湖泊水体叶绿素偏振高光谱反演模型研究

光进入水体中,经反射、 散射和吸收后,出射的偏振光与水体的物理、 化学特性密切相关,能够反映水体成分浓度的变化,可以作为高光谱遥感的有益补充,有利于动态定量监测湖泊复杂水体成分的变化。研究工作以巢湖为例,利用水面高光谱偏振多角度测量数据,在偏振光学理论和生物光学模型的基础上,建立了湖泊水体叶绿素三波段偏振高光谱半分析模型,并对模型进行检验。结果显示,偏振高光谱三波段组合与叶绿素浓度拟合的相关系数为0.844,均方根误差5.14 μg·L-1,平均相对误差31.44%,比传统的三波段辐射强度模型分别提高了4.1%,2.05 μg·L-1和5.46%,表明三波段偏振半分析模型对叶绿素a浓度具有较强的预测能力,体现出运用偏振高光谱信息监测湖泊水质的优势。     

ANFIS在植被叶绿素含量高光谱反演中的应用

利用ASD便携式野外光谱仪和SPAD-502叶绿素计实测了落叶阔叶树法国梧桐、毛白杨叶片的高光谱反射率与叶片绿度,建立了10个常见植被指数叶绿素含量估算模型,并采用相关系数较大波段作为BP人工神经网络模型(ANN-BP)的输入变量进行了叶绿素含量的估算,将自适应神经模糊推理系统(ANFIS)应用到植被叶绿素含量高光谱反演中。结果表明:10个常见植被指数中归一化植被指数可以较为精确反演叶绿素含量,法国梧桐、毛白杨归一化植被指数回归模型确定性系数R2分别为0.795 7和0.754 6,法国梧桐、毛白杨ANN-BP预测值与实测值之间的线性回归的确定性系数R2分别为0.935 2和0.917 1,ANFIS可以大大提高反演精度,法国梧桐、毛白杨预测值与实测值之间的线性回归的确定性系数R2分别为0.9998和0.995 6,是一种良好的植被叶绿素含量高光谱反演模式。     

利用高光谱扫描技术检测小麦叶片叶绿素含量

利用高光谱扫描技术对小麦叶片进行无损检测试验,探索精确测定小麦叶绿素含量的方法,为农作物生长状况、植物病理诊断等提供科学依据。研究选取90个样本作为校正集,30个样本作为预测集,获取叶片的高光谱反射图像,同时用传统的分光光度计方法测定其叶绿素含量。选取波长491～887 nm范围光谱,用多元散射校正、一阶导数、二阶导数3种方法处理,利用偏最小二乘法和逐步线性回归法分别建立了小麦叶片叶绿素含量与光谱信号间的数学模型。研究发现多元散射校正(MSC)结合二阶导数光谱的多元线性回归(SMLR)模型的效果较优,模型校正集和预测集决定系数分别为0.82和0.79,校正均方根误差和预测均方根误差分别为0.69和0.71。研究结果表明可以利用高光谱扫描技术检测小麦叶片叶绿素含量。     

雪的偏振高光谱反射影响因素分析

针对雪监测的需要和全球变化对雪的影响,在传统对雪研究的基础上,从多角度偏振反射入手,对光线的入射天顶角、探测天顶角、探测方位角、偏振角、雪密度、雪中污染情况、雪下覆背景等影响因素进行了分析。发现这些因素对雪的反射光谱曲线均有影响,而且某些因素对偏振高光谱反射的影响较垂直观测更显著。这些影响因素中雪污染情况对雪的反射光谱曲线有明显的改变,其他因素对雪的反射光谱曲线形状变化影响不大,主要是影响雪的反射比值。雪的偏振反射信息的研究具有重要理论意义,也有广泛的应用前景,同时也为利用遥感技术对雪的定量研究提供新的思路和方法。     

苹果树叶片叶绿素含量高光谱估测模型研究

叶片叶绿素含量是评估果树长势和产量的重要参数,实现快速、无损、精确的叶绿素含量估测具有重要意义。本研究以山东农业大学苹果园为试验区,采用高光谱分析技术探索苹果树叶片叶绿素含量的估测方法。通过分析叶片高光谱曲线特征,对原始光谱分别进行一阶微分、红边位置以及叶面叶绿素指数(LCI)变换,分别将其与叶绿素含量进行相关分析及回归分析,建立叶绿素含量估测模型并进行检验,从中筛选出精度最高的模型。结果显示,以LCI为变量的估测模型以及以一阶微分521和523nm组合为变量的估测模型拟合精度最高,决定系数R2分别为0.845和0.839,均方根误差RMSE分别为2.961和2.719,相对误差RE%分别为4.71%和4.70%。因此LCI及一阶微分是估测苹果树叶片叶绿素含量的重要指标。该模型对指导苹果树栽培生产具有积极意义。     

高光谱定量反演火龙果茎枝叶绿素含量的研究

火龙果是近年来引进我国的营养价值高、经济效益好的新型水果,肉质茎枝是其主要光合器官,与常见果树具有较大差异。为探索以茎枝为光合作用器官的植被的光谱特征及其生化组分的估测方法,以火龙果为研究对象,在贵州省典型种植区罗甸县开展了4个氮肥梯度田间试验,同步测定不同养分丰缺程度下的火龙果茎枝高光谱和相应叶绿素含量数据;然后分析火龙果茎枝光谱数据的演化规律,并采用数学变换、连续小波变换算法并结合相关性分析算法处理分析火龙果茎枝光谱数据,提取并筛选特征波段;最后利用偏最小二乘算法构建火龙果茎枝叶绿素含量估测模型。研究结果表明：（1）火龙果肉质茎枝的原始光谱曲线整体趋势与常见绿叶植物相似,但随施氮量的增加,火龙果近红外处的光谱反射率逐渐降低,变化趋势与常见绿叶植物相反,茎枝光谱的吸收峰（谷）随施氮量的增加呈升高（加深）的趋势。（2）数学变换中的一阶微分与在L₁-L₅尺度内的连续小波变换能有效提升光谱对叶绿素含量的敏感性,火龙果茎枝原始光谱与叶绿素含量的敏感区域主要位于730～1 400 nm,数学变换与连续小波变换均能提升光谱对叶绿素含量的敏感性。与常见绿叶植物相比,火龙果茎枝敏感波段分布相对分散,且多位于730 nm附近与近红外区域（1 100～1 600 nm）。（3）数学变换和连续小波变换能明显提升光谱对火龙果茎枝叶绿素含量的估测能力,其中基于一阶微分的估测模型与基于连续小波变换L₁与L₄的估测模型分别为数学变换与连续小波变换的最优模型,其验证精度分别为R2_验证=0.625,RMSE=0.048,RPD=1.238（一阶微分）;R2_验证=0.678,RMSE=0.037,RPD=1.652（连续小波变换）;表明高光谱技术可以作为火龙果茎枝叶绿素含量和营养诊断的无损监测手段。该研究为完善不同植被类型基于高光谱指数的叶绿素反演提供了补充。     

植被叶片叶绿素含量反演的光谱尺度效应研究

目前光谱指数方法已被广泛地应用于植被叶绿素含量的反演中,考虑到不同传感器的光谱响应存在差异,研究了光谱尺度效应对光谱指数反演植被叶片叶绿素含量的影响。基于PROSPECT模型模拟了不同叶绿素含量(5～80 μg·cm-2)下的5 nm叶片光谱反射率数据,并利用高斯光谱响应函数将其分别模拟成10～35 nm六种波段宽的光谱数据,再分析评价5～35 nm波段宽下光谱指数与叶片叶绿素含量的相关性、对叶片叶绿素含量变化及对波段宽变化的敏感性。最后,利用波段宽为40～65 nm的反射率数据对光谱指数反演植被叶绿素含量的光谱尺度效应进行验证。结果表明,通用光谱指数(vegetation index based on universal pattern decomposition method, VIUPD)反演叶绿素含量的精度最高,反演值与真实值拟合程度最好;归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)和简单比值指数(simple ratio index, SRI)其次,虽然其决定系数R2高达0.89以上,但反演的叶绿素含量值小于真实值;其他光谱指数的反演结果较差。VIUPD对叶绿素含量具有较好的相关性和敏感性,受光谱尺度效应影响较小,具有较好的反演能力,这一结论恰好验证了其“独立于传感器”的特性,同时证明了VIUPD在多源遥感数据反演植被理化参量的研究中具有更好的应用前景。     

森林土壤多角度高光谱偏振反射影响研究初探

应用高光谱仪实测了部分典型森林土壤在不同状态下的多角度高光谱偏振反射数据,从光线入射天顶角、探测天顶角、探测方位角、偏振状态、土壤含水量、土壤粒径等不同影响因子对所测土壤的多角度高光谱偏振反射数据进行了初步分析与研究,结果发现这些因子对森林土壤光谱曲线均有影响,但主要影响森林土壤反射比值,对森林土壤光谱谱形影响不大.根据森林土壤光谱特征和实验得出的结论,作者设计出遥感中森林土壤波谱探测的最佳设计方式,保证最佳的森林土壤的遥感状态.这不仅是对森林土壤性质的测试做出了新尝试,而且对多角度偏振高光谱的深入研究具有一定的理论与实践意义.     

基于最优光谱指数的大豆叶片叶绿素含量反演模型研究

叶绿素含量的准确获取及预测可为作物种植的精准化管理提供理论依据.利用最优光谱指数建立大豆叶绿素含量反演模型,以大豆花芽分化期叶片为研究对象,获取高光谱和叶绿素含量数据.首先构建了7种与叶绿素含量相关的典型光谱指数,分别为比值指数(RI)、差值指数(DI)、归一化差值植被指数(ND-VI)、修正简单比值指数(mSR)、修...     

应用近地成像高光谱估算玉米叶绿素含量

图谱合一的近地成像高光谱是现代数字农业对田块尺度的作物长势信息进行动态临测和实时臀理的需要,是促进农业定量遥感发展的重要手段之一.文章通过自主研制的田间扫描成像光谱仪近地获得盆栽和大田玉米的冠层高光谱影像,从影像中精确提取玉米不同层位的叶片反射光谱并计算TCARI,OSA-VI,CARI,NDVI等多种光谱植被指数.构...     

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。     

生菜叶片绿度的高光谱判别方法研究

生菜叶片绿度在作物生理及品质感官评价中具有重要作用。结合目前高光谱检测与分析技术在植物生理信息监测中的应用现状,开展了基于高光谱技术的生菜叶片绿度判别方法研究,以此为叶菜品质感官评价的定量化及基于高光谱技术的多功能生理信息同步采集装置的开发提供必要的理论支撑。本文以生菜为研究对象,在三种不同光照强度下开展栽培试验。以叶绿素相对含量（SPAD）作为反应绿度的参数,获取生菜整个生命周期中的动态高光谱和SPAD数据,分析了高光谱曲线的变化规律,建立了高光谱与SPAD之间的关系模型。采用Savitzky-Golay卷积平滑(SG)方法对原始高光谱数据进行降噪,平滑后的数据分别与多元散射校正（MSC）,标准正态变量变换(SNV)和一阶导数(FD)三种预处理方法组合,采用竞争性自适应重加权取样法（CARS）和提取有效植被指数（VI）两种方法进行敏感波长提取,结合偏最小二乘（PLS）和最小二乘支持向量机（LSSVM）两种方法建模,以决定系数（R2）和均方根误差（RMSE）为评价指标,优选出最优绿度判定模型。结果表明：在10,20和30 d的生菜全生命周期内,不同光照强度下的高光谱曲线表现出总体变化趋势一致但反射率值不同的特征,在可见光450～680nm范围内,自然光照条件下的生菜高光谱反射率值要高于补光处理条件下的反射率值;而在近红外730～850 nm范围内,生菜叶片的高光谱响应特征恰好与可见光范围内相反。基于SG+FD预处理与CARS敏感波长提取方法的组合可实现叶绿素相对含量特征信息的最有效提取,提取的敏感波长占全波长的64.59%,与原始高光谱（1.25%）相比,提取的敏感波长数增加了63.34%。最终确定LSSVM方法为最优建模方法,基于SG+FD+CARS+LSSVM组合方法所建模型为最优生菜绿度判定模型,训练集R2_c=0.920 7,RMSEC=1.161 0,预测集R2_p=0.828 8,RMSEP=2.400 8,模型精度较高,可以实现生菜叶片绿度判别的目的。     

盐渍化土壤偏振高光谱信息与土壤线的关系初探

正确评价土壤盐渍化对地区农业生产与生态环境具有重要意义。土壤线对土壤盐渍化程度具有一定的指示作用,但在不同角度下观察获得的土壤光谱特征会发生变化,土壤线的参数值也会随之变化。依据以实验室测定的盐渍化土壤多角度偏振高光谱反射率,分析并确定土壤盐渍化程度与土壤线参数之间的关系,初步探求在偏振反射条件下土壤线最佳的获取方式。结果表明：(1)土壤光谱反射率随波段的增加逐步缓慢上升,趋于平缓。随着盐渍化程度的增强,土壤的光谱反射率先逐步降低至某一临界值后又逐步升高;(2)土壤的盐渍化程度与土壤线的斜率和截距均呈线性相关,随着盐渍化程度的增强,土壤线的斜率变小,截距变大;(3)探测天顶角影响偏振状态与土壤线参数的关系,当探测天顶角一定时,偏振状态与土壤线参数之间具有规律性。探测天顶角在0°-50°之间,随角度的变大,土壤线斜率变大,截距变小;(4)偏振状态影响土壤线参数与土壤盐渍化程度的相关性程度,初步确立偏振角度为90°,探测天顶角为25°状态下,建立的土壤盐渍化程度与土壤线参数关系模型较优。为定量反演土壤盐渍化程度提供新的途径。可以用于土壤的盐渍化程度评价。     

利用无人机高光谱估算冬小麦叶绿素含量

叶绿素含量（SPAD）是作物长势评价的重要指标,可以监测农作物的生长状况,对农业管理至关重要,因此快速、准确地估算SPAD具有重要意义。以冬小麦为研究对象,利用无人机高光谱获取了拔节期、挑旗期和开花期的影像数据,获取植被指数和红边参数,研究植被指数与红边参数估算SPAD的能力。先将植被指数与红边参数分别与不同生育期的SPAD进行相关性分析,再基于植被指数、植被指数结合红边参数,通过偏最小二乘回归（PLSR）方法估算SPAD,最后制作SPAD分布图验证模型的有效性。结果表明,（1）大部分植被指数与红边参数在3个主要生育期与SPAD相关性均达到极显著水平（0.01显著）;（2）单个植被指数构建的SPAD估算模型中,LCI表现最好（R2=0.56,RMSE=2.96,NRMSE=8.14%）,红边参数中Dr/Dr_min表现最好（R2=0.49,RMSE=3.18,NRMSE=8.76%）;（3）基于植被指数结合红边参数构建的SPAD估算模型效果最佳,优于仅基于植被指数构建的SPAD估算模型,同时,随着生育期推移,两种模型均在开花期达到最高精度,R2分别为0.73和0.78,RMSE分别为2.49和2.22,NRMSE分别为5.57%和4.95%。因此,基于植被指数结合红边参数,并使用PLSR方法可以更好地估算SPAD,可以为基于无人机遥感的SPAD监测提供一种新的方法,也可为农业管理提供参考。     

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。