基于环境一号卫星超光谱数据的多元回归克里格模型反演湖泊总氮浓度的研究

水体中总氮含量是表征湖泊水质的主要指标,利用遥感技术对其动态定量监测可以及时掌握湖泊污染状况.文章以巢湖为例,利用HJ-1A卫星HSI超光谱遥感数据,通过分析总氮与叶绿素a、悬浮物的相关性,采用回归克里格方法建立总氮浓度的定量反演模型,实现了对巢湖水体总氮浓度的反演.结果显示,波段B72,B79和B97的多元线性组合与总氮浓度的相关系数R2为0.76,而利用多元回归克里格模型,相关系数R2提高到0.83.通过使用这种对常规回归模型残差优化的方法,能有效提高反演的精度,为建立通用的湖泊总氮浓度定量反演模型提供了有益的探索.     

水体悬浮泥沙的偏振光谱特性研究

基于离水辐射的湖泊水体遥感通过反演与光谱关系密切的悬浮泥沙、浮游植物和黄色物质等要素的浓度来实现对水质状况的评估,然而由于湖泊水体的复杂性以及不同要素间的相互干扰,现有的基于反射率光谱的分析方法难以准确反演这些要素。从悬浮泥沙水体离水辐射的反射率、偏振光谱特性出发,给出敏感波段处悬浮泥沙浓度与反射率、偏振度之间的关系,比对了基于反射率以及基于偏振度的两种反演方法在实验室水体、巢湖水体中的应用效果。研究结果表明,在湖泊复杂水体条件下,水体的偏振信息具有比反射率更加良好的抗干扰能力,显示偏振度信息在湖泊水质遥感上存在着重要的应用潜力。     

基于珠海一号高光谱卫星的巢湖叶绿素a浓度反演

叶绿素a是重要的水质参数,可以衡量水体的富营养化程度。遥感技术可以实时、快速、大范围地获取水体中叶绿素a的浓度与分布,对于水生态环境的评价及治理具有重要意义。内陆水体的光谱特征复杂,宽波段的多光谱遥感难以精确获取水体的光谱信息。国产珠海一号高光谱卫星因其光谱分辨率高,波段多等优势在内陆湖泊的遥感监测中具有广阔的应用前景。基于珠海一号高光谱数据,充分发挥其高光谱分辨率的优势,对巢湖的叶绿素a浓度进行反演,从影像中提取实测点处的遥感反射率曲线,筛选具有显著光谱特征的波段,并以OIF指数衡量不同波段组合获取水体组分信息的能力,以此构建与实测叶绿素a浓度相关性较高的波段组合。结果表明珠海一号OHS-2A星影像的14,16和19波段所构建的三波段模型[R_rs(700 nm)-1-R_rs(670 nm)-1]×R_rs(746 nm)在巢湖的叶绿素a浓度反演中取得了较高的精度,相对误差和均方根误差分别为19.97%和10.85 mg·m-3。由模型反演巢湖2019年5月10日的叶绿素a浓度空间分布图可知,叶绿素a浓度自东向西呈上升趋势,全湖南部和东北部的叶绿素a浓度较低,西巢湖的北部叶绿素a浓度最高。西巢湖的整体叶绿素a浓度是全湖最高的,尤其是其北部水域,水质情况较差,已经出现了一定面积的水华,其主要原因在于该地区紧邻合肥市,人类活动强烈,污水废水排放量大。珠海一号高光谱卫星对于内陆湖泊的水质反演具有一定的优势,但也存在着数据处理困难,波段利用率低,反演模型普适性差等局限,今后仍需借助珠海一号高光谱数据开展更多的湖泊遥感研究,不断提出高光谱遥感影像处理的新方法,提高反演模型的精度与普适性,充分挖掘数据源的潜力,使其更好地服务于水质的遥感监测工作。     

内陆湖泊富营养化水体散射系数模型研究

2008年11月、2009年4月、2009年6月分别对太湖水体56,31个样点、巢湖水体30个样点进行野外实验。对散射系数与总悬浮物浓度之间的关系进行分析,建立不同季节、不同湖泊散射系数与总悬浮物浓度之间的关系模型,得到比散射系数;建立了不同季节和湖泊的散射系数光谱模型;运用生物光学模型,估算出后向散射概率,并讨论其波谱的依赖性。结论为:1)太湖水体不同季节以及巢湖水体的散射系数与总悬浮物浓度具有较为稳定的线性关系;2)太湖水体不同季节以及巢湖水体具有较为稳定的比散射系数,其值约为0.63m2/g;3)太湖不同季节的水体、巢湖水体的散射系数具有较为稳定的光谱模型;4)太湖不同季节的水体、巢湖水体的后向散射概率并无光谱依赖性。     

水体高光谱反演混合光谱空间信息分解模型研究

水体高光谱中的混合效应问题是水体定量遥感中的难点。已有研究表明,仅依赖标量光谱信息难以解决复杂的水体混合光谱问题。广域水体污染物除光谱信息之外,还具有明显的空间分布特性。充分利用其空间维信息,可以作为遥感光谱维信息的有益补充,有利于水体复杂光谱的解混。以巢湖为例,HJ-1A HSI高光谱数据为数据源,辅以水面光谱测量数据,在空间地统计学和遗传算法理论基础上,利用地统计学中的变异函数模拟相邻空间两像元的分布差异,将邻域像元空间变异函数作为遗传算法目标函数的约束条件,建立基于协同克里格遗传算法的湖泊水体高光谱反演混合光谱空间信息分解模型,并对悬浮物浓度反演结果进行检验。结果显示,与常规混合光谱分解模型相比,混合光谱空间信息分解模型对悬浮物浓度的预测值与实测值相关系数为0.82,均方根误差9.25 mg·L-1,相关系数提高了8.9%,均方根误差下降了2.78 mg·L-1,表明该模型对悬浮物浓度具有较强的预测能力。该方法将水体的空间信息与光谱信息有效结合,可以避免水色参数光谱信号弱导致反演结果失真,同时由于高光谱波段多、信息量大,带来信息提取计算量大而复杂等问题,也为复杂水体混合光谱模型的求解和模型反演精度的提高提供了有效途径。     

湖泊水体叶绿素偏振高光谱反演模型研究

光进入水体中,经反射、 散射和吸收后,出射的偏振光与水体的物理、 化学特性密切相关,能够反映水体成分浓度的变化,可以作为高光谱遥感的有益补充,有利于动态定量监测湖泊复杂水体成分的变化。研究工作以巢湖为例,利用水面高光谱偏振多角度测量数据,在偏振光学理论和生物光学模型的基础上,建立了湖泊水体叶绿素三波段偏振高光谱半分析模型,并对模型进行检验。结果显示,偏振高光谱三波段组合与叶绿素浓度拟合的相关系数为0.844,均方根误差5.14 μg·L-1,平均相对误差31.44%,比传统的三波段辐射强度模型分别提高了4.1%,2.05 μg·L-1和5.46%,表明三波段偏振半分析模型对叶绿素a浓度具有较强的预测能力,体现出运用偏振高光谱信息监测湖泊水质的优势。     

基于光谱分类的总悬浮物浓度估算

总悬浮物浓度是水质评价的重要参数之一,传统的遥感反演估算模型忽视了光学性质多变、复杂的二类水体的差异性。本研究基于太湖、巢湖的星地同步实验,针对环境1号卫星多光谱数据,设立了水体光学分类方法,将研究水体分为二种类型,进而建立了适用于不同类型水体总悬浮物浓度的反演估算模型。得出以下结论：(1)基于光谱分类的方法可以提高总悬浮物浓度的反演估算精度;(2)对于类型一和类型二水体,分别使用指数模型和线性模型可以较好地反映总悬浮物浓度与反演估算因子之间的关系。     

基于定量遥感反演的内陆水体藻类监测

叶绿素作为衡量湖泊富营养化的重要指标,利用遥感技术对其进行实时动态监测具有重要意义。以太湖为例,通过对水体实测光谱和水质采样数据的分析,建立了光谱反射率比值与叶绿素a浓度的回归模型。结果显示,700 nm附近波段与625 nm附近波段所构建的比值模型R2最高,710 nm以后波段与其他可见光波段所构建的比值模型的R2会随可见光波长的增大而逐渐下降。在高光谱遥感估算模型的基础上,应用同步MODIS卫星遥感数据进行了太湖叶绿素a浓度的空间分布反演,并基于MODIS绿度指数建立了太湖藻华水体信息提取模型,从叶绿素a浓度估算和藻华信息提取两个方面实现了太湖藻类空间分布特征的定量反演,为太湖等大型内陆水体藻类的实时定量遥感监测提供了新的研究思路。     

浅水湖泊中介质吸收系数的反演

基于在太湖、天目湖观测的水下光场资料,假定在水体中无内光源及无非弹性散射的情况下,通过水体中向上、向下的辐照度廓线分布,及由此确定的漫射反射率、漫射衰减系数,较为成功地反演了水体中介质的固有光学参数--吸收系数,且在较大程度上降低了由波浪及船舶阴影所带来的误差.同时将该反演结果与通过定量滤膜技术测定的结果进行了比较,二者吻合得较好.该方法有利于研究进入水体的太阳辐射能在各介质之间的分配及水生生态系统对水下光场的响应、大型浅水湖泊中蓝藻水华的暴发机理、提高二类水体水质定量遥感精度.     

基于固有光学量的高光谱数据反演城市河网水质

水体辐射传输模型是水体光谱特性分析的理论基础,水体固有光学量由水体组成决定,与水体表面光场无关。基于统计的半经验算法虽然能获取指定区域水质参数反演结果,但是缺乏物理意义;基于生物光学模型的分析算法,针对城市河网内陆Ⅱ类水体光学特性复杂、空间分布异质性强、水体细小、流动性大等特点,利用高光谱数据,研究基于固有光学量的城市河网水质参数反演模型,对内陆城市浑浊水体光谱特性研究具有重大意义。提出了适用于内陆城市河网水体的改进QAA算法,以获取水体固有光学量,改进包括后向散射估计模型调整和参考波段优化两个方面;计算参考波段总吸收系数、颗粒物后向散射系数等固有光学量,得到浮游植物吸收系数和剔除纯水吸收系数;对浮游植物吸收系数最优波段比值与叶绿素a浓度进行线性回归分析,构建叶绿素a水质浓度反演模型,对剔除纯水吸收系数最优波段比值与悬浮物浓度线性回归分析,构建悬浮物水质浓度反演模型。针对内陆河网Ⅱ类水体,以典型的河网城市嘉兴市为研究区域,获取了研究区域航空高光谱数据,以及水质采样化验数据和水面以上光谱数据等地面准同步测量数据;利用QAA算法和IIMIW算法对实测水面以上光谱进行固有光学量反演,对比分析两个算法并结合城市河网水体特点,提出改进QAA算法;利用改进的QAA算法实现了研究区域水体的固有光学量反演,基于反演的水体固有光学量建立了叶绿素a浓度和悬浮物浓度两项水色参数定量反演模型,反演模型决定系数R2分别为0.64和0.71;并用航空高光谱数据同步区域的4个地面样点实测数据,对反演结果进行验证分析。通过水质参数浓度反演值与实测值的对比,叶绿素a和悬浮物水质浓度反演的平均相对误差分别为9.2%和9.4%,反演得到的叶绿素a和悬浮物浓度分布图,也与城市河网的特点和实际情况相符,为城市河网水质监测提供方法和模型参考。     

基于生物光学模型的水面薄油膜厚度的高光谱遥感反演实验研究

研究水表薄油膜厚度与其反射率光谱之间的变化规律,对于分析海洋油膜污染和油气勘探的遥感探测机理具有十分重要的意义。建立了水面薄油膜厚度的生物光学模型,并介绍了单波段和双波段比值简化算法反演薄油膜厚度信息的方法。通过对原油样品进行油膜厚度定量反演,研究了遥感反射率随水表油膜厚度的变化规律。研究发现,可见光到近红外波段(450～800nm)反射率对油膜厚度变化最为敏感,有很高的负相关关系,并且随着油膜厚度的增加呈负指数形态下降。对于浅水环境较混浊的水体,ETM1/ETM3双波段比值模型可以较好的消除线性天空散射光的影响,克服单波段反演模型在不同水质背景下反演效果不稳定的特点,其反演结果的复相关系数R2可以达到0.98,是水表薄油膜厚度遥感探测的较好波段选择。     

基于HJ-1A-HSI提取稀土元素地球化学异常信息研究

稀土元素的特征谱带基本不随赋存状态的不同而变化,不能用于矿物种类的探测,却能够证实其自身的存在。通过研究稀土元素及其化合物在遥感可见光-近红外波段的光谱特征,分析了稀土元素含量与特征谱带吸收指数的定量关系。以内蒙古白云鄂博稀土富集地区为例进行试验,通过采集矿区典型岩矿标本的光谱、测试分析样品中Nd含量,表明Nd含量与各特征谱带的吸收深度、吸收指数均存在明显的正相关线性关系,相关性均在0.778以上。其中,726～772 nm谱带的吸收指数与Nd含量相关性最好,达到0.937。在此基础上,结合HJ-1A-HSI高光谱遥感数据的波段设置,构建了定量反演Nd含量的最优模型,并以此反演了区域Nd元素遥感地球化学异常信息。结果表明：与1∶20万水系沉积物地球化学异常对比,二者总体相关性良好。为快速获取区域稀土元素地球化学异常提供了新的手段。     

基于光谱特征的高寒山区森林生态系统水源涵养分布反演研究

森林生态系统水源涵养具有调节气候,维持生态水平衡等生态功能.青藏高原作为高寒地区,由于其高海拔,环境恶劣的特征,无法实地人工观测水源涵养量.为更好地获取高寒地区的水源涵养量,通过遥感反演的方式得到特定地区的水源涵养价值量.以林芝巴宜区为研究区,研究区内林芝云杉、高山栎、高山松和雪层杜鹃四种植被为主要树种,遥感影像无法直...     

基于无人机高光谱遥感的冬小麦全氮含量反演

氮素是作物生长发育必需的营养元素之一,作物的全氮含量是表征其氮素状况的主要指标。田块尺度的冬小麦全氮含量空间分布监测可以辅助其精准定量追肥,减少环境污染。无人机高光谱遥感具有分辨率高、时效性高、成本低等优势,可为作物长势信息反演提供重要数据源。XGBoost（extreme gradient boosting）作为一种新兴集成学习算法,运行效率高,泛化能力强,可以有效的应用于构建冬小麦全氮含量遥感反演模型,预测田块尺度冬小麦全氮含量空间分布。以农业部蒙城砂姜黑土生态环境站内拔节期冬小麦为研究对象,开展以下工作: （1）以低空无人机搭载高光谱成像仪获取冬小麦拔节期冠层成像光谱影像,结合地面采样数据,获取126个样点全氮含量数据;（2）分析拔节期冬小麦冠层光谱特征,并根据Person相关系数分析176个波段的光谱反射率与全氮含量之间的相关性;（3）构建基于XGBoost算法的不同土壤肥力条件下拔节期冬小麦全氮含量无人机高光谱反演模型。结果表明: （1）176个波段（400~1 000 nm）的光谱反射率与冬小麦全氮含量之间具有较强的相关性,除了735.5 nm外其他波段光谱反射率与全氮含量之间的相关系数均大于0.5;（2）基于XGBoost算法构建的拔节期冬小麦全氮含量无人机高光谱遥感反演模型具有较高的反演精度（R2=0.76,RMSE=2.68）;（3）基于XGBoost算法的冬小麦全氮含量反演模型可以获取不同土壤肥力条件下田块尺度的全氮含量空间分布图,总体上呈现较为显著的空间差异。该研究可为冬小麦精准定量追肥提供一定的科学依据,也为发展无人机高光谱遥感的精准农业应用提供了参考。     

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。     

多光谱遥感技术结合遗传算法对永定河土壤归一化水体指数的研究

永定河流域的土壤类型及含水量与植被覆盖指数是影响该流域水量的重要因素,利用传统取样法对该流域土壤类型及含水量进行调查,耗费人力的同时还会因仪器误差等客观因素造成实验精度下降。选择永定河流域(北京地区)为研究区,利用全站仪进行野外调查测定34块样地并取样,结合1978—2009年6期的TM影像数据对土壤信息进行提取,研究该地区的土壤含水量与各类多光谱遥感因子间的相关关系,利用遗传算法对土壤归一化水体指数(NDWI)的主要影响因子进行筛选,因NDWI是基于绿波段与近红外波段的归一化比值指数,一般用来提取影像中的水体信息,效果较好。为了更准确的筛选与土壤含水量相关的因子,利用遗传算法全局择优的特点,通过控制迭代次数加速收敛来筛选关键因子。进而利用多元回归的方法建立NDWI反演模型,分析出模型的内符合精度为0.987,并利用边缘树种进行外符合精度检验,得出：土壤中速效氮、磷、钾的含量与经度相关性不明显,却与纬度和土层成正相关关系,当模型计算的迭代次数Maxgen达到最优时,内符合精度为87.6%。通过遥感影像与野外调查相结合的方法得到的土壤NDWI与植被盖度、地形、气候等相关因子的模型而计算得出的NDWI值与单纯利用传统土壤取样法得到的值进行对比分析,得出平均相对误差E为-0.021%,外符合精度P达到87.54%。该模型的建立可为日后对永定河流域土壤水分及有机质的分析与研究提供较好的实践及理论依据。     

GF-1与GF-6 WFV影像在滇池悬浮物浓度反演中的对比分析

总悬浮物(TSM)是水环境评价的重要参数之一,也是遥感水质反演的重要指标。GF-1/WFV和GF-6/WFV作为高分系列对外免费开放的卫星数据,在遥感监测中的应用较为广泛,但目前针对两种数据的对比分析以及GF-6/WFV新增波段在水体水质参数反演中的适用性研究较少。以云南滇池水域为研究区域,对与水体实测数据同步过境(或时相相近)的GF-1/WFV和GF-6/WFV遥感影像采用统计分析的方法进行相同波段(蓝、绿、红、近红外)一致性分析,在此基础上运用经验回归方法分别构建两种数据的TSM反演模型,并将加入GF-6/WFV新增波段的模型与GF-1/WFV构建的模型进行对比分析,选择最优模型应用于滇池2020年的6幅GF-6/WFV图像得到滇池TSM分布图。结果表明：GF-1/WFV与GF-6/WFV的蓝、绿、红、近红外波段的相关系数分别为0.98, 0.98, 0.97和0.99,两种数据的表观反射率具有很高的一致性。GF-1/WFV基于蓝、绿、近红外波段构建的差值模型“B2+B4-B1”反演精度较高,模型反演的均方根误差为6.35 mg·L^-1,平均绝对百分比误差为2...     

艾比湖湿地自然保护区土壤盐分多光谱遥感反演模型

土壤盐分是衡量土壤质量的要素,也是作物生长发育的基本条件。因此,迫切地需要一种可以快速了解土壤盐分含量（SSC）的方法。针对艾比湖湿地自然保护区,基于Landsat8 OLI多光谱遥感影像,以该研究区36个土壤表层样品的盐分含量为数据源,选择相关性较好的多光谱遥感指数分析研究区土壤盐分分布状况,并将其分别与实测SSC构建线性、对数、二次函数模型,进而优选精度最高的模型来反演该研究区SSC。结果表明：（1）在多光谱遥感指数中,与SSC相关性最高的是增强型植被指数（EVI）,其相关性范围为（-0.70~-0.67）;其次是传统型植被指数（TVI）,其范围为（-0.58~-0.46）;土壤盐分指数（SI）与SSC的相关性最低,其范围为（-0.45~0.16）,其中SI3和SI4与SSC均没有相关性。（2）将实测土壤盐分值所反演的分布图与EVI对比分析,发现在西北、正南方向的艾比湖湖边周围和东北方向盐池桥的SSC均较高,其EVI的值较低,说明通过该研究区实测土壤盐分值所反演的盐分分布图与EVI的空间分布结果较为一致,表明EVI对该地区土壤盐分具有一定的敏感性,能较好地反演SSC的空间分布;（3）分别将三种EVI与实测SSC建模分析比较,发现SSC与增强型比值植被指数（ERVI）所构建的二次函数模型最好;其验证集的决定系数（R2）为0.92,均方根误差（RMSE）为2.48,相对分析误差（RPD）为2.09,模型精度较高、稳定性较为可靠,相比之下,说明ERVI对该湿地自然保护区土壤盐分有更高的敏感性,可以用来预测该区域SSC,从而进行空间反演。在TVI中加入Landsat8多光谱遥感影像的b6和b7波段,得到EVI,以此来反演SSC是可行的,且比传统可见光和近红外波段所构建的植被指数反演效果更好。因此该研究不仅可以为遥感反演提供理论参考,而且对该地区SSC的定量估算和动态监测具有重要的意义,也可作为其他区域SSC预测反演的备选方案。     

热红外光谱的干旱区土壤含盐量遥感反演

干旱区土壤盐渍化已对生态环境构成严重威胁,通过遥感技术对土壤盐分含量进行定量反演具有重要意义。通过采集艾比湖流域的农田土壤和盐壳结晶,在室内配制成不同含盐量梯度（盐分占盐土比重：0.3%～30%）的土壤样品,利用102F FTIR光谱仪测量土壤样品的热红外光谱,并通过普朗克函数拟合得到土壤发射率数据。土壤发射率光谱曲线特征：不同含盐量土壤的发射率光谱曲线在形态和变化趋势上基本一致,发射率随含盐量增加而增大;盐分因子对Reststrahlen吸收特征有抑制作用,随着含盐量的增加,Reststrahlen吸收特征会减弱。通过发射率与含盐量相关性分析：土壤热红外发射率与盐分含量呈正相关关系,最大相关系数达到0.899,对应的波段为9.21 μm;8.2～10.5 μm是土壤盐分因子的最敏感波段。通过一元线性回归、多元逐步回归和偏最小二乘法建模分析比较,偏最小二乘法效果最佳,模型预测的R2达到0.958,RMSE为1.911%。选择ASTER,Landsat8和HJ-1B卫星传感器的热红外波段,进行发射率光谱模拟,通过相关性分析：ASTER的B10,B11和B12波段属于热红外光谱对盐分因子的敏感波段,与土壤含盐量相关性较高,相关系数分别为0.706,0.786和0.872。采用多元线性回归法建立基于ASTER热红外波段的土壤含盐量预测模型,模型预测的R2为0.833,RMSE为3.895%。结果表明,遥感传感器对土壤含盐量的预测能力,取决于传感器的光谱波段对盐分因子的敏感程度,通过卫星热红外遥感定量反演土壤含盐量是可行的,为干旱区土壤盐渍化遥感监测提供了新的途径和参考。