苹果盛果期冠层高光谱与其组分特征的定量模型研究

从分析苹果树盛果期冠层高光谱入手,结合同一时间的数码照片,在Erdas,ViewSpec Pro,DPS和LIBSVM等软件的支持下,采用相关分析、线性回归、逐步回归、基于BP人工神经网络分析、支持向量机回归方法,探析高光谱反射率及其转换数据与冠层组分指数间的关系。结果表明,冠层反射率受地表反光膜的影响显著;原始反射率与果叶比的相关性最好,611~680 nm为反映两者关系的特征波段;在特征波段内,依据原始反射率和果叶比所建立的4种模型都可满足预测需要,但基于BP人工神经网络模型和支持向量机回归模型整体上优于一元线性回归模型和多元线性回归模型,尤以支持向量机回归模型精度最高。研究结果可为后续的苹果遥感估产工作提供理论支持。     

一种新的光谱参量预测黑土养分含量模型

我国东北黑土富含养分,随着土壤数字制图、精确农业和土壤资源调查等研究的深入,引入航空高光谱数据并提供科学的预测结果成为研究热点。数据源为CASI-1500航空高光谱成像系统,光谱范围380~1 050 nm,空间分辨率1.5 m。在黑龙江建三江地区采集59个土壤样本,化验获得有机质、全氮、全磷和全钾含量数据,选择eps-regression支持向量机模型,BP神经网络和PLS1最小二乘回归模型,建立光谱与含量的机器学习模型。通过评价3种模型的预测精度,选用支持向量机方法,对航空高光谱数据进行全氮、全磷和全钾的信息提取,采用神经网络方法,反演了有机质信息。研究表明：以光谱统计量、光谱特征值和光谱信息量为大类指标,所选取的18个子指标,能够反映土壤光谱的综合情况,是一种新的土壤光谱数据处理方法。有机质和全钾信息提取精度最高的算法是神经网络法,误差分别为1.21%和0.81%,而支持向量机算法在提取全氮和全磷信息时,验证样本的实测均值和预测均值完全吻合,精度最高。评价航空高光谱提取土壤养分的综合精度,有机质、全氮、全磷和全钾提取误差分别为5.25%,6.05%,2.74%和8.90%,在全磷反演中精度最高。     

基于分形理论的NDVI连续空间尺度转换模型研究

尺度效应是遥感领域的一个非常重要的科学问题。定量遥感尺度转换研究可用于解决如定量遥感反演产品真实性检验等诸多颇具挑战性的问题。传统升尺度转换研究方法无法得到连续空间尺度上反演量的变化特性;且面临不同传感器间几何、光谱等特性参数校正问题的干扰,尺度转换研究精度受到影响。为此,基于分形理论利用单一传感器影像解决这些问题。基于Enhanced Thematic Mapper Plus(ETM+)数据,以NDVI(利用其地表辐亮度计算模型)为研究对象,建立了一个可参考的反演量连续空间尺度转换模型研究流程。结果表明:(1)NDVI升尺度转换中存在尺度效应,且此效应可由尺度转换分形模型定量描述;(2)此分形模型适用于NDVI产品的真实性检验中。这表明分形作为一种有效的方法,可用于定量遥感尺度转换研究中。     

冬小麦叶面积指数遥感反演方法比较研究

叶面积指数(leaf area index, LAI)是反映作物生长状况和进行产量预测预报的主要指标之一,对诊断作物生长状况具有重要意义。遥感技术为大面积、快速监测植被LAI提供了有效途径。利用高光谱遥感影像,结合田间同步实验数据,探讨不同方法对冬小麦叶面积指数遥感反演的能力。介绍了支持向量机、离散小波变换、连续小波变换和主成分分析四种LAI反演方法。分别利用上述四种方法构建冬小麦LAI反演模型,并对不同算法反演的LAI模型进行了真实性检验。结果显示,支持向量机非线性回归模型精度最高,对冬小麦LAI估算能力最强,反演值与实测值拟合的决定系数为0.823 4、均方根误差为0.419 5。离散小波变换法和主成分分析法都是基于特征提取和数据降维,其多元变量回归分析对LAI估算能力相近,决定系数分别为0.697 1和0.692 4,均方根误差分别为0.605 8和0.554 1。连续小波变换法回归模型精度最低,不适宜直接用其小波系数来反演LAI。结果表明,非线性支持向量机模型最适宜用于研究区域的冬小麦LAI反演。     

基于冠层尺度的枣树色素含量的高光谱估算模型

植物冠层色素含量与氮素含量具有高度的相关性,是农业遥感中的关键研究因素。本研究的主要目的是：(1)对比偏最小二乘回归和支持向量机两种建模方法对枣树冠层色素的预测精度;(2)构建基于高光谱数据的枣树冠层色素含量定量反演模型,为枣树冠层色素含量的快速、无损、廉价、环保的测定提供一定的理论依据和技术支持。相关性分析结果表明,枣树冠层色素与高光谱数据之间具有较好的相关性,但叶绿素、叶绿素a要优于叶绿素b和类胡萝卜素。独立样本对模型的预测性能检验结果表明,偏最小二乘回归和支持向量机均能有效的估算枣树色素含量,但不同色素的偏最小二乘回归模型和支持向量机模型的预测精度存在一定的差异,叶绿素和类胡萝卜素的支持向量机模型的预测精度要高于偏最小二乘回归模型,而叶绿素a和叶绿素b则相反。比较不同色素的最佳反演模型的预测精度表明,叶绿素、叶绿素a和类胡萝卜素的预测精度要优于叶绿素b,前三者的决定系数大于0.8,残余预测误差高于2.0,平均相对误差低于13%,而叶绿素b的对应值分别为0.60%,20.79%和1.79%。     

冬小麦条锈病严重度不同估算方法对比研究

为了提高遥感监测小麦条锈病病害严重度的准确性,寻找小麦病害的较优反演模型,在国家精准农业示范研究基地基于野外定位调查小麦病情指数及冠层光谱数据,利用与小麦病害发生呈显著关系且有效反映植被生理生长状况的7种高光谱植被指数,尝试分别采用PLS(偏最小二乘回归)、BP神经网络和植被指数经验法三种方法建立小麦条锈病病情反演模型,并进行比较分析。结果表明：三种方法病害严重度预测值与实测值间的R2分别为0.936,0.918,0.767。采用偏最小二乘回归方法监测小麦病情指数效果更好,为探寻不同种类植被指数对模型的贡献,尝试用代表植被绿度的NDVI, GNDVI, MSR和代表水分含量的NDWI和MSI植被指数分别作为PLS模型的输入变量,建立病害反演模型。结果表明：小麦条锈病中,叶片叶绿素含量的变化比冠层水含量的变化对病情指数更为敏感,对病害有更好的解释作用。然而,两模型精度都低于七种植被指数全部参与时的预测结果,即输入变量中采用多种植被指数比用单类指数模拟准确度高。     

最小二乘支持向量机方法对冬小麦叶面积指数反演的普适性研究

冬小麦叶面积指数(leaf area index, LAI)是进行作物长势判断和产量估测的重要农学指标之一,高光谱遥感技术为大面积、快速监测植被LAI提供了有效途径。在探讨利用最小二乘支持向量机(least squares support vector machines, LS-SVM)方法和高光谱数据对不同条件下冬小麦LAI的估算能力。在用主成分分析法(principal component analysis, PCA)对PHI航空数据降维的基础上,利用实测LAI数据和高光谱反射率数据,构建LS-SVM模型,采用独立变量法,分别估算不同株型品种、不同生育时期、不同氮素和水分处理条件下的冬小麦LAI,并与传统NDVI模型反演结果对比。结果显示,每种条件下的LS-SVM 模型都具有比NDVI模型更高的决定系数和更低的均方根误差值, 即反演精度高于相应的NDVI模型。NDVI模型对不同株型品种、不同氮素和水分条件下冬小麦LAI估算精度不稳定,LS-SVM则表现出较好的稳定性。表明LS-SVM 方法利用高光谱反射率数据对于不同条件下的冬小麦LAI反演具有良好的学习能力和普适性。     

基于可见光-近红外光谱的煤岩识别方法实验研究

以淮南矿区谢桥矿和潘二矿的煤和岩石样本为研究对象,通过地物光谱仪采集样本反射率光谱曲线,同时检测样本氧化物含量、水分、灰分及挥发分含量,将样本的反射率光谱曲线和样本成分含量分别作为自变量,样本类别“煤”和“岩石”两种矿物类型作为因变量,建立煤和岩石识别模型对煤和岩石进行二分类。该研究主要采用三种模型,分别为主成分分析结合支持向量机(PCA-SVM)、主成分分析结合BP神经网络(PCA-BP)模型和核主成分分析结合支持向量机(KPCA-SVM)模型。结果表明,基于可见光近红外光谱的三个模型中,核主成分分析结合支持向量机模型的识别精度最高,建模平均精度为95.5%,验证平均精度约为90.56%;基于样本成分的三个模型中,核主成分分析结合支持向量机模型的识别精度最高,建模平均精度为98.5%,验证平均精度约为95%。     

基于分窗Gram-Schmidt变换和PSO-SVR算法的水稻纹枯病病情指数检测

纹枯病是水稻的主要病害之一,其防治对于保证水稻产量、质量具有重要意义,以高光谱检测水稻病害得到了广泛应用,并且高光谱降维是光谱分析的重要环节。该研究在2019年沈农水稻试验基地获取水稻低空遥感冠层与地面冠层高光谱,并对其进行以窗口宽度为15和阶数为3的Savitzky-Golay平滑处理和光谱变换（得到原始光谱、一阶微分光谱和倒数之对数光谱）,分窗口对这3种光谱分别进行Gram-Schmidt变换,找到投影空间并映射出主基底,实现高光谱数据降维,绘制具有显著性概率的主基底,其极大极小值为特征波段。此外3种光谱还采用了主成分分析和连续投影法降维。以降维后的数据与水稻纹枯病病情指数进行支持向量机回归建模,其中支持向量机回归进行粒子群优化,并以径向基为核函数,对比分析了3种降维方式的降维效果。结果表明：水稻地面冠层尺度建模效果高于低空遥感尺度建模;在光谱处理方面,低空冠层高光谱进行倒数之对数变换效果较好,地面冠层所得高光谱数据进行一阶微分变换效果较好;分窗Gram-Schmidt变换算法优于主成分分析和连续投影法;粒子群算法可以优化支持向量机中的惩罚系数和核函数参数,提高其反演精度;无人机低空遥感尺度中,高光谱进行倒数之对数处理,以分窗Gram-Schmidt变换降维,敏感波段为427.3,539.6,749.5和825.4 nm,PSO-SVR建模决定系数R2为0.731,均方根误差RMSE为0.151;地面冠层尺度中,高光谱进行一阶微分处理,以分窗Gram-Schmidt变换降维,敏感波段为552,607,702和730 nm,PSO-SVR模型决定系数R2为0.778,均方根误差RMSE为0.147。因此,高光谱技术可以有效地检测水稻纹枯病,并且其病情指数可用冠层高光谱进行反演,分窗Gram-Schmidt变换对于高光谱数据降维有较好的效果,PSO-SVR建模对于水稻纹枯病病情指数的反演有明显提高,结果可为冠层尺度检测水稻纹枯病与病害发生情况提供一定的理论基础和技术支撑。     

矿区复垦农田土壤重金属含量的高光谱反演分析

以矿区复垦农田土壤为研究对象,利用实验室获取的土壤重金属元素砷(As)、锌(Zn)、铜(Cu)、铬(Cr)和铅(Pb)的含量与土壤可见近红外高光谱数据建立重金属元素含量的定量估算模型。为了保证模型预测的精度和稳定性,首先,对原始光谱数据进行平滑处理,并进行光谱变换,即：一阶导数,标准正态变量变换及连续统去除变换;然后,通过相关性分析提取不同变换光谱的特征波段;最后,将最小二乘支持向量机与传统的多元线性回归和偏最小二乘回归方法的结果相比较。研究表明：(1)以不同变换光谱数据建立反演模型均有较好的稳定性并达到一定精度,其中以最小二乘支持向量机方法优于偏最小二乘回归优于多元线性回归模型(除少数几个情况外);(2)从不同光谱变换数据中提取的光谱特征对反演模型结果有一定影响,其中以连续统去除和标准正态变量变换建模结果较好,一阶导数变换稍差。因此,利用高光谱遥感技术来定量估算土壤重金属含量是可行的,而且,必要的光谱预处理对提高估算模型的精度很有帮助。     

基于无人机遥感的不同施氮水稻光谱与植被指数分析

卫星遥感空间分辨率低且易受大气、云层、雨雪等因素的影响。本文使用共轴十二旋翼无人机搭载光谱仪构成农情遥感系统。首先,给出自主设计的无人机结构和飞行控制系统,围绕飞行平台、控制系统、遥感载荷构建了多环节数据备份的无人机遥感数据采集系统;然后,试验测试4种施氮水平水稻的光谱指数变化规律;最后,通过试验数据分析可得:在可见光区水稻冠层光谱反射率随氮素水平增加而减小,在近红外区,光谱反射率一开始随氮素水平增加而增大,但氮素水平增大到一定程度后再增加氮素导致反射率降低。在4种氮素水平下,水稻植被指数RVI和NDVI由分蘖期到拔节期先增大,然后至抽穗期又逐渐减小,且抽穗期RVI和NDVI值小于其分蘖期RVI和NDVI值。试验表明以多旋翼无人机为平台搭载光谱仪器构成农情遥感监测系统用于反演作物植被指数方面是可行的。本文设计的无人机遥感数据采集系统能够有效、实时获取遥感信息,其获取的高空间分辨率和光谱分辨率的农田实时信息能够为作物长势的分析、健康状况的监测提供必要的数据支持。     

OLI与6SV的褐土带煤炭开采沉陷区土壤有机碳反演

遥感反演已广泛应用于区域土壤理化性质的动态监测,但是鲜有针对有机碳含量低、下垫面不均一等土壤光谱特性不显著区域的研究。黄土高原褐土带地形多样,丘陵广布,有机碳含量低。采煤活动引起大面积土壤退化,土壤光谱特性受到强烈干扰,制约了区域尺度土壤有机碳(soil organic carbon)含量遥感反演精度。以山西省褐土带典型采煤沉陷区为例,借助地表反射率和室外实地采集的样本数据对褐土带煤矿开采沉陷区土壤有机碳含量进行反演。采用结合高空间、时间分辨率辅助气象数据的6SV(second simulation of a satellite signalin the solar spectrum-vector)模型和FLAASH(fast line-of-sight atmospheric analysis of spectral hypercubes)模型对研究区Landsat8 OLI影像的大气校正方法进行对比实验,分析其对褐土带采煤沉陷区土壤光谱曲线及有机碳含量的影响,识别敏感波段。选择原始光谱反射率(R)和平方根()、倒数的对数log(1/R)、一阶微分(R′)等数学变换形式,利用多元线性回归(MLR)、BP神经网络(BP neural net)和偏最小二乘回归(PLSR)建立土壤有机碳反演模型。结果表明：6SV模型大气校正的效果要优于FLAASH模型,可以有效消除大气、地形对于反射率的干扰,可见光波段反射率降低而近红外波段明显上升,不同有机质含量等级土壤反射光谱特性分明;640～670,850～880,1 570～1 600和2 110～2 290 nm波段对土壤有机碳含量指示性强;相较于多元线性回归(决定系数R2为0.765)、BP神经网络(R2为0.767),偏最小二乘回归模型反演精度最高(R2为0.778);结合高空间、时间分辨率辅助气象数据的6SV大气校正模型与偏最小二乘回归建模能显著提高褐土带采煤沉陷区土壤有机碳的反演精度。在此基础上预测研究区2013年-2015年土壤有机碳含量,研究发现：研究区土壤有机碳含量中部高,两侧低,复垦使土壤有机碳含量得到恢复。研究结果可用于揭示黄土高原褐土带采煤沉陷区土壤有机碳含量的时空分布特征,为改进区域土壤光谱分析、土地复垦评价、建立褐土带采煤沉陷区碳通量观测网络和土壤碳库估算提供理论和技术支持,对研究区域甚至全球范围褐土带生态可持续发展提供依据。     

基于定量遥感反演的内陆水体藻类监测

叶绿素作为衡量湖泊富营养化的重要指标,利用遥感技术对其进行实时动态监测具有重要意义。以太湖为例,通过对水体实测光谱和水质采样数据的分析,建立了光谱反射率比值与叶绿素a浓度的回归模型。结果显示,700 nm附近波段与625 nm附近波段所构建的比值模型R2最高,710 nm以后波段与其他可见光波段所构建的比值模型的R2会随可见光波长的增大而逐渐下降。在高光谱遥感估算模型的基础上,应用同步MODIS卫星遥感数据进行了太湖叶绿素a浓度的空间分布反演,并基于MODIS绿度指数建立了太湖藻华水体信息提取模型,从叶绿素a浓度估算和藻华信息提取两个方面实现了太湖藻类空间分布特征的定量反演,为太湖等大型内陆水体藻类的实时定量遥感监测提供了新的研究思路。     

棉花单叶黄萎病病情严重度高光谱反演模型研究

对棉花单叶黄萎病病情严重度与原始及一阶微分光谱反射率、高光谱特征参数进行相关分析,构建病情严重度反演模型。结果表明：可见光和短波红外波段光谱反射率随病情严重度增加而增大,且可见光波段光谱反射率差异比短波红外波段更为显著。以红边面积为自变量的线性模型(r=0.669 6)及以波长694 nm处原始光谱反射率为自变量的对数模型(r=0.679 4)均能较好反演病情严重度。通过模型精度检验发现,以714 nm 处一阶微分光谱反射率为自变量的线性模型为病情严重度诊断的最佳模型,即y=-282.3x+3.811 2,该模型具有最大相关系数(拟合r=0.699 2,预测r=0.941 0),最小均方根误差(0.257 1)和相对误差(12.74%)。文章结果对深入研究棉花黄萎病遥感监测机理提供了理论依据,对利用高光谱遥感数据获取病害信息具有重要应用价值。     

基于可见/近红外反射光谱的大豆叶绿素含量估算方法比较

作物叶绿素含量的估测可以为精准农业提供技术支持.该文利用 PROSAIL 模型模拟了不同叶绿素水平下的大豆冠层光谱反射率,而后针对多期实测高光谱及相应的叶绿素数据,在对响应波段进行小波能量系数提取的基础上,分别采用多元线性回归、BP 神经网络和 RBF 神经网络、以及偏最小二乘法进行估算,并进行了比较分析.研究结果表明...     

光谱测定黑河上游土壤有机质的预测模型

地面高光谱遥感光谱分辨率高,能详细地反映地物波谱特征;多光谱遥感时域宽,覆盖范围广,对较大时空区域的地物特征反演具有更大的优势。探求以不同反射率指标的土壤有机质含量预测模型,及其敏感波段,可以结合两种光谱数据的优点,为研究土壤有机质含量的时空变化规律提供新途径。本研究选取黑河上游223个土壤样品测定其有机质含量和高光谱曲线,应用原始光谱曲线反射率(λ)、倒数(REC)、倒数之对数(LR)、归一化(CR)和一阶微分(FRD)五种指标,采用逐步线性回归分析方法建立预测模型。通过统计检验,结果表明,以反射率指标为自变量的模型预测效果最佳,其相关系数(r)和均方根误差(RMSE)分别为：0.863和4.79。最优模型中得出的敏感波段有TM1内的474 nm、TM3内的636 nm和TM5内的1 632 nm。研究结果可为使用TM遥感数据反演黑河上游土壤有机质含量提供参考。     

北京市区绿色空间滞尘分布反演研究

北京市作为中国政治中心和京津冀特大型城市,近40年来城市化进程迅速,大气颗粒物和尘埃粒子污染问题较为突出,发挥绿色空间滞尘功能具有重要现实意义。将高光谱技术与遥感技术相结合,反演了市域尺度绿色空间滞尘分布。以北京市区绿色空间常见植被大叶黄杨(Euonymus japonicus)为研究对象,通过室外采样与室内试验获取叶片样本的滞尘量、光谱反射率和叶面积等数据,比较叶片滞尘前后的原始光谱曲线和反射率一阶导数特征,分析不同滞尘量对光谱反射率的影响,探究对叶片滞尘量高度敏感的波段。利用光谱响应函数将地面采集的窄波段光谱反射率数据分别转化遥感卫星的宽波段光谱反射率数据,建立对应卫星波段植被指数比值与滞尘量的回归模型,选取拟合效果最好的回归模型作为滞尘反演模型。结合GF-2影像所提取北京市区绿色空间范围,采用滞尘反演模型获取北京市区绿色空间滞尘分布。进而插值得到北京市区尘埃污染分布,采用空间自相关模型检验其空间聚集特性。结果表明：740～1 870 nm波段,滞尘后光谱反射率明显低于滞尘前反射率,滞尘对红边、黄边、蓝边位置没有明显影响,对“红边幅值”和“红边面积”影响较明显,利用Sentinel...     

基于无人机高光谱遥感的冬小麦全氮含量反演

氮素是作物生长发育必需的营养元素之一,作物的全氮含量是表征其氮素状况的主要指标。田块尺度的冬小麦全氮含量空间分布监测可以辅助其精准定量追肥,减少环境污染。无人机高光谱遥感具有分辨率高、时效性高、成本低等优势,可为作物长势信息反演提供重要数据源。XGBoost（extreme gradient boosting）作为一种新兴集成学习算法,运行效率高,泛化能力强,可以有效的应用于构建冬小麦全氮含量遥感反演模型,预测田块尺度冬小麦全氮含量空间分布。以农业部蒙城砂姜黑土生态环境站内拔节期冬小麦为研究对象,开展以下工作: （1）以低空无人机搭载高光谱成像仪获取冬小麦拔节期冠层成像光谱影像,结合地面采样数据,获取126个样点全氮含量数据;（2）分析拔节期冬小麦冠层光谱特征,并根据Person相关系数分析176个波段的光谱反射率与全氮含量之间的相关性;（3）构建基于XGBoost算法的不同土壤肥力条件下拔节期冬小麦全氮含量无人机高光谱反演模型。结果表明: （1）176个波段（400~1 000 nm）的光谱反射率与冬小麦全氮含量之间具有较强的相关性,除了735.5 nm外其他波段光谱反射率与全氮含量之间的相关系数均大于0.5;（2）基于XGBoost算法构建的拔节期冬小麦全氮含量无人机高光谱遥感反演模型具有较高的反演精度（R2=0.76,RMSE=2.68）;（3）基于XGBoost算法的冬小麦全氮含量反演模型可以获取不同土壤肥力条件下田块尺度的全氮含量空间分布图,总体上呈现较为显著的空间差异。该研究可为冬小麦精准定量追肥提供一定的科学依据,也为发展无人机高光谱遥感的精准农业应用提供了参考。