光谱参数对基于光谱重构的高光谱数据模拟的影响

遥感数据模拟已广泛应用于遥感研究中, 遥感模拟对于新型传感器的设计,新算法的检测等都有积极的意义。然而传感器系统参数的变化会影响数据模拟的精度。实验采用卷积宽视场多光谱成像仪蓝、绿、红和近红外四个波段的光谱响应函数,基于光谱重构的方法对多光谱数据进行了高光谱的数据模拟。研究分析了多光谱数据中心波长和带宽的变化对高光谱重构精度的影响。结果表明,中心波长和带宽的变化对于光谱重构精度有一定的影响,但总体来说模拟结果有很好的精度。中心波长的变化所引起的RMSE小于0.025,带宽变化引起的RMSE小于0.012。因而基于中心波长和带宽变化的高光谱数据重构有助于用户更好的了解高光谱成像系统,找到系统性能的主要影响者,以便更好的模拟高光谱数据,扩展遥感数据的应用范围。     

氧气吸收通道的高光谱传感器在轨光谱定标

通过对760nm氧气吸收特征的分析,构建波段半高宽分别为15、10、5和2.5nm的高光谱传感器模型,提出了四种光谱匹配类型和六种光谱匹配算法.基于MODTRAN辐射传输模型模拟出包含光谱偏移信息的测量光谱与参考光谱,计算出不同匹配类型和匹配算法的在轨光谱定标精度.结果表明,采用测量表观辐亮度和参考表观辐亮度作为光谱匹配类型,以相关系数作为光谱匹配算法的光谱定标精度最高.     

高光谱遥感器通道中心波长漂移对红边光谱的影响

通过模拟高光谱遥感器通道中心波长漂移前后的典型植被红边区间反射率,定量分析通道中心波长漂移对红边光谱的影响.结果 表明,通道中心波长漂移导致植被红边区间反射率曲线出现多处尖峰、抖动,使植被反射率曲线在本不具有特征吸收的区域变得不光滑,并与红边位置误差呈显著线性关系,决定系数R2达到0.99.10 nm分辨率的高光谱遥感...     

基于植被特征库的高光谱植被精细分类

目前,高光谱数据精细分类面临两方面问题：一方面,传统单纯利用光谱信息的分类往往难以满足各应用行业对精度的需求,另一方面,基于像元的分类结果受制于椒盐噪声,影响其有效应用。为此,提出了一种基于植被特征库构建与优化的高光谱植被精细分类策略。首先,从高光谱影像中的原始光谱特征出发,结合灰度共生矩阵和局域指示空间分析两类纹理特征,并有针对性地加入了对植被叶绿素、胡萝卜素、花青素和氮素叶面积指数等理化参量敏感的光谱指数特征,构建了完备的植被特征库,以提高植被类别间的可分性;进而对植被特征库进行光谱维优化,提出了基于类对可分性的光谱维优化算法,选择对各类对具有最高识别能力的特征波段,通过迭代使各类别间均达到较高的区分度,并利用最优索引因子法进一步降低数据冗余,以提高分类效率;在进行植被特征库空间维优化时,主要基于地物分布通常具有一定的空间连续性这一理论,提出了基于邻域光谱角距离的植被特征库空间维优化算法,以去除分类结果中的椒盐噪声,提高分类精度和分类图像平滑度。基于航空高光谱数据的植被精细分类验证表明,该方法可以显著提高分类精度,在作物品种识别、精准农业等方面将具有广泛的应用前景。     

一种降低土壤水分对土壤有机质光谱监测精度的新方法

土壤有机质是土壤肥力的重要体现,土壤水分是限制利用光谱技术进行土壤属性光谱监测的重要因子之一。为了研究土壤水分对土壤有机质光谱监测精度的影响和实现土壤有机质(soil organic matter, SOM)的准确、实时监测,对151份麦田土壤样品的土壤水分、土壤有机质和土壤光谱进行了测定。基于土壤含水量(soil water content, SWC)分类法和归一化土壤水分指数(normalized difference soil moisture index, NSMI)光谱参数分类法对麦田土壤样品进行分类,并对土壤含水量、土壤有机质和土壤光谱参数之间的关系进行研究。结果表明：以土壤含水量对土壤样品进行分类后,各分组之间的土壤有机质光谱监测精度各异,且都高于不分组条件下(5%～20%)土壤有机质光谱监测精度,表明土壤水分确实影响土壤有机质的光谱监测。土壤含水量低于10%和高于20%时,土壤水分对土壤有机质光谱监测精度的影响较小,表明此时的土壤水分状态易于土壤有机质的光谱监测。另一方面,以NSMI光谱参数对土壤样品进行分类后,各分组条件下的土壤有机质光谱监测的拟合精度优于基于土壤含水量的分类方法,通过R2,RMSE和RPD模型验证参数的验证,各模型可靠,表明利用NSMI光谱参数的分类方法,在一定程度上可以实现对土壤自然条件下土壤有机质的实时、准确监测。但是,所提到的两种土壤分类方法在本质上一样,说明仍然可能存在最优的土壤分类方法,来克服和消除土壤水分对土壤有机质光谱监测精度的影响。为土壤水分和土壤有机质的大面积遥感提供一定的理论基础。     

光谱滤波技术对星等测量精度的影响

 白天对空间目标进行观测时,采用光谱滤波技术可以提高光电系统的极限星等探测能力。针对光谱滤波探测特点,基于现有测量方法,结合光谱反射特性,分析了光谱滤波技术对测量精度的影响,给出了修正方法;利用光电系统对某空间目标进行了实际测量,根据事后修正方法进行了仿真研究,对实际测量值与事后修正值进行了比对分析。分析表明：光谱滤波技术虽然提高了光电系统的探测能力,但对测量精度带来了较大的影响,最大精度可为0.5等星。     

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。     

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。     

基于垂直观测的植被冠层高光谱偏振反射特性研究

以玉米冠层为研究对象,首先利用偏振反射机理分析了玉米冠层的反射信息中存在偏振现象;随后在抽穗前不同生长时期垂直观测方向对其高光谱偏振信息进行了测量,证明了理论推导,而且发现偏振光在总的反射光中所占的比例可达10%。这即表明了偏振测量可以为对地遥感提供辅助信息,同时也说明利用偏振信息反演大气参数时应该考虑地表偏振对它的影响。     

基于光谱特征的北京城区植被滞尘分布反演

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。     

谐波分析法高光谱影像融合及其光谱信息保真度评价

提高高分辨率影像之间的空间信息融入度和光谱信息保真度是当今高光谱影像融合研究的热点问题。本文结合EO-1卫星的Hyperion高光谱影像与ALI高空间分辨率波段,针对最大限度地克制光谱信息失真与光谱形态变化等问题,提出了高光谱影像的谐波分析融合(HAF)算法和融合影像光谱信息保真度评价的导数光谱差值信息熵(DSD-IE)模型。通过计算和评价采样像元样本的导数光谱差值曲线信息熵、平均梯度和标准差等参量,同时比较主成分分析(PCA)、Gram-Schmidt(GS)和小波分析等方法的高光谱融合影像,证实了基于HAF的高光谱影像融合结果具有较高的空间信息融入度和光谱信息保真度,在空间信息和光谱信息的可靠性、准确性和实用性等方面都明显优于其他传统的高光谱影像融合方法。     

基于精确光谱响应匹配的星载成像光谱仪交叉辐射定标

星载遥感器在轨运行中受到外太空环境以及遥感器自身特性衰变的影响,辐射特性会发生变化。为确保星载遥感数据能真实地反映被观测地物目标特征及其变化规律,需要定期对星载遥感器进行在轨辐射定标。环境小卫星超光谱成像仪(HJ1A/HSI)由于缺乏配套的星上定标系统,基于场地定标的方法难以满足高频次定标的需求。以EO-1/Hyperion为参考遥感器,以HJ1A/HSI为待定标遥感器,通过反卷积方法对两成像光谱仪光谱通道之间进行精确光谱响应匹配,消除波段设置的差异性,显著降低了HSI定标系数的不确定度。基于本定标方法得到的HSI 115个波段的绝对定标系数中,Band 1至Band 60之间的定标系数的不确定度稳定在5%～8%,除760 nm附近的氧气吸收波段与940 nm附近的水汽吸收波段外,其余波段的定标系数的不确定度为7%～18%,随着波长的增加,不确定度增大。与传统波段匹配方法相比,提高了约50%的精度,该定标精度基本可以满足遥感数据定量化应用的需求。该方法解决了在轨星载成像光谱仪光谱通道设置差异大、交叉定标精度低,难以实用的问题,为星载成像光谱仪高频率更新辐射定标数据提供了一种有效方法。     

水质参数遥感反演光谱特征构建与敏感性分析

水质遥感监测是遥感的重要应用方向之一,作为传统水体采样化验的辅助手段,具有快速、大面积、无接触的技术优点.然而,目前内陆河湖水环境监测常用的遥感传感器大多是针对陆地观测或海洋水色观测而设计的,其性能指标的设计和设置并未考虑到内陆水体特性,限制了水质遥感定量监测的应用.针对这一问题,提出了一种基于变异系数和噪声占比指数的...     

基于光谱重建优化的无人机高光谱影像估算牧草生物量

准确及时地预测牧草的地上生物量AGB(above ground biomass)是实现牧草生长监测和合理放牧的前提。无人机高光谱遥感可快速获取高空间、光谱和辐射分辨率的遥感影像,已被广泛应用于精准农业和高通量植物表型等领域。为探究无人机高光谱影像(unmanned aerial vehicle hyper-spectral image, UAV-HSI)对草原牧草AGB预测的适用性,获取了青海省典型草场样区的UAV-HSI、样方牧草AGB和相关辅助数据。然而,UAV-HSI具有较大的数据量级,不便于被广泛采集、存储和传输,也会显著影响数据处理的效率,严重制约其被有效利用。着眼于此,提出一种兼顾数据简化和光谱保真的牧草冠层光谱重建优化方法,以期在有效降低数据量的同时,保证牧草AGB的预测精度。首先,利用残差量化方法对UAV-HSI进行特征参量化处理,获得低数据量级的多阶二值立方体(H_i)及系数矩阵(β_i),并以此替代原始数据进行存储和传输;其次,利用H_i和β_i进行光谱重建,得到初构光谱PRS(preliminarily reconstructed spectra);最后,运用Savitzky-Golay滤波对PRS进行优化,即为OPRS(optimized PRS)。以样区牧草光谱为例,对OPRS的光谱保真性,即OPRS与原始光谱之间的相关系数、光谱角和光谱矢量距离进行分析,结果表明,在3种保真性指标上,OPRS均明显优于同阶的PRS。进而,分析了牧草AGB与光谱变量之间的相关性,结果表明,与原始光谱和PRS相比,OPRS各波段对牧草AGB的预测能力相对较高且最为稳定。而后,利用偏最小二乘法回归构建了牧草AGB的反演模型,结果表明,在原始光谱、1～4阶PRS和1～4阶OPRS等9种光谱中,4阶和3阶OPRS的AGB预测精度分别达到了最优和次优水平,二者的AGB预测相对分析误差RPD(ratio of performance to deviation)分别为2.31和2.23,比原始光谱模型的RPD分别高0.26和0.18。在降低1个数量级的情况下,OPRS取得了优于原始光谱的牧草AGB预测性能,说明OPRS兼具数据简化和牧草AGB准确预测性能,为UAV-HSI估算牧草AGB提供了一种新的有效解决方案。     

高光谱遥感图像光谱解混的独立成分分析技术

高光谱遥感在对地球陆地、海洋、大气的观测中发挥着重要作用,高光谱遥感图像分析的关键是提取像元光谱内部各物质成分及其含量,即光谱解混。独立成分分析提供了一种先进的技术手段,在很少先验知识的前提下,实现端元(物质成分)光谱及其丰度(含量)的同时提取。但丰度约束破坏了各成分独立的前提条件,导致了独立成分分析的局限性。针对这一问题,提出了丰度约束下总体相关性最小化的解决方案,并指出总体相关性最小化下的理想角度,通过设计角度修正的独立成分分析算法把各成分调整到理想角度上。利用模拟数据与真实数据算法进行检验,结果表明：经过角度修正后,独立成分分析突破了原有的局限性,有助于进一步提高独立成分分析技术在光谱分析中的有效性。     

基于多类型光谱特征参数匹配的矿物信息遥感识别方法

传统的与光谱反射率匹配的矿物填图方法受图像质量、大气及环境背景等因素影响较为明显,矿物识别效果较差。针对上述问题提出一种基于多类型光谱特征参数匹配的矿物信息识别方法,综合利用多种光谱特征参数在大气及环境背景变化中的相对稳定性特点,实现矿物信息的高精度识别。选取美国内华达州Cuprite矿区AVIRIS机载可见-红外光谱成像仪高光谱数据,以USGS美国地质调查局波谱库中的矿物波数为参照光谱,分别计算AVIRIS影像和USGS波谱库中典型矿物的光谱特征参数,在对多种光谱特征参数综合分析的基础上,构建Cuprite矿区矿物识别模型,进行矿物填图实验。最后使用Clark等在该地区的矿物填图结果数据,对实验结果进行了验证,结果表明：该方法矿物识别结果与Clark等的填图结果吻合度高,整体矿物识别精度达到78.96%。     

新型铜胁迫植被指数NCSVI探索铜污染下玉米叶片光谱敏感区间

目前我国土壤重金属污染日趋严重,高光谱遥感因具有光谱分辨率高、图谱合一等特点成为农作物重金属污染研究的热点.农作物受重金属污染后其光谱会发生细微的改变,如何探寻叶片光谱中对重金属污染敏感的波段是目前的一种研究方向.提出了一种新型铜胁迫植被指数(NCSVI)来探索铜胁迫下玉米光谱敏感区间.通过设计不同梯度下的玉米铜胁迫实...     

铜铅胁迫下玉米叶片弱光谱信息的LD-CR-SIDSCAtan探测模型

农作物在受到重金属污染以后,会破坏本身的组织细胞结构和叶绿素含量,从而影响农作物的新陈代谢和健康状况。人和动物如果食用了污染的农作物以后,会有致命的伤害。高光谱遥感目前被广泛应用于监测农作物受重金属污染的程度。重金属污染下的农作物叶片的光谱变化很微小,传统的监测方法和常规的光谱特征参数很难将光谱之间的微弱差异区别开,目前高光谱遥感应用是研究的重点和难点。通过设置不同浓度的Cu2+和Pb2+胁迫下玉米盆栽实验,采集玉米叶片的光谱数据、叶绿素的相对含量以及重金属Cu2+和Pb2+的相对含量。提出了包络线去除(CR)、光谱相关角(SCA)、光谱信息散度(SID)以及正切函数(Tan)和兰氏距离(LD)相结合的LD-CR-SIDSCA_tan模型,将其与传统的光谱测度方法,如光谱相关系数(SCC)、光谱角(SA)、光谱角正切(DSA)、光谱信息散度-光谱相关角正切(SIDSAM_tan)、光谱信息散度-光谱梯度角正切(SIDSGA_tan)和常规的光谱特征参数,如红边最大值(MR)、绿峰高度(GH)、红边一阶微分包围面积(FAR)、红边一阶微分曲线陡峭度(FCDR)、蓝边(DB)、红谷吸收深度(RD)相比较,验证了该模型的优越性和可行性。并且将LD-CR-SIDSCA_tan模型应用于不同浓度下Cu2+和Pb2+胁迫的玉米叶片的整体波形和子波段的光谱差异信息的测度上。结果表明,LD-CR-SIDSCA_tan模型实现了重金属Cu2+和Pb2+污染的定性分析,能够测度光谱相关系数达到0.99以上的相似光谱之间的差异信息,波形差异信息与叶片测得的叶绿素相对含量和重金属Cu2+和Pb2+相对含量显著相关,也分别找到了重金属Cu2+和Pb2+胁迫下的光谱响应波段。在测度光谱数据的整个波段区间范围,模型值为负值时的光谱差异要比模型值为正值更加明显;在模型值为正值时,如果数值越大,光谱的差异性也越大。因此,随着重金属Cu2+和Pb2+浓度的增加,光谱的差异增大,意味着重金属Cu2+和Pb2+污染程度更为严重;玉米植株受到重金属Cu2+胁迫污染,在测度光谱数据的局部子波段区间范围时,“蓝边”、“红边”、“近谷”、“近峰B”处对重金属Cu2+胁迫污染响应特别的敏感,可以作为监测重金属Cu2+污染程度的有效波段;当玉米植株受到重金属Pb2+胁迫污染时,在“紫谷”、“蓝边”、“黄边”、“红谷”、“红边”、“近峰A” 处对重金属Pb2+胁迫污染响应特别的敏感,可以作为监测重金属Pb2+污染程度的有效波段。最后通过LD-CR-SIDSCA_tan模型的应用结果与玉米叶片中Cu2+和Pb2+含量进行线性拟合分析,从而反演和预测了重金属Cu2+和Pb2+对玉米植株的污染程度。     

基于光谱曲线形态的高光谱影像检索方法研究

随着传感器技术、数据通讯技术的飞速发展,利用各种机载和星载传感器,己经获取到各种不同的海量遥感影像数据。巨大的数据量带来了数据存储和管理的问题,如何实现从海量影像数据中检索出我们所需要的信息显得十分迫切。影像检索最早由Chang于1980年提出,是对传统信息检索的扩展。针对海量遥感影像高效检索的需求和高光谱遥感影像波段数目多的特点,分析了影像检索中的影像距离函数和相似性度量问题,基于经典的曲线简化Douglas-Peucke算法(简称DP算法)提取光谱曲线的形态特征,利用“提取特征”的思想,提出了基于DP算法的光谱曲线和影像检索(简称DPSR)方法,将光谱形态特征应用于影像检索当中。DPSR利用光谱曲线上的特征点,减小了计算量,实现了有效地匹配和检索,适合高光谱遥感影像的光谱检索。文章选择了OMISI高光谱数据的四种易混分地类进行了相似性度量的对比实验。通过与常规的分析方法光谱角匹配(SAM)、光谱信息散度(SID)的对比可以看到,DPSR在较少计算量的情况下能保持较高的计算精度,提供了一种新的影像光谱高效检索方法。此外,文章还提出了尚待进一步研究的问题。