一种基于无人机高光谱数据的植被盖度估算新方法

从分析对植被覆盖度(FVC)敏感的光谱特性入手,使用Avafield-3光谱仪(测量范围300～2 500 nm),利用人工草坪控制植被覆盖度的方式研究混合光谱与植被覆盖度的关系,通过实验发现红边区间(680～760 nm)对植被覆盖度最为敏感,而红边区间光谱的一阶导数与植被覆盖度的相关性最高(>0.98),且有较强的稳定性,因此选择红边斜率k作为估算植被盖度的参数。参考混合光谱分解法反演植被覆盖度的经典模型--即以NDVI(normalized difference vegetation index)为参数的植被覆盖度反演模型,以红边斜率代替NDVI构建了2个反演植被覆盖度FVC的新的红边斜率模型,该模型是对经典模型的进一步改进。为验证模型精度,以研究区内无人机(UVA)的高光谱数据和研究区实际测量的植被覆盖度数据进行验证：对高光谱数据计算每个像元680～760 nm之间的斜率,利用PPI(pixel purity index)提取纯像元,计算纯植被像元光谱斜率的最大值和纯土壤像元光谱斜率最小值,利用新的红边斜率FVC模型求取植被覆盖度;实测数据采用照相方法,经过几何校正、监督分类后统计植被覆盖度,结果表明：通过实测数据与无人机高光谱数据获取的植被覆盖数据进行验证,新构建的基于红边斜率的两个植被覆盖度模型的精度(R2分别达0.893 3和0.892 7)都略高于以NDVI为参数的模型(R2分别达0.839 9和0.829 9)。提出使用红边斜率计算植被覆盖度的模型,具有较明确的生物物理意义,具有较高的应用潜力和推广价值。     

棉花冠层水分含量估算的高光谱指数研究

适宜的光谱指数对于地表参数高光谱诊断模型的估算精度具有决定性作用。通过不同棉花冠层水分含量表征参数冠层等效水厚度EWT_canopy, 植株含水量VWC及其对应的光谱数据分析,构建350～2 500 nm范围内所有波段两两组合的比值指数RVI和归一化指数NDVI,分析水分含量表征参数与所有指数之间的相关关系,筛选最大相关系数对应的指数作为最佳水分指数,利用新指数构建水分含量表征参数的估算模型,并与已知的各种水分指数估算精度进行比较。结果表明：新建比值指数R_{1 475}/R_{1 424}及其归一化指数(R_{1 475}-R_{1 424})/(R_{1 475}+R_{1 424})对EWT_canopy的估算效果最佳,由其得到的估算值与实测值之间的相关系数r值达到0.849;已知指数(R₈₃₅-R_{1 650})/(R₈₃₅+R_{1 650})对VWC的估算效果最佳,由其得到估算值与实测值之间的相关系数r值为0.805。     

雪粒径高光谱遥感估算模型研究

雪粒径是影响全球/局地能量收支和表征积雪水热状态的重要参数,大面积监测和估算雪粒径的分布及大小对于全球/局地气候变化和水资源管理具有重要意义。目前遥感技术已成为大面积监测和估算雪粒径的重要手段。针对雪粒径的遥感监测与估算,该研究采用辐射传输模型模拟雪面可见光-近红外波段的光谱曲线,经过分析光谱曲线并结合一阶微分和累计差异值选取对雪粒径敏感的波段和积雪指数,建立单变量雪粒径高光谱遥感估算模型,并用地面实测数据进行验证,结果表明,单波长1 030 nm,1 260 nm和归一化差值积雪指数(460和1 030 nm)构建的估算模型预测精度较高,雪粒径估算值与实测值的相关斜率分别为1.37,0.61和0.62 ,R2分别为0.82,0.86和0.93,RMSE分别为55.65,50.83和35.91 μm,可用于雪粒径的估算研究。研究成果为雪粒径的高光谱遥感反演提供科学依据。     

水浸胁迫下植被高光谱遥感识别模型对比分析

随着全球气候变暖,我国洪涝灾害发生的频率及影响范围都不断增加。通过野外模拟试验,研究植被（玉米、甜菜）在水浸胁迫下的光谱变化特征,以构建高光谱遥感模型对水涝灾害范围进行监测。试验于2008年5月-8月在英国诺丁汉大学Sutton Bonington校区（52.8°N ,1.2°W）进行,每周采集一次样本并在室内测量其光谱数据。试验结果表明植被光谱在550,800～1300 nm区域反射率都稍有降低,而在680 nm区域反射率则略微增大。选取NDVI ,SIPI ,PRI ,SRPI ,GNDVI及R800* R550/R680共六个植被指数识别水浸胁迫下的植被,研究表明,指数SIPI与 R800* R550/R680对水浸胁迫玉米比较敏感,而指数SIPI ,PRI及 R800* R550/R680对水浸胁迫甜菜比较敏感。为寻找最优的识别模型,计算对照与水浸胁迫植被指数之间的归一化均值距离并进行对比分析,发现植被指数 R800* R550/R680的归一化均值距离在胁迫早期即大于其他指数的距离,说明该指数识别水浸胁迫植被的能力优于其他指数,且具有较强的敏感性与稳健性。因此,可以利用该指数快速地提取水浸面积,为救灾减灾决策提供信息支持。     

基于天宫一号高光谱数据的荒漠化地区稀疏植被参量估测

为了精准地估测荒漠化地区的稀疏植被信息,选取内蒙古苏尼特右旗为研究区,以天宫一号高光谱数据为数据源,结合野外实地调查数据,通过归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)和土壤调节植被指数(soil adjusted vegetation index, SAVI)对研究区内的植被覆盖度和生物量进行反演,并对比两种植被指数的优劣。首先,分析了每种波段组合下的植被指数与覆盖度、生物量的相关性,确定了最大相关的波段组合。覆盖度和生物量与NDVI的最大相关系数可达0.7左右,而与SAVI的最大相关系数可达0.8左右。NDVI的最佳波段组合的红光波段中心波长为630 nm,近红外波段的中心波长为910 nm,而SAVI的组合为620和920 nm。其次,分别构建了两种植被指数与覆盖度、生物量之间的线性回归模型,所建模型的R2均能达到0.5以上。SAVI所建模型R2要比NDVI略高,其中植被覆盖度的反演模型R2高达0.59。经留一交叉验证,SAVI所建模型的均方根误差RMSE也比基于NDVI的模型小。结果表明：天宫一号高光谱数据丰富的光谱信息能有效地反映地表植被的真实情况,并且SAVI比NDVI更能较为精准地估测荒漠化地区的稀疏植被信息。     

作物残茬覆盖度遥感监测研究进展

作物残茬作为农田生态系统的重要组成部分,影响着农田生态系统中的营养物质、碳、水和能量的流动与循环。作物残茬覆盖度作为描述作物残茬数量和分布的重要指标,对于农田生态系统C循环和全球气候变化均有实际意义,具备重要的定量监测价值。遥感技术具有准确、经济、快速大面积监测的能力,因此利用遥感监测区域尺度的作物残茬覆盖度,受到国内外学者的关注。工作回顾总结了目前利用遥感监测作物残茬覆盖度的主要方法和最新研究进展,并根据基本方法的差异以及数据源的不同,从五个类别分别介绍了遥感监测原理与技术革新,对每一类方法的优点和缺陷进行分析,并提出了相应的改进措施。最后对作物残茬覆盖度遥感监测方法的发展趋势进行了展望。     

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。     

高光谱遥感分区混合端元提取计算海洋溢油覆盖度

溢油覆盖度的估测是海洋溢油探测与灾害评估的重要内容,受航空航天传感器地面分辨率的限制,准确探测溢油覆盖度比较困难。在海洋风浪及破碎波作用下,溢油往往呈条带状分布。获取的高光谱数据中存在大量的油、水混合像元;传统图像分割方式计算溢油面积存在偏差,且受传感器角度、高度等影响,光谱变异明显,传统端元提取方法很难找到纯像元光谱。提出了一种通过分区混合端元计算海洋溢油覆盖度的探测方法。首先对影像进行分区并使用N-FINDR算法进行端元预选;然后再利用独立分量分析（ICA）方法进行端元精选,按照负熵最大输出得到候选端元,并将地面同步参考光谱作为约束引入相似性溢油端元识别;最后基于非负矩阵分解方法(NMF)求取端元丰度,通过太阳耀斑区的修正,得到真实的溢油覆盖度。分区混合端元的提取较好的解决了全局端元变异及环境适应性差的问题,使精选后的端元具有更好的环境鲁棒性。为更好地衡量该算法精度,采用仿真数据与真实高光谱影像数据相结合进行实验验证。仿真实验中,人工设定溢油丰度,使用均方根误差（RMSE）和丰度估计误差对比评估估计丰度与设定丰度之间的差别,并设计了算法适应性和抗噪实验。结果表明采用MNF和ICA两种高光谱压缩方法,丰度估计误差均低于3%,重构图像的最小均方根误差RMSE最高为0.030 6,且具有较好的抗噪能力,验证了该算法的有效性。真实实验中,使用2011年山东长岛溢油8景机载高光谱影像数据为真实测试数据,由于真实遥感数据往往缺失地面同步丰度数据,导致对算法精度进行评价比较困难,使用仿真数据交互验证与目视解译数据相结合的方法进行精度评价,通过耀斑区修正后估测的机载高光谱成像总的溢油覆盖面积为1.17 km2,溢油覆盖度为22.85%,与现场人工估测面积偏差为2.15%,明显高于传统方法。受海洋破碎波、光谱变异性影响,和航空航天遥感器地面分辨率的限制,海洋溢油遥感中单个像元进行丰度解析是一个难题。基于亚像元丰度分解思想,讨论了海洋溢油覆盖度的问题,提出一种较为完善的海洋溢油覆盖度的计算办法,通过仿真数据和实际的高光谱溢油数据进行了方法的验证,实现了较为客观的自动化溢油覆盖度（丰度）探测方法,可以较为准确的估测海洋溢油的覆盖度,对溢油遥感面积的业务化探测具有积极意义。     

高光谱遥感器通道中心波长漂移对红边光谱的影响

通过模拟高光谱遥感器通道中心波长漂移前后的典型植被红边区间反射率,定量分析通道中心波长漂移对红边光谱的影响.结果 表明,通道中心波长漂移导致植被红边区间反射率曲线出现多处尖峰、抖动,使植被反射率曲线在本不具有特征吸收的区域变得不光滑,并与红边位置误差呈显著线性关系,决定系数R2达到0.99.10 nm分辨率的高光谱遥感...     

基于CASI高光谱数据的作物叶面积指数估算

叶面积指数(LAI)的快速估算对于及时了解作物长势、病虫害监测以及产量评估具有重要意义。利用2012年7月7日在黑河流域张掖市获取的CASI高光谱数据,精确提取出了不同作物的光谱反射率,同时结合地面实测数据,对比分析了宽波段和“红边”植被指数在估算作物LAI方面的潜力,在此基础上,基于波段组合算法,筛选出作物LAI估算的敏感波段,并构建了两个新型光谱指数NDSI和RSI,最后对研究区域作物LAI的空间分布进行了分析。结果表明,在植被覆盖度较低的情况下,宽波段植被指数NDVI对LAI具有较好的估算效果,模型的精度R2与RMSE分别为0.52,0.45(p<0.01);对于“红边”植被指数,由于CI_{red edge}充分考虑了不同的作物类型,其对LAI的估算精度与NDVI一致;利用波段组合算法构建的光谱指数NDSI_{(569.00, 654.80)}和RSI_{(597.6, 654.80)}对LAI估算的效果要优于NDVI与CI_{red edge},其中,NDSI_{(569.00, 654.80)}主要利用了植被光谱“绿峰”和“红谷”附近的波段,模型估算的精度R2可达0.77(p<0.000 1);根据LAI与NDSI_{(569.00, 654.80)}之间的函数关系,绘制作物LAI的空间分布图,经分析,研究区域的西北部LAI值偏低,需增施肥料。研究结果,可为农业管理部门及时掌握作物长势信息、制定施肥策略提供技术支持。     

基于不同植被指数的植被-土壤混合像元高光谱偏振信息与模型研究

高光谱遥感被越来越多的应用于确定混合像元的地物组分和比例。将不同面积比例的植被-土壤混合像元作为研究对象,使用偏振装置和 ASD FieldSpec3 光谱仪得到植被-土壤组成的混合像元的偏振反射光谱曲线,计算得到八种植被指数值,讨论不同面积比例,不同偏振角度下植被-土壤混合像元的高光谱偏振特性。研究发现,随着叶片占混合像元面积比例的增大,植被-土壤光谱曲线越来越明显地表现出植被光谱“五谷四峰”的特性,且峰值与谷底的位置与植被光谱基本相同。偏振角越大,混合像元的光谱偏振反射比越大;混合像元条件下,植被所占混合像元的面积比例越大,光谱受偏振角的影响越大。各植被指数与混合像元中植被面积大小呈线性关系,其中植被衰减指数和改进红边归一化植被指数的相关系数最大,可以达到98%左右,适合用于建立植被指数与植被占混合像元面积比例之间的相关模型。在植被面积发生变化时,改进红边比值植被指数的灵敏性更好。在利用光谱吸收特征参数进行植被指数估算时,发现吸收谷深度与光化学植被指数的二次函数模型拟合度最强,决定系数R2为0.963 3;光谱吸收指数与光化学植被指数的二次函数模型拟合度最强,决定系数R2为0.960 5。     

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。     

高光谱技术联合归一化光谱指数估算土壤有机质含量

随着近地高光谱遥感技术的发展,为快速、有效、非破坏性地获取土壤有机质(SOM)信息提供了可能。土壤高光谱波段数据众多,光谱数据变量之间存在较为严重的多重共线性,影响模型复杂结构,而构建归一化光谱指数(NDSI)可以有效去除冗余信息变量,放大光谱特征信息。以江汉平原公安县为研究区,采集56份耕层土样,在室内获取土壤光谱数据,采用“重铬酸钾-外加热法”测定SOM含量,对实测土壤光谱数据(Raw)进行倒数之对数(LR)、一阶微分(FDR)和连续统去除(CR)三种变换,计算四种变换的NDSI数值,分析SOM与NDSI的二维相关性,并对一维、二维相关系数进行全波段范围内的p=0.001水平上显著性检验,提取敏感波段和敏感光谱指数,结合偏最小二乘回归(PLSR)建立SOM的估算模型,探讨二维光谱指数用于建模的可行性。研究表明,二维相关系数相比一维相关系数有不同程度的提升,以LR最为显著,相关系数数值提升约0.26;基于二维相关性分析提取的敏感光谱指数的PLSR建模效果整体优于一维相关性分析提取的敏感波段,其中,NDSI_LR-PLSR模型的稳健性最优,验证集R2为0.82,模型验证RPD值为2.46,模型稳定可靠,可以满足SOM的精确监测需要,适合推广到区域范围内低分辨率的航空航天遥感(如ASTER,Landsat TM等),应用潜力较大。     

晚播条件下基于高光谱的小麦叶面积指数估算方法

利用高光谱遥感技术,分析晚播条件下小麦叶片与冠层模式光谱特征和叶面积指数（LAI）的变化规律,建立了适用于晚播小麦的叶面积指数估算方法。研究结果表明：（1）从红光和蓝紫光420～663 nm波段提取的叶绿素光谱反射率植被指数（CSRVI）与旗叶SPAD值做相关性分析,结果表明正常播期和晚播处理在叶片模式的相关系数分别为0.963*和0.997**,达显著和极显著水平。（2）利用相关性分析,得出两个播期处理的LAI与SPAD值相关系数分别是0.847*和0.813*,均达到显著水平。SPAD值与LAI及CSRVI指数均具有相关性,可以用CSRVI指数建立LAI的估算模型。（3）对叶片模式和冠层模式光谱曲线特征分析得出,叶片模式中在680～780 nm处的反射率呈现陡升趋势,在可见光波段的446和680 nm和近红外波段的1 440和1 925 nm处各有两个明显的吸收波谷,在540～600,1 660和2 210 nm波段处有两个明显的反射波峰;三种冠层模式中60°模式下的光谱反射率整体表现为最高。（4）将各波段反射率与叶面积指数做相关性分析得出在可见光波段范围内,光谱反射率与LAI总体呈现负相关性,500～600 nm处有一个波峰。（5）将三种冠层模式下（仪器入射角度分别与地面呈30°,60°和90°夹角）的等效植被指数与LAI做相关性分析得出：60°冠层模式下八种植被指数与正常播期LAI的相关性均未达显著水平,比值植被指数（RVI）、归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）、再次归一化植被指数（RDVI）、土壤调整植被指数（SAVI）、修改型土壤调整植被指数（MSAVI）的等六种植被指数与晚播条件下的LAI具有显著和极显著相关关系;90°冠层模式下CSRVI指数与正常播期处理的LAI具有显著相关关系,NDVI指数与晚播处理的LAI具有显著相关关系;30°冠层模式下的八种植被指数与两播期处理的LAI的相关性均未达显著水平。综合分析CSRVI指数、NDVI指数的相关性最高,这两种指数最具有估算LAI的潜力。（6）通过三种冠层模式所计算的植被指数估算LAI模型,结果表明,正常播期条件下,其最佳估算模型是90°冠层模式CSRVI指数所建立的线性模型Y=-7.873 6+6.223 8X;晚播条件下的最佳模型是60°冠层模式RDVI指数所建立的幂函数模型Y=30 221 333.33X17.679 1,两个模型的决定系数R2分别为0.950*和0.974**。研究表明试验中所提取的CSRVI指数能够反映旗叶叶绿素含量,可以通过光谱仪器的叶片模式对小麦生育期内叶绿素含量进行监测;通过冠层模式计算的CSRVI指数和RDVI指数所建立的LAI估算模型可以对小麦的LAI进行无损害观察。     

基于高光谱成像技术的油菜叶片SPAD值检测

以油菜叶片为研究对象,利用高光谱成像技术,成功建立了叶绿素相对值SPAD值的预测模型。共采集了160个油菜叶片样本在380～1030 nm范围内的高光谱图像。选择500～900 nm之间的平均光谱作为油菜叶片样本的光谱。利用蒙特卡罗最小二乘法(monte carlo partial least squares, MC-PLS)剔除了13个异常样本,基于剩余的147个样本光谱数据与SPAD测量值进行分析,采用了不同的方法建立了多种预测模型,包括：全光谱的偏最小二乘法(partial least squares, PLS)模型,连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)选择特征波长的PLS预测模型,“红边”位置(λ_red)的简单经验估测模型,三种植被指数R₇₁₀/R₇₆₀,(R₇₅₀-R₇₀₅)/(R₇₅₀-R₇₀₅)和R₈₆₀/(R₅₅₀*R₇₀₈)分别建立的简单经验估测模型,以及基于这三种植被指数的PLS预测模型。建模结果显示,全光谱的PLS模型预测效果最为精确,其预测相关系数r_p为0.833 9,预测均方根误差RMSEP为1.52。而使用SPA算法选出的8个特征波长所建立的PLS模型其预测结果可达到与全光谱的PLS模型非常接近的水平,而且在保证一定精度的条件下减少了大量运算,节省了运算时间,大幅提高了建模的速度。而基于红边位置和选择的三种植被指数而建立的简单经验估计模型其预测结果虽与基于全光谱的PLS预测模型有一定差距,但模型简单、运算量小,适合用于对精度要求不高的场合,对后续的便携仪器设备开发有一定的指导作用。     

滞尘影响下的茶树叶片水分高光谱估算

减少叶面滞尘对茶树叶片水分有效光谱信息提取的干扰,有利于建立更加稳健的茶树叶片水分高光谱估算模型。以“舒茶早”为研究对象,通过田间随机采集鲜叶样品,测定叶片原始光谱反射率、含水量以及滞尘率。比较分析滞尘对茶树叶片原始光谱的影响,分别基于归一化计算与比值计算方法构建新波段植被指数,并利用相关系数法筛选叶片水分含量相关性最高的新波段植被指数,结合相对变率分析获取滞尘对叶片水分估算影响不敏感的待选指数。通过分析不同滞尘条件下新建植被指数和已有水分指数与滞尘的响应关系,筛选出滞尘影响下茶树叶片水分估算的最优植被指数,最终构建茶树叶片水分估算的高精度模型。结果表明：（1）位于711~1 378 nm波段范围的叶片光谱反射率受滞尘影响呈现显著降低的趋势,随着滞尘率增大光谱反射率减小,且无尘叶片反射率与有尘状态反射率具有明显聚类现象,相同状态下的不同叶片反射率差异性极显著。（2）新波段植被指数、已有水分指数与茶树叶片含水量之间的相关性以及基于该指数构建的茶树叶片水分估算模型的精度,在滞尘影响下均呈现明显的下降趋势。（3）在滞尘混合状态下,以1 298和1 325 nm为中心波段的新建比值植被指数对滞尘敏感性最低,且与叶片含水量相关性高,为最优植被指数,其建立的茶树叶片水分高光谱估算模型具有较高的预测精度（y=0.245x-0.241,R2=0.854,RMSE=0.001）,并且实测值与预测值具有较好的一致性。因此,该研究可为茶树的水分精细化管理提供依据,并可为基于高光谱信息构建复杂环境条件下的水分估算高精度模型提供新思路。     

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。