在滞尘影响下的植被叶片光谱变化特征研究

为建立以高光谱数据为基础的叶片滞尘质量反演模型,沿北京市区采集了30个大叶黄杨叶片样本。利用电子分析天平和光谱仪(analytical spectral devices ASD FieldSpec Pro)测定“除尘前”与“除尘后”叶片质量及光谱反射率曲线,以获取叶片尘埃量、光谱信息等数据。随后以传统意义和偏最小二乘(PLS)回归模型为基础,以探究空气尘埃量与光谱曲线之间可能存在的关系,阐述了叶片尺度上尘埃量对植物光谱特征的影响。结果为：除尘前后叶片光谱曲线在350～700, 780～1 300, 1 900～2 500 nm波段区间内有较大差异,同时尘埃量与叶片单波段光谱反射率比值呈负相关,相关度最大值点为737波段,属于近红外波段,相关系数可达-0.8左右。在尘埃量与叶片光谱多波段组合关系研究中得到,948和945波段构成的NDVI指数与尘埃量的相关度最大,相关系数可达0.76。在叶片滞尘量反演研究中,对比传统意义滞尘量回归模型,引进的偏最小二乘算法(PLS)可使叶片滞尘量反演精度略有提高,最后由回归模型精度评定可得偏最小二乘法反演效果较传统回归好。     

植物叶片光谱角对土壤铀污染的指示作用

通过在土壤中添加浓度为0(对照组),25,75,125,175,275,375和485μg·g-1的铀,进行5种植物(苎麻、印度芥菜、酸模、甘蓝型油菜、玉米)的盆栽实验,研究了不同生长期的叶片光谱角对土壤铀污染的定性和定量指示作用,分析了定量指示作用与叶片铀含量的关系,并筛选出来在苗期即能反演土壤铀含量的植物,为通过野...     

基于物候特征的植物光谱识别方法研究

光谱分析对于植物识别特征与机理研究具有重要意义,长期以来在植被光谱的叶绿素吸收特征、水分吸收特征、红边效应、光谱波形参数提取、波形转换、以及植被叶面结构和化学组份对光谱的影响方面进行了大量研究,而在植物因季节变化引起的叶面结构、叶绿素、叶面积指数变化而产生的光谱变化研究较少。通过开展对不同生活型、叶面结构与大小、物候特征的11类植物季节生长过程的地物光谱观测,提取植物的归一化植被指数NDVI、包络线去除后的绿波段最大光谱吸收深度、红波段最大光谱吸收深度参数,对该参数时间过程曲线的均值、变幅、斜率进行分析,研究植物生长期和成熟期特征参数的植物光谱可分性研究。提出了植被光谱区分度的参数运算方法,利用该参数进行植被识别能力分析。结果表明：植物生长过程的光谱特征比成熟期的光谱特征更容易区分。在相同参数对比中,生长期植物区分度比成熟期区分度高出三个点。在植物生长过程中,总体上植被的季节变幅区分度>斜率区分度>均值区分度,而对于NDVI参数季节变化,植物季节斜率区分度最大。所以利用植物的季节NDVI斜率、绿波段最大光谱吸收深度的季节变幅、红波段最大光谱吸收深度的季节变幅进行植物的识别效果最佳。     

植物叶片可见与近红外光谱反射率数据库的建立与主成分分析

可见与近红外波段光谱反射率数据库是颜色科学与技术和遥感目标地物分类识别领域等研究与应用的基础数据。主成分分析(PCA)在光谱数据分析、光谱重建、高光谱数据降维以及遥感图像分类等方面有广泛应用。测量并建立了云南公园常见绿化植物柳树、樟、红花檵木、蓝花楹等48种植物150条叶片从可见光到近红外波段光谱反射率数据库,波长范围400～1 000 nm、间隔4 nm。并且分别对可见与可见到近红外两种波段范围进行PCA研究。结果表明：不同植物叶片按照红、绿、黄相同色相的光谱反射率曲线基本相似;但对于同一种植物,在可见光波段400～700 nm,因为体内叶绿素、叶黄素、叶红素和花青苷含量的不同,光谱反射率曲线有较大的差异;在近红外波段700～1 000 nm,所有植物叶片光谱反射率仅仅是大小不同,而同一植物光谱反射率基本不随波长变化。PCA分析表明：在可见光和可见与近红外波段前三个主成分的累积贡献率分别达到98.62%和94.97%。数据库及其PCA分析结果将为自然物体光谱重建、多光谱成像技术和遥感目标地物分类识别等领域应用提供支撑。     

IWD-Hankel-SVD模型下玉米叶片光谱铜污染信息预测

近年来在工业化和城镇化快速发展的地区,由重金属污染导致的环境问题尤为突出,特别是农业重金属污染更为社会所关注,因此,探索快速便捷的重金属污染甄别与监测方法极为重要.高光谱遥感作为新兴的重金属污染监测技术已有了深入研究.提出了固有波长尺度分解(IWD)概念和方法,并结合Hankel矩阵和奇异值分解(SVD)等建立了植被重...     

基于优化面积光谱指数的玉米叶片叶绿素值估测

综合使用光谱技术对作物养分进行实时、有效诊断,有助于作物的精准管理、保障产量和减少环境污染,提高肥料利用率,并且为定量估测作物生化组分状况提供了一种新的途径.光谱指数是进行作物叶片叶绿素实时估测的重要指标,然而由于受到环境条件及内在生化成分的影响,估测结果不尽满意.为了进一步提高光谱指数在估测作物叶片叶绿素含量时的抗干...     

基于光谱分析的大气混合层高度测量研究

基于地基主动和被动差分光学吸收光谱(DOAS)分析方法,在2015年5月至2016年5月期间对上海近地面NO₂浓度(c_NO2)及对流层NO₂的垂直柱浓度(NO₂ VCD_trop)进行了观测。主动长光程差分光学吸收光谱系统(long-path DOAS, LP-DOAS)观测得的c_NO2小时均值与上海市全市空气质量c_NO2小时均值呈正相关,相关系数为0.81。被动多轴差分光学吸收光谱系统(multi-axis DOAS, MAX-DOAS)观测得的NO₂ VCD_trop与GOME-2和OMI卫星传感器测得的NO₂ VCD_trop也均呈正相关,相关系数分别为0.89和0.88。大气污染物的输送、扩散、稀释和沉降等过程主要发生在边界层中,白天混合层占到边界层的大部分,混合层高度(MLH)以上的自由对流层中污染物浓度较小,混合层内NO₂接近均匀混合时,利用地基主、被动DOAS观测得到的NO₂数据可以快速计算大气混合层高度。计算得的MLH与GDAS气象数据库中的边界层高度(PBLH)明显相关,相关系数达0.93,二者结果大小均在0.1～2 km之间。实验观测期间,MLH与PBLH日变化趋势均呈单峰形,MLH高值出现在12:00-15:00,由于PBLH时间分辨率低,最高值出现在14:00,同时二者月均变化趋势一致,2015年9月和2016年2月数值较高,2015年7月和2016年3月数值较低,另外求得MLH约为PBLH的0.98±0.59倍,符合狭义MLH与PBLH的关系。计算得的MLH与同点位激光雷达测得的PBLH_Lidar也具有较高的相关性,相关系数达0.75,PBLH_Lidar略大于MLH,但是二者在早晨5和6时和下午5和6时大小趋于相同,符合大气发展规律。说明该算法具有较高的可行性。     

基于光谱分析的草地叶绿素含量估测植被指数

对现有叶绿素遥感估测研究方法进行比较,确定植被指数法是其中最实用、普适性最强的研究方法。近年来,草地退化问题日益严峻,需要进一步从光谱分析、植物生化参数估测的角度加以研究,因而亟需建立一种用于反演草地植被叶绿素含量的植被指数。首先对四川省松潘草原和内蒙古自治区贡格尔草原的草地实测反射率光谱曲线及其一阶微分曲线进行分析,通过这两种光谱与叶绿素含量的相关性分析,找到红边区域（red-edge position, REP）与草地叶绿素含量之间的规律,即叶绿素含量越高,反射率一阶微分曲线的红边拐点（red-edge inflection point, REIP）取值越高,由此构建草地叶绿素含量估测植被指数（grassland chlorophyll index, GCI）,选取最适宜反演的波段,最后采用卫星高光谱影像计算GCI,将计算结果与野外试验观测的叶绿素含量数据进行精度分析验证。结果证明,对于草地叶绿素含量来说,GCI比其他叶绿素指数的敏感性更强,具有较高的草地叶绿素含量估测精度。GCI是第一个针对草地叶绿素含量估测而被提出的植被指数,其对遥感反演草地叶绿素含量具有广泛应用潜力。同时这种基于光谱分析的草原植被叶绿素含量估测方法为其他的草原植被生化参数估测、草原植被生长状况评价以及草地生态环境变化大面积监测提供了新的研究思路。     

基于主成分分析的太阳光谱信息提取

太阳光谱观测是研究太阳大气活动现象有效手段之一。提出了一种基于主成分分析的太阳光谱特征信息提取和重构方法,分析了重构数据噪声抑制程度和主成分阶数的关系,计算了不同主成分阶数下重构数据的谱线信噪比以及多普勒速度测量精度。结果显示特征信息提取后,重构数据较大程度保留了原始光谱数据信息,光谱数据信噪比明显提高,谱线多普勒速度测量精度也显著提高,并且三维光谱数据存储和传输量大幅缩减。该方法能够满足一米新真空太阳望远镜当前数据规范发布需求和科学目标要求,为中国在建的光纤阵列太阳望远镜以及未来的巨型太阳望远镜光谱数据处理提供参考。     

不同含水量尾砂的光谱特征与遥感模型

我国尾矿库数量众多,分布广泛,在低含水量条件下,风力作用引起的尾砂扬尘会对周边环境造成污染。而尾矿库表面积大,含水量变化快,传统的含水量监测方法效率低、安全性差、成本高,难以实现尾矿库含水量的大面积、实时、快速的监测。目前,基于光谱特征的遥感模型虽可以较为准确地预测土壤含水量,但矿区尾砂与常规土壤在成分上存在差异性,使得土壤含水量的光谱预测遥感模型可能无法适用于尾矿库含水量的预测。为此,选择辽宁省风水沟尾矿库作为研究区,采集尾砂配置成不同含水量的样品,测试其可见光-近红外光谱,分析不同含水量样品的光谱特征以及含水量与光谱特征之间的关系,建立针对尾砂的含水量遥感预测模型,并应用于辽宁省风水沟尾矿库表面含水量的预测。结果表明：（1）含水量对尾砂的光谱特征有显著影响,二者存在高度的相关性,光谱反射率随含水量增加而下降,且波长越长,含水量对光谱的影响越显著;（2）构建了基于尾砂光谱特征的含水量遥感预测模型,选择Landsat8-OLI传感器的B6和B7波段,定义了比值指数（RTI）、归一化差异指数（NDTI）和差值指数（DTI）3种尾砂光谱指数,并将这3种指数作为输入自变量,使用随机森林方法进行训练以及含水量的建模预测,并与B7波段建立的对数反射率预测模型进行比较。结果表明,光谱指数+随机森林的预测模型效果优于基于B7波段建立的对数反射率模型。（3）使用光谱指数+随机森林的预测模型,通过Landsat8-OLI数据对实地尾矿库提取了含水量的空间分布图,结果表明模型预测的含水量与实测结果之间的决定系数R2达0.798,均方根误差RMSE为0.077,相对分析误差RPD为1.970,平均相对精度ARE为20.1%,在现有技术条件下,达到了较好的预测效果。该研究为变质型铁矿尾矿库含水量的预测提供一种大面积、实时、快速的实用方法。     

新型铜胁迫植被指数NCSVI探索铜污染下玉米叶片光谱敏感区间

目前我国土壤重金属污染日趋严重,高光谱遥感因具有光谱分辨率高、图谱合一等特点成为农作物重金属污染研究的热点。农作物受重金属污染后其光谱会发生细微的改变,如何探寻叶片光谱中对重金属污染敏感的波段是目前的一种研究方向。提出了一种新型铜胁迫植被指数（NCSVI）来探索铜胁迫下玉米光谱敏感区间。通过设计不同梯度下的玉米铜胁迫实验,测定每个铜胁迫浓度下玉米叶片的光谱和Cu2+的含量。首先,将玉米叶片光谱分为11个子区间,以每个子区间的中间波长对应的光谱反射率构建各自的NCSVI。然后,计算NCSVI与玉米叶片中Cu2+含量的相关性系数R及均方根误差RMSE,结合水波段指数（WBI）、改进的叶绿素吸收率指数（MCARI）和归一化水指数（NDWI）这三种常规植被指数进行对比。最后,选用其他年份相同实验条件下获取的玉米叶片光谱进行验证,确认NCSVI的稳定性和有效性。结果表明,11个子区间中只有绿峰、红边、近谷和近峰A这四个子区间对应的NCSVI与玉米叶片Cu2+含量相关性系数的绝对值高于0.9,分别为-0.94,-0.97,-0.94和-0.96,均方根误差均低于15,分别为12.57,8.71,12.71和10.06,而WBI,MCARI和NDWI的相关性系数最高的仅达到0.75,均方根误差最小的为24.21,说明四个子区间对应的NCSVI对玉米叶片铜污染有着更好的指示性。利用不同年份相同条件下的玉米实验对以上结果进行验证,发现11个子区间中,R绝对值大于0.9、RMSE小于1.55的只有绿峰、红边、近谷和近峰A这四个子区间,其中R分别为-0.9,-0.97,-0.97和-0.93,RMSE分别为1.50,0.85,0.78和1.29,均优于WBI,MCARI和NDWI,与2016年实验得出的敏感子区间一致,说明NCSVI能探测铜胁迫下玉米光谱的敏感区间,具备效率高、稳定性好的特点。所提出的NCSVI指数可作为监测玉米叶片铜污染的一种方法,并为其他农作物重金属污染研究提供一定的理论支持。     

天空光光谱监测大气污染的参考光光谱研究

本文研究了利用天空光光谱反演大气成分的方法中,参考光谱对测量结果的影响。分析了中午的天顶光光谱、实时采集的天顶光光谱对信号的影响,提出了针对空间任意方向的大气污染(尤其局部的突发性污染),实时采集的低污染区天空光光谱是具体研究污染最合适的参考光谱。其结果为将该方法应用于监测大气环境提供了依据。     

光谱指数的植物叶片叶绿素含量估算模型

叶片叶绿素能够有效监测植被的生长状况,利用光谱指数反演植被叶绿素含量是目前的通用方法。实测了盐生植物光谱反射率和叶片叶绿素含量。对SPAD值进行变换,对比Pearson与VIP方法探讨盐生植被叶片叶绿素含量与植被指数的相关性并进行精度验证,从中选出最佳拟合模型。研究表明,通过对Pearson与VIP相关性分析,最终选定VIP方法建立植被指数的叶片叶绿素估算模型,NDVI₇₀₅,ARVI,CI_{red edge},PRI,VARI,PSRI和NPCI的VIP值均大于0.8,因此选定这七个植被指数为最优植被指数;预测结果显示,所有模型的相关性都在0.7以上,预测值与实测值相关性最好的是经过倒数变换的SPAD值,R=0.816,RMSE=0.007。基于VIP方法的反演模型能较好地估算研究区植被叶绿素含量,该方法为植物叶绿素含量诊断的实际应用提供了重要的理论依据和技术支持。     

Measurement of atmospheric NO2 column density with kitt peak solar flux atlas as a reference

The vertical column abundance of NO₂ is measured using direct sunlight. The solar spectra in the wavelength region of 430–450 nm observed from the earth’s surface are ratioed with a reference spectrum taken from the Kitt Peak Solar Flux Atlas. The large Fraunhofer features (20–40%) are eliminated by wavelength correction, resolution matching and ratioing of observed spectra to the reference. The retrieved values of the NO₂ vertical column density are in a range of (2–15)x10¹⁶ molecules/cm² with an accuracy of better than 3%. This result demonstrates the usefulness of the Kitt Peak Atlas in the study of tropospheric NO₂ concentration, giving a standard extraterrestrial solar spectrum for the case in which the Langley method is not readily applicable.     

可见光光谱和机器学习的温室黄瓜霜霉病严重度定量估算

温室黄瓜霜霉病严重度的准确估算是科学防治霜霉病的前提条件,对于减少农药使用量、提升温室黄瓜品质和农民经济效益具有重要意义。机器学习在植物病害诊断领域的应用越来越广泛,已经取得了丰富的研究成果,病害严重程度的估算萌发了新的思路。利用霜霉病可见光图像并结合机器学习方法,开展温室黄瓜霜霉病严重度快速准确定量估算研究。利用数码相机采集温室黄瓜霜霉病叶片图像并进行预处理,剔除病害图像的背景。以黄瓜霜霉病叶片图像为输入,构建基于卷积神经网络(CNN)的估算模型。利用可见光光谱颜色特征(CVCF)结合支持向量机进行温室黄瓜霜霉病病斑图像分割,采用SURF(speeded up robust features)特征及形态学操作对分割结果进行优化。在获取黄瓜霜霉病病斑分割图像后,提取病斑图像RGB, HSV, L~*a~*b~*, YCbCr和HSI共5个颜色空间15个颜色分量的平均值和标准差2个颜色特征,以及在此基础上结合灰度共生矩阵提取各颜色分量的对比度、相关性、熵和平稳度4个纹理特征,共计90个特征;利用Pearson相关性分析进行特征优选,采用与温室黄瓜霜霉病严重程度实际值相关性高的图像特征构建浅层机器学习估算模型,包括支持基于向量机回归(SVR)的估算模型和基于BP神经网络(BPNN)的估算模型。基于以上3种估算模型开展黄瓜霜霉病严重度定量估算,采用决定系数(R^2)和归一化均方根误差(NRMSE)对估算模型准确率进行定量评价。结果表明,模型估算的温室黄瓜霜霉病严重度与实际值之间具有良好的线性关系,其中,基于CNN的估算模型准确率最高,模型的R^2为0.919 0, NRMSE为23.33%,其次是基于BPNN的估算模型,其R^2为0.890 8, NRMSE为24.64%,基于SVR的估算模型的准确率最低,其R^2为0.8901, NRMSE为31.08%。研究结果表明,利用黄瓜霜霉病可见光图像数据,结合卷积神经网络估算模型,实现了温室黄瓜霜霉病严重度的准确估算,能够为温室黄瓜霜霉病的科学防治提供参考,提高病害防治效率,减少农药使用。     

小波分析的茶鲜叶全氮含量高光谱监测

茶是世界上最受欢迎的饮料之一,而氮素（N）是影响茶叶品质的主要成分之一,因此快速准确地估算N素含量至关重要。由于测定N含量的化学方法繁琐耗时,利用高光谱对茶鲜叶中N含量进行预测,利用连续小波转换（CWT）提取的小波系数,探究CWT不同分解层数对于N素含量的估测能力,并讨论了不同波长选择算法所建模型的预测效果。首先,采集广东省英德市茶园的151个茶鲜叶样品高光谱数据,将获得的原始光谱通过卷积平滑（SG）、去趋势（Detrending）、一阶导数（1st）、多元散射校正（MSC）和标准正态变量变换（SNV）五种预处理方法进行预处理并作为参考。其次,采用连续小波对原始光谱进行初步处理生成多尺度小波系数,并进行相关性分析, 分别利用连续投影算法（SPA）、竞争性自适应加权采样法（CARS）和变量组合集群分析（VCPA）方法进一步优化CWT变换后光谱数据的变量空间,最后,以特征变量为输入使用PLSR建立了N素定量监测模型,并对比不同尺度不同方法估算N素的效果。结果表明,连续小波分析方法可有效提升茶鲜叶光谱对N素含量的估测能力,明显优于常规光谱处理方法。经连续小波分解后,对茶鲜叶N素的预测能力随分解尺度的增加整体呈逐步降低的趋势,其中在1~6尺度连续小波变换后的光谱与茶鲜叶N素存在良好的相关性,表明小尺度的连续小波分解可有效应用于茶鲜叶N含量的监测。基于CWT（1）-VCPA方法建立的模型精度最高,且变量数相比于全波段减少了99.34%,其建模与预测R2达到0.95和0.90,相比于传统光谱处理方法,精度提升了11% ,证明CWT-VCPA可以有效降低光谱维度并大幅提升模型精度。实现了茶叶N素含量的高效量化预测,为评估茶叶的其他成分提供了可靠技术参考。     

基于岩石光谱吸收特征的白云母含量反演

岩石是由多种矿物组成,其反射率光谱吸收特征与矿物含量之间存在紧密联系,矿物光谱在特定波段处的光谱吸收特征是定量估算含量的重要指标之一。为提升岩石光谱吸收特征定量反演矿物含量的准确度与精度,以白云母为研究对象,分析岩石光谱在2.2 μm附近的光谱吸收特征及其白云母含量,采用Savitzky-Golay平滑滤波和连续统去除法对岩石光谱反射率进行处理,进而提取光谱吸收特征参数（吸收深度、吸收宽度、吸收面积）,分析岩石光谱在2.2 μm附近吸收特征与白云母含量之间的相关性。研究中采用单一吸收特征建立统计模型、多维吸收特征建立偏最小二乘法（PLS）和多层感知器（MLP）模型,对岩石中白云母含量与光谱吸收特征参数进行分析,进而提出一种非线性预测岩石中矿物含量的方法。研究结果表明,岩石光谱在2.2 μm附近的光谱吸收特征中,吸收深度与白云母含量之间的相关性最高。基于单一吸收特征的统计模型中,二次曲线模型对吸收深度拟合的效果最佳,R2为0.935 0,RMSE为0.063 0,岩石光谱的吸收深度随白云母丰度满足二次曲线变化,岩石中白云母的含量越高,岩石光谱吸收深度值越大;基于多维光谱吸收特征的PLS模型相较于MLP模型拟合的效果更佳,其R2为0.947 7高于MLP的0.901 2,RMSE为0.002 7低于MLP的0.005 1;整体上,多维模型优于单一维度模型,PLS模型反演能力最佳,该模型在预测白云母含量上具有运算量小、精度高的特点。通过分析岩石在诊断特征处的光谱吸收特征,为其矿物组分的含量等进行定量反演提供理论参考,为矿产资源监测与评估提供快速高效便捷的方法。     

基于密度泛函理论的肾上腺素分子的光谱分析

肾上腺素是一种神经和激素的传送体,研究肾上腺素分子的光谱和能级有助于了解其化学稳定性和药理作用。基于密度泛函理论（DFT）,利用Gaussian 09软件在B3LYP/6-311G（d,p）基组水平上对肾上腺素分子进行结构优化,采用含时密度泛函理论（TD-DFT）的PBE方法在def2tzvp基组水平上计算肾上腺素分子在气相中的前20个激发态,利用Multiwfn3.7（dev）软件绘制出其紫外光谱图并对激发性质进行分析。肾上腺素分子紫外光谱对应的主要跃迁是从基态分别到第1,2,4,8,15和16激发态的跃迁,其他的激发态的振子强度低于阈值0.03。理论计算得出肾上腺素的紫外光谱有两个吸收峰,分别位于206.23和273.92 nm,206.23 nm峰主要由基态跃迁到第16激发态形成,273.92 nm峰主要是基态跃迁到第2、4激发态形成,主要是由苯环上π→π*跃迁所产生,并与实验光谱吻合较好。对肾上腺素分子的激发态性质分析可知,上述吸收峰都是在最高占据轨道和最低空轨道的临近轨道跃迁产生的。利用密度泛函的PBE方法在6-311G（d, p）的基组水平上计算肾上腺素分子频率并绘制红外光谱,由振动分析可知,3 738和3 662 cm-1峰是由酚羟基O-H伸缩振动产生的特征吸收峰,3 715 cm-1峰是由醇羟基O-H伸缩振动产生的特征吸收峰,2 854 cm-1峰是由甲基的C18-H20键的伸缩振动产生的特征吸收峰,1 516和1 439 cm-1峰是苯环骨架的伸缩振动的特征吸收峰,1 279与1 057 cm-1峰分别是由C6-O10和C12-O23键伸缩振动产生的特征吸收峰,620 cm-1峰是N22-H17键摇摆振动的特征吸收峰。对比肾上腺素的实验红外光谱,发现理论光谱与实验光谱中各基团的特征吸收峰都较为明显且总体吻合较好。由于肾上腺素分子二聚体和多聚体之间形成氢键,分子间氢键的形成削弱了O-H键的强度,降低了能形成分子间氢键的羟基O-H的伸缩振动频率,从而导致实验光谱在3 500～2 500 cm-1之间呈现出一个宽峰。     

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。     

污染水体中蓝藻叶绿素的光谱特征分析

水体受污染富营养化导致蓝藻等浮游植物快速生长,给环境带来很大的危害,以蓝藻为例,采用纯净水和蓝藻生长的湖水培养蓝藻,使用95％的乙醇等时间萃取其中的蓝藻叶绿素,测量分析了不同含量的蓝藻叶绿素吸收光谱特征。研究结果表明,叶绿素吸收峰处于279.5,436.0,664.5 nm,其中279.5 nm处的吸光度不能用于表征叶绿素的含量,而436.0和664.5 nm处吸光度与叶绿素含量均有较好的线性关系,采用两者吸光度差值表征叶绿素含量能够提高测量精度。并研究为检测水体中浮游植物叶绿素含量进而反映水体污染情况提供了实验手段和理论研究依据。