基于MODIS数据的山西省PM2.5浓度估算研究

通过ENVI软件对美国国家航空航天局（NASA）发布的MODIS L1B数据进行几何校正、波段合成、重采样、构建查找表等操作,反演了山西省2020年3—8月气溶胶光学厚度（aerosol optical depth,AOD）,用大气气溶胶产品MOD04_3K验证AOD的反演精度,对反演结果中的高度进行订正,分析了山西省AOD时空分布特征,在此基础上建立了AOD与PM_2.5浓度的回归模型,并通过模型验证估算误差。结果表明：（1）MODIS L1B反演结果具有较高的精度,与大气气溶胶产品MOD04_3K数据的相关系数为0.934。（2）在时间分布上,AOD存在明显的季节性差异,夏季AOD均值远高于春季;在空间分布上,AOD呈现由北向南逐渐增加的趋势,高值主要出现在山西省南部的临汾市和运城市。（3）整体、春季、夏季3类回归模型的平均相对误差分别为25.91%,27.62%,23.87%,表明模型的拟合效果较好,可较为准确地估算PM_2.5浓度。     

Laser-induced fluorescence characteristics of vegetation by a new excitation wavelength

To recognize different vegetation species exactly, especially the species of the same family, laser-induced fluorescence characteristics of vegetation, which is excited by 556 nm laser rather than the traditional 355 nm excitation light source, is proposed to be utilized in this article. The experimental results demonstrated that fluorescence characteristics of vegetation induced by a 556 nm laser are more obvious than that induced by a 355 nm laser. These fluorescence spectra, combined with multivariate analysis, are utilized to identify different vegetation species. The 100% of recognition rate was then acquired. Therefore, this study shows that different plant types could be accurately identified when a 556 nm laser serves as excitation light source.     

叶片茸毛对叶片反射光谱及高光谱植被指数的影响研究

很多高光谱植被指数被用于对植被的生化物质含量进行非破坏性的估计与反演。由于这些指数都是利用不同波段的反射率计算而得到的,因而对叶片反射具有很大影响的茸毛等叶表结构对这些植被指数的反演精度的影响不容忽视。本研究发现去茸毛处理使得在400～1 000nm范围的的光谱反射都有所下降,但在各个波段的变化并不均匀。通过对比39个现有的高光谱植被指数在经过去茸毛处理前后的变化,发现一些只单独利用可见光或者近红外波段的高光谱植被指数,如CTR1:R695/R420,D740/D720,WBI:R900/R970,R860/(R550×R708)以及红边指数(REP)比大多数既使用可见光又使用近红外波段的高光谱植被指数受茸毛变化影响小,它们对茸毛的低敏感性可以使其在进行植被生化物质反演时更具有普适性。     

龄组植被指数的构建及其初步应用研究

林龄(龄组)是划分林分结构的主要指标之一,其对监测森林健康,推进森林可持续发展具有重要意义。本文提出一种基于遥感数据的龄组植被指数(AGVI),并对其可行性进行验证。以福建省三明市、将乐县、沙县、南平市、华安县、云霄县、南安市、安溪县、莆田市、长汀县、建阳市、宁德市及福清市等13个县(市)518组松林龄组数据及同时相HJ-1 CCD多光谱影像为基础,对各龄组松林冠层的蓝光、绿光、红光、近红外及NDVI的光谱差异性进行分析,各龄组在近红外波段表现为幼龄林＞中龄林＞过熟林＞成熟林＞近熟林的特征,NDVI则表现为成熟林＞近熟林＞过熟林＞幼龄林＞中龄林的特征,由此构建龄组植被指数AGVI;该指数可以扩大各龄组松林的绝对及相对光谱差异。采用K-均值法对松林AGVI进行聚类分析,结果显示,松林龄组的划分精度为80.45%,准确率为90.41%。由此证实本文所构建的龄组植被指数具备有效性。     

基于近地面高光谱影像的冬小麦日光诱导叶绿素荧光提取与分析

结合FluorMOD模型模拟数据与利用光谱分辨率3.3 nm、光谱采样间隔为0.71~0.74 nm近地面成像高光谱系统获取的抽穗期小麦高光谱影像比较3种基于夫琅和费线暗线的提取方法(FLD,3FLD和iFLD)的精确性和稳定性。结果表明当光谱分辨率为3.3 nm时,在760 nm附近的O₂-A波段可以有效提取日光诱导叶绿素荧光,而在687 nm附近的O₂-B波段不适合。当存在噪声时,FLD和3FLD的稳定性高于iFLD,FLD倾向于高估荧光值。     

归一化差异植被指数仪的研制与应用

介绍了一种测量归一化差异植被指数(NDVI)的方法及仪器,利用日光作光源,通过四个具有特殊光谱响应特性的光电探测器,在植被近红外反射率平台和红光叶绿素吸收谷两个特征波段,分别对入射光和植被的反射光进行探测,经模拟—数字转换后,求出NDVI值。通过与ASDFieldSpec型便携式光谱仪测得的NDVI数据进行对比、标定,表明NDVI仪测定数据十分可靠。利用NDVI仪的数据,成功反演了小麦植株的叶面积、叶绿素密度,展示了NDVI仪在作物长势、营养诊断方面的应用前景。     

Analytical solution of velocity distribution for flow through submerged large deflection flexible vegetation

An analytical solution for predicting the vertical distribution of streamwise mean velocity in an open channel flow with submerged flexible vegetation is proposed when large bending occurs. The flow regime is separated into two horizontal layers: a vegetation layer and a free water layer. In the vegetation layer, a mechanical analysis for the flexible vegetation is conducted, and an approximately linear relationship between the drag force of bending vegetation and the streamwise mean flow velocity is observed in the case of large deflection, which differes significantly from the case of rigid upright vegetation. Based on the theoretical analysis, a linear streamwise drag force-mean flow velocity expression in the momentum equation is derived, and an analytical solution is obtained. For the free water layer, a new expression is presented, replacing the traditional logarithmic velocity distribution, to obtain a zero velocity gradient at the water surface. Finally, the analytical predictions are compared with published experimental data, and the good agreement demonstrates that this model is effective for the open channel flow through the large deflection flexible vegetation.     

融入可见光-近红外高光谱吸收特征的新型植被指数估算天然草地FAPAR

考虑到植被可见光-近红外的光谱吸收特征与光合有效辐射吸收率(fraction of absorbed photosynthetically active radiation,FAPAR)有很好的关联,综合“高光谱曲线特征吸收峰自动识别法”与“光谱吸收特征参量化法”,提取对FAPAR敏感的高光谱吸收特征参数,借鉴可见光-近红外植被指数的数学形式,尝试用优化组合后的可见光-近红外光谱吸收特征参数替代光谱反射率,构建新型植被指数估算植被FAPAR,并利用2014年和2015年内蒙古自治区中部与东部地区天然草地典型群落冠层实测光谱数据进行FAPAR估算建模与验证。结果表明: 新型植被指数“SAI-VI”不仅有效提高了单个光谱吸收特征参数在高、低覆盖区域估算FAPAR的精度,而且相比五种与FAPAR有较好相关性的具有不同作用类型的可见光-近红外植被指数,其与FAPAR值的相关性更高(存在最大相关系数=0.801),以其为变量的指数模型预测FAPAR精度更高且稳定性较好(建模与检验的判定系数均最高且超过0.75,标准误差与平均误差系数也相应最小)。研究表明：融入可见光-近红外高光谱吸收特征的新型植被指数“SAI-VI”,强化了可见光波段与近红外波段光谱吸收特征的差别,相较单一光谱吸收特征参数,在降低土壤背景影响的同时增强了对FAPAR变化的敏感度。同时,“SAI-VI”有效综合了对植被FAPAR敏感的光谱吸收特征信息,相较原始光谱反射率,能表达植被光合有效辐射吸收特征的更多细节信息,可作为植被冠层FAPAR反演的新参数,一定程度上弥补当前植被指数法估算FAPAR的不足。     

基于双波段植被指数(TBVI)的柑橘冠层含氮量预测及可视化研究

氮素(nitrogen,N)是果树生长发育的必需重要元素,及时准确地无损检测果树的氮素水平对果实增产、合理施肥以及减少环境污染等具有重要意义。研究了基于高光谱成像技术进行柑橘冠层含氮量预测及可视化的可行性。实验采用高光谱成像光谱仪ImSpector V10E(Spectral imaging Ltd.,Oulu,Finland)分别采集柑橘叶片实验室样本和野外整个植株冠层的高光谱图像。利用ENVI软件提取每个叶片样本感兴趣区域(ROI)的平均光谱数据作为整个样本的光谱数据进行分析,同时采用杜马斯燃烧法快速定氮仪(ElementarAnalytical, Germany)测定叶片样本的含氮量。通过简单相关分析和双波段植被指数(TBVI)的获取,建立基于光谱数据的含氮量预测模型。计算表明,基于811和856 nm的双波段植被指数(TBVI)能够建立最佳的柑橘叶片含氮量预测模型(R2=0.607 1)。在此基础上,计算上述TBVI的冠层图像,把基于该TBVI的含氮量预测模型导入到TBVI图像中计算生成冠层含氮量的预测分布图。图中直观地显示柑橘嫩叶、中叶、老叶的含氮水平从高到低分布,实现了冠层含氮量的可视化。结果表明,利用高光谱成像技术可以实现柑橘冠层氮素水平的检测和诊断,这为实施基于每颗果树信息的变量施肥技术提供了参考信息。     

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。