传感器光谱指标对植被光谱模拟精度的影响

高光谱卫星数据模拟是卫星遥感数据模拟的重点研究方向,基于星载多光谱数据和地物光谱先验知识是一种快速模拟高光谱数据的方法,但数据模拟精度受传感器光谱指标的限制。文章针对EO-1/ALI的可见光/近红外波长范围进行实验,研究了波段数量、半波宽度和波长位置等光谱指标与植被光谱模拟精度的关系,分析了两者之间的变化规律。研究表明,光谱指标决定了植被光谱特征提取,是影响光谱模拟精度的直接原因。文章总结了适于光谱重构模型的光谱参数范围,实验结果有利于提高植被光谱模拟精度。该结论可用于多光谱传感器的性能评价及其分光滤色结构的改进。     

光谱分辨率对黑土有机质预测模型的影响

高光谱遥感以其高光谱分辨率适于反射光谱特征复杂的地物识别与参数反演,但对于反射光谱特征平滑的地物,高光谱数据可能存在数据冗余问题。本研究对实验室测定的黑土高光谱反射率进行重采样,基于统计分析方法研究了光谱分辨率对黑土有机质预测模型精度的影响,结果表明:黑土有机质含量高,土壤有机质的光谱作用范围宽(445～1 380nm);黑土有机质光谱预测模型精度随光谱分辨率降低,呈现先增后减的趋势,最优模型的光谱分辨率为50nm,低于高光谱遥感波段设置,略高于多光谱传感器波段设置;黑土有机质光谱预测最优模型以倒数对数微分为自变量,模型决定系数R2=0.799,RMSE=0.439,研究成果为土壤有机质遥感反演、光谱速测仪器的研制,以及传感器波段设置提供理论基础与技术支持。     

光谱特征提取对近似矿物光谱差异性影响分析

矿物光谱特征是基于光学遥感数据对矿物进行种类识别及定量反演的理论基础,光谱特征提取是高光谱数据常用的技术手段,但在多光谱数据中较少涉及。近似矿物识别是矿物光谱分类应用中的难点,目前还缺少有效指标来指示近似矿物类别光谱的差异性。光谱特征提取有望提高矿物分类精度,但该处理对近似矿物光谱差异性的影响还缺少相关研究。本文从矿物光谱差异性的原理出发,通过类间和类内光谱角的比值体现不同类别群体差异,并引入样本量因素,提出了类别可分比作为近似矿物光谱差异性的指标。以明矾石和高岭石两种近似矿物为例,对USGS光谱库光谱及Hyperion,ASTER,OLI等传感器的模拟数据进行光谱特征提取处理,通过对比处理前后矿物光谱差异性的变化,分析光谱特征提取对近似矿物光谱差异性的影响。实验结果表明,有效的光谱特征提取可以显著提高近似矿物光谱差异性,并且光谱分辨率越高,近似矿物光谱差异性越大。此外,光谱分辨率及中心波长设置对于包络线去除结果有很大影响,多光谱数据吸收特征提取效果有待进一步提高。该研究为今后近似矿物光谱识别精度的提高奠定了基础,也为未来新型遥感找矿传感器参数设置提供了参考。     

基于光谱靶标的光学遥感器光谱响应特性在轨评估方法研究

多光谱遥感技术在研究地表生物量、气候变迁和自然灾害预报等方面有重要应用,遥感器的光谱敏感度与遥感数据的定量化存在相关性。遥感器在轨运行期间,受空间辐射、温度剧变和化学分子污染或宇宙尘埃等因素的影响,光学系统光谱敏感度产生退化,导致测量值与真值出现偏差,影响影像产品的精度。在已有工作的基础上,提出了一种简化的基于人工光谱检测参照的光谱响应特性在轨评估方法,通过建立光谱响应函数的退化模型,结合光谱靶标反射率的测量结果与影像反演结果,实现遥感器光谱响应特性的在轨评估。经仿真实验与在轨实验验证,该方法可以有效实现对光谱响应函数波长漂移和带宽缩放变化的检测,并有利于提高遥感器长时间序列数据产品精度和多种遥感器数据产品的综合利用水平。     

高光谱遥感器的光谱定标

高光谱遥感器光谱性能参数的准确定标是高光谱遥感器数据定量应用的基本前提。本文基于单色准直光标定法对高光谱遥感器进行了光谱性能参数定标,通过数据采集软件及数据处理软件对高光谱遥感器光谱性能参数定标数据进行了分析。分析结果显示:定标测试的重复性在1 h内小于0.2 nm,在20 h内小于0.35 nm。光谱定标结果表明:高光谱遥感器的平均光谱分辨率为4.94 nm,且各高光谱遥感器空间维光谱分辨率均小于5 nm,典型谱段的平均带宽均在6 nm左右。     

高光谱传感器光谱性能参数反演与反射率恢复

在轨高光谱传感器光谱性能参数的准确定标是数据定量应用的基本前提。文章在前人基础上,综合优化算法,实现了在不需要实测地表反射率的情况下,同时反演高光谱传感器中心波长与半值波宽(fullwidth at half maximum,FWHM)。基于模拟数据的研究结果显示,该方法在光谱性能参数偏移5 nm时,中心波长反演误差小于0.1 nm,FWHM误差小于0.7 nm。将该方法应用于Hyperion数据,结果显示,Hype-rion在VNIR谱段存在明显的smile效应,在整个CCD阵列范围内,其中心波长的偏移量在-2~2 nm之间,FWHM偏移在-0.2~0.5 nm之间;在SWIR谱段smile效应不明显,其中心波长偏移3 nm左右,FWHM偏移在-2~-3 nm之间。最后在光谱重定标基础上,对Hyperion进行了大气校正,反演了不受大气及定标参数影响的地表反射率。经光谱重定标,在大气吸收波段周围由光谱定标参数变化导致的反射率突变得到了抑制。     

光谱成像仪快速光谱定标方法研究

光谱定标是确定光谱仪器各通道中心波长的过程,为了获取光谱辐亮度,通常需要对光谱仪器进行辐射定标,将光谱仪器输出的数值,映射为物理量——辐亮度。不同的光谱仪器的光谱响应不同,因此还需要在光谱定标过程中确定各个通道的光谱响应。光谱成像仪可以看成是多个光谱仪组成的,需要对所有点的中心波长和光谱响应进行定标。自第一台成像光谱仪诞生以来,其定标方法逐渐固定,通常需要采用光谱分辨率较光谱成像仪更高的单色仪输出准单色光进行光谱定标,其准单色光的光谱带宽远小于光谱成像仪的光谱响应带宽,可以将准单色光抽象为脉冲函数。根据脉冲函数的特性,改变准单色光的波长,扫描光谱成像仪的响应波长范围,是对光谱响应函数进行间隔采样的过程,通过光谱定标数据可以直接得到光谱成像仪的中心波长和光谱响应函数。随着技术的发展,探测器的灵敏度越来越高,光谱成像仪的分辨率也越来越高,为了完成光谱定标,对光谱定标需要的准单色光提出了更高的要求。然而准单色光的带宽越窄,其能量越低,获取满足信噪比要求的数据需要更长的时间,使定标的效率降低。从光谱定标的目的出发,结合准单色光和光谱成像仪光谱响应近似高斯函数的特点,通过理论分析,提出一种利用宽...     

考虑含水量变化信息的土壤有机质光谱预测模型

地物高光谱技术已被用于土壤有机质(SOM)等理化参数速测,但由于含水量、粗糙度等因素的影响,基于遥感影像的SOM空间反演精度较低。为此引入时相信息,将时像信息与光谱信息结合对研究区SOM进行预测,使预测模型精度显著提高。以黑龙江典型黑土区(北安市南部、海伦市中部、绥化市东部、绥棱县西南部、望奎县中部)为例,获取多期MODIS影像,利用MODIS数据高时间分辨率的优势,研究含水量对土壤反射光谱曲线的影响;基于SOM与含水量对反射率的综合作用分析,建立SOM遥感预测模型。结果表明：(1)利用单期影像建立的SOM光谱预测模型,未加入含水量变化对土壤反射光谱曲线的影响信息,基于年积日(DOY)117,119,130,140,143单期影像建立的SOM预测模型,RMSE分别为0.591,0.522,0.545和0.553,R2分别为0.505,0.614,0.562,0.568和0.645,模型精度及稳定性较低;(2)利用年积日119和143多时相影像建立的SOM预测模型,考虑了含水量与SOM的综合作用,RMSE为0.442,R2为0.723,模型精度、稳定性得到显著提高。研究成果对于区域土壤肥力评价、土壤碳库储量估测、精准农业发展有重要意义。     

基于光谱靶标的光学遥感器退化特性在轨评估方法研究

多光谱遥感器在轨运行期间,受化学分子污染、发射振动、宇宙辐射等因素的影响,其光谱响应特性会发生变化,使目标物理量的测量值产生偏差,且不能用辐射定标进行校正,影响数据产品序列的一致性。提出了一种基于光谱靶标的光谱响应退化特性在轨评估方法,通过建立响应函数退化模型,并利用光谱靶标反射率在检测波段内呈非线性变化的特性来实现对光谱响应函数退化情况的定量化评估。模拟仿真与外场实验结果初步验证了本文方法的有效性,该方法在提高辐射定标精度和优化遥感器设计等方面有重要意义。     

基于大气吸收带的超光谱成像仪光谱定标技术研究

超光谱成像仪是谱像合一的新型光学遥感仪器,其光谱定标的主要任务就是确定超光谱成像仪各通道中心波长和光谱带宽.利用超光谱成像仪光谱采样间隔和大气吸收带中明显的吸收峰对超光谱成像仪进行光谱定标,并通过与定标好的光纤光谱仪结果进行比对,结果显示利用该方法对超光谱成像仪进行光谱定标的定标精度可达1 nm.该方法用于棱镜色散型超...     

基于光谱吸收靶标的成像光谱仪光谱定标方法研究

中心波长和带宽是影响成像光谱仪数据定量化应用水平的两个重要光谱性能参数。针对覆盖光谱范围较窄的可见光与近红外波段成像光谱仪,提出了一种利用人工光谱吸收靶标进行光谱定标的方法,论证和建立光谱吸收靶标光谱定标方法的数学模型。在同一环境下利用成像光谱仪和ASD光谱仪对地面光谱吸收靶标进行准同步光谱测量,并进行反射率计算,然后通过光谱匹配计算中心波长偏移量和带宽变化量。利用该方法对设计带宽为6 nm的可见光与近红外波段的成像光谱仪进行了地面定标实验。实验结果表明,该方法能够作为外场光谱定标的辅助手段,提高成像光谱仪的定量化应用水平。     

比值导数法矿物组分光谱解混模型研究

矿物丰度含量的精确分析是高光谱遥感技术定量分析中的难点。将化学领域的比值导数光谱算法进行总结,将其引入遥感反射率光谱分析,提出了基于线性光谱混合模型的比值导数光谱解混模型,并利用石膏和绿帘石粉末混合物进行了模型的精度分析。实验结果表明,矿物粉末混合物在不同波段其光谱混合特性有所不同,其中部分波段有较强的线性混合特征。采用部分强线性混合波段进行光谱解混,可以取得比全波段解混算法更好的结果。比值导数法光谱解混模型简洁,可以得到高精度的矿物成分反演结果,对于固定端元组成的混合光谱定量分析有较大潜力。     

基于中阶梯光栅的波长定标方法研究

波长定标是仪器遥感数据定量化的前提和基础。针对星载大气微量成分探测仪视场大、波长宽、空间分辨率和波长分辨率高的特点,建立了基于中阶梯衍射光栅的波长定标装置。中阶梯光栅因其较少的线密度和较大的闪耀角工作在较高的闪耀级次,光谱范围宽且具有较高的分辨率,可在工作波段内一次性输出多条分布较为均匀的谱线,克服了传统定标方式的缺点,提高了定标精度。本文首先介绍了波长定标装置的工作原理,接着利用该装置对高光谱大气微量成份探测仪进行波长定标,通过寻峰和回归分析给出载荷的波长定标方程,并利用标准汞灯谱线对定标结果进行检验。结果表明:高光谱大气微量成份探测仪的像元和波长近似满足线性分布规律,定标不确定度为0.025 8 nm,汞灯特征谱线的定标值和标准值偏差最大不超过0.043 5 nm,证明了定标结果的准确性。     

多种光谱变量筛选算法在红参提取近红外建模中的应用

红参中提取出的有效活性成分人参皂苷含量对后续产品的质量有重要的影响。传统的红参提取质量控制化学检测方法成本高,具有滞后性。已有的研究表明快速无损的近红外检测方法用于红参提取过程具有可行性,但现有方法依赖仪器自带数据处理软件,无法满足生产实际的精度和速度需求。为实现红参提取过程的快速、精确监测,提出将多种智能光谱筛选算法应用在近红外光谱建模中,并对比不同光谱筛选算法的性能和稳健性。以红参提取液中含量高的人参皂苷Rg1和含量较低的人参皂苷Rc为目标,采集了三个不同批次前两次红参提取液样本128份,在线获取1 000～2 499 nm波段近红外原始光谱吸光度数据,并同时采用国标方法高效液相色谱法测定目标人参皂苷含量,首先采用竞争适应性重加权采样法(CARS)、无信息变量消除法(UVE)、随机蛙跳算法(RF)和连续投影算法(SPA)四种波长筛选算法进行波长降维处理,然后使用筛选后的波长建立线性偏最小二乘(PLS)定量模型,并通过模型的均方根误差(RMSE)、决定系数（R2）和预测相对分析误差(RPD)等来评估模型的性能。从四种波长优选算法PLS建模结果可知,经RF优选后,建模特征波长变量下降为原来的0.67%,红参提取液中人参皂苷Rg1和Rc含量的R2都达到了0.94以上, 预测均方误差分别为0.024 6和0.013 5,预测集相对分析误差达到了4.84以上,降低了建模的难度,提高了建模的精度;将RF和CARS在原始光谱、全光谱、SNV预处理后的全光谱上建模对比,RF波长筛选算法建模模型的性能整体较好,不同的光谱范围和预处理方法下性能影响较小,稳健性好。综上表明RF是红参提取液建模相对理想的波长筛选算法,基于RF的PLS算法实现了对红参两次提取液的一次建模,可用于提取液中人参皂苷成分含量的快速检测,为药物的在线提取控制提供理论支撑。     

基于果蝇-鲍威尔优化的航空高光谱影像大气校正方法

航空高光谱的大气校正是进行高光谱定量反演的基础,但通过空地同步对比分析航空高光谱大气校正的研究较少,论文主要研究了Hyspex高光谱遥感数据不同的大气校正方法。在现有的几种大气校正方法的基础上,提出了一种大气校正的新方法：首先,采用果蝇-鲍威尔优化算法反演光谱的性能参数(中心波长和半波高度的偏移量),对光谱重定标。然后在光谱重定标的基础上,采用MODTRAN模型对Hyspex高光谱数据进行大气校正,得到地表反射率数据。利用同步采集的五种典型地物的地面实测ASD数据将提出的新方法与现有的几种大气校正方法(快速大气校正、经验线性法大气校正、基于6S模型的大气校正、基于FLAASH模型的大气校正、基于MODTRAN模型的大气校正)的大气校正结果进行对比分析,并采用决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)来比较各种大气校正方法的精度。结果表明：提出的果蝇-鲍威尔优化MODTRAN模型的大气校正结果最好,决定系数在80%以上,均方根误差在15%以内;基于MODTRAN模型、FLAASH模型、6S模型的方法的校正结果稍次于本文提出的新方法,结果比较稳定,决定系数在70%以上,均方根误差在20%左右;快速大气校正与经验线性法的校正结果不稳定。可以得出结论：本文提出的果蝇-鲍威尔优化算法有效可行,可以精确的反演出中心波长和半波高度的偏移量,其大气校正的精度优于现有的多种大气校正方法。     

高功率超短脉冲激光系统中光谱增益窄化补偿的调制函数

 设计了一种与高功率超短脉冲激光放大过程中获得的总增益、增益介质的带宽、激光带宽、脉冲中心波长等参数相关的调制函数,对激光放大过程中的光谱增益窄化进行补偿。此调制函数的优越性在于,对不同性能的激光系统,无需改变调制函数的形式就能适用。通过数值模拟的方法,讨论了在不同增益介质带宽、激光带宽、脉冲中心波长下的补偿效果。此调制函数在高功率超短脉冲激光系统中有良好的应用前景。     

亚热带土壤铬元素的高光谱响应和反演模型

高光谱遥感技术已成为当前遥感领域的前沿技术,因其高分辨率的特点,可利用地物反射光谱特征定量反演地物的物理化学性质。目前土壤环境质量愈来愈受到关注,土壤重金属含量与土壤环境质量安全密切相关,以往土壤高光谱遥感技术研究多注重于土壤有机成分如土壤碳氮的光谱反演模型,对土壤重金属含量的高光谱反演研究普遍较少。土壤重金属污染已经成为影响土壤质量安全的关键因素,对土壤重金属尤其是污染元素普查是当务之急。传统土壤重金属的测试方法要求条件较高,测试周期较长,试图建立土壤高光谱与土壤铬元素(ICP-MS测定)含量之间的定量预测模型,以实现土壤铬元素的快速准确预测。采集福州市土壤样品135个,对土壤样品在350～2 500 nm的光谱反射率进行倒数、对数、微分等六种变换,筛选出对土壤总铬含量敏感的光谱波段,最后获得福州土壤铬元素高光谱反演优化模型。研究结果表明：亚热带红壤总铬的敏感光谱波段为：可见光520～530 nm和近红外1 440～1 450,2 010～2 020,2 230～2 240 nm;亚热带地区土壤总铬—高光谱反演的优化模型为: y=120.768e-7.037x(相关系数R为0.568,均方根误差为0.619 μg·g-1,检验相关系数R为0.484,均方根误差为1.426 μg·g-1),该模型可以用于福州地区土壤全铬的光谱快速监测。