病害胁迫下棉花叶片色素含量高光谱遥感估测研究

通过小区和大田同步调查棉花黄萎病,在不同生育期测定病叶光谱及其色素含量。将病叶光谱反射率、一阶微分及相应的特征参数与色素含量进行相关分析,建立病叶色素含量估测模型并检验。结果表明：病叶叶绿素a,b及a+b含量可见光反射率、与一阶微分光谱在蓝边、黄边和红边处与除红边振幅(Dr)外的其他光谱特征参数间均达极显著相关。转换叶绿素吸收反射指数(TCARI)和新建归一化植被指数(NDVI[702, 758])对叶绿素a, b及a+b含量的估测精度最高,相对误差均小于1.3%。考虑到NDVI[702, 758]建立的模型更实用,可做为病叶叶绿素a, b和a+b含量的最佳估测模型。研究结果对高光谱信息定量估测病害棉叶色素含量,对利用高光谱监测棉花长势及病害影响评价均具有较高的实用价值。     

苹果树叶片叶绿素含量高光谱估测模型研究

叶片叶绿素含量是评估果树长势和产量的重要参数,实现快速、无损、精确的叶绿素含量估测具有重要意义。本研究以山东农业大学苹果园为试验区,采用高光谱分析技术探索苹果树叶片叶绿素含量的估测方法。通过分析叶片高光谱曲线特征,对原始光谱分别进行一阶微分、红边位置以及叶面叶绿素指数(LCI)变换,分别将其与叶绿素含量进行相关分析及回归分析,建立叶绿素含量估测模型并进行检验,从中筛选出精度最高的模型。结果显示,以LCI为变量的估测模型以及以一阶微分521和523nm组合为变量的估测模型拟合精度最高,决定系数R2分别为0.845和0.839,均方根误差RMSE分别为2.961和2.719,相对误差RE%分别为4.71%和4.70%。因此LCI及一阶微分是估测苹果树叶片叶绿素含量的重要指标。该模型对指导苹果树栽培生产具有积极意义。     

基于高光谱和BP神经网络的棉花冠层叶绿素含量联合估算

冠层叶绿素能够有效反映植被的生长状况。为了基于高光谱精确估算冠层的叶绿素含量,以棉花为研究对象,实测棉花冠层光谱反射率和叶绿素含量,然后进行原始光谱数据转换,计算高光谱参数,分析叶绿素含量与高光谱参数之间的相关关系,构建估算棉花冠层叶绿素含量的BP神经网络模型。结果表明:包络线去除处理后,冠层反射率和叶绿素含量的相关性在560～740 nm波段范围内提高了10.7%,效果优于原始光谱和一阶微分光谱得到的结果;基于原始光谱和去除包络线光谱建立的植被指数mSR、mND、NDI、DD与叶绿素含量表现出较高的相关性,相关系数均在0.8左右;在所建的BP神经网络模型中,基于包络线光谱指数建立的模型的决定系数为0.85,均方根误差和相对误差分别为1.37、1.97%,这一结果优于基于红边参数、原始光谱植被指数和一阶微分光谱指数建立的模型。本研究可为作物叶绿素含量估算的实际应用提供理论依据和技术支持。     

病害胁迫下冬小麦冠层叶片色素含量高光谱遥感估测研究

通过人工田间诱发小麦条锈病,在不同生育期测定染病冬小麦冠层光谱和相应叶片的色素含量。把冠层光谱数据、一阶微分数据与相应的叶片色素含量数据分别进行相关分析,采用单变量线性和非线性回归技术,选取部分样本建立小麦的色素含量估测模型,并利用其余的样本对模型进行检验,结果表明绿边内一阶微分总和(SD_g)与红边内一阶微分总和(SD_r) 的归一化值为变量的线性模型是估测色素含量的最佳模型,其估测叶绿素a,叶绿素b和胡萝卜素含量的相对误差分别为17.0％,16.3％和12.4％。该研究表明可用高光谱信息估测冠层叶片色素含量,且估测精度较高。文章的研究结果对利用高光谱遥感监测农作物长势以及病害影响都具有实际应用价值。     

马尾松针叶光谱特征与其叶绿素含量间关系研究

以马尾松针叶野外高光谱数据为基础,分析了马尾松光谱变化,构建或借助不同光谱特征参数,在理论和实践分析的基础上,建立了马尾松针叶叶绿素含最与光谱反射率及9个特征参数之间的关系.研究结果表明:(1)马尾松叶绿素含量在527,703,1 364及1 640 nm四个波长附近,与其反射率具有较好的线性关系,为马尾松遥感监测在波段选择上提供了依据;(2)红边位置、红边平均反射率、红边位置附近平均反射率、红边斜率、红边面积、红谷吸收深度、绿峰反射高度、红边归一化植被指数、红边植被胁迫指数等9个马尾松反射光谱特征参数均与叶绿素含量间存在指数函数关系,相关系数绝对值在0.5～0.7之间;(3)采用9个光谱特征参数建立了马尾松针叶叶绿素含量预测模型,且所建立的基于高斯核函数变换的偏最小二乘回归模型对叶绿素含量的预测精度远远大于传统线性回归模型,模型的均方误差为0.008 8,平均绝对百分误差为0.761 7%.     

高光谱定量反演火龙果茎枝叶绿素含量的研究

火龙果是近年来引进我国的营养价值高、经济效益好的新型水果,肉质茎枝是其主要光合器官,与常见果树具有较大差异。为探索以茎枝为光合作用器官的植被的光谱特征及其生化组分的估测方法,以火龙果为研究对象,在贵州省典型种植区罗甸县开展了4个氮肥梯度田间试验,同步测定不同养分丰缺程度下的火龙果茎枝高光谱和相应叶绿素含量数据;然后分析火龙果茎枝光谱数据的演化规律,并采用数学变换、连续小波变换算法并结合相关性分析算法处理分析火龙果茎枝光谱数据,提取并筛选特征波段;最后利用偏最小二乘算法构建火龙果茎枝叶绿素含量估测模型。研究结果表明：（1）火龙果肉质茎枝的原始光谱曲线整体趋势与常见绿叶植物相似,但随施氮量的增加,火龙果近红外处的光谱反射率逐渐降低,变化趋势与常见绿叶植物相反,茎枝光谱的吸收峰（谷）随施氮量的增加呈升高（加深）的趋势。（2）数学变换中的一阶微分与在L₁-L₅尺度内的连续小波变换能有效提升光谱对叶绿素含量的敏感性,火龙果茎枝原始光谱与叶绿素含量的敏感区域主要位于730～1 400 nm,数学变换与连续小波变换均能提升光谱对叶绿素含量的敏感性。与常见绿叶植物相比,火龙果茎枝敏感波段分布相对分散,且多位于730 nm附近与近红外区域（1 100～1 600 nm）。（3）数学变换和连续小波变换能明显提升光谱对火龙果茎枝叶绿素含量的估测能力,其中基于一阶微分的估测模型与基于连续小波变换L₁与L₄的估测模型分别为数学变换与连续小波变换的最优模型,其验证精度分别为R2_验证=0.625,RMSE=0.048,RPD=1.238（一阶微分）;R2_验证=0.678,RMSE=0.037,RPD=1.652（连续小波变换）;表明高光谱技术可以作为火龙果茎枝叶绿素含量和营养诊断的无损监测手段。该研究为完善不同植被类型基于高光谱指数的叶绿素反演提供了补充。     

植被叶片叶绿素含量反演的光谱尺度效应研究

目前光谱指数方法已被广泛地应用于植被叶绿素含量的反演中,考虑到不同传感器的光谱响应存在差异,研究了光谱尺度效应对光谱指数反演植被叶片叶绿素含量的影响。基于PROSPECT模型模拟了不同叶绿素含量(5～80 μg·cm-2)下的5 nm叶片光谱反射率数据,并利用高斯光谱响应函数将其分别模拟成10～35 nm六种波段宽的光谱数据,再分析评价5～35 nm波段宽下光谱指数与叶片叶绿素含量的相关性、对叶片叶绿素含量变化及对波段宽变化的敏感性。最后,利用波段宽为40～65 nm的反射率数据对光谱指数反演植被叶绿素含量的光谱尺度效应进行验证。结果表明,通用光谱指数(vegetation index based on universal pattern decomposition method, VIUPD)反演叶绿素含量的精度最高,反演值与真实值拟合程度最好;归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)和简单比值指数(simple ratio index, SRI)其次,虽然其决定系数R2高达0.89以上,但反演的叶绿素含量值小于真实值;其他光谱指数的反演结果较差。VIUPD对叶绿素含量具有较好的相关性和敏感性,受光谱尺度效应影响较小,具有较好的反演能力,这一结论恰好验证了其“独立于传感器”的特性,同时证明了VIUPD在多源遥感数据反演植被理化参量的研究中具有更好的应用前景。     

高光谱信息的农林植被种类区分

为了能够更加快速、准确对粮食主产区的作物与树木进行种类区分,以黄淮海地区三种主要植被(玉米、小麦和杨树)为研究对象,获取该三种植被原始反射率光谱,并对原始光谱进行特征点提取、一阶微分变换、二阶微分变换以及植被指数计算四种方法的分析处理,提取三种植被各自的光谱特征点、特征波段、蓝黄红边微分值和、位置、振幅以及面积四个特征指标以及植被指数的数值区间。基于特征值在不同植被种类间数值重叠范围越小区分精度越高的原理,比较分析植被光谱在不同处理方法下的植被区分精度,并且最终选取重叠范围最小的特征指标作为区分不同植被的识别指标。结果显示：相较于原始光谱特征点提取、二阶微分变换以及植被指数计算,一阶微分变换对于玉米、小麦和杨树的识别分类具有较高的精度,其中黄边振幅、黄边面积以及黄边微分值和具有较高的识别精度,黄边振幅的识别精度达到97.5%,黄边面积以及黄边微分值识别精度达98.1%,用另外167组数据对该结果进行验证,显示黄边振幅的识别精度达96.4%,黄边面积以及黄边微分值和的识别精度达97.6%。该结果与用平均光谱曲线区分单种植被不同生长状态选取的特征值结果不同,这种方法能有效的保留个体光谱反射曲线的差异,从结果可见通过一阶微分变换提取黄边参数的方法能有效的用于树木和粮食作物共同种植区域的植被区分, 并且黄边面积以及黄边微分值和的识别精度最高。     

叶片茸毛对叶片反射光谱及高光谱植被指数的影响研究

很多高光谱植被指数被用于对植被的生化物质含量进行非破坏性的估计与反演。由于这些指数都是利用不同波段的反射率计算而得到的,因而对叶片反射具有很大影响的茸毛等叶表结构对这些植被指数的反演精度的影响不容忽视。本研究发现去茸毛处理使得在400～1 000nm范围的的光谱反射都有所下降,但在各个波段的变化并不均匀。通过对比39个现有的高光谱植被指数在经过去茸毛处理前后的变化,发现一些只单独利用可见光或者近红外波段的高光谱植被指数,如CTR1:R695/R420,D740/D720,WBI:R900/R970,R860/(R550×R708)以及红边指数(REP)比大多数既使用可见光又使用近红外波段的高光谱植被指数受茸毛变化影响小,它们对茸毛的低敏感性可以使其在进行植被生化物质反演时更具有普适性。     

利用高光谱植被指数估测苹果树冠层叶绿素含量

叶绿素含量是反映植物生长状况的重要参数。利用ASD FieldSpec 3光谱仪,测定春梢停止生长期苹果冠层高光谱反射率,对原始光谱进行微分变换,与苹果叶绿素含量进行相关分析确定敏感波段,通过分析敏感区域400～1 350 nm范围内所有两波段组合的植被指数,选择最佳植被指数并建立苹果冠层叶绿素含量估测模型。结果表明：(1)苹果冠层叶绿素含量的敏感波段区域为400～1 350 nm。(2)利用筛选得到的植被指数CCI(D₇₉₄/D₇₆₃)构建的估测模型能较好的估测苹果冠层叶绿素含量。(3)以CCI(D₇₉₄/D₇₆₃)指数为自变量的估测模型CCC=6.409+1.89R3+1.587R2-7.779R预测效果最佳。因此,利用高光谱技术能够较快速、精确的对苹果冠层叶绿素含量进行定量化反演,为苹果长势的遥感监测提供理论依据。     

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。     

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。     

利用叶片正反面反射光谱估算叶绿素含量

叶片叶绿素含量的快速无损估算方法对研究植被生长和环境胁迫都具有重要意义。传统叶绿素光谱估测方法,主要是基于叶片正面光谱信息。而在实际遥感观测中,传感器不仅会接收植被叶片正面光谱信息,植被叶片反面光谱信息也会同时被接收。该研究主要目的是找到在同时考虑叶片正反面光谱信息时也能精确估算叶片叶绿素含量的分析方法。对比了简单差值植被指数(SD),简单比值植被指数(SR),归一化植被指数(ND)与偏最小二乘(PLS)建模方法,并对检验样本集进行了精度比较。结果发现用PLS方法估算两种植被正反面叶片的叶绿素含量与真实叶片叶绿素含量的拟合精度更高,R2为0.91,RMSE为5.21 μg·cm-2。因此可以认为PLS方法在同时考虑植被叶片的正反面光谱信息时对植被叶片叶绿素含量的估算更准确。     

基于地面实测光谱的湿地植物全氮含量估算研究

随着再生水越来越多的应用于城市湿地,湿地植物生长状态的大面积监测对于利用再生水的湿地恢复与重建具有重要意义。目前遥感技术已成为植物生长状态大面积监测的重要手段。本研究以北京市典型再生水城市湿地奥林匹克公园南园湿地为研究区,以反映植物生长状态的重要指标全氮(TN)为研究对象,在测定研究区湿地植物芦苇(Phragmites australis)和香蒲(Typha angustifolia)的叶片光谱及TN含量的基础上,对数据进行预处理并建立二者的关系模型,包括单变量模型(比值光谱指数(SR)模型和归一化差值光谱指数(ND)模型),与多变量模型(逐步多元线性回归(SMLR)模型和偏最小二乘回归(PLSR)模型),并利用交叉验证决定系数(R2CV)和均方根误差(RMSECV)对模型精度进行检验。结果表明,不同湿地植物类型相比,利用芦苇反射光谱建立的各种预测模型的精度都高于香蒲;不同回归模型相比,多变量回归模型的精度较高;多变量回归模型中,PLSR模型的精度高于SMLR模型,其R2CV可达0.80,RMSECV仅为0.24,是建立湿地植物光谱与TN含量关系的最优模型。研究成果不仅为湿地植物生长状态遥感探测提供参考借鉴,而且可以为利用再生水的城市湿地监测与管理提供有力的科学依据。     

宁夏盐池荒漠植物光谱特征分析及光谱识别

宁夏盐池县荒漠草地属于中温带干旱气候,由于过度利用出现不同程度的退化,退化指示种比重增大,造成不同荒漠草地群落组成差异也很大,如何区别不同荒漠草地植物,并据此对退化指示种进行动态监测是了解荒漠草地退化程度的关键。目前随机森林（RF）、支持向量机（SVM）与K-邻近（KNN）分类模型被广泛应用于森林植物和农作物的遥感分类,并取得了较好的分类识别效果,但针对草地尤其是荒漠草地植物的分类识别研究较少。因此使用ASD地物光谱仪于7月在宁夏盐池二步坑、冯记沟、高沙窝、麻黄山不同荒漠草地采集了32种植物作样本获得442条光谱进行光谱特征分析。筛选出7个植被指数：归一化植被指数705（NDVI₇₀₅）、绿通道植被指数（GNDVI）、光化学植被指数（PRI）、土壤调节植被指数（OSAVI）、可视化气压阻抗指数（VARI）、植被衰减指数（PSRI）和归一化水指数（NDWI）作为随机森林模型（RF）、支持向量机（SVM）模型、K-邻近（KNN）模型的原始变量,对32种荒漠草地植物进行分类识别,并通过分类模型精度的比较筛选较优模型。结果表明：(1）不同植物光谱反射率均符合绿色植物特征,但各植物原始光谱不同波段之间存在明显差异,植物原始光谱水分吸收波段差异明显,且有红边蓝移现象;(2）RF,SVM和KNN三个分类模型对32种植物的分类精度分别达到了0.98,0.94和0.98,识别效果较好,但3种分类模型均对白莲蒿与北芸香、虫实与甘草发生了误判;(3）随机森林模型重要性指标中NDWI与PRI为区分荒漠草地植物的关键指标,说明荒漠植物冠层水分与类胡萝卜素含量是影响荒漠草地植物光谱分类的重要因素。试验利用随机森林模型（RF）、支持向量机（SVM）与K-邻近（KNN）分类方法,建立了主要植物的分类模型。     

基于光谱指数的不同叶倾角分布下玉米冠层叶绿素含量反演

遥感是开展地面/近地面、航空及航天层次无损伤探测植物叶绿素信息的主要手段。目前多波段计算光谱指数方法已被广泛地应用于植被冠层叶绿素含量的经验/半经验反演及应用中。考虑不同作物及同种作物不同品种间存在着一定的植被叶倾角分布(LAD)特征差异,针对叶倾角分布对光谱指数反演冠层叶绿素含量(CCC)的影响进行分析,并开展针对叶倾角分布变化不敏感的叶绿素相关光谱指数优选和冠层叶绿素反演建模研究。基于PROSAIL辐射传输模型模拟了不同叶片叶绿素含量(LCC)、叶面积指数(LAI)和LAD对应的冠层反射率数据。模拟结果显示,在相同LAI和LCC条件下,不同LAD对应的冠层反射率有明显差异,冠层反射率随着平均叶倾角的增加而降低。通过计算12个常用的叶绿素相关光谱指数与CCC的相关性指标,来评估光谱指数在不同LAD下反演叶绿素含量的敏感性差异,并依次优选出MTCI,MNDVI8,MNDVI1和CI_red-edge4个对LAD变化较不敏感的叶绿素相关光谱指数。利用玉米实测数据对光谱指数进行冠层叶绿素估测的建模和模型检验,模型的建立和验证结果显示,MNDVI8对LAD变化最不敏感,反演模型的精度最高,决定系数R2=0.70,均方根误差RMSE=22.47 μg·cm-2。CI_red-edge(R2=0.63,RMSE=24.06 μg·cm-2),MNDVI(R2=0.66,RMSE=24.07 μg·cm-2)和MTCI(R2=0.65,RMSE=26.76 μg·cm-2)反演模型的精度较为接近并稍弱于MNDVI8。通过对反演结果分析得出结论,不同的光谱指数对LAD变化的敏感性不同,优选的光谱指数普遍对叶绿素含量具有较好的相关性和敏感性,其中MNDVI8受LAD影响最小,能较高精度的反演LAD变化下的玉米冠层叶绿素含量。优选的其他光谱指数MTCI,CI_red-edge和MNDVI1反演能力虽然稍弱于MNDVI8,但受LAD影响较小,同样具有较好的反演能力。该工作开展LAD对光谱指数叶绿素反演的敏感性分析和光谱指数优选研究,其实测数据的检验结果和模拟数据的分析结果一致;基于优选光谱指数的冠层叶绿素含量反演建模结果及精度分析结论,对开展缺乏叶倾角分布差异先验知识下的大范围作物叶绿素含量遥感估测和应用具有借鉴意义。     

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。     

利用光谱指数反演植被叶绿素含量的精度及稳定性研究

农业遥感中,利用光谱指数方法反演作物叶绿素含量一直得到广泛地应用。利用PSR-3500光谱仪及SPAD-502叶绿素仪同步获取了冬小麦冠层光谱数据及对应叶片的叶绿素相对含量(SPAD值),并利用高斯光谱响应模型将PSR获取的地面连续光谱数据重采样为多光谱Landsat-TM7及高光谱Hyperion光谱数据,然后分别计算基于两种传感器的归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)、综合叶绿素光谱指数(MCARI/OSAVI,the ratio of the modified transformed chlorophyll absorption ratio index (MCARI) to optimized soil adjusted vegetation index(OSAVI))、三角形植被指数(triangle vegetation index, TVI)及通用植被指数(vegetation index based on universal pattern decomposition method, VIUPD),再将四种光谱指数与叶绿素含量进行回归分析。结果表明,针对重采样后的TM和Hyperion两种传感器数据,VIUPD反演叶绿素含量精度(决定系数R2)最高,反演能力最稳定,这与其“不受传感器影响”的特性密不可分;MCARI/OSAVI反演精度和稳定性次之,是因为引入的OSAVI削弱了土壤背景的影响;宽波段指数NDVI和TVI对模拟TM数据有较好的反演精度,对Hyperion数据反演精度却很低,可能是因为两种指数的构成形式简单,考虑的影响因素较少。以冬小麦为例,对利用光谱指数反演植被叶绿素含量的精度和稳定性进行了研究并分析了其影响因素,经比较发现利用植被指数VIUPD进行植被叶绿素含量反演时,其精度和稳定性最好。     

基于Sentinel-2A影像的玉米冠层叶绿素含量估算

农作物叶片中的叶绿素通过吸收光能参与光合作用产生化学能,及时、准确地估算叶绿素含量对于农作物长势、养分含量监测、品质评价和产量估算具有重要意义。Sentinel-2卫星的重访周期为5 d,空间分辨率为10 m,具有13个光谱波段,其中包括三个波宽仅为15 nm对叶绿素含量变化敏感的红边波段,是叶绿素含量估算的理想数据源。植被指数是基于农作物在不同波段的反射特性,通过不同波段组合方式刻画长势和叶绿素含量的差异,可用于大区域范围内的玉米冠层叶绿素含量快速、精确估算。以Sentinel-2A影像为数据源,开展基于多种植被指数的玉米冠层叶绿素含量估算方法研究。课题组于2016年8月6-11日在河北省保定市（115°29′-116°14′E,39°5′-39°35′N）进行玉米冠层叶绿素含量的实地测量,并在每个采样位置上采用中绘i80 智能RTK(real-time kinematic)测量系统进行定位。Sentinel-2A影像预处理工作包括几何校正、辐射定标和大气校正,其中大气校正使用Sen2Cor模型和SNAP模型。首先,基于预处理后的Sentinel-2A遥感影像,分别计算CI_green(green chlorophyll index), CI_red-edge(red-edge chlorophyll index), DVI(difference vegetation index), LCI(leaf chlorophyll index), MTCI(MERIS terrestrial chlorophyll index), NAVI(normalized area vegetation index), NDRE(normalized difference red-edge), NDVI(normalized difference vegetation index), RVI(ratio vegetation index), SIPI(structure insensitive pigment index)植被指数。然后,建立样方位置上实测叶绿素含量与各植被指数的统计关系,从而构建玉米冠层叶绿素含量估算模型,并以野外实测玉米冠层叶绿素含量为依据,对基于各植被指数的估算结果进行精度评价。最后,利用筛选出的最优叶绿素含量估算模型,估算研究区内的玉米冠层叶绿素含量。研究的目标为：（1）通过比较分析,构建合适的玉米冠层叶绿素含量估算模型,估算精度以决定系数R2、均方根误差RMSE以及相对误差RE作为评价指标;（2）确定最优波段组合方案：在红边波段中选择与可见光、近红外波段组合效果更优的波段组合方案;（3）确定参与植被指数计算的红边波段的最优数量。精度评价结果表明：（1）选用的植被指数与玉米冠层叶绿素含量呈多项式拟合关系,其中使用红边波段计算的植被指数的估算结果明显优于未使用红边波段的估算结果;红边波段引入后明显提高了可见光、近红外波段对叶绿素含量的拟合的精度,CI_{green(560, 705)}指数比CI_{green(560, 842)}的回归模型R2提高0.516,红边波段参与计算的DVI相对于RVI来说,估算结果更稳定。（2）对于不同的植被指数,参与运算的Sentinel-2A影像的两个红边波段,估算精度的提高程度不同。对于可见光波段参与计算的植被指数来说,在红边波段1（中心波长为705 nm）的估算精度较高,如LCI,CI_green,DVI和RVI等;对于近红外波段参与计算的植被指数来说,在红边波段2（中心波长为740 nm）的估算精度较高,如CI_red-edge,NDRE和NAVI等。（3）对于Sentinel-2A影像来说,两个红边波段共同参与叶绿素含量估算时能取得最高的的估算精度。选用的植被指数中,MTCI_{(665, 705, 740)}指数与玉米冠层叶绿素含量估算精度最高,回归模型拟合精度R2为0.803,模型验证R2为0.665,RMSE为3.185,相对误差RE为4.819%。MTCI_{(665, 705, 740)}指数计算中使用了两个红边波段,突出红边波段反射率差值变化,与玉米冠层叶绿素含量表现出很好的相关性。最后,利用优选出的基于MTCI指数的叶绿素含量估算模型,对研究区范围内的叶绿素含量进行估算并完成空间制图。     

基于Sentinel-2影像与PROSAIL模型参数标定的玉米冠层LAI反演

叶面积指数(LAI)与植被光合作用、蒸腾作用、生物量的形成等有密切联系,是玉米长势监测、灾害胁迫监测、产量预测等重要参数之一,也是辐射传输模型、作物生长模型等机理模型的一个重要参数。Sentinel-2卫星是“全球环境与安全监测”计划的第二颗卫星,具有较高的时空分辨率,且具有红边波段,其可见光和近红外波段的分辨率为10m,是农业遥感应用的理想数据源。PROSAIL辐射传输模型是遥感反演玉米冠层LAI的有效途径,然而在反演中存在输入参数不确定性大、调参困难、病态反演、速度慢等问题。模型的参数标定能够获取观测反射率及不确定性范围内的参数取值,提供丰富准确的参数信息,降低模型反演过程中的偏差。为探索参数标定在玉米冠层LAI反演中的应用,研究以Sentinel-2A卫星影像为数据源,使用马尔可夫链蒙特卡洛方法(MCMC)对PROSAIL模型进行参数标定,通过加入5%的观测光谱不确定性,获取各参数在不确定性范围内的后验取值概率分布,以优化反演过程中的参数设置,提高LAI反演精度。研究结果表明：（1）PROSAIL模型对可见光和近红外波段较为敏感的输入参数有LAI、叶片叶绿素含量及结构系数,将此三个参数作为查找表反演中的可变参数能够有效地进行LAI的反演,反演精度的决定系数达0.7以上。（2）MCMC方法能够对PROSAIL模型进行参数标定,获取研究区内玉米各参数取值分布信息,参数后验分布与实际情况接近,表明利用MCMC方法进行参数标定可行有效。（3）通过参数标定可以有效提高LAI的反演精度,在降低反演偏差和异常值方面尤为明显,参数标定优化后的反演平均偏差由原先的20%降低至8%,同时估算精度由76%提高至90%。研究结果表明：利用MCMC进行PROSAIL模型参数标定,能够提高PROSAIL模型的LAI反演精度,降低反演偏差,为利用PROSAIL辐射传输模型提高作物冠层参数反演精度提供借鉴。