基于不同灌溉条件下冠层光谱与参数的关系反演冬小麦冠层含水量

为监测冬小麦冠层含水量,根据TM5的波段响应函数,将不同灌溉条件下地面实测的冬小麦冠层窄波段光谱数据转化为TM5的宽波段反射率,计算了水分指数(NDWI和WI);同时,利用地面实测数据计算了冠层含水量(FMC和EWTc),并对水分指数和冠层含水量进行回归分析。结果表明,TM5的b7比b5波段在反演冬小麦冠层水分含量方面优势明显,NDWI比WI更具优势;利用最小二乘法建立了NDWI(b4,b7)与冬小麦冠层含水量的最佳拟合方程,反演FMC和EWTc的复相关系数分别为0.576 9和0.695 6;在此基础上,对河北保定部分地区的冬小麦冠层水分含量进行了空间填图,结果显示,研究区内冬小麦冠层水分含量具有西高东低的趋势,冬小麦生长旺盛的孕穗期冠层含水量比乳熟期高。     

基于Hyperion高光谱数据的温带森林不同冠层结构的光谱特征分析

冠层是植被进行生态过程的主要层次,森林冠层结构影响冠层生化组分的遥感反演,因此对其光谱特征的分析有助于提高冠层生化组分反演的精度。以长白山温带阔叶红松林为研究对象,利用Hyperion高光谱数据提取不同林冠反射率,运用连续统去除和光谱一阶微分法进行光谱变换,定量分析森林冠层的光谱特征。通过计算样方阔叶树种优势度(BFDI),以及一系列光谱指数(NIR,NDVI,EVI,NDNI,SPRI*NDVI和SPRI*EVI),探讨冠层结构组成对其光谱特征及光谱指数的影响。结果表明：(1)相比阔叶林冠层,针阔混交林、美人松林和樟子松林冠层光谱的红边有左移趋势,斜率明显下降,蓝边、黄边斜率特征也相应减弱,近红外波段反射率明显下降,可见光波段的归一化反射率有上升趋势,表明不同林冠,尤其针叶林与阔叶林林冠之间的光谱特征差异明显。(2)BFDI对冠层NIR反射率和三边斜率有明显的影响,与光谱指数显著相关(P<0.01),表明BFDI影响森林光谱指数。BFDI与NDVI,EVI,SPRI*EVI,NIR,SPRI*NDVI,NDNI的R2分别达到0.90,0.83,0.83,0.81,0.68,0.59,揭示了BFDI对于冠层绿度、叶面积指数、植被生产力以及冠层叶氮浓度等植被参数存在一定影响。研究表明,利用星载高光谱数据结合地面样方调查可以很好地阐明林冠结构组成对于光谱特征的影响,也对优化植被冠层生化组分和森林生态系统生产力的遥感反演具有借鉴意义。     

用冠层光谱比值指数反演条锈病胁迫下的小麦含水量

通过高光谱遥感估测条锈病胁迫下的小麦冠层水分含量。通过人工田间诱发不同等级小麦条锈病,在不同生育期测定感染不同严重程度条锈病的冬小麦冠层光谱、相对含水量(relative water content,RWC) 以及调查小麦条锈病病情指数(disease index,DI)。研究发现随着小麦RWC的减少,冠层光谱反射率在近红外区域(900～1 300 nm)逐渐降低,而在短波红外区域(1 300～2 500 nm)逐渐增大,且RWC与DI间具有强负相关性。对冠层光谱进行平滑处理,利用冠层光谱近红外与短波红外水分敏感波段构建比值指数,然后建立以比值指数为变量的反演RWC线性模型,并分析对比各模型反演RWC的精度以及稳定性,结果发现比值指数R_{1 300}/R_{1 200}反演RWC的精度及稳定性(R2=0.63)都优于其他指数,其线性模型反演绝对误差为3.43,相对误差(relative error,RE)为4.78%。该研究结果不仅为判别小麦病害提供辅助信息,而且也为未来利用高光谱图像反演植物含水量提供理论与方法支持。     

基于Landsat 8 OLI数据的玉米冠层含水量反演研究

植被含水量是作物长势好坏的指示因子,利用遥感技术及时准确监测植被含水量对农业生产、作物估产和干旱状况评价具有重要意义。基于新一代对地观测计划Landsat 8 OLI传感器(Operational Land Imager,陆地成像仪),评价其植被含水量反演的能力与局限性。首先,利用ProSail冠层模型模拟冠层光谱反射率数据集,分析OLI传感器的植被含水量敏感波段以及土壤背景对各波段反射率的影响,然后利用基于Landsat OLI影像计算的植被水分指数和2013年6月1日—8月14日期间采样的植被含水量数据,比较12种植被水分指数与地面实际采样的植被含水量的相关性,评价估算植被含水量的最佳植被水分指数。结果表明：OLI传感器的红、近红外和两个短波红外对植被含水量敏感,其中近红外波段最为敏感;在低植被覆盖度时,土壤背景反射率的太阳辐射将达到光谱传感器影响植被水分指数与植被含水量之间的关系,利用ProSail模拟干湿土壤背景反射率结果也表明土壤背景对植被冠层反射率的影响很大;引入优化土壤调整植被指数(OSAVI)去除土壤背景对植被水分指数的影响;在12种植被水分指数中,MSI2与植被含水量的拟合关系最好(R2=0.948),植被含水量的平均拟合误差为0.52 kg·m-2;在植被生长晚期即植被含水量大于2 kg·m-2时,各植被水分指数出现饱和情况,植被含水量的估算结果不佳。     

光谱指数的植被叶片含水量反演

利用光谱技术监测植被水分状况是了解植被生理状况及生长趋势的重要手段之一。选择艾比湖湿地自然保护区作为靶区。采用聚类分析、变量投影重要性分析(VIP)以及敏感性分析等方法,对植被不同含水量进行分级,并针对不同等级的植被含水量进行估算及验证。结果表明： (1)基于聚类分析中的欧氏距离的方法将植被叶片相对含水量划分为高等、中等、低等三个等级,其范围分别为70.76%～80.69%,53.27%～70.76%,31.00%～53.27%。在中红外与远红外(1 350～2 500 nm)之间,反射率越低植被含水量越高;波长380～1 350 nm范围,无此现象。(2)应用VIP方法可知,所选的8种植被水分指数VIP值均超过了0.8,说明植被水分指数预测能力均较强且差别不显著。其中MSI,GVMI与植被叶片相对含水量的非线性三次拟合函数效果最佳,MSI决定系数R2为0.6575和GVMI决定系数R2为0.674 2。植被叶片相对含水量在30%～45%范围,MSI指数的NE值最低,在45%～90%范围时,GVMI指数的NE值最低。NDWI₁₂₄₀指数的NE值在70%左右起伏较大,说明NDWI₁₂₄₀ 指数在植被含水量为70%左右,预测能力较差。(3)通过误差分析可知GVMI指数反演的结果误差最小,不同的植被指数对不同含水量的植被估算结果相差较为明显,因此分段估算植被含水量是有必要的。综上所述,利用高光谱遥感技术对监测艾比湖保护区植被生长及干旱环境提供基础研究。     

植被冠层水平叶绿素含量的高光谱估测

植物的叶绿素含量指示了其健康状况。大区域范围内植被叶绿素含量信息的提取可以用于评价植被的生长状况,实现对生态环境的监测。对于农田系统而言,作物叶绿素含量的估测还可以对施肥等田间操作提供支持。文章利用辐射传输模型模拟多组不同状态下的植被冠层光谱反射率,通过对模拟数据的冠层叶绿素含量以及冠层光谱之间关系的分析,构建了估测植被冠层水平叶绿素含量的光谱指数模型。该模型对冠层叶绿素含量的方差解释量达到了75%以上。分别使用野外实测冠层光谱和Hyperion高光谱遥感影像对试验区进行验证。结果证明该模型对冠层水平的叶绿素含量估测效果较好,具有应用价值。     

不同滞尘量对城市植物冠层光谱的影响

为了探索不同滞尘量对植被冠层光谱的影响,以位于上海市中心城区的上海师范大学徐汇区校园为研究样区,选取并使用ASD FieldSpec 3地物光谱仪测定校园内龙爪槐、紫荆、红叶石楠及蔓长春等植物不同滞尘量等级下的冠层反射光谱,然后在实验室中使用万分之一电子分析天平测定相应植物的滞尘量并计算各植物的滞尘能力。在此基础上,分析不同滞尘量对植物冠层光谱特征变化的影响。结果表明： (1)植物在710～1 350 nm之间光谱反射率会随着滞尘量的增减而减小而且三条曲线之间的差值较大;滞尘量的变化对各植物在350～710和1 450～1 750 nm之间的光谱影响较复杂,三条曲线之间的差值虽小但差值比并不小。(2)滞尘对植物冠层光谱的影响不仅与滞尘量有关还与树种有关,不同植物或同种植物不同波长的光谱曲线对滞尘量的灵敏度不同。(3)各植物在“绿峰”和红边附近的光谱曲线的斜率会随着滞尘量的增加而减小。(4)滞尘不会引起红边位移现象,但会消弱红边一阶导数的“双峰”现象,表现为“主峰”值与“次峰”值之间的差随着滞尘量的增加而减小,红边位于719 nm处。找到滞尘或不同滞尘量对植被冠层光谱的影响关系,对高光谱遥感在这一领域的应用具有重大意义。     

基于野外测量研究植被冠层偏振光谱反射特性

植被冠层反射太阳光会产生部分偏振光,这为偏振遥感探测提供了信息源。利用地基平台开展野外偏振测量是非常重要的研究,它不仅能获取植被冠层本质的偏振反射特性,而且还可以与机载或者星载平台数据进行匹配;虽然研究者们已经通过机载或者星载偏振探测器获取了大量植被冠层的偏振反射信息,但是关于地面植被冠层偏振反射分布特性的研究却很少。因此,为了详细研究植被冠层的偏振反射特性,基于野外多角度高光谱偏振测量与偏振反射物理机制,分析了植被冠层偏振光谱特性及其偏振反射分布特性;随后,反演了两种偏振模型的参数,将测量值与模拟值进行对比分析。研究结果发现,植被冠层的偏振反射具有明显的各项异性特征,而且与波长之间存在微弱的关系;同时,偏振模型可以很好地模拟植被冠层的偏振反射信息,可以作为研究植被冠层的理论依据。该研究测量的偏振反射信息与模型计算值之间呈现良好的吻合性,既描述了植被冠层偏振反射分布特性,又证明模型的有效性和测量结果的准确性。对植被冠层偏振特性的详细研究,不仅有助于完整地解释植被冠层与电磁波之间的辐射响应特征,而且对于偏振遥感对地观测以及地表偏振信息对大气偏振信息的研究也具有重要科学价值。     

煤炭矿区植被冠层光谱土地复垦敏感性分析

煤矿区土地复垦及复垦监测工作,对于我国土地利用和生态环境治理具有重要意义。微生物复垦技术能够促进植物吸收利用矿质养分和水分,增强土壤肥力,对矿区生态恢复具有显著作用。监测和评价土地复垦效应对植物生长影响的传统方法,通常采用野外采集植物和土壤样本并进行室内分析,但这些方法不仅破坏植物根系原状土壤,造成植株损伤,而且耗费人力、物力,时效性差。高光谱遥感技术具有数据获取速度快、信息量大、精度高且无须离体破坏植株等优点,对于土地复垦监测有非常大的潜力。目前,土地复垦效应遥感监测相关研究仍以观测盆栽大豆、玉米等作物的叶片光谱分析为主。实际上,卫星遥感数据观测到的是冠层光谱,并非叶片光谱,但目前还没有通过植被冠层光谱对矿区土地复垦进行监测的研究成果出现。植被冠层光谱不仅受到叶片光谱的影响,还受到植株长势、下垫面等其他因素的影响,光谱特征变化更为复杂。矿区植被冠层光谱特征对于土地复垦效应的敏感度分析,是对矿区植被理化参量进行定量反演的基础,也是限制高光谱技术应用于大面积土地复垦监测的主要瓶颈。于煤炭矿区土地复垦实验基地开展野外冠层光谱观测实验,获取了接菌组和对照组野外植株冠层光谱数据,并从光谱波形变化和光谱特征参量变化两方面综合分析了植被冠层光谱对土地复垦的敏感性。冠层光谱波形方面,分别采用标准差和光谱敏感度作为组内和组间光谱波形差异的有效指标;冠层光谱特征参量方面,选取了植被红边、黄边、蓝边、绿峰、红谷等典型光谱特征,计算获取其位置、斜率、面积等特征参量,并通过描述性统计和单因素方差分析研究了这些冠层光谱特征参量对土地复垦效应的敏感性,挑选出矿区土地复垦监测的有效特征参量。研究表明,接菌组和对照组冠层光谱的主要波形变化趋势一致,但接菌组植株的生长状况更稳定,不同植株之间差异较小,且绿峰和红谷两个特征更突出。这说明土地复垦能够减少植株间冠层光谱差异,增强植被典型光谱特征,而绿峰和红谷对土地复垦有较高的光谱敏感度。光谱特征参量方面,绿峰、红谷、红边波长在土地复垦作用下显著向长波方向移动,而此前叶片光谱研究中对土地复垦较敏感的红边、蓝边斜率变化并不显著。这说明,野外植被冠层光谱分析结果与实验室植被叶片光谱分析的结果并不完全一致,这可能和植被类型、生长周期、土壤背景光谱干扰等因素相关。在采用卫星或航拍遥感数据进行矿区植被环境监测时,所获取的都是植被冠层光谱,因此本研究所得到的结论具有更强的参考意义和实际应用价值。     

基于垂直观测的植被冠层高光谱偏振反射特性研究

以玉米冠层为研究对象,首先利用偏振反射机理分析了玉米冠层的反射信息中存在偏振现象;随后在抽穗前不同生长时期垂直观测方向对其高光谱偏振信息进行了测量,证明了理论推导,而且发现偏振光在总的反射光中所占的比例可达10%。这即表明了偏振测量可以为对地遥感提供辅助信息,同时也说明利用偏振信息反演大气参数时应该考虑地表偏振对它的影响。     

植被结构特征对MODIS光谱干旱指数的影响

基于MODIS光谱反射信息的干旱指数在农业生产实践中有广泛的应用。利用PROSAIL模型和山东2010年的观测数据,研究了植被叶面积指数和生理生长周期等结构特征对MODIS光谱干旱指数的影响。结果表明,MODIS近红外与短波红外三个波段的反射率随植被叶片含水量变化明显,由他们构建的五种MODIS光谱干旱指数能够监测植被叶片水分含量。然而,各干旱指数均受叶面积指数(LAI)的影响,在LAI较低时影响较为严重,随着LAI的增大,这一影响逐渐减弱;植被生理生长周期也会影响干旱指数的大小。因此,在使用MODIS光谱干旱指数进行区域干旱监测时,必须考虑植被结构特征,谨慎分析监测结果。研究结论将为干旱遥感监测提供理论基础。     

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。     

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。     

Simultaneous Determination of Naproxen and Diflunisal using Synchronous Luminescence Spectrometry

Binary mixtures of naproxen and diflunisal can be resolved by using zero-crossing first derivative emission spectrofluorimetry, first derivative constant wavelength synchronous luminescence spectrometry and first derivative constant energy synchronous luminescence spectrometry. These methods do not require any previous separation steps. The lowest quantitation limits for both drugs were obtained with first derivative constant wavelength synchronous luminescence spectrometry (0.002 and 0.015 μg ml⁻¹ for naproxen and diflunisal, respectively). The measurements were performed in 40% methanolic aqueous medium at pH 8.0 provided by adding 0.02 M phosphate buffer solution. The proposed methods were successfully applied to the simultaneous determination of naproxen and diflunisal in pharmaceuticals and human serum samples with high precision and accuracy. Linearity, accuracy, precision, limits of detection, limits of quantitation, and other aspects of analytical validation are included in the text.     

比值光谱一阶导数法测定复方磺胺甲唑片中磺胺甲唑含量

本文应用比值光谱一阶导数法测定复方磺胺甲唑片剂中磺胺甲唑含量,依据磺胺甲唑比值导数光谱用峰零法在251nm处测定其含量,比值光谱一阶导数值与浓度(1～15μg@mL-1)线性关系良好,能有效消除甲氧苄啶的干扰,样品测定结果与药典方法比较没有显著差异(P＞0.05).