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。     

土壤含盐量与电导率的高光谱反演精度对比研究

探明土壤盐渍化的高光谱遥感监测机理,对改善高光谱遥感监测精度具有重要意义。以南疆地区温宿县、和田县、拜城县的水稻土为研究对象,通过分析土样的高光谱数据和室内测定的盐分与电导率数据,研究了耕作土壤含盐量与电导率的关系,并比较了含盐量和电导率与不同光谱指标的相关性以及二者高光谱反演的精度。结果表明,南疆水稻土的含盐量与电导率的相关性较低,二者之间的关系因地区差异而有较大的变化;含盐量与反射率、一阶微分、连续统去除之间的相关性要优于电导率,特别在一些土壤盐渍化的敏感波段尤为突出;以含盐量建立的多元线性回归、主成分回归、偏最小二乘回归模型的决定系数和相对分析误差均高于电导率。研究表明高光谱信息对土壤含盐量的响应比电导率更敏感,以含盐量为监测指标的高光谱反演精度明显要优于电导率。该结果可为提高土壤盐渍化高光谱遥感监测精度提供理论依据。     

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。     

基于强度调制的新型偏振光谱仪调制器优化设计

强度调制是一种高光谱偏振信息获取新方法,可有效地解决现有测量法存在的不足。调制器是其中的关键硬件模块之一。从调制器实现偏振、光谱信息调制的基本原理入手,结合偏振、光谱信息的解调理论,提出了调制器参数优化设计方法,并对该方法进行了计算机数值模拟。结果表明:经过优化设计的调制器产生的各个载波信号的频率在光谱仪的采样带宽内均匀分布,有效地拓展了可测Stokes矢量元素谱的带宽范围,也为后续的偏振、光谱信息的高保真解调奠定了基础。     

基于双通道剪切干涉的高光谱偏振成像方法

光谱偏振成像技术可同步测量目标的空间信息、光谱成分和偏振特性分量,在天文物理研究、大气成分的探测和生物医学等领域具有巨大的发展潜力。偏振信息的同步获取通常牺牲光谱成像的空间分辨率,为避免光谱成像空间分辨率的降低,提出基于双通道剪切干涉的高光谱偏振成像方法。利用双矩形干涉器实现双通道剪切干涉,两个通道分别进行高分辨率干涉光谱成像以及基于微偏振阵列的光谱偏振成像。分析了双通道剪切干涉以及基于微偏振阵列调制的傅里叶变换光谱偏振成像原理,论述了光谱信息反演方法以及偏振信息提取方法。搭建了实验装置,对实际场景目标进行光谱偏振成像实验,获得了目标的高空间分辨率光谱图像和偏振分量信息。研究表明,该高光谱偏振成像技术可同步进行偏振成像测量和高分辨率光谱成像测量。     

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。     

基于偏振特性的伪装目标检测方法研究

在介绍偏振成像机理的基础上,分析了偏振信息检测和强度信息检测在物理含义中的区别。以12种伪装网作为目标,通过实验研究了目标的反射光偏振特性,比较了它们的偏振光谱信息。分析结果表明:观测角度、目标表面粗糙度、目标材料等对目标偏振特性有很大影响。实验给出了观测角度、目标表面粗糙度、材料等与目标偏振特性的关系,对伪装目标检测具有重要的指导意义。     

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。     

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。     

基于HSI高光谱和TM图像的土地盐渍化信息提取方法

选择黄河三角洲垦利县代表性盐碱化区域为研究区,以2011年3月15日HJ-1A卫星HSI高光谱影像和2011年3月22日TM影像为信息源,经几何纠正、图像裁剪、大气校正等预处理,分析不同盐渍化程度土地、水体、滩涂等主要地类的光谱特征,确定地类信息提取特征波段。结合土壤盐分含量,采用定量与定性相结合规则,构建地类信息提取模型,以决策树分类方法进行图像分类,提取土地盐渍化信息。利用地表点位土壤含盐量数据对地表土地盐渍化程度的化学分析结果,对遥感解译数据进行精度验证,并对高光谱和多光谱影像的分类精度进行比较分析。结果表明：HSI图像的总体分类精度达96.43%,Kappa系数为95.59%,而TM图像的总体分类精度为89.17%,Kappa系数为86.74%,说明相比多光谱TM数据,基于高光谱图像可以更为准确有效地提取土地盐渍化信息;由分类结果图可以看出,高光谱影像土地盐渍化的区分度高于多光谱影像。该研究探索了高光谱图像土地盐渍化信息的提取技术方法,提供了不同盐渍化土地的分布比例数据,可为黄河三角洲滨海盐碱土地资源的科学利用与管理提供决策依据。     

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.     

丁香叶片叶绿素含量偏振高光谱数学模型反演研究

在测量叶绿素含量的同时,使用二向反射光度计、USB2000高光潜仪和偏振装置,定量测量与计算丁香叶片高光谱偏振信息,并建立偏振信息-叶绿素含量回归模型.结果表明:当0°偏振时,叶绿素的含量与其偏振反射比的回归模型为y=4.506 4e-0.0568x,复相关指数R2=0.895 8;90°偏振时,叶绿素的含量与其偏振反射比的回归模型为y=145.79X-0.2041,复相关指数为R2=0.479 8;50°入射角时,叶绿素的含量与其偏振度的回归模型为y=7 206.7X6-20 160X5+22 547X4-12 788X5+3 822.4X2-553.72X+30.429,复相关指数为R2=0.646 4;对以上模型进行F检验,发现模型中的偏振信息和叶绿素含量之间存在显著的函数火系,为植被遥感监测和应用提供了理论基础.     

水面油膜偏振反射影响因子及其交互作用定量分析

为了利用遥感技术提取更多水面油膜的反射特征信息,在传统遥感研究的基础上,对水面油膜的多角度高光谱偏振反射信息进行了测量与分析,且以偏振度作为定量研究指标,采用3因素3水平的正交实验研究了入射天顶角、波段和油膜厚度以及它们之间交互作用对水面油膜偏振度的影响.对正交实验数据进行方差分析结果表明3个因素与它们之间的交互作用对水面油膜的偏振度均有影响;而入射天顶角、油膜厚度以及波段与油膜厚度的交互作用对偏振度的影响高度显著,说明在利用多角度高光谱偏振反射信息研究水面油膜时,不但要考虑单一因素对偏振度的影响,而且必须要考虑因素间交互作用对偏振度的影响.     

基于PCA的土壤Cd含量高光谱反演模型对比研究

土壤重金属污染对人类健康造成了极大的威胁,如何快速摸清土壤污染情况尤为重要。高光谱遥感具备光谱分辨率高,快速无损等优势,使其在土壤组分反演方面具有巨大的潜力。针对高光谱信息冗余及光谱变换对土壤镉（Cd）含量估算的影响进行分析,并利用变换前后的高光谱数据对比研究了不同高光谱模型对土壤Cd含量反演的性能。首先利用等离子体质谱法和FieldSpec4地物光谱仪收集了56组土壤样品的Cd含量和对应的高光谱曲线（350～2 500 nm）;为了弱化光谱测定中光亮变化和土壤表面凹凸对实验结果的影响,研究对高光谱数据进行倒数对数预处理;考虑到高光谱数据中存在大量的信息冗余,研究采用了主成分分析（PCA）对高光谱数据进行降维处理并最终保留了前12个主成分量作为特征变量。针对高光谱反演模型,研究选择了偏最小二乘（PLSR）、支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和随机森林（RF）四种回归模型建立PCA主成分与Cd含量之间的关系;最后,研究选取了决定系数（R2）、均方根误差（RMSE）和RPD三种精度评估指标评估回归模型的拟合精度,结果表明针对光谱采用PCA波段降维的方法处理后,选取的12个主成分对变化前后的光谱累计贡献率均达到99.99%,作为模型的输入变量,四种模型均具有一定的预测能力。无论光谱变换与否,PCA-RF反演模型的预测能力均为最好（R2分别为0.856和0.855,RPD均高达3.39）。利用PCA对高光谱数据降维处理可以有效降低高光谱数据冗余,有力的保证模型的预测能力。以PCA筛选出的主成分量可以作为模型极好的输入变量,以RF为基础的高光谱反演模型在反演土壤Cd含量时具有最佳效果,可为该区域及类似地区的土壤重金属污染物反演提供新的方法支撑。     

一种降低土壤水分对土壤有机质光谱监测精度的新方法

土壤有机质是土壤肥力的重要体现,土壤水分是限制利用光谱技术进行土壤属性光谱监测的重要因子之一。为了研究土壤水分对土壤有机质光谱监测精度的影响和实现土壤有机质(soil organic matter, SOM)的准确、实时监测,对151份麦田土壤样品的土壤水分、土壤有机质和土壤光谱进行了测定。基于土壤含水量(soil water content, SWC)分类法和归一化土壤水分指数(normalized difference soil moisture index, NSMI)光谱参数分类法对麦田土壤样品进行分类,并对土壤含水量、土壤有机质和土壤光谱参数之间的关系进行研究。结果表明：以土壤含水量对土壤样品进行分类后,各分组之间的土壤有机质光谱监测精度各异,且都高于不分组条件下(5%～20%)土壤有机质光谱监测精度,表明土壤水分确实影响土壤有机质的光谱监测。土壤含水量低于10%和高于20%时,土壤水分对土壤有机质光谱监测精度的影响较小,表明此时的土壤水分状态易于土壤有机质的光谱监测。另一方面,以NSMI光谱参数对土壤样品进行分类后,各分组条件下的土壤有机质光谱监测的拟合精度优于基于土壤含水量的分类方法,通过R2,RMSE和RPD模型验证参数的验证,各模型可靠,表明利用NSMI光谱参数的分类方法,在一定程度上可以实现对土壤自然条件下土壤有机质的实时、准确监测。但是,所提到的两种土壤分类方法在本质上一样,说明仍然可能存在最优的土壤分类方法,来克服和消除土壤水分对土壤有机质光谱监测精度的影响。为土壤水分和土壤有机质的大面积遥感提供一定的理论基础。     

西北盐碱土理化性质的高光谱建模及预测

高光谱数据具有光谱分辨率高、波段连续性强、信息丰富等特点,在土壤信息的监测中得到广泛应用。利用高光谱遥感技术测定盐渍化土壤属性对灌区农作物的生长和农业可持续发展具有重要意义。采集玛纳斯河流域221个土壤样品,分别测定土壤电导率(EC)、有机质(SOM)和Na+, Ca2+, Mg2+三种离子浓度含量等土壤理化性质和光谱反射率曲线,并由三种离子含量得出钠吸附比值(SAR),采用逐步线性回归方法建立EC,SOM和SAR与原始光谱反射率(R)、标准正态变量(SNV)、归一化差异植被指数(NDVI)、倒数的对数(LR)、一阶微分(FDR)和去包络线(CR)等六种指标的模型。模型验证结果表明,相较其他五种变量的模型,以R为自变量的EC对数模型精度最高,相关系数为0.782,均方根误差为0.256。以NDVI为自变量的土SOM预测模型精度最高,相关系数为0.670,均方根误差为5.352。以FDR为自变量的SAR预测模型精度最高,相关系数为0.647,均方根误差为1.932。EC预测模型效果最好,SOM预测模型次之,SAR预测模型精度最低。最优模型中EC,SOM和SAR的敏感波长分别分布于395~1 801,352~1 144和394~1 011 nm波段。由于土壤中各属性的差异和不同成分空间分布的变异性,对于不同土壤性质的建模和验证结果差异较大。本研究可为盐渍化土壤的高光谱遥感监测提供依据。     

利用反射光谱及模拟多光谱数据定量反演北方潮土有机质含量

基于北京市52个潮土样本的高光谱数据和Landsat TM、环境减灾卫星(HJ)影像的波段响应函数,生成宽波段多光谱模拟数据,对比分析了室内实测光谱数据、宽波段模拟数据与土壤有机质含量的相关性,筛选敏感波段,利用偏最小二乘法构建北方潮土有机质含量预测模型。研究表明：在宽波段模拟数据建立的模型中,由Landsat TM模拟数据的差值土壤指数(DSI)、比值土壤指数(RSI)、归一化土壤指数(NDSI)及其第3波段共同构建的模型最优,其决定系数与均方根误差分别为0.586和0.280;与实测光谱数据相比,模拟数据的最佳预测模型,均优于除一阶微分、弓曲差以外的其他10种高光谱模型。因此,利用多光谱数据预测潮土有机质含量是可行的。     

基于反射率模拟模型的黑土有机质含量估测

定量分析了黑龙江省黑土室内高光谱反射率曲线特征,确定了影响反射光谱曲线的主要特征控制点,建立了黑土光谱反射率模拟模型并对其进行评价,分析比较反射率数据、模拟后的光谱数据与土壤有机质含量的关系,建立了土壤有机质含量光谱预测模型。结果如下：有机质是小于1 000 nm范围黑土反射光谱特征的决定因素,随有机质含量变化,黑土光谱反射率在该范围呈现单/双吸收谷特征;黑土反射光谱曲线在450～930 nm范围内有５个主要特征控制点;黑土反射率模拟模型能较准确地描述黑土反射光谱曲线,直线模型的模拟效果更好;以反射率模拟模型系数为自变量的有机质含量预测模型优于基于反射率及其一阶微分的模型,说明反射率模拟模型的曲线控制点选择合理且有代表性,反射率曲线模拟方法能够准确描述黑土的实际光谱反射率。