三种典型荒漠植物生长期光谱特征变化分析

荒漠植物长势、变化、演替是反映荒漠地区生境状况的重要指标。目前荒漠植物监测与光谱研究多基于定时采样数据,波谱时序动态研究相对薄弱。荒漠植物光谱因受时间尺度影响,常引起辨识误差。将荒漠植物中最具代表性的灌木--柽柳、白刺、梭梭作为样本,旨在揭示三种荒漠植物光谱生长期变化规律及种间动态分异特征,为荒漠植被空间遥感辨析奠定基础。实验选取旺盛植株采集生长期内(5月-10月份)光谱数据,对不同月份植物光谱曲线分析比较并剖析机理,得出荒漠植物生长期光谱特征变化规律及其物候现象对应波谱表现。结论指出：(1)三种荒漠植物反射率曲线总体特征均符合绿色植被波谱规律,可观察到较明显的12峰谷分布,红边斜率与面积从大到小分别为：梭梭、柽柳、白刺。其光谱曲线峰谷幅度值相对较小,且变化较快,红边参数表现活跃期分别为柽柳8月、白刺10月、梭梭9月。(2)荒漠植物的光谱变化与植物本身物候特征、气候变化植物响应密切相关。光谱特征在可见光波段与营养期、花期、落叶期有一定响应关系;近红外波段与结实期、休眠期、降雨情况相关;短波红外波段与营养期、落叶期、降雨状况呈现关联性。(3)7月份三种植物的生长状况差异光谱曲线表现为：衰败植株地物光谱反射率可见光、短波红外波段呈高反射,近红外波段反射减弱,趋近于土壤光谱反射率曲线。     

大叶黄杨光谱特征及其叶功能性状对叶面降尘的响应

城市绿化植物叶片具有滞留、固定大气粉尘颗粒物的重要作用。大叶黄杨是北京市种植面积最大的常绿阔叶景观灌木树种,在冬季承担着主要的粉尘颗粒物滞留的作用。由于城市生态系统作为人类活动最频繁剧烈的区域之一,其环境极为复杂。以往的研究主要以随机、分散的城市环境作为采样点。而植物功能性状在长期的生长发育、繁殖和进化过程中对环境变化具有敏感的响应和可塑性,往往在内部或表型结构表现出一定的生态权衡策略。在叶片滞尘量与光谱特征关系的实际研究过程中,往往忽略了植物在不同生境中的水分、土壤、光照及养护模式的重要影响,导致对其光谱的响应解释不清。基于路面粉尘扩散的规律,根据植物种植位置与路面距离划分高、中、低的粉尘浓度环境,以避免因光照、水分、养分、土壤等因素的干扰。结合植物功能性状特征,探讨大叶黄杨在不同粉尘浓度的影响下,其叶面光谱及其叶功能性状的响应机制及其权衡策略,分析了其高光谱参数与叶面降尘量间的相关关系,并建立滞尘量预测模型,旨在为城市环境中利用高光谱检测植被生长提供重要参考。结果表明:(1)粉尘污染的环境中,大叶黄杨普遍呈现出比叶面积低、叶绿素含量低、叶干物质含量高、叶厚度大的性状组合,体现了植物叶片在结构构建投资与回报之间的权衡策略,也充分说明了植物为了适应城市环境污染的生境特征所造成的不良胁迫,而对自身功能性状进行调整。(2)从可见光到近红外波段(350～2 500 nm)范围内,共出现了4个明显的反射峰和4个主要的吸收谷。350～1 870 nm区间,光谱反射率总体上与叶面降尘量呈负向相关,由此可以看出随着叶面降尘量的增多,其光谱反射率则随之减小。然而,在1 870～2 500 nm波段对叶面降尘量的变化比较复杂且无明显规律性。(3) 700～1 410和1 470～1 830 nm波段是光谱对叶面降尘量的响应最敏感的波段。在680～780 nm区间出现了"红边效应"。在750～1 350 nm区间出现了一个较高的反射平台,这可能是由于叶片水分对该波段具有较强的吸收性。(4)红边斜率、蓝边斜率、黄边斜率、黄边位置对叶面降尘的干扰十分敏感,但红边位置、蓝边位置对其响应不明显。结合叶功能性状的权衡策略可知,由于大叶黄杨在长期的粉尘污染环境影响下,形成了特殊的适应机制,叶面降尘对红边位置和蓝边位置影响不敏感,表现出了较强的抗干扰能力。红边斜率和蓝边斜率对叶面降尘的响应呈负向相关,而黄边斜率对叶面降尘量的响应则呈正向相关。同时,随着叶面降尘量的增加,黄边位置发生了明显的"左移"现象。(5)以叶面水含量指数、叶绿素指数、红边指数、归一化指数、简单比值指数、光合反射指数光谱参数作为自变量,以大叶黄杨的叶面降尘量作为因变量进行回归拟合,分别建立线性、二次多项式和对数形式的叶面降尘量预测模型。所有的模型中,以叶面水含量指数建立的二次多项式预测模型对叶面降尘量具有较高的预测精度(y=-1.112 3x~2+0.543 9x+0.991 1,R~2=0.828 9,RMSE=0.122)。     

基于高光谱影像的干旱区草地光谱特征分析

基于石羊河流域金昌地区Hyperion高光谱影像,通过FLAASH大气校正,利用纯像元指数法提取草地波谱信息,并运用光谱一阶微分法和连续统去除法进行定量化处理。结果表明,相对于生长旺盛期的草地光谱特征,衰退期草地光谱红边左移,斜率降低,蓝边、黄边特征减弱,可见光波段反射值较高,近红外波段反射率较低;不同覆盖度草地的红边、绿峰、蓝光和红光吸收谷位置保持一致,可见光波段的光谱吸收特征(波段深度、宽度、面积、对称性)随覆盖度的增大呈有规律的变化,可作为提取或判定植被覆盖度的依据。     

黑龙江多金属矿区植物胁迫光谱及其与金属元素含量关系研究

以黑龙江多宝山和铜山矿区为例,通过采集矿区典型植物的光谱,以及岩石、土壤、植物中14种金属元素和植物叶片生化参数的测试分析,表明不同植物选择性吸收富集的金属元素不同,分别与岩石、土壤不同层中金属元素含量的相关性不同。由于植物叶片对金属元素富集,植物胁迫光谱的变异体现在光谱的‘红边’和吸收深度不同,而植物光谱的变异特征与其粗蛋白和叶绿素(a、b)含量相关,与叶绿素a的相关性更强。通过叶片内重金属元素含量和550～760nm之间波段吸收深度的多元回归分析,表明叶片中Co,Cu,Ni,Mo,Ag,Sb,W,Pb和As的含量与其光谱吸收深度的复相关系数都在0.75以上,相关性强。通过此研究,为植被覆盖区利用高光谱遥感调查评价金属元素的分布和富集奠定基础。     

半干旱采煤塌陷不同应力区典型植物高光谱特征分析

利用高光谱反演、监测植被生长状况的基础是光谱特征识别。以半干旱采煤塌陷区为样地，利用Field Spec 3地物光谱仪与SPAD-502叶绿素仪同步采集采煤地表塌陷形成的不同应力区(非采区、中性区、拉伸区、压缩区)典型植物叶片光谱反射率与叶绿素含量(SPAD值)，分析典型植物相同应力区SPAD值升高其光谱特征的变化，对比不同应力区典型植物SPAD值较高与较低时光谱特征的差异，并借助Matlab软件深入研究不同应力区典型植物SPAD值与差值指数、归一化指数的相关关系。结果表明：(1)不同应力区同种植物光谱曲线随着SPAD值不同变化规律相异，可见光波段区分明显，其余波段受应力影响的区域样本SPAD值不同，反射率比非采区波动更为剧烈与无序。可见光波段，糙隐子草、柠条、杨树、油蒿SPAD值低的样本光谱曲线绿峰缺失，SPAD值升高，绿峰出现但位置红移，SPAD值高于30时，为典型植被光谱曲线，油松样本SPAD值越高反射峰值越小；受应力影响的区域SPAD值低的样本谷、峰、边特征参数缺失更多，光谱变化规律不强。(2)400～700 nm波段，不同应力区糙隐子草、油蒿、油松、柠条样本SPAD值较低组反射率显著高于较高组，杨树样本相反；780～1 350 nm波段，拉伸区的糙隐子草、非采区的油蒿和柠条、压缩区的油松和杨树样本SPAD值较高组与较低组的反射率差异小；相较于非采区，受应力影响的糙隐子草、油蒿、柠条样本在所测波段SPAD值较高组与较低组的同波段反射率差值显著减小。(3)受应力影响的区域样本SPAD值与光谱指数相关性较之非采区在某些波段大面积增强。与非采区相比，中性区的油蒿、油松、柠条、杨树样本SPAD值与光谱指数的最大相关系数值均增大，糙隐子草相反；非采区植物SPAD值与NDVI最大相关系数均高于DI，波段组合多位于近红外，受应力影响区域的样本最大相关系数多数位于可见光波段。本研究为矿区不同应力区典型植物高光谱波段识别与植物健康状态监测、矿区生态环境精准治理提供了理论支撑。     

归一化差异植被指数仪的研制与应用

介绍了一种测量归一化差异植被指数(NDVI)的方法及仪器,利用日光作光源,通过四个具有特殊光谱响应特性的光电探测器,在植被近红外反射率平台和红光叶绿素吸收谷两个特征波段,分别对入射光和植被的反射光进行探测,经模拟—数字转换后,求出NDVI值。通过与ASDFieldSpec型便携式光谱仪测得的NDVI数据进行对比、标定,表明NDVI仪测定数据十分可靠。利用NDVI仪的数据,成功反演了小麦植株的叶面积、叶绿素密度,展示了NDVI仪在作物长势、营养诊断方面的应用前景。     

叶面降尘对香梨叶片高光谱特征的影响及定量反演研究

叶面降尘指大气中的浮尘经重力沉降后,在植物叶片表面所形成的一层明显积尘,对其进行监测,可为沙尘区的环境评价及农业灾害评估提供基本依据。在量化叶面降尘的基础上,研究了叶面降尘对南疆香梨叶片高光谱特征的影响,分析了叶面降尘与反射率的相关性,并建立了叶面降尘的高光谱定量反演模型。研究结果表明,叶面降尘使可见光(400~700 nm)反射率增加,最大变幅位于666 nm,绝对变化率为-10.50%,相对变化率为62.89%;使近红外(701~1 050 nm)的反射率降低,最大变幅位于758 nm,绝对变化率为12.04%,相对变化率为-41.75%。叶面降尘量大于20 g·m-2时,叶片除尘后,绿峰、红光吸收谷、蓝光吸收谷得到凸现,500~750 nm波段的斜率明显变大。叶面降尘量低于20 g·m-2时,其对绿峰的形状和面积影响不大。叶面降尘与反射率在可见光波段呈正相关,与近红外波段呈负相关,可见光波段的相关性要优于近红外波段,最大相关系数(0.61)出现在663 nm。在构建的七种PLSR反演模型中,倒数对数一阶微分模型具有较好的稳定性及预测能力,决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)、预测方差比(RPD)分别为0.78,3.37和2.09,对叶面降尘具有很好的预测能力,其余模型的RPD均小于2.0。研究结果为叶面降尘的高光谱遥感监测提供了一定的理论依据,同时为沙尘区环境评价及农业灾害评估提供了新的数据获取方法与思路。     

荒漠-绿洲交错地带典型植被光谱特征研究

植被对区域生态环境保护具有重要意义,尤其是在荒漠-绿洲交错地带,植被对土壤保持、提高土地的抗剪切性能有重要意义,对土壤风蚀和荒漠化防治的影响作用较大,利用高光谱技术测定并分析荒漠-绿洲交错带典型植被的光谱特性,不仅能够指导区域的植被遥感分类,还能够对植被实行远程监控提供依据。研究借助美国Field Spec 4高分辨率地物光谱仪,在研究区采集棉花、柽柳、梭梭和盐穗木等四种典型植被不同条件下的光谱数据,在对数据进行归类、筛选及综合处理后,分别对原始数据进行FDR(一阶导数反射率)和RLR(倒数取对数反射率)变换。利用原始数据、FDR和RLR分别分析不同植物的光谱敏感波段和表达方式。结果表明：植物的光谱曲线具有类似的变化特征,植被种类不同在“红边”区和近红外780～1 260 nm波段的表达方式区别较大;植物对可见光的吸收非常强烈,对不同波长的光吸收强弱变化会形成波峰和波谷;植物红边特征具有特殊性,蕴含植物自身的特有信息,三种方式的处理结果显示,光谱特征在经FDR计算后,植物光谱红边特征区差异性非常明显;利用三种不同方式处理后的光谱数据,分别来计算改进的植物NDVI值,经RLR变换后重新计算得到的NDVI值在植物不同种之间表现出较大差别,用于植物种类区分的效果明显。     

东祁连山高寒灌丛六种灌木植物的光谱特征分析

高寒灌丛是青藏高原生态系统的重要组成部分,研究高寒灌丛对青藏高原生态系统的系统研究具有重要的意义。但是长期以来,由于地处偏远而交通欠发达、加之生长条件严酷,造成青藏高原高寒灌丛相关研究较为困难。遥感探测技术,可以克服地理及环境造成的困难,而且可以进行大面积、无损的探测,因此,可以采用遥感探测技术进行青藏高原的高寒灌丛研究。传统的高分辨率遥感探测技术,由于常常采用的是RGB三个波段,对不同植物的辨别精度低,对应植物的NDVI指数和RVI指数差异性较小,不能有效区分各类植被。同时,高光谱反射率曲线和辐照度曲线,蕴含上千波段的光谱信息,若选择某一单一波段来进行植被探测,则光谱信息损失非常大,反应出来的灌丛特征不明显,结果置信度低。为了区别高寒灌丛植被,利用高光谱技术对灌丛开展光谱特征分析,为青藏高原灌丛的遥感探测提供理论支持。本研究借助美国FieldSpec4高分辨率地物光谱仪,在东祁连山马牙雪山景区内采集头花杜鹃（Rhododendron capitatum Maxim.）、鬼见愁（Caraganajubata (Pall.) Poir.）、金露梅（Potentillafruticosa L.）、高山柳（Salix cupularis）、甘肃瑞香（Daphne tangutica Maxim.）和鲜黄小檗（Berberisdiaphana）六种典型灌木植物的室内光谱数据,通过反射率（REF）、吸收率（ABS）及其一阶微分（GREF和GABS）的变换,进一步提高灌木植物光谱曲线间的可辨析度,分析并筛选出敏感波段,而后通过各个波段之间的相互组合计算NDVI′值和RVI′值,并且以TM设置波段计算的NDVI值和RVI值作为参考,筛选出优于TM波段且差值最大的波段组合确定为最优模型。结果表明：(1）灌木植物对太阳辐射吸收形成的光谱特征曲线与大多数植物相似,但与草本植物相比,灌木植物的第一个波谷发生了左移现象;(2）灌木植物在某些敏感波段中反映出独有的光谱特征,通过REF,ABS,GREF和GABS变换,可以进一步扩大,利用这一特点可以筛选出敏感波段,进行灌丛分类和识别;(3）六种灌木植物光谱值差异较大,且数值相对较为稳定的波段有550～680,860～1 075,1 375～1 600和1 900～2 400 nm,因此可选取这四个波段为敏感区进行灌木植物识别;(4）利用575～673和874～920 nm敏感波段的REF均值或者685～765,556～590,635～671和1 117～1 164 nm敏感波段的GABS面积,计算的NDVI值和RVI值可以有效辨别六种灌木植物。     

小兴安岭主要树种冠层光谱季相变化研究

森林每年随季节变化而出现形态和生理机能的规律性变化,该变化在一定程度通过其光谱特征有规律地展现。准确地掌握森林冠层光谱特征随季节变化的规律不仅是遥感解译的关键,也为树种识别、动态监测和生化参数反演提供理论基础。利用地物光谱仪对研究区9个主要树种的冠层光谱数据进行长期观测,获取了春夏秋冬四个季节的反射光谱曲线并生成一阶导数曲线,同时还计算了常用的植被特征参数,进而分析不同树种在相同季相和不同季相的光谱特征,对比不同树种在可见光和近红外波段的季相变化特征和差异,探索遥感手段用于树种分类识别的最佳波段、最佳时相。结果表明：不同树种在各生长季光谱具有独特的特征,落叶树种光谱特征因季节的改变而呈现有规律的变化, 而常绿树种光谱特征年变化不明显。光谱特征的变化有效地反应了物候的变化,应用多季相的数据进行分类可以取得最好的效果,常绿树种和落叶树种光谱特征在冬季差异明显,而夏季是采用单季相遥感数据进行树种识别的最佳时节。     

植物光学模型估算叶片类胡萝卜素含量的一种双归一化差值-比值植被指数

运用高光谱技术进行植物叶片探测具有快速、无损、高精度等特点,在叶片色素等生化成分含量估算方面应用前景广阔。类胡萝卜素作为叶片中重要光合色素之一,因其在可见光区域与叶绿素的光谱吸收特征存在重叠,且其含量远低于叶绿素,导致利用光谱信息估算叶片类胡萝卜素含量存在困难,国内外少有针对类胡萝卜素含量的植被指数。利用高光谱数据光谱信息丰富的特点,提出一种以波段组合遍历与相关分析为基础,通过多指数协同来构建组合式的植被光谱指数的新方法。在PROSPECT叶片辐射传输模型模拟出大量具有不同生化和生物物理特征的叶片光谱的基础上,成功构建了一种在叶片水平下具有良好稳定性的类胡萝卜素含量估算新指数RVI_DNDVI。结果表明,该方法构建的叶片类胡萝卜素光谱指数由两部分组成：由532和405 nm构建的窄波段NDVI(与类胡萝卜素、叶绿素均强相关)和由548和498 nm构建的窄波段NDVI(仅与叶绿素强相关)进行比值组合,能较好消除叶绿素含量对指数的干扰;通过减去对叶片结构高敏感的916 nm处反射率,能消除叶肉结构参数的影响,进一步提高指数的抗干扰能力。该研究得到的指数RVI_DNDVI仅对叶片类胡萝卜素具有高敏感性,相关系数达到-0.94,对其进行指数拟合的R2达到0.834 4。经与模拟数据和实测数据的验证,该指数有较好的估算效果。     

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。     

用高光谱曲线分形维数分析植被健康状况

植被叶片高光谱反射曲线包含植被生长状况的众多信息,该文在分析光谱特征参数如红边位置、绿峰反射高度、红谷吸收深度以及红边面积的基础上,提出利用分形理论对450～780 nm之间的反射光谱曲线进行分形测量,并用分形维数定量反映其健康状况的新思路。研究表明,(1)植被反射光谱曲线具有分形特征,对于相同植被,其不同健康状况的叶片在可见光到近红外(450～780 nm)间的反射光谱曲线分形维数呈逐渐下降趋势;(2)分别针叶和阔叶,分形维数均与绿峰反射高度、红谷吸收深度以及红边面积3个光谱参数之间存在较好的正相关关系;(3)分形维数与绿峰反射高度、红谷吸收深度以及红边面积也存在较好的多元线性关系,其相关指数分别为0.892 8和0.698 7。因此,分形维数是对曲线整体的一个综合分析和定量描述,能够作为一个新的综合参数来客观反映植被叶片所处的健康状况。     

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。     

铜胁迫下玉米污染特征波段提取与程度监测

我国农田重金属污染形势不容乐观。土壤中的重金属被作物根系吸收后会影响作物正常的生长发育,降低农产品质量,进而通过食物链进入人体,危害人体健康。高光谱遥感为实时动态高效监测作物重金属污染提供了可能。设置不同浓度Cu2+胁迫梯度的玉米盆栽实验,并采集苗期、拔节期和穗期玉米老、中、新叶片光谱数据,测定不同生长时期叶片叶绿素含量、叶片Cu2+含量。基于所获取的光谱数据、叶绿素含量和叶片Cu2+含量,结合相关分析法、最佳指数法(OIF)和偏最小二乘法(PLS)构建OIF-PLS法提取含有Cu2+污染信息的特征波段。首先依据苗期、拔节期和穗期叶片叶绿素含量及穗期叶片Cu2+含量与相应叶片光谱的相关系数初步筛选特征波段;然后,从中选取三个波段计算最佳指数因子,并以该三个波段为自变量,对玉米叶片Cu2+含量进行偏最小二乘回归分析,计算均方根误差;最后根据最佳指数因子最大、均方根误差最小的原则选取最佳特征波段。基于OIF-PLS法所选取的特征波段构造植被指数OIFPLSI监测重金属铜污染,并与常规的红边归一化植被指数(NDVI 705)、改进红边比值植被指数(mSR 705)、红边植被胁迫指数(RVSI)和光化学指数(PRI)监测结果做比较,验证OIFPLSI的有效性和优越性。另外利用在相同的实验方法下获取的不同年份的数据对OIFPLSI进行检验,验证OIFPLSI的适用性和稳定性。实验结果表明,基于OIF-PLS法提取的特征波段(542,701和712 nm)比基于OIF法提取的特征波段(602,711和712 nm)能更好地反映Cu2+污染信息;植被指数OIFPLSI与叶片Cu2+含量显著正相关,相关性优于NDVI 705,mSR 705,RVSI和PRI;OIFPLSI与叶片叶绿素含量显著负相关,与土壤中Cu2+含量显著正相关;不同生长时期OIFPLSI与土壤中Cu2+含量的相关性高低依次为拔节期、穗期、苗期。基于不同年份数据验证结果表明,OIFPLSI与叶片Cu2+含量显著正相关,OIFPLSI具有较强的稳定性。基于OIF-PLS法所提取的特征波段构建的OIFPLSI能够较好地诊断分析玉米叶片铜污染水平,可为作物重金属污染监测提供一定的技术参考。     

西藏当雄河谷阳坡海拔梯度上植被光谱特征分析

以西藏当雄河谷阳坡海拔梯度上植被冠层光谱为研究对象,分析不同海拔位置上植被光谱特征差异及物理含义,通过植被光谱特征的分层聚类分析,评估当雄阳坡植被垂直分布的遥感识别可行性。结果表明：水分指数(WI)、光谱红边位置(REP)、归一化植被指数(NDVI)分别与叶片水分含量、干重生物量、植被盖度存在较强的相关性,且不同植被类型间的WI,REP和NDVI存在显著差异;基于光谱特征集的分层聚类分析实现了阳坡12个样点逐级分类,其结果与地面调查基本匹配,表明所选择的植被光谱特征能够表征实验区垂直分布的植被类型差异,分析结果可为青藏高原植被垂直分布信息的遥感提取提供光谱特征的先验知识支持。     

基于时序高分一号宽幅影像火后植被光谱及指数变化分析

为了探究国产高分卫星遥感技术监测火干扰对植被生长影响的能力及其表征植被指数,选取2014年发生在四川省雅江县和冕宁县的两场森林火灾形成的火烧迹地作为研究区,利用火灾前后时序的高分一号宽幅(GF-1 WFV)数据,对不同受灾程度火烧迹地火灾前后的光谱特征变化进行分析,并以月为单位分析了不同受害程度植被火后两年内由GF-1 WFV数据生成的归一化植被指数(NDVI)、增强型植被指数(EVI)和全球环境监测植被指数(GEMI)等三种表征植被生长状态的植被指数的变化,结合研究区纬度、海拔和气候条件分析火后植被的年内恢复规律。结果表明：火烧造成植被色素和细胞结构破坏,使其不再表现出正常植被特有的光谱特征,在可见光区受害植被的反射率相比于正常植被偏高,且其值随受灾程度加重而升高;在近红外波段火干扰后的植被反射率降低,其值远低于正常植被的反射率值。NDVI,EVI和GEMI在表征植被恢复生长过程中存在高度相关性且对植被季节变化敏感,均能反映植被恢复的生长过程,具有描述火烧区植被恢复动态过程的能力;受灾植被恢复生长过程中的植被指数变化与正常植被年生长过程的植被指数变化趋势基本一致,同样存在生长季和非生长季;火烧区植被的NDVI,EVI和GEMI值相比正常植被对应植被指数值始终偏低,且植被受灾越严重,其植被指数值在同期中对应越低。     

Spectral features and separability of alpine wetland grass species

This study aimed to analyze the spectral features of alpine wetland grasses and evaluate three types of spectral feature computational methods. In situ spectra of alpine wetland grasses were collected in the northeastern Qinghai–Tibetan Plateau (Niaodao Wetland of International Importance and Ruoergai Wetland of International Importance), and spectral features were extracted using the revised vegetation spectral feature extraction (VSFE) model, wavelet transform, and the characteristic band selection method based on trivariate mutual information. These methods were then compared for their ability to amplify spectral separability and reflect grass properties, using the Jeffries–Matusita distance and relative vegetation parameters, respectively. The results show distinct spectral features of alpine wetland grasses within the band from 717.80 nm to 1050 nm. These differences are chiefly caused by leaf area index and chlorophyll content, but not plant taxonomy. Among the three spectral feature analysis methods, the revised VSFE model provides the most information for separating different alpine wetland grasses, as well as indices reflecting chlorophyll, leaf area index, and nitrogen. However, only 70 alpine wetland grass species pairs among 138 can be clearly classified within the band from 350 nm to 1050 nm. Further study on wetland grass species classification over wider band ranges should be implemented. This study also provides suggestions for selecting a spectral feature computational method in hyperspectral data processing.     

北京城市彩叶系植物秋季高光谱特征研究及差异性分析

北京持续推进增彩延绿科技示范工程,彩叶植物在城市园林建设和人居环境改善方面发挥着越来越重要的作用.如果能够利用高光谱技术实现快速、无损地观测城市彩叶植物区域分布特点及其生长特征变化,可为进一步优化城市彩叶植物布局,加快城市彩叶植物系统建设提供重要理论依据和数据支撑.高光谱遥感技术的快速发展,不仅提供了大量地被植物光谱信...