基于.NET和SuperMap的干旱区Web典型地物光谱信息系统的设计与实现

地物波谱特性是遥感定量分析的基础,也是遥感基础研究的重要内容.干旱区绿洲典型地物光谱数据库对于遥感技术在土壤盐渍化方面的应用研究具有重要的意义.该文以渭干河-库车河三角洲绿洲为例,将.NET和SuperMap平台相结合,用SQL Server数据库存储数据,采用B/S模式,使用C#语言设计并开发了地物光谱信息系统,并针...     

基于实测端元光谱的多光谱图像光谱模拟研究

地物光谱特性是遥感应用的基础。然而,在基于野外实测端元光谱的遥感应用中,由于测量尺度不同,导致同一地物光谱形态和反射率值存在很大差异,为遥感信息的定量反演带来困难。文章以新疆塔里木盆地北缘渭干河-库车河绿洲为研究区,选取裸土、植被两类地物作为研究对象,首先通过AVNIR-2传感器的光谱响应函数,实现了将野外实测端元光谱拟合为多光谱离散光谱,通过实例数据表明,拟和的多光谱与AVNIR-2像元光谱具有很好的相关性,在此基础上,采用线性算法建立端元光谱与遥感图像像元光谱的转换模型,实现了从实测端元光谱尺度向遥感多光谱像元尺度的定量光谱转换,为遥感定量分析奠定了一定基础。     

基于综合高光谱指数的区域土壤盐渍化监测研究

选取新疆塔里木盆地北缘渭干河-库车河三角洲绿洲盐渍化土壤、植被及其光谱反射率为研究对象,对实测土壤、植被高光谱进行包络线、倒数、对数、均方根、一阶微分等各种光谱变换,分析并确定反映盐渍化程度最敏感的波段,结果表明：实测高光谱土壤、植被一阶微分光谱变换对土壤盐渍化响应程度最敏感;基于实测综合光谱指数的盐渍化监测高光谱模型可以准确提取土壤盐渍化信息,明显优于传统遥感方法中单纯利用植被指数或者土壤盐分指数的模型,对土壤盐渍化的高精度遥感监测研究具有较好促进作用。     

基于实测高光谱和电磁感应数据的区域土壤盐渍化遥感监测研究

以新疆渭干河—库车河三角洲绿洲为例,利用实测得到的不同盐渍化程度的盐渍土高光谱数据和电磁感应数据(EM38)协同构建土壤高光谱盐分指数遥感监测模型,将该模型通过尺度效应转换用于校正传统的Landsat-TM多光谱遥感影像的土壤盐分光谱指数,用校正过的TM影像进行区域土壤盐分的反演,并利用实测土壤盐分数据对反演结果进行分析与验证。结果表明：将高光谱和电磁感应数据与多光谱遥感技术相结合进行区域土壤盐渍化信息的提取,其精度和反演效果(R2=0.799 3,p<0.01)明显优于传统多光谱遥感方法中单纯利用土壤盐分指数所建立的监测模型(R2=0.587 4,p<0.01),为今后更好地实现土壤盐渍化的高精度遥感动态监测研究提供了科学依据。     

新疆天山北坡典型研究区融雪期地物光谱特征分析

地物的波谱特性乃是整个遥感技术的物理基础,更是遥感技术应用尤其是定量遥感的基石。由于融雪期静态地物与冰-雪-水等动态地物交互存在,地物光谱特征更为复杂。选取了新疆天山北坡乌鲁木齐河流域以及军塘湖流域作为典型研究区,采用美国CID公司生产的CI700便携式野外光谱仪,通过2006年到2009年融雪期大量的野外调查和实地测量,获取了新疆天山北坡典型研究区融雪期典型地物包括各种积雪、冰、水以及土壤的光谱曲线及其变化规律,并对其进行了光谱特征分析。结果表明,融雪期虽然地物类型较为单一,但是因为积雪-冰-水-土壤复杂系统的交互式影响,地物的光谱特性及其变化均较为复杂,给融雪期地表参数的定量遥感研究带来了较大的挑战。对于融雪期复杂地物光谱的系列观测及特征分析无论是对于地物光谱特征基础研究还是定量遥感应用研究均具有重要意义。     

基于高光谱指数和电磁感应技术的区域土壤盐渍化监测模型

以新疆渭干河-库车河三角洲绿洲不同盐渍化程度的土壤为研究对象,以电磁感应仪(EM38)测得的盐渍土电导率数据和ASD Field Specpro FR光谱仪测得的盐渍土高光谱数据为基础数据源。对利用Savitzky-Golay滤波进行平滑去噪后所得的光谱曲线进行均方根、 对数、 倒数、 倒数的对数、 连续统去除、 一阶微分等11种光谱变换,并从中选取土壤光谱波长与基于EM38建立的土壤盐分解译模型,所解译出的土壤盐分数据相关性最好的变换形式及响应波段进行SI,BI和NDSI等5种盐分指数的计算,通过精度检验选取最优高光谱指数,以此建立区域土壤盐渍化监测模型。结果表明：以一阶微分变换后的土壤光谱反射率456,686和1 373 nm的波段组合作为最佳敏感波段所构建的SI₂高光谱指数与EM38数据相结合建立的土壤盐渍化监测模型为最优模型;与传统的遥感方法中单纯利用盐分指数所建立的监测模型相比,基于高光谱指数和EM38数据所建立的土壤盐渍化监测模型的预测精度更高,该模型的建立为进一步提高土壤盐渍化的监测和预测精度的研究提供参考借鉴。     

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。     

基于非负矩阵分解的中红外地表特性光谱重建方法

在中红外遥感领域,高光谱地表反射率/发射率等地表特性具有极高的应用价值和应用需求,但利用卫星遥感手段难以获取吸收波段的高光谱地表反射/发射特性,且通过光谱重建获取全波段的地表特性方法仍存在很多问题。为解决中红外全波段地表特性光谱重建所面临的难题,基于约翰霍普金斯大学(Johns Hopkins University, JHU)地物波谱库和中分辨率成像光谱仪(MODIS)短波红外和中红外地表多光谱卫星产品,提出了一种利用非负矩阵分解(NMF)重建高光谱地表反射率的方法,对2.5～5.0μm中红外光谱范围内的地表反射/发射率进行光谱重建,重建后的光谱分辨率可达10 nm。首先基于JHU地物波谱库选取4种典型地物类型(土壤、植被、人造材料和岩石),建立地物光谱库样本信息,再利用MODIS传感器光谱响应函数,根据等效计算公式将2.0～5.0μm波段范围反射率结果重采样到10 nm光谱间隔、共301个波段,得到JHU地表反射率光谱数据集。对光谱数据集进行非负矩阵分解处理,提取4条端元向量光谱曲线,结合MODIS短波红外和中红外4个波段(2.13、 3.75、 3.96和4.05μm)的全球月均地...     

基于局部端元提取的遥感影像波段模拟

针对“波谱库-影像”多光谱遥感影像波段模拟方法中波谱库以矿物质类别为主、忽略大气环境和成像时间对地物波谱影响的问题,以及“参考影像-影像”影像波段模拟方法中地物混合像元和不同空间分辨率像元间模拟的尺度效应问题,提出基于局部地物端元提取的遥感影像波段模拟方法。首先对与待模拟影像具有相似地物类别组成的参考影像进行光谱聚类分割,形成影像局部区域;然后提取各个局部区域的地物端元,并对地物端元进行优选形成地物端元样本集;接着利用端元样本集建立地物端元波谱间的关系模型;最后利用关系模型预测目标影像波段。首先通过模拟Landsat TM5影像的蓝光波段,验证方法的稳定性和可靠性;然后通过模拟IRS-P6影像的蓝光波段,验证方法的适用性和推广性;并在实验过程中同已有的“波谱库-影像”波段模拟方法和“参考影像-影像”波段模拟方法进行视觉效果对比和定量统计分析,进一步表明方法对各类地物均有较好的模拟效果,能够准确地表达地物的真实波谱。     

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-...     

基于端元可变的喀斯特地形复杂区石漠化信息提取

喀斯特山区因地形复杂、地表破碎等特点使得遥感影像中阴影、混合像元及光谱变异现象普遍存在,传统基于多光谱遥感的像元二分法（DPM）在光谱变异和阴影显著的区域难以准确的对喀斯特石漠化（KRD）信息进行提取。采用高光谱遥感的混合像元分解技术可将复杂的混合像元分解为纯净的地物光谱与各地物光谱对应的混合比例,为复杂山区获取更高精度的石漠化信息提供可能。然而,由于光照、环境及大气等诸多因素的变化会引起端元发生不同程度变异,导致在混合像元分解过程中出现显著的误差,其次要从地形复杂、地表异质性强的山区影像上直接获取地物纯净光谱建立用于应对光谱变异的光谱库极其困难。因此,如何在这种情况下应对光谱变异和地形效应,获取有效、准确的对石漠化信息进行提取是当前研究的重点。针对以上问题,采用通过模拟由光照条件造成的地物反射率变化,并考虑每个波长间隔光谱变异情况的广义线性混合模型（GLMM）,以减轻喀斯特地区石漠化信息提取过程中光谱变异与地形效应的影响。首先,从GF-5高光谱影像中提取喀斯特地区主要地物（植被、裸岩、裸土）的典型代表性光谱,然后基于提取的地物光谱模拟不同光照下每个像元光谱的变异情况,选择最适合的光谱组合对像元进行分解,得到最优的解混效果。为了验证方法的可靠性,利用高分辨率影像目视解译的结果作为参考对方法预测结果进行验证,同时选择未考虑端元变异的全限制最小二乘法（FCLSU）和DPM进行对比。结果表明,在地形高度复杂的喀斯特山区,考虑阴影、混合像元及光谱变异是必要的,GLMM在石漠化信息提取中总精度达到了84.89%,明显高于其他两种方法的59.68%和67.34%。通过对光照区和阴影区分别进行精度检验,发现GLMM在光照区与阴影区有着相似的精度表现,而另外两者则差异较大,阴影区明显低于光照区。这反映GLMM能较为有效地减轻地形效应的影响,对喀斯特石漠化信息提取的精度有一定提升。     

植被氮素浓度高光谱遥感反演研究进展

氮素是植被进行生命活动的必需元素,它在蛋白质、核酸、叶绿素和酶等物质的生物合成中起重要作用,并在植被的光合作用中起到关键作用。植被氮素浓度高光谱遥感反演技术是自20世纪70年代以来的研究热点。近年来随着高光谱遥感技术的发展,可将光谱波段在某一光谱区域进行细分的优势,为与植被氮素相关的光谱特性研究提供了有力的技术手段。结合近几年主要地理科学文献上发表的植被氮素浓度高光谱遥感监测的最新研究成果,介绍了植被氮素浓度高光谱遥感监测的原理及相关问题。从植被氮光谱指数、叶绿素指数的植被氮含量反演、回归模型和反演植被氮浓度影响因素的消除方面,详细介绍了植被氮素浓度高光谱遥感反演这四个方面的主要技术方法,总结分析了研究结论,并讨论了研究发展趋势。     

数字化地物反射光谱数据库研究进展

随着遥感技术向更高的光谱分辨率方向发展,数字化地物反射光谱数据库的建立和开发越发显得重要,它是遥感应用研究中一项基础性的研究内容和研究方向。遥感应用越来越依赖于地物波谱特征,并且已经发展到定量分析的新阶段,文章较为系统的总结和介绍了近年来国际和国内在数字化地物反射光谱数据库方面的研究现状和该领域的发展趋势,对已建立的包括荒漠、植物、地质、土壤、矿物、云层、雪、大气、岩石、水体、陨石、月球、人造材料、混合物、挥发物、液体等的多种数据库研究现状进行了介绍,并对数字化地物反射光谱数据库的建设中存在的诸如没有统一的光谱数据库国家标准、缺乏地物划分的统一标准、不同数据库之间缺乏可比性、无法进行数据共享机制等问题提出了相应建议。     

小波分析及其在高光谱噪声去除中的应用

为了消除高光谱遥感图像中光谱曲线的锯齿型噪声,提高利用光谱曲线进行信息提取研究时的精度,文章使用USGS(united states geological survey)光谱库中的植被光谱进行模拟,添加了信噪比为30的噪声后采用小波阈值法进行噪声去除,并利用信噪比、均方误差和光谱角三项指标以及综合评估系数η来对去噪效果进行评估,寻找出最佳的参数组合。实验表明,使用db12,db10,sym9,sym6等小波对含噪光谱进行3～7层分解,采用软阈值函数处理小波变换系数并使用Heursure阈值方案进行阈值估计,然后根据第一层小波分解的噪声水平估计进行阈值调整可以得到满意的去噪效果。不过该方法对噪声水平有一定的依赖性,针对不同噪声水平时需探索更合适的参数组合。     

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。