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。     

叶片滞尘对大叶黄杨光谱特征的影响及其滞尘量预测研究

大气颗粒物污染在全球范围内已成为严重的城市环境问题之一。为探究滞尘对叶片光谱特征的影响,并建立以高光谱数据为基础的叶面滞尘预测模型。以北京市常见绿化树种(大叶黄杨)为研究对象,设置高、中、低滞尘污染梯度,采集720个叶片样本,利用ASD Fildsoec Handheld光谱仪获取高光谱数据。结果表明:光谱反射峰分别在560和900 nm处,吸收谷分别在400～500, 600～700和1 000～1 050 nm范围内;有无滞尘的叶片反射率在不同波段表现出不同的规律,在400～760和760～1 100 nm范围内的光谱反射率大小分别表现为滞尘叶片除尘叶片、滞尘叶片除尘叶片;滞尘与除尘叶片在植被光谱曲线上的差异性较明显, 350～700和1 900～2 500 nm波段,滞尘叶片的光谱反射率略高于除尘叶片,而在780～1 400 nm范围内,滞尘叶片光谱反射率则显著低于除尘叶片,差异性表现为:重度污染区中度污染区轻度污染区;反射率在可见光波段(350～780 nm)随叶面滞尘量的增加而增大,而近红外波段(780～1 100 nm)的变化趋势则相反;粉尘对叶片的红边斜率影响较大,表现为滞尘叶片无尘叶片,而对红边位置没有显著影响。叶面滞尘量预测模型中,以叶面水含量指数、简单比值指数建立的二次多项式预测模型效果最好,分别为y=-1.18x~2+0.542 4x+0.991 7,y=-7.67x~2+3.692 4x+0.371 4。模型验证表明,R~2分别达到0.987 7和0.887 3,拟合效果较好,说明预测模型可有效地估测大叶黄杨叶面滞尘量。     

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。     

基于反射率模拟模型的黑土有机质含量估测

定量分析了黑龙江省黑土室内高光谱反射率曲线特征,确定了影响反射光谱曲线的主要特征控制点,建立了黑土光谱反射率模拟模型并对其进行评价,分析比较反射率数据、模拟后的光谱数据与土壤有机质含量的关系,建立了土壤有机质含量光谱预测模型。结果如下：有机质是小于1 000 nm范围黑土反射光谱特征的决定因素,随有机质含量变化,黑土光谱反射率在该范围呈现单/双吸收谷特征;黑土反射光谱曲线在450～930 nm范围内有５个主要特征控制点;黑土反射率模拟模型能较准确地描述黑土反射光谱曲线,直线模型的模拟效果更好;以反射率模拟模型系数为自变量的有机质含量预测模型优于基于反射率及其一阶微分的模型,说明反射率模拟模型的曲线控制点选择合理且有代表性,反射率曲线模拟方法能够准确描述黑土的实际光谱反射率。     

古尔班通古特沙漠生物土壤结皮反射光谱特征分析

通过对野外采样取得的新疆古尔班通古特沙漠中的生物土壤结皮、裸沙和干枯植被进行反射光谱测定,揭示出在干燥条件下各类地物的反射光谱特征。进一步对经过均匀喷洒0.5和1.0 mm水后的生物土壤结皮分别进行反射光谱测定,并对比分析了原始的和经水化实验后的生物土壤结皮光谱特征。依据生物土壤结皮的光谱特征,提出利用连续统去除技术估算生物土壤结皮覆盖度的方法,结果表明连续统去除光谱的负对数与生物土壤结皮盖度有很好的相关关系(r2=0.990 7)。     

玉米叶片的光谱响应及其氮素含量预测研究

以不同施肥水平下两年玉米田间试验为基础,利用高光谱技术探讨大喇叭口期不同层次玉米叶片光谱响应的敏感区域,并依据叶片氮素含量与原始光谱反射率及其一阶导数的相关性,最终构建了叶片氮素含量的预测模型。结果表明：不同施肥水平下叶片光谱反射率差别明显区域集中在550 nm附近波段、761～1 300 nm波段,不同层次间叶片光谱反射率差别明显区域集中在550 nm附近波段,叶片氮素含量与470～760 nm波段光谱反射率及其一阶导数呈极显著相关。经过对比筛选,以光谱指数DSI(564,681)和DSI(681,707)构建的指数预测模型效果最好,预测精度达93.43%和93.39%,能有效估测叶片氮素含量。     

基于反射光谱特性的土壤分类研究

选取中国松嫩平原吉林省农安县主要土壤(黑土、黑钙土、草甸土、风砂土、冲积土)室内光谱反射率作为研究对象,利用去包络线方法提取反射光谱特征指标,作为输入变量建立BP神经网络模型,进行土壤分类研究,探索利用表层土壤反射光谱特性进行土壤分类的可行性。结果表明:(1)包络线去除后的曲线使土壤可见光近红外波段的吸收特征显著增强;农安县不同土壤在400～2500nm范围内主要有5个光谱吸收谷,前2个吸收谷主要是由于土壤有机质、铁及土壤机械组成引起的,后3个是土壤水分吸收光谱能量引起的;不同土壤类型反射光谱的差异主要表现在前2个吸收谷。(2)由于输入变量的选取客观准确,基于前2个吸收谷形状特征的BP神经网络模型的土壤分类精度显著优于以反射率或5个吸收谷形状特征为输入变量的模型,可以用于土壤分类。     

利用反射与透射光谱测量GaN外延层的光学参数

GaN是一种理想的紫外发光和探测材料,其光学特性参数是光学器件设计的重要依据。采用紫外反射与透射光谱相结合的方法对国产GaN外延层进行光学特性测量,利用反射率与折射率之间的关系和薄膜干涉效应,建立了GaN外延层厚度、表面反射率、光谱吸收系数的光谱测量公式。测量结果表明,GaN外延层在紫外波段存在三个吸收区,其中364nm以下波段为强吸收区,吸收系数接近10^5cm^-1,364～375nm为吸收过渡区,375nm以上波段为弱吸收区;GaN表面反射率在三个吸收区的变化不大,为0．2～0．25之间。     

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。     

土壤氧化铁的高光谱响应研究

通过分析野外采集的13个土种的不同氧化铁含量原始土样和人工配制不同氧化铁含量土样的高光谱特征,研究了氧化铁对土壤反射率、土壤线参数、土壤有机质高光谱特征、土壤反射率光谱曲线形态的影响。研究结果表明,随氧化铁含量的增加,350～570 nm波段反射率降低,570～2 500 nm波段的反射率增加,氧化铁去除量与反射率变化量之间的相关性不明显;氧化铁含量与土壤线斜率呈线性负相关,与截距呈线性正相关,且均达到极显著相关水平,表明利用土壤线参数反演氧化铁含量具有可行性;在622～851 nm波段,氧化铁对有机质的高光谱特征具有明显的抑制作用;通过去包络线和统计F值与光谱角值表明,氧化铁对土壤反射光谱曲线形态有影响。     

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。     

苔藓结皮影响干旱半干旱植被指数的稳定性

植被指数是表征大尺度下陆地生态系统的最常用的,也是最前要的参数,所以得到准确的植被指数就显得至关重要.苔鲜结皮在干旱半干旱区、极地和亚极地Ⅸ分布广泛,且干、湿苔鲜结皮光谱差异较大,这种差异在十湿交替频繁的干旱与半干旱区是否对区域植被指数产乍影响?能产生多大的影响?国内外未见研究报道.该文以最常用的植被指数NDVI为例,重点分析了苔藓结皮干、湿变化能在多大程度上影响区域NDVI值.研究得出,100%盖度的湿苔藓结皮NDVI值(0.657)较于苔鲜结皮NDVI值(0.320)提高0.337,比干苔藓结皮高1倍多,干、湿苔藓结皮NDVI值达到0.000水平差异显著;研究区苔藓结皮的平均盖度为12.25%,线性混合光谱模型分析得出,湿苔藓结皮较干苔鲜结皮可以使研究区区域NDVI提高0.04(14·3%);由于苔鲜结皮的存在和干旱半干旱区降雨的不稳定性,必然造成该区域短时间内NDVI变化的不稳定.     

干旱、半干旱区生物土壤结皮遥感光谱研究进展

介绍了生物土壤结皮遥感光谱特性和遥感监测方法研究进展。主要论述了生物土壤结皮光谱的变异性与土壤水分的关系,分析了生物结皮对区域植被遥感解译的影响。干湿生物结皮的光谱差异以及土壤浅表层水分的更替会造成植被动态的错误解译和生态系统生产力的过高估计,经研究得出,100%盖度的干湿苔藓结皮NDVI之差大约0.35(干苔藓结皮0.30,而湿苔藓结皮0.65),100%盖度干湿藻类结皮NDVI之差大约0.15(干藻类结皮0.15,而湿藻类结皮0.30),最大值合成法(max value composite, MVC)会使分布有相当盖度的苔藓结皮的区域的NDVI求解受降水的影响很大,会造成该区域短时间内NDVI不稳定性,而影响植被动态解译。综合国内外研究认为,生物结皮研究中,除了考虑不同土壤水分下生物结皮的光谱外,还应考虑生物结皮光谱的季节差异。     

Determining the Canopy Water Stress for Spring Wheat Using Canopy Hyperspectral Reflectance Data in Loess Plateau Semiarid Regions

Crop water stress significantly reduces crop yield. Several studies have employed optical and remote-sensing methods to obtain nondamage monitoring crop water content to understand the agriculture drought process. In this paper, the spectral information (i.e., the canopy absorption feature at the 350–2500 nm band range) from the field experiments was used to estimate and identify the canopy water stress. Five different levels of water treatments exist in the spring wheat field in the semiarid regions of Loess Plateau, Northwest China. The hyperspectral reflectance, soil moisture content, soil water potential, canopy water content, amount of chlorophyll, leaf area index, and environmental parameters were measured. The relationship between canopy reflectance and canopy water content was analyzed at different water stress levels. In addition, various spectral indices were tested by measurements. Results showed that a high correlation exists in semiarid water index-1, semiarid water index-2, and red-edge normalized difference vegetation index, thus denoting that these indices can indicate water stress effectively. We can conclude that canopy reflectance can identify crop water stress and can be used to develop a certain index for monitoring agriculture drought.     

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。     

Spectral reflectance characteristics of different snow and snow-covered land surface objects and mixed spectrum fitting

The field spectroradiometer was used to measure spectra of different snow and snow-covered land surface objects in Beijing area.The result showed that for a pure snow spectrum,the snow reflectance peaks appeared from visible to 800 nm band locations;there was an obvious absorption valley of snow spectrum near 1 030 nm wavelength.Compared with fresh snow,the reflection peaks of the old snow and melting snow showed different degrees of decline in the ranges of 300～1 300,1 700～1 800 and 2 200～2 300 nm,the lowe...     

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。     

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。