高光谱遥感在北方农牧交错带生态界面研究中的作用

生态界面是当前生态学研究的热点,农牧交错带是中国北方特有的生态过渡带,其内部存在大量的农田、草地镶嵌体形成的界面。该生态界面变化直接影响农牧交错带生态系统的功能发挥,及时掌握该交错带的生物和非生物生态因子的变化信息,是实现该地区可持续发展的首要条件。高光谱遥感技术以其光谱分辨率高、光谱划分精细、波段多、信息量丰富等独特性能用于不同领域,在农牧交错带生物与非生物生态界面研究方面有巨大的应用潜力和前景。文章介绍了高光谱遥感技术的原理、生态界面、植被、土壤等方面的光谱应用,并对其应用在北方农牧交错带大气气候研究应用的前景进行了展望。     

ASTER与Landsat ETM+植被指数的交互比较

在中尺度对地观测系统中,Landsat和ASTER数据无疑是使用得最多的遥感影像数据,但是长期以来二者植被指数之间的定量关系并不清楚.因此,利用三对同日过空的Landsat ETM+和ASTER影像来考察二者植被指数(NDVI、SAVI)之间的定最关系,重点查明二者之间的差异.通过将ETM+与ASTER影像的多光谱波段...     

遥感数据在农业旱情监测中的应用研究进展

在全球变暖的背景下,农业干旱频发不仅严重影响区域粮食安全和生态安全,同时还威胁社会经济稳定和可持续发展。农业旱情遥感监测是预防农业旱灾发生发展的重要途径,可以为科学制定旱灾风险管理措施提供有力支撑。因此,厘清农业旱情遥感监测研究进展对于今后更好地开展农业旱情监测及预警研究以及进一步促进社会经济的可持续发展具有重要的现实意义。基于此,系统梳理了当前遥感数据在农业旱情监测中的应用研究进展。针对不同的农业旱情评价对象,将旱情监测指标分为降水监测指标、土壤含水量监测指标和作物需水监测指标,并对不同指标涉及的遥感数据源和评价方法进行了归纳和总结。重点针对农业旱情监测涉及的最主要的两种典型地物（土壤和植被）的光谱特性差异和对水分变化的敏感波段不同,系统总结了微波遥感监测法,可见光、近红外与热红外遥感监测法和高光谱遥感监测法用于农业典型地物旱情监测的近今进展,并探讨了未来农业旱情遥感监测研究的主要发展方向,以期为今后更好地开展农业旱情预警和调控管理工作提供参考。     

基于单景遥感影像的去云处理研究

去云处理是遥感图像处理以及大气纠正的重要步骤。常规的去云处理算法会随云的覆盖类型的不同而不同,如同态滤波或时间平均法,这些算法在去除云对影像影响的同时,往往会伴随地物信息的丢失。提出了基于单景遥感影像的去云处理算法———基于遥感影像分类结果及云检测结果的去云处理算法,目的是去除影像中云的散射影响,恢复地物的光谱信息。算法是针对局部有云的单景Landsat7 ETM+影像进行的。根据Landsat7 ETM+波段4,5,7对影像进行聚类分析,确定不同地物的覆盖类型;利用波段1,2,3及波段6划分出影像中的无云区以及不同覆盖厚度的云层;按照相同地物覆盖类型对非云区与不同云区进行平均反射率匹配,以达到去云的效果。结果表明,经过去云处理的影像,在分类运算中能够明显地提高分类精度,能够很好地恢复地物的光谱信息。     

基于冠层辐射传输模型的地表反射率光谱重建方法

针对基于多光谱数据有限光谱信息重建地表反射率光谱的病态求解难题,提出一种基于冠层辐射传输物理机理并充分考虑像元异质性的地表反射率光谱重建方法,该方法假设混合像元由植被和土壤两种地物类型组成,利用冠层辐射传输模型构造端元光谱查找表,进而通过组分比例因子估算实现基于多光谱图像的高光谱地表反射率模拟。以Landsat ETM+多光谱图像为例的地表反射率超光谱重建验证实验结果表明,模拟的反射率光谱能够较好的反映不同地物特征信息。进一步地,利用模拟的地表反射率拟合Landsat ETM+图像和MODIS图像,各波段模拟图像与实际观测图像之间具有较高的相关系数(Landsat: 0.90~0.99, MODIS: 0.74~0.85),进一步验证了该方法的可行性。     

ETM图像大气邻近效应校正

准确地利用所获遥感图像反演地物的反射率,是提高遥感图像后续产品的质量和遥感定最化应用的前提.然而,由于大气对电磁波的散射作用,星载传感器所接收到的被观测目标的电磁辐射信号包含了来自背景地物的贡献,产生了邻近效应,使得所获遥感图像模糊不清,对比度降低,反演的地物反射率精度下降,从而降低了遥感图像后续产品的质量和定量遥感的精度.以ETM图像为实验数据,根据大气辐射传输模型,采用点扩散率函数法进行了ETM图像大气邻近效应校正实验.实验结果表明,经过大气邻近效应校正后,ETM图像的对比度明显增大,图像清晰,可识别细节增加,反演的地物反射率更加准确.     

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。     

胶州湾海域Landsat8/OLI数据处理中多种大气校正方法的评价

海洋水色遥感研究中,精确的水体遥感反射比R_rs(λ)光谱数据是应用海洋光学卫星数据反演海洋生物地球物理参数的关键。实际工作中,遥感反射比是根据遥感仪器接收到的辐亮度经大气吸收和散射校正、太阳距离以及太阳高度角校正后计算出来的。因此对卫星传感器数据进行大气校正是我们得到精确的水体遥感反射比光谱数据的关键因素之一,也是海洋水色遥感研究中的一个重要问题。胶州湾是黄海西部的一个半封闭海湾,是北温带海湾生态系统的重要代表,该海域内规划了大范围的海洋牧场养殖区域,水体生物光学性质复杂。Landsat是美国NASA的陆地卫星计划,最初是为了观测陆地而研发,但是其高空间分辨率(30 m)的优势在海洋遥感监测中表现突出,使得其成为卫星遥感监测河流、湖泊、内陆环湾等水体不可忽略的数据源之一。基于QA(quality assurance) Score光谱质量评价体系对Landsat8/OLI数据处理中五种大气校正算法在胶州湾海域的大气校正结果进行了评价分析。五种大气校正算法分别是NASA(National Aeronautics and Space Administration)标准近红外大气校正算法(Seadas采用为默认大气校正算法,记为Seadas Default);Acolite 默认大气校正算法—暗光谱拟合算法（dark spectrum fitting,记为Acolite DSF）;以及Acolite指数外推算法（exponential extrapolation）,根据算法中所使用波段的不同,分别记为Acolite SWIR, Acolite Red/NIR, Acolite NIR/SWIR。分析结果表明在胶州湾海域Seadas Default的大气校正算法得到的R_rs(λ)数据QA得分为1的概率（83.95%）要远大于Acolite DSF（49.66%）,Acolite SWIR（4.13%）,Acolite Red/NIR（7.25%）,Acolite NIR/SWIR（1.38%）四种大气校正算法。Acolite DSF大气校正算法优于Acolite SWIR,Acolite Red/NIR,Acolite NIR/SWIR。应用MODIS/Aqua卫星数据对Seadas Default大气校正算法和Acolite DSF大气校正算法处理Landsat8/OLI卫星数据得到的R_rs(λ)在443,483,561和655 nm的数据进行了对比分析,结果表明在各个波段的Seadas Default算法所得的大气校正结果都要优于Acolite DSF算法。据此,建议在胶州湾及其附近海域应用Landsat8/OLI数据进行遥感应用研究时以NASA标准近红外大气校正算法为首选。     

Landsat 8 TIRS热红外光谱数据定标准确性的分析

Landsat系列卫星的热红外数据一直是获取地球表面温度的重要数据源,而新一代Landsat 8卫星的TIRS热红外传感器数据进一步延续了这一重要使命。但该卫星发射以来,其热红外传感器的定标参数不断发生变化,致使美国地质调查局(USGS)不得不在2014年2月对所有已获取的Landsat 8卫星数据进行重新处理。为了考察新处理数据的定标准确性,利用定标精度很高的Landsat 7 ETM+的3幅热红外影像来对同日过空的Landsat 8 TIRS热红外影像进行对比, 以查明TIRS热红外数据的定标准确性。结果表明,尽管Landsat 8 TIRS与Landsat 7 ETM+的热红外光谱数据很接近,但是,二者之间也存在着差别。与ETM+6波段反演的大气顶部温度相比,TIRS 10波段表现为高估,幅度最大为1.37 K,而TIRS 11波段则表现为低估,幅度可达-3 K。可见,Landsat 8 TIRS热红外光谱数据的定标参数精度仍不稳定,且以TIRS 11波段表现得更明显。进一步分析发现,TIRS数据的误差会随着地表植被和裸土覆盖比例的不同而发生变化。表现在TIRS 10波段的高估会随着植被比例的下降而加大,而TIRS 11波段的低估则会随着植被比例的下降而减少。因此,虽然USGS提倡用TIRS 10单波段来反演温度,但TIRS 10波段在低植被高裸土区的反演精度却远不及TIRS 11波段,所以在低植被高裸土区可能不宜一味地采用TIRS10波段,在没有把握的情况下,在低植被覆盖区也可尝试采用TIRS 10和11波段温度的均值,它可将误差缩小在<0.5 K范围以内。     

艾比湖湿地自然保护区土壤盐分多光谱遥感反演模型

土壤盐分是衡量土壤质量的要素,也是作物生长发育的基本条件。因此,迫切地需要一种可以快速了解土壤盐分含量（SSC）的方法。针对艾比湖湿地自然保护区,基于Landsat8 OLI多光谱遥感影像,以该研究区36个土壤表层样品的盐分含量为数据源,选择相关性较好的多光谱遥感指数分析研究区土壤盐分分布状况,并将其分别与实测SSC构建线性、对数、二次函数模型,进而优选精度最高的模型来反演该研究区SSC。结果表明：（1）在多光谱遥感指数中,与SSC相关性最高的是增强型植被指数（EVI）,其相关性范围为（-0.70~-0.67）;其次是传统型植被指数（TVI）,其范围为（-0.58~-0.46）;土壤盐分指数（SI）与SSC的相关性最低,其范围为（-0.45~0.16）,其中SI3和SI4与SSC均没有相关性。（2）将实测土壤盐分值所反演的分布图与EVI对比分析,发现在西北、正南方向的艾比湖湖边周围和东北方向盐池桥的SSC均较高,其EVI的值较低,说明通过该研究区实测土壤盐分值所反演的盐分分布图与EVI的空间分布结果较为一致,表明EVI对该地区土壤盐分具有一定的敏感性,能较好地反演SSC的空间分布;（3）分别将三种EVI与实测SSC建模分析比较,发现SSC与增强型比值植被指数（ERVI）所构建的二次函数模型最好;其验证集的决定系数（R2）为0.92,均方根误差（RMSE）为2.48,相对分析误差（RPD）为2.09,模型精度较高、稳定性较为可靠,相比之下,说明ERVI对该湿地自然保护区土壤盐分有更高的敏感性,可以用来预测该区域SSC,从而进行空间反演。在TVI中加入Landsat8多光谱遥感影像的b6和b7波段,得到EVI,以此来反演SSC是可行的,且比传统可见光和近红外波段所构建的植被指数反演效果更好。因此该研究不仅可以为遥感反演提供理论参考,而且对该地区SSC的定量估算和动态监测具有重要的意义,也可作为其他区域SSC预测反演的备选方案。     

甘肃河西地区荒漠化土地光谱特征研究

甘肃河西走廊土地荒漠化严重影响了当地居民的生产生活环境,高光谱遥感技术是荒漠化土地退化程度、土地类型识别、遥感反演等的重要研究手段,以河西地区荒漠化土地为研究对象,分析其光谱特征与植被退化程度、植物类型、季节变化等的关系,探讨河西地区荒漠化土地的光谱特征。主要结果有：(1）当植被覆盖度小于20%,同一类型不同退化阶段的植被光谱对沙地光谱的影响很小,沙地光谱反射率与裸地接近,尤其当植被盖度小于10%时,沙地与裸地的光谱曲线几乎重合,仅从植被景观很难反映出土地的沙化程度。(2）不同的植被类型对沙地光谱的反射率有一定的影响,以白刺为建群种的沙地光谱反射率较高,其次为梭梭沙地,多枝柽柳沙地相对较低,植被不同演替阶段下指示性植物的沙地光谱可以反映土地的沙化过程。(3）在植物生长季,沙地光谱反射率受土壤、植物含水量及植物物候期的影响,8月-10月高于其他月份,7月最低,沙地光谱波形曲线的季节变化规律可以反映出沙地土壤含水量的变化。研究结果对荒漠化土地遥感监测中土地沙化程度判定、季节信息提取、植被覆盖度估算等提供研究基础。     

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。     

Study on the relation between fraction cover and mixed spectra in karst environment

Karst rocky desertification is one of the most serious eco-environmental problems of land degradation in karst regions, southwest China. The fractional cover of vegetation and exposed bedrock are the main land surface symptoms and essential assessing indicators of karst rocky desertification. To assess the extent of rocky desertification in complex karst environments, the information of multiple land cover types fraction is needed. Based on in situ spectral reflectance data, this study proposed several spectral indices and explored the relationship between spectral features of main land cover types and their responding fractional cover. The results showed that spectral indices have much higher correlation coefficients with fractional cover than does spectral reflectance. Vegetation indices have good linear relation with fractional cover of photosynthetic vegetation (PV). The proposed spectral indices have high correlation coefficients with fractional cover of non-photosynthetic vegetation (NPV) and bare soil, with R2 0.70 and 0.73, respectively. Lower correlation coefficients (R2 = 0.55) with the factional cover of exposed bedrock, were observed. The absorption depth of four forms of the proposed indices has the highest correlation coefficient with the fractional cover of NPV, bare soil, and exposed rock. This study indicates that hyperspectral remote sensing has the potential for the extraction of karst rocky desertification information.     

喀斯特典型地物混合光谱与复合覆盖度关系研究

喀斯特石漠化是我国西南喀斯特地区面临的主要生态环境问题之一。岩石裸露率以及植被覆盖度是石漠化主要的地面表现特征,也是评价石漠化的关键指标。由于喀斯特地区复杂的地貌情况,使得评价石漠化需要多种地物类型覆盖度信息。该文在实测光谱支持下,构建了系列光谱指数,初步分析了喀斯特地区典型地物混合光谱与复合覆盖度的关系。结果表明,光谱指数与覆盖度的相关性远远高于光谱反射率与覆盖度的相关性。植被指数和绿色植物(photosynthetic vegetation, PV)覆盖度有着很好的线性关系;该文构造的光谱指数和干枯植被覆盖度(non-photosynthetic vegetation, NPV)、土壤覆盖度有着较好的相关性,可决系数分别达0.70和0.73,显示了有估算NPV和土壤覆盖度的潜在能力。而光谱指数和裸岩率的相关系数稍低,最高达0.55,可以提供一定的裸岩率信息。所构建的4种指数形式中,表征光谱吸收特征深度的指数形式和NPV、土壤覆盖度以及裸岩率均拥有最高的相关性。这为高光谱遥感在喀斯特石漠化信息提取的应用进行了初步的探索。     

基于多光谱遥感的撂荒地识别方法研究

耕地撂荒严重影响了我国的粮食产量,成为中国近20年来耕地利用过程中出现的又一重大问题.多光谱遥感具有数据获取范围广、速度快等特点,在国土资源研究中具有非常大的优势和潜力.为了提取撂荒地,文章采用多光谱遥感数据Modis/Terra 2000年-2009年的NDVI数据产品和日本ALOS卫星遥感影像数据,利用时间序列ND...     

综合时序InSAR和GIS技术地面沉降时序演化规律研究

长期超量开采地下资源、动静载荷逐年增加均在一定程度上影响着区域地面沉降的发生与发展,选取覆盖北京平原地区29景Envisat ASAR数据,采用融合永久散射体(PS)和小基线合成孔径雷达干涉测量技术,获取区域地面沉降时序监测信息。结合GIS空间分析方法,在区域浅表层空间(地铁、城市密集建筑群(CBD)、立体交通网络设施)不同的利用模式下,选取5个典型地面沉降区域,结合土地利用分类信息、多光谱遥感影像、地质资料等,分析时间序列的不均匀沉降的演化规律。结果表明：浅地表空间利用的复杂情况在一定程度上影响着区域的不均匀沉降态势,空间利用情况越简单,沉降的梯度相对越小,不均匀沉降趋势越小。     

光谱分析技术在蝗虫监测中的应用

蝗虫监测技术的研究对保护生态环境和减少经济损失具有重要意义。但长期以来缺乏准确、有效的方法。文章介绍了蝗虫测报技术的发展和蝗虫生境监测的重要性,阐述了光谱技术在蝗虫预测方面的发展概况以及常用算法。遥感可对蝗虫栖息、生长、繁殖的生境进行监测,结合地理信息系统(GIS)可建立测报模型。利用高光谱遥感可以更为准确地监测蝗虫灾害,有利于量度蝗虫危害程度和划分发生区域,同时可监测蝗虫群落的空间分布动态。近红外技术可以判别蝗虫的种类,还可通过土壤水分和养分的测定来监测蝗虫的产卵地,对局部抽样调查和观测蝗虫非常有利。光谱分析技术作为一种快速、有效的监测和预测蝗虫发生的工具,由于其在空间定位、信息获取、信息处理等方面的优势,必将成为这一领域重要的研究手段。文章还对今后的研究方向进行了展望。     

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。