大豆叶片水平叶绿素含量的高光谱反射率反演模型研究

利用便携式光谱仪和分光光度计法分别测得大豆生长期内叶片的高光谱数据及相应的叶绿素质量分数w,利用多元统计分析和红边参数反演提取与叶片水平的w(叶绿素)相关性较高的敏感波段和光谱形式,及特征光谱位置,并以此为基础推演得到一个基于神经网络算法的叶绿素含量反演模型,结合了3种方法的优点,具有较高的反演精度.     

光谱分数阶微分与玉米叶片重金属铜含量的相关性分析

常用的整数阶一阶和二阶微分光谱曲线差异较大,而分数阶微分可实现光谱信息细化,能将整数阶微分容易忽略的信息充分利用起来,更能深度挖掘光谱中的潜在信息。以重金属铜胁迫的盆栽玉米为研究对象,在玉米叶片受不同浓度CuSO_4胁迫下,光谱反射率和Cu~(2+)含量的实验室测量数据基础上,对光谱反射率进行0~1内0.1阶的11个阶次微分处理,将各阶次的微分值与测得的玉米叶片中Cu~(2+)含量进行相关性分析;并对各阶次的微分光谱值进行0.01和0.05显著性水平的检验。分析结果表明,与常用的一阶微分相比,分数阶微分可以突显某些波段的光谱反射率与叶片中Cu~(2+)含量的相关性,扩大特征波段的选择空间。     

烟草叶片光谱特征及其光谱反射率的变化

利用外置积分球的ASD Fieldspec FR2500光谱仪对烟草叶片的光谱特性进行测定分析,发现烟草不同品种、不同部位烟叶的光谱反射率有比较明显的差异,其中部位间的差异大于品种间.结果证明,叶片质量差异越大,反射率光谱变化越大.利用叶片的反射率光谱可以预测和诊断烟草生长状况和质量差异.     

谐波分析重金属铜铅胁迫玉米的污染效应

提出了谐波分析法监测玉米的重金属污染效应。通过设置不同浓度Cu和Pb胁迫下的玉米盆栽实验,测得了玉米冠层叶片光谱、叶绿素以及Cu含量。利用谐波分析技术将玉米叶片光谱特征信息转化为以振幅和相位的能量谱特征信息,提取低次谐波振幅和初始相位,分析了振幅和相位与玉米的健康状况以及重金属污染效应之间的关系。实验结果和分析表明,振幅反映着光谱的能量信息,与叶片中的Cu离子含量有很强的相关性;初始相位携带着光谱辐射峰值的位置信息,与玉米叶片中重金属含量以及叶片光谱的红边位置具有一定的线性比例关系。因此,可以通过光谱谐波分解的振幅和相位间接的判断Cu和Pb胁迫玉米的污染程度。     

铜铅重金属胁迫下玉米光谱分形维数与污染监测研究

通过设定不同浓度梯度的重金属Cu、Pb胁迫下的玉米盆栽试验,利用美国高性能地物光谱仪SVC HR-1024I对不同浓度铜铅污染的玉米老、中、新叶片进行光谱测量,同时采用SPAD-502叶绿素含量测定仪测定各类叶片中叶绿素含量相对值,并通过化学方法测定不同胁迫程度下玉米叶片中的铜铅含量。在分析玉米叶片中Cu、Pb含量与光谱曲线的绿峰高度(GH)、红谷深度(RD)、蓝边(DB)、红边最大值(MR)、红边面积(FAR)、红边一阶微分曲线陡峭度(FCDR)之间相关性的基础上,利用分形理论对叶片410~780 nm之间的光谱曲线进行分形测量,提出运用光谱曲线分形维数(FRAC)对受不同浓度重金属铜铅污染的玉米叶片进行污染监测,同时对相同浓度铜铅胁迫下的老、中、新叶片也进行了光谱响应研究。结果表明,随着叶片中重金属含量增加光谱曲线分形维数也逐渐增大,同等浓度重金属铜铅胁迫程度下,分形维数从新叶到老叶逐渐减小,并且发现光谱曲线分形维数与绿峰高度、红谷深度、红边面积具有较好的相关性,说明光谱曲线分形维数不仅可以综合描述曲线的光谱特性,还能定量反映玉米叶片受重金属铜铅污染程度及其健康状况。因此,光谱曲线分形维数可以作为玉米叶片重金属污染监测的一种新方法。     

基于光谱参数和Cu2+吸收机理的玉米叶片铜污染预测研究

依据多个浓度梯度下Cu~(2+)胁迫的玉米盆栽实验,通过采用多种光谱特征参数、红边位置(REP)、红边一阶微分包围面积(FAR)和归一化植被指数(NDVI)等光谱参量;以及另五种植被指数(红边归一化植被指数NDVI_(705),改进红边比值植被指数mSR_(705),改进红边归一化植被指数mNDVI_(705),光化学植被指数PRI和结构不敏感色素指数SIPI);并结合Cu~(2+)的光谱吸收机理,同时基于玉米叶片的反射光谱和Cu~(2+)含量实验室实测数据,开展了玉米叶片光谱参数及植被指数与铜污染程度预测的相关性分析研究。实验结果表明:本文提到的大部分光谱参数及植被指数与叶片中Cu~(2+)含量具有一定的相关性;随着Cu~(2+)浓度增加,盆栽玉米在低于200μg/g浓度时仍可正常生长;而在高于浓度为200μg/g后生长受到抑制。玉米受Cu~(2+)污染时,在Cu~(2+)特征吸收峰810 nm处反射率有下降趋势,与无Cu~(2+)污染时反射率上升的趋势相反,说明Cu~(2+)光谱吸收机理可以用来区分和预测玉米是否受到Cu~(2+)污染。     

太湖水体藻类叶绿素浓度高光谱遥感监测研究

为了更好地监测太湖水体富营养化状况,我们利用高光谱地物波谱辐射计,通过垂直水面法和倾斜测量法得到太湖水体3～10月份的波谱信息.利用这些数据,分析了太湖水体藻类的叶绿素（主要是chl_a）与水体反射光谱特征的关系,建立了藻类叶绿素高光谱遥感模型,并分析了模型精度.研究发现：两种测量法数据精度差别不大;叶绿素在700nm附近反射峰的位置、高度与叶绿素浓度有较好的对应性;利用700     

应用高光谱植被指数反演冬小麦叶绿素的光谱指标敏感性研究

高光谱植被指数反演叶绿素含量的精度除与模型有关外,光谱指标中心波长、波段宽度、信噪比等的差异也会带来一定的影响。本研究基于实测光谱数据,结合波段模拟、噪音分析等方法,研究不同的光谱指标对植被指数反演叶绿素含量的影响,分析用于反演的光谱指标的敏感性,结果表明：(1)最佳中心波长的位置与适用于高低覆盖的植被指数类型有关,反演精度在一定范围内并不随着波段宽度的增加而提高;(2)不同植被指数抗噪声能力有一定的差异,其中DVI、NDVI和SAVI等抗噪能力比较强,MCARI和TCARI抗噪能力比较弱;(3)联合反演模型反演结果为R2=0.7415,RMSE=0.4026,优于MTCI的反演结果,通过模拟HJ1A-HSI,Hyperion等数据,研究出联合反演模型在不同高光谱传感器下有一定的适用性。     

稻麦系统产量与多类型高光谱特征变量的相关分析

为了解稻麦系统作物冠层高光谱特征与其系统产量的关系,进而实时动态监测作物长势与产量情况,分析水稻和小麦系统产量与多类型高光谱特征变量之间的关系.选择相关性较好的光谱波谱与变量参数,并分别建立最佳回归预测模型.结果表明,水稻系统产量的估测以多变量回归模型为最优,红边内一阶导数的总和(Sr)与蓝边内一阶导数的总和(Sb)的归一化值(Sr-Sb)/(Sr+Sb)、Sr和红边位置(λr)3个变量对水稻系统产量有较大的影响(R2=0.739),估测精度为88.24%;小麦系统产量的估测以Sr的指数模型为最优(R2=0.780),估测精度为66.43%.红边光谱区域的高光谱变量与光谱指数用于估算稻麦系统作物长势与产量较为有效,可用于定量、准确监测稻麦系统产量.     

铅离子胁迫下盆栽玉米叶片光谱微分的红边响应研究

基于重金属铅(Pb)污染的盆栽实验玉米,采用光谱仪和叶绿素仪测量了不同浓度Pb~(2+)胁迫下玉米老、中、新叶片的反射光谱及其叶绿素含量;也运用质谱仪测定了不同胁迫浓度叶片中Pb~(2+)含量。对玉米老、中、新叶片中的叶绿素含量与各类叶片及土壤中的Pb~(2+)浓度进行了相关性分析;并为了区分玉米叶片铅离子污染程度和预测Pb~(2+)含量,提出了红边一阶微分曲线面积比值(FARR)和红边一阶微分峰前面积(FABR)参数;同时与常规红边一阶微分包围面积(FAR)、红边一阶微分曲线陡峭度(FCDR)、红边位置(REP)以及红边最大值(MR)作运用比较,实验结果表明,玉米叶片中的叶绿素含量从新叶、中叶到老叶逐渐增加,并随着土壤中Pb~(2+)浓度的升高而降低;受到Pb~(2+)胁迫时,新叶片到老叶片的REP"蓝移"更为明显;FARR和FABR在Pb~(2+)的胁迫程度区分和污染监测方面比FAR、FCDR、REP、MR具有更好的预测效果。     

Quantifying biochemical variables of corn by hyperspectral reflectance at leaf scale

To further develop the methods to remotely sense the biochemical content of plant canopies, we report the results of an experiment to estimate the concentrations of three biochemical variables of corn, i.e., nitrogen （N）, crude fat （EE） and crude fiber （CF） concentrations, by spectral reflectance and the first derivative reflectance at fresh leaf scale. The correlations between spectral reflectance and the first derivative transformation and three biochemical variables were analyzed, and a set of estimation models were established using curve-fitting analyses. Coefficient of determination （R2）, root mean square error （RMSE） and relative error of prediction （REP） of estimation models were calculated for the model quality evaluations, and the possible opti- mum estimation models of three biochemical variables were proposed, with R2 being 0.891, 0.698 and 0.480 for the estimation models of N, EE and CF concentrations, respectively. The results also indicate that using the first derivative reflectance was better than using raw spectral reflectance for all three biochemical variables estimation, and that the first derivative reflectances at 759 nm, 1954 nm and 2370 nm were most suitable to develop the estimation models of N, EE and CF concentrations, respectively. In addition, the high correlation coefficients of the theoretical and the measured biochemical parameters were obtained, especially for nitrogen （r=0.948）.     

Experimental study on spectral responses of offshore oil slick

Using the seawater taken from Liaodong Bay and crude oil taken from Liaohe Oilfield, a laboratory experiment was designed to study the change of reflectance spectrum of artificial offshore oil slick with its thickness and to identify the spectrum ranges suitable for quantifying the thickness of the oil slick. During the experiment, crude oil was continuously dropped into the seawater to generate artificial oil slick with different thicknesses. After every drop of crude oil was added, reflectance spectrum of the oil slick was measured with a high resolution spectroradiometer （ASD FieldSpec Pro FR）. The influence of oil slick thickness on its reflectance spectrum was explored through statistical analysis. The results show that the reflectance of oil slick changes marginally with oil slick thickness and higher than that of seawater in infrared band from 1150 to 2500 nm. This spectrum range can be practically used to distinguish oil slick from seawater. In the spectrum range from 400 to 1150 nm, the reflectance of oil slick decreases with its thickness. The negative power function is the best-fit function expressing the relationship between the reflectance and thickness. The spectral characteristics of oil slick are very distinct at 550 and 645 nm. They are the best wavelengths for monitoring the existence of offshore oil slick and estimating its thickness.     

陕西丰镐地区航空高光谱遥感数据预处理研究

目的对获取的丰镐地区航空高光谱遥感数据进行前期数据处理和校正。方法通过辐射校正、噪音去除、航带间差异调整、几何校正等图像处理方法对畸变和误差较大的遥感数据进行校正。结果获得了高质量、高精度的数据,为后续光谱定标、分类识别及信息提取提供了理想的图像。结论本方法对校正航空高光谱图像存在的较为严重的辐射畸变和几何畸变有良好效果。     

长江口及邻近海域水体反射率的模拟

通过对2009年8月和11月水体光学特性的分析发现：长江口邻近海域夏秋两季反射光谱曲线由于悬浮泥沙、浮游植物以及黄色物质的影响呈现4种形状;叶绿素a浓度与浮游植物吸收系数可通过两种方式建立良好关系;将水体各组分光学特性参数化,并结合叶绿素a浓度与吸收系数的两种关系分别建立水体反射光谱参数模式,从而可以对水体遥感反射光谱进行模拟,模拟曲线的均方根误差分别为0.004 4和0.004 5.在模式的建立中,根据长江口海域水体组分浓度的分布状况,对悬浮泥沙浓度以及叶绿素a浓度进行分类,得到不同水体组分浓度下反射率光谱曲线;然后分别获得模式参数并进行模拟,得到的反射率模拟曲线与实测相对均方根误差为0.003 5,具有更高的模拟精度.     

铅锌矿区毛轴蕨反射波谱特征及其机理分析

为了研究铅锌矿对植物反射光谱的影响,以毛轴蕨野外测试光谱和叶灰分微量元素含量为基础,分析铅锌矿区和对照区毛轴蕨光谱特征和微量元素含量特征,并研究红边蓝移量和叶绿素归一化指数与各微量元素含量的相关性.结果表明:矿区毛轴蕨在近红外区域反射率要低于背景区,毛轴蕨红边位置发生了2～20nm的蓝移,根据叶微量元素含量分析确定毛轴蕨叶对铅、锌、锰、锶、钡、砷6种元素有较强的积累作用;毛轴蕨红边蓝移偏移量与锰、锶、铅、锌、钡、砷等几种微量元素含量均成正相关,除锶元素外,叶绿素归一化指数与几种主要元素均成负相关.     

反射特性在沙地参数遥感反演研究中的应用

以不同粒径的沙地表面为研究目标,测量了它们的反射信息,分析了粒径大小对沙地表面反射特性的影响,并基于现有的两种反射模型进行了验证.结果表明,粒径大小不仅可以利用反射信息直接进行反演,同时还可以通过地学统计方法来建立反射信息与粒径之间的关系;除了直接测量之外双向反射模型能够准确地计算出不同粒径沙地表面的反射信息,从而为遥感技术在沙漠监测上的应用提供了依据.     

基于集合论的光谱相似性度量及在影像检索中的应用

将高光谱遥感中光谱向量相似性度量转换为相应的集合相似性度量,提出了两种适用于光谱的相似性度量方法,即基于光谱多边形面积和基于特征波段位置匹配度量.实验结果表明,基于光谱多边形的方法能够更有效地综合应用反射率和波长二维信息,有效度量光谱向量相似性.     

Inversion of oceanic chlorophyll concentrations by neural networks

Neural networks (NNs) for the inversion of chlorophyll concentrations from remote sensing reflectance measurements were designed and trained on a subset of the SeaBAM data set. The remaining SeaBAM data set was then applied to evaluating the performance of NNs and compared with those of the SeaBAM empirical algorithms. NNs achieved better inversion accuracy than the empirical algorithms in most of chlorophyll concentration range, especially in the intermediate and high chlorophyll regions and CaseⅡ waters. Systematic overestimation existed in the very low chlorophyll (<0.031 mg/m³) region, and little improvement was obtained by changing the size of the training data set.     

植被高光谱遥感分类方法研究

结合具体的OMISI高光谱遥感数据,对各种常用植被高光谱遥感分类方法进行分类训练,通过比较分类性能,得到各种方法在植被高光谱分类中的若干应用规律和分类过程中选择最优分类方法的一些技巧。在此基础上,提出将传统分类方法与基于光谱特征匹配的分类方法相结合对高光谱图像进行分类的方法。