其反射光谱特征。结果表明：典型红树林反射光谱与大米草和泥滩的反射光谱区分明显,红树林类内反射光谱曲线走向大致相同,峰谷值出现波段基本一致,差异主要表现在特征波段反射峰值和谷值。采用空间距离法、相关系数法和光谱角度制图法来定量描述红树林类内反射光谱差异性和相关性,通过样本验证区分方法精度,相关系数法>光谱角度制图法>空间距离法,发现红树林类内和大米草的反射光谱相关系数均>0.995,反射光谱夹角余弦值均>0.95,相似性强,差异小。     

水胁迫下典型盐生植被梭梭光谱特征分析

荒漠地区由于气候干燥，降水稀少，水分常成为制约植被生长的因素之一，水分胁迫对植物长势和产量的影响比任何其他胁迫都要大。随着高光谱技术的发展，国内外已有众多学者利用高光谱数据研究植被遭受胁迫作用，然而这些研究对象多集中于甜菜、棉花、玉米、水稻等作物，针对干旱区盐生植被遭受胁迫作用的研究较少。梭梭作为荒漠、半荒漠地区的典型盐生植被之一，具有极高的经济和生态效益。选择梭梭作为研究对象，培育一年生梭梭，并设置三个水分梯度，形成受不同水分量胁迫的梭梭。使用原始光谱、红边位置参数，结合植被指数及二维相关光谱研究其叶片光谱特征，为干旱区利用高光谱遥感监测盐生植被提供借鉴。结果表明：(1)分析梭梭叶片反射光谱曲线发现，在可见光至中红外各波段范围内，受不同水分量胁迫作用的梭梭叶片光谱反射率有显著差异。在可见光(350～610 nm)波段，各水分处理的梭梭叶片反射率依次为100 mL>500 mL>200 mL，这是由于100和200 mL水分促进梭梭内部叶绿素合成，使该波段反射率降低，而过多的水分(500 mL)对梭梭内部的叶绿素合成没有更大的促进作用。在红光区(611～738 nm)，随着水分量的增多，受不同水分量胁迫的梭梭叶片光谱反射率依次减小。在738～1 181和1 228～1 296 nm波段，受不同水分量胁迫作用的梭梭叶片光谱反射率为：200 mL>100 mL>500 mL；在1 182～1 227 nm波段，受不同水分量胁迫作用的梭梭叶片光谱反射率为：100 mL>200 mL>500 mL。这是由于植被细胞结构对近红外区域的反射率影响较大，因而受不同水分胁迫作用的梭梭叶片光谱反射率有显著差异。在1 300～1 365和1 392～1 800 nm波段，受各水分胁迫作用的梭梭叶片反射率为：100 mL>200 mL>500 mL。这表明在500 mL水分胁迫量范围内，水分越多，叶子的细胞液、细胞膜对水分的吸收能力越强，使得反射率下降。通过对原始光谱求取一阶导数并提取红边位置参数发现，各水分处理下的梭梭叶片一阶微分光谱曲线中红边位置未发生移动。这是由于梭梭在长期的干旱环境影响下，形成了特殊的适应机制，水分对其红边位置影响不敏感。(2)选取若干植被指数分析各水分处理下的梭梭光谱指数变化。当水分胁迫量由100 mL增至200 mL时，WI/NDWI，MSI和NDII指数值变化显著，可用于研究水分胁迫下梭梭的光谱特征。(3)使用二维相关光谱技术分析受各水分胁迫作用的梭梭光谱特征，得出在100 mL水分胁迫下，在536，643，1 219和1 653 nm波段处，吸收峰对水分的微扰敏感；在200 mL水分胁迫下，在846和1 083 nm波段处，吸收峰对水分的微扰敏感；在500 mL水分胁迫下，在835和1 067 nm波段处，吸收峰对水分的微扰敏感。总之，在近红外波段，与100 mL水分量相比，梭梭受200和500 mL水分量胁迫时，吸收峰对水分的微扰敏感度上升。由100 mL水分胁迫下梭梭的二维同步相关谱图可知，1 044和1 665 nm，1 072和903 nm，903和1 264 nm，1 230和1 061 nm波段处形成正交叉峰，表明这些波段处光谱强度随水分的干扰同时变化。     

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-...     

西藏当雄河谷阳坡海拔梯度上植被光谱特征分析

以西藏当雄河谷阳坡海拔梯度上植被冠层光谱为研究对象,分析不同海拔位置上植被光谱特征差异及物理含义,通过植被光谱特征的分层聚类分析,评估当雄阳坡植被垂直分布的遥感识别可行性。结果表明：水分指数(WI)、光谱红边位置(REP)、归一化植被指数(NDVI)分别与叶片水分含量、干重生物量、植被盖度存在较强的相关性,且不同植被类型间的WI,REP和NDVI存在显著差异;基于光谱特征集的分层聚类分析实现了阳坡12个样点逐级分类,其结果与地面调查基本匹配,表明所选择的植被光谱特征能够表征实验区垂直分布的植被类型差异,分析结果可为青藏高原植被垂直分布信息的遥感提取提供光谱特征的先验知识支持。     

北方寒区河流湿地土壤溶解性有机质荧光光谱特征

溶解性有机质(DOM)是土壤中活跃的有机成分,其来源和组成可指示土壤腐殖化程度及与外部环境间的相关关系。为科学地监测与评价湿地土壤环境质量,采集黑龙江省碾子山雅鲁河国家湿地公园内不同植被条件下的表层(0～20 cm)土壤,应用三维荧光光谱-平行因子分析法,测定DOM荧光光谱,并进一步分析土壤理化指标对DOM组成的影响。结果表明：5种植被类型(包括9种群系)条件下土壤DOM腐殖化指数在2.562～9.052之间,落叶阔叶林和落叶阔叶灌丛土壤腐殖化程度高于草甸,其次为沼泽,水生植被最低;荧光指数介于1.407～1.586,土壤DOM来源兼具外生源和自生源特征,落叶阔叶林和芦苇[Phragmites australis(Cav.) Trin. ex Steud.]沼泽表现为明显的外生源特征,而水生植被及稗[Echinochloa crus-galli(L.) P. Beauv.]沼泽具有明显的自生源特征;生物指数在0.482～0.662范围内,新近自生源贡献率均较低。土壤DOM中识别出3类5种有机组分,类腐殖质(紫外类富里酸和可见类富里酸)相对比重最大,外生源特征明显的土壤样品中含量多;其次...     

基于多光谱数据的植被水分反演及其在旱情评估中的应用分析

植被作为干旱的承载体,其含水量的变化反映了旱情的时空分布以及受旱程度。文章从监测原理、植被水分表征以及遥感数据反演模型等三个方面,开展了基于多光谱遥感数据的植被水分反演方法研究。以2010年春季西南四省为应用案例,进行了植被水分的反演和时空分析,并与气象数据进行了相关性分析。结果表明:在2010年旱情中,降水对植被水分变化具有一定的影响;然而由于植被吸收降水的过程是一个滞后的过程,因而降水的变化对植被水的影响也存在一定滞后效应。在上述分析基础之上,从时间和空间尺度对植被水分在旱情监测和评估中的应用进行了评价。通过时间合成以及与其他数据(如历史数据)的结合,可克服多光谱数据的自身不足,提高多光谱遥感数据在旱情监测和评估的应用性。     

水分散失过程中植物叶片光谱响应高分辨率时空变化研究

地面成像光谱系统不仅可以作为航空航天成像光谱系统的重要补充,而且能够在更为微观的尺度上满足多元化应用需求,弥补大尺度远距离遥感难以发挥作用的领域,诸如可以实现对植物群体、单个植株、器官的精细探测,对农作物个体植的生长或者诊断检测,适合在农业等领域的基于位置信息的精准管理。采用自行设计的新型地面成像光谱系统FISS,获取了喀斯特地区四种植物叶片在离体水分散失过程中的高分辨率成像光谱序列数据,展示了叶片"红边蓝移"现象的高分辨率时空变化信息,探测了PRI指数变化趋势以及与荧光参数量子产量的对比验证,结果表明本系统具有较高的光谱辐射性能,可用于小尺度近地面植物群落和个体研究,具有广阔的应用前景和潜力。     

滇中三类典型地表植被的机载高光谱特征分析

高光谱遥感技术因为具有图谱合一的优势,并且相较于传统多光谱遥感技术,可以实现对目标的精确识别,逐渐运用于地表植被的探测。选择以滇中地区的竹林、华山松、杂木林这三类典型地表植被为研究对象,基于机载高光谱影像数据,通过对原始高光谱、一阶微分处理光谱、连续统去除处理光谱进行处理与对比分析,获得滇中三类典型地表植被类型高光谱特征的初步探测认识。主要结果包括：(1）基于对原始光谱特征分析得出,三类典型地表植被的原始高光谱的最佳波段窗口出现在690~946 nm,且在该波段范围内光谱反射率特征为竹林>华山松>杂木林;(2）运用一阶微分处理光谱特征分析得出,利用光谱微分变换处理能够增强植被的光谱差异。经过一阶微分处理后光谱的最佳波段窗口出现在670~774 nm,在该波段范围内的一阶微分系数为竹林>华山松>杂木林。且发现718 nm为三类植被的敏感波段,即可用718 nm敏感特征波段区分开三类植被类型;并且综合运用一阶微分光谱特征参数中的红边位置,蓝边幅值、黄边幅值、红边幅值、蓝边面积、黄边面积和红边面积可以将三类植被类型进行区分;(3）最后基于连续统去除处理光谱特征分析得出,连续统去除方法能够有效地增强植被光谱曲线反射和吸收的特征。经过连续统去除处理后的光谱,三类典型植被的最佳波段窗口在458~554和570~690 nm,这两个波段范围内的连续统去除系数均为竹林>华山松>杂木林,且发现502和674 nm为三类典型植被的敏感波段,即可用此特征综合区分三类植被类型。该研究结果有助于对滇中森林植被精细判别提供技术方法,同时,为今后发展天-地-空的高光谱影像数据一体化遥感植被精细分类提供技术支撑。     

上海城市植被光谱反射特征分析

地物光谱特征是遥感机理的重要内容,也是遥感应用研究的重要依据。城市植被作为城市中重要的生命支持系统,对于维持城市生态系统平衡起着核心的作用。文章以上海城市植被为研究对象,利用美国ASD公司生产的FieldSpec3便携式地物波谱仪,通过对2009年10月金边黄杨,金丝桃,圆柏,麦冬,珊瑚树,小叶黄杨等野外和室内光谱数据采集和处理,获得了这6种城市植被的高光谱数据。采用Savitzky Go-lay平滑方法进行光谱噪声去除和利用微分光谱技术进行植被环境背景影响消除,分别从植被冠层光谱和叶片光谱以及微分光谱,对这6种城市植被的光谱特征以及光谱曲线的差异和变化规律进行分析。可为今后进一步研究城市植被理化性能、参数反演、植被分类、植被调查以及城市环境监测等遥感应用服务。     

基于地面实测光谱的湿地植物全氮含量估算研究

随着再生水越来越多的应用于城市湿地,湿地植物生长状态的大面积监测对于利用再生水的湿地恢复与重建具有重要意义。目前遥感技术已成为植物生长状态大面积监测的重要手段。本研究以北京市典型再生水城市湿地奥林匹克公园南园湿地为研究区,以反映植物生长状态的重要指标全氮(TN)为研究对象,在测定研究区湿地植物芦苇(Phragmites australis)和香蒲(Typha angustifolia)的叶片光谱及TN含量的基础上,对数据进行预处理并建立二者的关系模型,包括单变量模型(比值光谱指数(SR)模型和归一化差值光谱指数(ND)模型),与多变量模型(逐步多元线性回归(SMLR)模型和偏最小二乘回归(PLSR)模型),并利用交叉验证决定系数(R2CV)和均方根误差(RMSECV)对模型精度进行检验。结果表明,不同湿地植物类型相比,利用芦苇反射光谱建立的各种预测模型的精度都高于香蒲;不同回归模型相比,多变量回归模型的精度较高;多变量回归模型中,PLSR模型的精度高于SMLR模型,其R2CV可达0.80,RMSECV仅为0.24,是建立湿地植物光谱与TN含量关系的最优模型。研究成果不仅为湿地植物生长状态遥感探测提供参考借鉴,而且可以为利用再生水的城市湿地监测与管理提供有力的科学依据。     

Remote sensing estimation of Chlorophyll a and suspended sediment concentration in turbid water based on spectral separation

Chlorophyll a and suspended sediment are important indicators of water quality, and remote sensing estimation of them is difficult due to the optical complexity of turbid water. The spectrum above water surface is influenced by phytoplankton, suspended sediment and colored dissolved organic material in water, thus spectral separation is important before estimating one specific component. Based on the field experiment of pond water and Taihu lake, China, this study calculated the Gaussian parameters of Chlorophyll a (Chla) and suspended sediment (SS) through spectral decomposition, and then these parameters were used to separate the mixed spectrum of water samples from pond water and Taihu lake. After spectral separation, the Chla estimation model based on the peak height at 650 nm has high accuracy (R² = 0.78, RMSE = 4.80 mg/m³), better than the band-ratio model; the SS estimation model based on the peak height at 811 nm (R² = 0.82, RMSE = 6.80 mg/L) performs better than the single-band model. Results in this study indicate that spectral separation based on Gaussian parameters is a good method for Chla and SS estimation in turbid lake water.