土壤含盐量与电导率的高光谱反演精度对比研究

探明土壤盐渍化的高光谱遥感监测机理,对改善高光谱遥感监测精度具有重要意义。以南疆地区温宿县、和田县、拜城县的水稻土为研究对象,通过分析土样的高光谱数据和室内测定的盐分与电导率数据,研究了耕作土壤含盐量与电导率的关系,并比较了含盐量和电导率与不同光谱指标的相关性以及二者高光谱反演的精度。结果表明,南疆水稻土的含盐量与电导率的相关性较低,二者之间的关系因地区差异而有较大的变化;含盐量与反射率、一阶微分、连续统去除之间的相关性要优于电导率,特别在一些土壤盐渍化的敏感波段尤为突出;以含盐量建立的多元线性回归、主成分回归、偏最小二乘回归模型的决定系数和相对分析误差均高于电导率。研究表明高光谱信息对土壤含盐量的响应比电导率更敏感,以含盐量为监测指标的高光谱反演精度明显要优于电导率。该结果可为提高土壤盐渍化高光谱遥感监测精度提供理论依据。     

近地高光谱成像技术对黑豆品种无损鉴别

基于近地高光谱成像技术结合化学计量学方法,实现了黑豆品种的鉴别。实验以三种不同颜色豆芯的黑豆为研究对象,采用高光谱成像系统采集380～1 030 nm波段范围的高光谱图像,提取高光谱图像中的样本感兴趣区域平均光谱信息作为样本的光谱进行分析,建立黑豆品种的判别分析模型。共采集180个黑豆样本的180条平均光谱曲线。剔除明显噪声部分之后以440～943 nm范围光谱为黑豆样本的光谱,采用多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)对光谱曲线进行预处理。分别以全部光谱数据、主成分分析(principal component analysis,PCA)提取的光谱特征信息、小波分析(wavelet transform,WT)提取的光谱特征信息建立了偏最小二乘判别分析法(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA),簇类独立模式识别法(soft independent modeling of class analogy,SIMCA),最邻近节点算法(K-nearest neighbor algorithm,KNN),支持向量机(support vector machine,SVM), 极限学习机(extreme learning machine,ELM)等判别分析模型。以全谱的判别分析模型中,ELM模型效果最优;以PCA提取的光谱特征信息建立的模型中,ELM模型也取得了最优的效果;以WT提取的光谱特征信息建立的模型中,ELM模型结识别效果最好,建模集和预测集识别正确率达到100%。在所有的判别分析模型中,WT-ELM模型取得了最优的识别效果。实验结果表明以高光谱成像技术对黑豆品种进行无损鉴别是可行的,且WT用于提取光谱特征信息以及ELM模型用于判别黑豆品种能取得较好的效果。     

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

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。     

基于有效端元集的双线性解混模型

光谱解混是用于定量分析高光谱图像中成分含量的一项重要技术方法,主要包括线性解混模型和非线性解混模型。线性解混模型构造简单,但并未考虑不同成分光子间的相互影响,导致解混结果在很多实际图像上不够精确。常用的非线性混合模型中的双线性解混算法,随着图像中端元数量增加,虚拟端元的数量也随之快速增加,计算精度受到很大的影响。论文报道改进了双线性解混的模型,并提出一种有效端元子集的选择算法。首先结合欧氏距离和光谱夹角,按照与混合像元的距离,将所有端元排序;然后利用排序结果和误差变化情况选择实际参与混合的端元子集。从而降低了未参与特定混合像元混合的端元对解混结果的影响,提高了解混精度。对模拟图像的测试效果证明了该算法可以减小光谱的重构误差,对实际航拍高光谱溢油图像的分析结果也进一步说明了算法的有效性。     

高光谱RX异常检测的多DSP并行化处理技术

为达到高光谱图像数据RX异常检测处理的高速、实时、海量存储等要求,本文提出了一种基于 CPCI Express 标准总线架构的多DSP高光谱图像并行处理系统的解决方案。系统采用4片DSP共享数据总线和存储器的紧耦合与Link口互联相结合的硬件拓扑架构。在该硬件平台上,针对光谱RX异常检测算法以及光谱图像三维数据的特点,分配各DSP并行处理任务,提出了一种利用图像空间分块计算并求整个图像的均值矩阵与协方差矩阵的4DSP并行处理技术。结果表明,在保证同等探测效果的条件下,采用本文的RX异常检测算法4DSP并行处理技术,可以达到单DSP处理4倍的时间效率,解决了DSP内存容量对大数据量图像处理的限制,并较好的完成了光谱数据的实时处理要求。     

冬小麦冻害胁迫高光谱分析与冻害严重度反演

对冬小麦冻害严重度的精确反演是及时采取补救措施降低损失的关键,同时及时预测产量损失对政府职能部门也具有积极意义。针对冬小麦冻害群体严重度评估方法在经典统计反演模型存在估算效果不理想的情况下,以冬小麦为试验对象,首先对冬小麦冠层光谱反射率数据进行重采样平滑处理,再用主成分分析(PCA)技术对高光谱数据进行分析,进一步实现综合原始光谱主成分信息作为自变量参与冬小麦冻害严重度反演过程,最后采用决定系数R2、均方根误差RMSE、准确度Accuracy三种模型精度验证方法对模型进行评价。结果显示,基于主成分分析法建立冬小麦冻害严重度模型精度分别达0.697 5,0.184 2和0.697 5;同时对反演模型进行验证,其精度也分别达到0.630 9,0.350 3和1.339 6。因此,该方法能有效地对冬小麦冻害严重度进行快速、精确的反演。     

基于Enter-PLSR的高光谱晋华宫矿南山煤矸石山景区土壤有效氮估测

土壤有效氮是反应土壤肥力的一个重要指标。高光谱技术对土壤有效氮进行监测和评价可以为土地复垦和生态修复提供指导性的动态信息。针对国家矿山公园高光谱有效氮监测研究的空白和偏最小二乘回归(PLSR)计算效率问题,利用ASD FieldSpec 3光谱仪采集了晋华宫矿南山煤矸石山景区(晋华宫矿国家矿山公园组成部分),30个碱化栗钙土土样350～2 500 nm波段的光谱曲线,研究了土壤光谱与土壤有效氮含量之间的关系。对土壤反射率光谱进行一阶微分和倒数的对数变换,然后在提取特征吸收波段的基础上,分别进行PLSR和进入法-偏最小二乘回归(Enter-PLSR)建立估算模型并检验。结果表明Enter-PLSR估算模型在保证与PLSR估算模型相近准确度的情况下,自变量从122个降低到12个,大大提高了计算效率,在填补国家矿山公园高光谱有效氮监测研究空白的同时弥补了PLSR方法计算效率的不足。     

基于不同模型的土壤有机质含量高光谱反演比较分析

以新疆奇台县为研究区域,选取该县40个土壤样本,采用多元线性逐步回归法和人工神经网络法两种方法分别建立了土壤有机质含量的反演模型,并对模型进行了检验。结果发现：不同模型的精度值各异,其拟合效果从高到低依次为人工神经网络(ANNs)集成模型＞单个人工神经网络(ANNs)模型＞多元逐步回归(MLSR)模型。人工神经网络的线性和非线性逼近能力较强,而其集成模型作为提高反演模型精度的重要手段,相关系数高达0.938,均方根误差和总均方根误差最小,分别仅为2.13和1.404,对土壤有机质含量的预测能力与实测光谱非常接近,分析结果达到了较实用的预测精度,为最优拟合模型。     

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。     

受风灾影响后的农作物冠层反射信息测量与分析

受到台风“布拉万”的影响,吉林中部地区大范围处于灌浆期的玉米倒伏。为了确定倒伏后玉米冠层对反射信息的影响,从不同角度对其高光谱反射信息进行了测量与分析;与此同时,对偏振反射信息也进行了测量,将反射与偏振信息结合起来分析了受风灾影响后农作物冠层反射特征的变化。结果表明,风灾过后倒伏玉米的反射信息在可见光波段降低,而在近红外波段范围增大,与正常直立生长的玉米反射信息比较,具有非常明显的各项异性特征;同时,倒伏玉米的反射光中包含丰富的偏振信息,利用偏振信息可以为区分倒伏区域提供依据。这为利用遥感技术确定受灾范围与计算损失产量提供了依据。