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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 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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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 FieldSpec3 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。 相似文献
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作物植被覆盖度的高光谱遥感估算模型 总被引:5,自引:1,他引:4
通过大田试验,使用ASD光谱仪测量了油菜、玉米、水稻三种作物不同覆盖度水平下的冠层光谱,同时拍照获取植被图片并用计算机求算了植被覆盖度。利用三种作物光谱求算“红边”变量,并对波段两两组合求算归一化植被指数(NDVI),建立这些光谱变量与覆盖度之间的估算模型,得到适用于三种作物的最优估算模型和最佳的NDVI波段组合。另外,利用响应函数模拟了TM归一化植被指数,同植被覆盖度进行了相关分析,回归方程的R2达到0.80,并通过了预留数据的检验,为TM数据植被覆盖度估算进行了探索性的研究。 相似文献
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低空遥感平台下可见光与多光谱传感器在水稻纹枯病病害评估中的效果对比研究 总被引:1,自引:0,他引:1
高效无损地评估农作物病害等级,对于实际农业生产和研究都具有重要意义。研究探讨了基于低空无人机遥感平台进行水稻纹枯病病害等级评估的可行性,分析可见光与多光谱传感器的光谱响应差异及其对感病水稻光谱反射率获取的影响,并定量对比两种传感器的病害监测效果。实验研究区由67个不同品种的水稻小区组成,每块小区均分为相接的纹枯病接种区和侵染区。以大疆精灵Phantom 3 Advanced小型消费级无人机作为搭载平台,分别搭载该无人机系统自带的可见光传感器和MicasenseRedEdgeTM多光谱传感器获取遥感影像。同时,通过植保专家现场调查的方式识别病害等级,并利用Trimble公司的手持式NDVI测量仪获取实测NDVI值。基于影像拼接、波段叠合、辐射校正后的预处理结果,对可见光图像的接种区和侵染区共134个小区计算七种可见光植被指数,即NDI(normalized difference index), ExG(excess green), ExR(excess red), ExG-ExR,B*,G*,R*,多光谱图像除上述可见光指数外再计算NDVI(normalized difference vegetation index), RVI(ratio vegetation index)和NDWI(normalized difference water Index)三种多光谱植被指数。将计算得到的图像植被指数与地面实测NDVI进行相关性分析,以选取两种传感器的最优图像植被指数建立水稻纹枯病病害等级反演模型。相关性分析结果表明,基于多光谱传感器计算的图像NDVI与实测NDVI拟合度最高,接种区R2为0.914,RMSE为0.024,侵染区R2为0.863,RMSE为0.024。对于可见光传感器,NDI与实测NDVI的相关性最好,接种区R2为0.875,RMSE为0.011,侵染区R2为0.703,RMSE为0.014。比较两种传感器两种区域的同一图像植被指数与实测NDVI的一致性,除B*外,NDI,ExR,ExG-ExR,G*,ExG,R*与实测NDVI基本属于高度相关,在病害严重的接种区,两种传感器对水稻纹枯病的监测效果相近,但在病害相对较轻的侵染区,多光谱传感器的监测更为精确灵敏。基于多光谱图像NDVI建立的病害等级反演模型,R2达到0.624,RMSE为0.801,预测精度达到90.04%,模型效果良好。而基于可见光图像NDI建立的反演模型,R2为0.580,RMSE为0.847,预测精度为89.45%,效果稍差。对比分析可见光与多光谱传感器的光谱响应曲线,可见光传感器可获取可见光范围的红、绿、蓝三个波段,波段范围互相重叠,多光谱传感器包含五个成像单元,可独立获取从可见光到近红外的五个窄波光谱波段,提供更加准确的光谱信息。比较传感器获取的接种区和侵染区水稻平均反射率曲线得出,多光谱传感器不仅在可见光波段反映了较可见光传感器更强的差异,在红边和近红外波段差异则更加明显,这说明专业窄波段传感器在病害监测方面较宽波段消费级传感器更有优势。综上所述,基于可见光与多光谱传感器的低空无人机遥感平台进行水稻纹枯病病害等级评估是可行的,多光谱传感器精确灵敏,可用于纹枯病的早期监测,可见光传感器效果稍差但经济易于推广。研究结果为病虫害防治提供决策支持,有助于推动实现精准农业,保障粮食安全。 相似文献
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基于高光谱影像的干旱区草地光谱特征分析 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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苹果花期的冠层高光谱特征研究 总被引:3,自引:0,他引:3
系统分析苹果花期冠层高光谱特征,探明其敏感光谱波段,为大面积苹果树信息提取与营养状况的遥感反演等提供理论依据。利用ASD Field Spec 3便携式地物光谱仪实测的120个苹果花期的冠层高光谱数据,在分析了不同累计样本容量对花期冠层高光谱特征影响的基础上,采用方差分析的方法,明确了苹果花期的冠层高光谱特征及反映花期冠层高光谱的敏感波段。结果表明,随着累计样本容量的增加,苹果花期的高光谱曲线趋于稳定、平滑。在550 nm绿峰处和760~1 300 nm的反射高原区,反射率随着花量的增多而减小,在670 nm的红谷处,反射率随着花量的增多而增大;在350~400 nm,400~500 nm,600~680 nm,760~1 300 nm波段的方差分析结果极显著,是反映花期冠层光谱的敏感波段;随着花量的增多,红边位置、红边斜率和红边面积有逐渐减小的趋势。 相似文献
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无人机多光谱遥感在玉米冠层叶绿素预测中的应用研究 总被引:6,自引:0,他引:6
叶绿素含量是植物生长中的重要参数,与农作物产量密切相关。无人机遥感技术作为一种新的数据获取手段,在农业中已得到广泛应用。以玉米为目标作物,将具有不同光谱响应函数的两种轻小型多光谱传感器(MCA和Sequoia),同时搭载在六旋翼无人机上,获取不同氮肥水平下大田玉米花期的多光谱影像。利用无人机影像空间分辨率高的特点,在小区尺度上,分别计算了基于两种多光谱传感器的各26种植被指数,并将其与地面实测的叶绿素含量(SPAD)值进行回归分析,研究不同波段反射率对SPAD值的敏感性,利用不同多光谱传感器及植被指数预测SPAD值的精度及稳定性。结果表明,对于具有较宽波段的Sequoia,在550 nm(绿波段)、735 nm(红边波段)的反射率对SPAD值的变化较敏感,其中,550 nm与SPAD值的相关系数最大(R2=0.802 9)。而对于较窄波段的MCA,720 nm(红边波段)的反射率与SPAD值具有较高的相关性(R2=0.724 8),550 nm(绿波段)次之。此外,由于两传感器红波段的中心波长和波段宽度不同,660 nm(Sequoia)反射率与SPAD值的相关系数为0.778 6,而680 nm(MCA)反射率与SPAD值的相关性较小,仅为0.488 6。利用无人机多光谱遥感技术预测大田玉米的SPAD值精度较高,但对于不同的多光谱传感器而言,同一植被指数却表现出较大的差异,其中,红波段和近红外波段组合构造的植被指数RVI,NDVI,PVI和MSR差异较大,具有较宽波段的Sequoia传感器优于窄波段的MCA;此外,对于Sequoia相机,GNDVI与RENDVI预测SPAD值的精度较高,RMSE分别为3.699和3.691;对于MCA相机,RENDVI预测精度最高(RMSE=3.742),GNDVI预测精度低于RENDVI(RMSE=3.912);两传感器中MCARI/OSAVI预测SPAD值精度均较低,RMSE分别为7.389(Sequoia)和7.361(MCA)。在所有的植被指数中,利用绿波段和近红外波构造的植被指数(G类),以及用红边波段和近红外波段构造的植被指数(RE类),预测SPAD值精度更高,均高于红外和近红外波段构造的植被指数;利用更多波段(三个及以上)组合构造的复杂植被指数,并不能显著提高预测精度。就预测模型而言,MCARI1更适用于对数模型,可有效提高预测精度, 而其他植被指数变化不显著。研究还发现,在小区水平SPAD值的预测方面,除NDVI和TVI,Sequoia相机对于不同氮肥条件下植被覆盖度、阴影和裸露土壤等环境背景因素具有较强的抗干扰能力;而对于MCA相机来说,TVI,DVI,MSAVI2,RDVI和MSAVI对环境背景因素非常敏感,预测SPAD精度低;此外,去除环境背景因素并不总是能够提高SPAD值的预测精度。本研究对于利用无人机多光谱遥感技术进行高精度的叶绿素含量预测具有指导意义,对于精准农业的推广和应用具有一定的借鉴价值。 相似文献
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土壤水分是影响农业生产的重要因素,在作物生长发育和最终产量上起着至关重要的作用,快速、高效地估算土壤水分已成为农林水资源监测的热点问题。利用高光谱反射率的特征波段计算植被指数、构建土壤水分反演模型已获得广泛的认可和应用。针对反演土壤水分受植被覆盖度影响较大的问题,提出用多种植被指数组合削弱植被覆盖度对土壤水分反演的影响。在宜昌市仓屋榜试验基地选取30组柑橘树,在果树滴落线处收集土壤,通过烘干法测定土壤质量含水率,采样4次,共计120组土壤含水率;并利用ASD Field Spectral FR光谱仪(波长范围325~1 075 nm)及大疆精灵4多光谱版无人机获取了120组试验区蓝、绿、红、红边、近红外及短波红外波段光谱反射率,采用移动平均法对光谱数据进行降噪预处理,通过灰色关联法对9种植被指数进行比较分析,筛选出与土壤水分极显著相关的4种植被指数(p<0.01),各指数与土壤水分的相关性从高到低依次为裸土指数(BSI)、归一化蓝绿差异植被指数(NGBDI)、绿色归一化指数(GNDVI)、归一化差异植被指数(NDVI),其中BSI与土壤水分的相关性最高,相关系数为-0.687(N... 相似文献
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植被叶片叶绿素含量反演的光谱尺度效应研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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基于光谱分析与角度斜率指数的植被含水量研究 总被引:3,自引:0,他引:3
植被含水量是植被生长状态的重要指示因子,是农业、生态和水文等研究中的重要参数,其诊断对于监测自然植被群落的干旱状况、预报森林火灾等都具有重要意义。通过对植被光谱反射率与植被含水量的相关性分析,发现植被波谱不同波段的光谱反射率与植被含水量的相关性差异很大,其中可见光红光波段(620~700 nm)、近红外波段(800~1 350, 1 600~1 950, 2 200~2 400 nm)的光谱反射率与植被含水量具有较好的相关性,选取了660,850,1 630和2 200 nm的光谱反射率作为RED,NIR,SWIR1和SWIR2的波段值来建立角度斜率指数;分析了植被含水量与角度斜率指数的关系,将角度斜率指数(SANI,SASI,ANIR)作为反演植被含水量的参量,建立植被含水量与角度斜率指数之间线性回归模型。通过对近红外角度指数ANIR改进,提出了近红外角度归一化指数NANI(near infrared angle normalized index)与近红外角度斜率指数NASI(near infrared angle slope index),建立植被含水量与NANI和NASI之间线性回归模型,结果显示:NANI与Palacios-Orueta等提出的角度斜率指数(SANI,SASI,ANIR)相比有一定的优势,模型可决系数R2从原最高0.791提高到0.853,RMSE也从原最小0.047降低到0.039。确定了NANI为反演植被含水量的最佳角度斜率指数,并建立了植被含水量反演模型。该研究主要创新点:在前人研究成果基础上,通过对原角度斜率指数的改进,提出了NANI和NASI角度斜率指数,使其在植被含水量反演上具有更高的精度。 相似文献
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光谱特征是地物的固有属性,分析地物光谱不仅有助于提高地物识别精度,也是定量遥感研究的基础.然而受限于尺度效应,近地空间采集的光谱与遥感像元尺度的光谱往往差异较大.因此,在遥感像元尺度上揭示湿地典型景观地类的光谱特征,将有助于大尺度湿地遥感分类和植被参数反演精度的提高.以华北平原典型的草型湖泊湿地南阳湖为对象,基于EO-... 相似文献
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反射光谱在近年来广泛应用于土壤属性的估算.作为一种有效估算土壤全磷含量的手段,反射光谱技术可以很大程度上减少传统化学测量方法所损耗的人力物力.以江苏滨海土壤为研究对象,在30个采样点采集了共147个土样,测量土壤样品光谱反射率及全磷含量.利用原始光谱反射率数据及6种不同的光谱变换结果,通过随机抽样(RS)、KS、SPX... 相似文献
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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... 相似文献
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植被指数是表征植被覆盖,生长状况简单有效的度量参数。本文以城市绿化主要植被大叶黄杨为例,研究叶片滞尘对植被指数的影响,并构建植被指数修正模型对植被指数进行修正优化,提高植被指数的测量精度。研究选取北京城区为研究区,采集20个采样点的200个叶片样本,利用电子分析天平、ASD高光谱辐射仪及Win FOLIA叶面积仪,分别获取叶片尘埃量、光谱信息、叶面积等数据。通过对比分析样本叶片除尘前、后光谱特征及NDVI、NDWI、NDNI、NDII、CAI、PRI植被指数分布特征差异,结合单位滞尘量与光谱数据,构建植被指数修正模型,并对修正模型进行精度检验。结果表明:大叶黄杨叶片在除尘前与除尘后的光谱曲线均表现出典型的植被光谱特征,且蓝边、红边均出现在520和705 nm处,然而在350~700,750~1 350,1 500~1 850,1 900~2 100 nm波段范围内,滞尘对叶片光谱反射率影响显著,同时对植被指数也有较大影响;通过对滞尘量定量的研究分析发现,当尘埃质量增加时, NDVI和PRI植被指数与尘埃量的线性关系变弱,而NDWI,NDII,CAI植被指数与尘埃量依然保持明显的线性关系。修正模型NDVI,NDII,CAI,PRI精度验证决定系数(R2)分别为0.547,0.430,0.653,0.960,RMSE分别为0.035,0.020,0.112,0.009。研究结果表明对以后利用植被指数进行大面积植被反演、评估时,根据滞尘量影响进行修正优化,提高反演精度有一定参考意义。 相似文献
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晚播条件下基于高光谱的小麦叶面积指数估算方法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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Umut Hasan Mamat Sawut Nijat Kasim Nigela Taxipulati WANG Jing-zhe Irxat Ablat 《光谱学与光谱分析》2018,38(12):3905-3911
利用高光谱植被指数反演植被水分含量时,快速、准确的找到实测光谱数据与植被水分相关性最高的植被指数是研究的重点。在农田尺度上,以春小麦野外光谱数据与叶片含水量的定量关系为基础,通过灰色关联度分析,筛选出与叶片含水量灰色关联度较高的5种典型的水分植被指数,并建立了估算春小麦叶片含水量(LWC)的偏最小二乘回归(PLSR)模型和BP神经网络(back propagation artificial neural networks, BP ANN)模型。结果表明:(1)光谱一阶导数可以有效去除噪声影响并突出光谱特征信息,尤其是在750~830,1 000~1 060和2 056~2 155 nm等区间明显提高了与LWC的相关性。(2)灰色关联法能够较好的表征各水分植被指数与叶片含水量间的关联性,其中基于原始光谱建立的前5个水分植被指数都是两波段比值植被指数,基于光谱一阶导数建立的水分植被指数基本上都是两波段归一化差值植被指数。(3)所建立的两种模型中,基于光谱一阶导数建立的PLSR和BP神经网络模型R2分别为0.80和0.81,稳定性基本相同且都较好;两种模型RMSE都是0.55,RPD分别为2.01和1.41,说明PLSR模型的预测精度比BP神经网络模型高。从模型的验证效果来看,PLSR模型在估算春小麦叶片含水量方面有一定的优势,为高光谱定量反演春小麦叶片含水量提供一定的参考。 相似文献
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基于CASI高光谱数据的作物叶面积指数估算 总被引:3,自引:0,他引:3
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CIred 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CIred 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。 相似文献
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植被叶片的滞尘量可以表征空气污染的程度, 分析城市植被滞尘的空间特征对于制定更为有效的空气污染控制政策具有重要的现实意义。基于北京市主城区采集的大叶黄杨、国槐、毛白杨和山桃等四种典型绿化植被叶片的滞尘量、光谱反射率和叶面积等数据,比较四种植被叶片滞尘前后的光谱曲线,进行窄波段与卫星波段滞尘前后叶片光谱反射率比值与滞尘量的相关分析。然后,分别建立相关性最大的卫星波段反射率和NDVI与滞尘量之间的回归模型, 选取拟合较好的模型反演北京城区植被的滞尘量分布,进而插值得到整个北京城区的尘埃分布。最后,根据高滞尘区域周围的土地覆盖和土地利用以及滞尘期间PM10浓度的空间分布对反演的的合理性进行检验。结果表明:在780~1 300 nm波段,大叶黄杨、国槐、毛白杨和山桃四种植被的滞尘叶片反射率均明显低于干净叶片;窄波段反射率与滞尘量在520~650 nm波段和1 390~1 600 nm波段具有较高的相关性,相关系数的绝对值最高达到0.626;利用Landsat8的green波段和NDVI构建的滞尘反演模型,决定系数(R2)分别为0.446和0.465。NDVI模型反演的北京城区植被的滞尘量分布结果表明,北京城区滞尘含量呈现出北高南低,东高西低,中心城区高于郊区的空间分布格局。该研究通过高光谱和遥感影像数据反演滞尘量,可以为快速全面监测城市地区尘埃分布提供参考。 相似文献