不同病害胁迫下大豆的光谱特征及识别研究

在英国诺丁汉大学Sutton Bonington校区(52.8°N, 1.2°W)实测感染锈病与普通花叶病大豆的单叶光谱数据,利用连续统去除法对原始光谱数据进行处理,筛选对病害及锈病严重度敏感的波段,构建植被指数对感染锈病与普通花叶病及不同严重度锈病的大豆进行识别研究。研究发现普通花叶病胁迫下的大豆光谱反射率在可见光区域均大于健康大豆的,而锈病胁迫的大豆光谱反射率在绿光区随病情严重度增加而减小,在红光区随病情严重增强而增大。根据大豆光谱变化特征设计了一个植被指数R₅₀₀×R₅₅₀/R₆₈₀对大豆病害进行识别,通过计算不同病害及不同严重度之间的J-M距离对指数识别病害能力进行检验,结果表明指数R₅₀₀×R₅₅₀/R₆₈₀能够较好的识别出大豆锈病与普通花叶病,且该指数在识别大豆锈病严重度方面也有较强的能力。研究结果对农作物病害遥感监测与防治具有重要的理论价值与实际应用意义。     

地下储存CO2 泄漏胁迫下地表植被光谱变化特征及识别研究

随着全球气候变暖,减少温室气体排放成为全世界所关注的问题,而碳捕捉与储存(carbon capture and storage,CCS)技术可以减少温室气体CO₂排放量,但储存在地下的CO₂有泄漏的风险。本工作的目的是通过野外模拟实验,研究地表植被(甜菜)在CO₂轻微泄漏胁迫下其叶片叶绿素含量、水分含量及光谱变化特征,结果表明CO₂泄漏胁迫的甜菜叶绿素与叶片含水量明显降低,叶片反射率在550 nm减小,而在680 nm增大。设计了比值指数R₅₅₀/R₆₈₀进行识别CO₂泄漏胁迫的甜菜,发现该指数能够在胁迫发生7天后识别出胁迫的甜菜,且该指数具有较强的敏感性、稳健性及识别能力。研究结果对于未来CCS项目选址、地表生态监测评估、遥感监测CO₂泄漏点等都具有重要的现实意义与应用价值。     

OTN保护方式在广电传输网应用的探讨

一 前言 广电运营商是文化服务型运营企业．是国家信息安全和文化安全的重要组成部分,随着网络信息技术的快速发展和群众信息文化需求日趋多元、多样和多变,有线电视行业开始跨人一个历史上最快速的变化和创新时期。     

计入波段间相关性的高通调制图像融合方法

利用通用分量替换(generalcomponent substitution,GCOS)的扩展模型对几种具有代表性的融合方法进行分析,探讨了这些方法在细节注入方式上的联系.在此基础上,提出了一种考虑全色与多光谱图像之间相关性的空间可变的细节注入方法;结合不同的细节提取方式,构建了三种新的高通滤波调制融合方案.利用所提出的方法对Ikonos和Quickbird数据融合结果进行定量分析,并与传统的高通滤波调制方法(high-pass modulation,HPM)进行了对比.可见光波段的融合结果表明,调制方法和细节提取方式的改进均有效地提高了融合性能,且由调制参数的改进而引起的融合性能的提高十分显著;近红外波段的融合试验则表明近红外与全色波段的融合在滤波器设计方面需要做进一步的研究.     

基于改进的自动散点控制回归算法的遥感影像相对辐射归一化

多时相遥感影像的相对辐射归一化是进行变化检测或拼接不可缺少的步骤。针对现有方法的不足,以自动散点控制回归(Automatic scattergram-controlled regression,ASCR)技术为基础,提出了一种改进的ASCR算法(Im-proved automatic scattergram-controlled regression,IASCR)。它的核心思想是首先利用粗剔除和主成分分析的方法选择占主体信息量的“未变化”像元,然后再利用最小二乘法确定回归方程,对多时相遥感影像进行归一化。以北京地区的多时相TM影像为实验数据对其进行归一化,并与ASCR法、全景简单线性回归法(Simple regression)、暗-亮(Dark setbright set)归一化法、伪不变特征归一化法(Pseudo-invariant feature)的结果进行了比较。实验结果表明,IASCR算法是解决多时相遥感影像辐射归一化问题的有效手段。     

基于烟羽掩膜的森林火点MODIS探测方法研究

针对MODIS的林火探测算法第四版区域适应性差的不足,利用基于热带雨林特性的潜在火点判定阈值和基于烟羽掩膜的自适应窗口调节技术,对第四版算法进行了改进.烟羽掩膜有利于辅助火点探测,而调整阈值则能改善火点探测的敏感性.根据热带雨林地区森林火灾的特点,潜在火点判定阈值在无烟羽区设为306K,在烟羽掩膜区设为295K.烟羽掩膜可以有效圈定背景像元的范围,增加自适应窗口空间统计分析的约束条件,减少由于降低烟羽掩膜区潜在火点判定阈值而引起的噪声.应用实际火点数据对两种算法进行了比较验证分析.结果表明改进算法后提高了对低温小火点和大扫描角火点探测的敏感性,增强了热带雨林地区的火点探测能力和探测精度.     

用冠层光谱比值指数反演条锈病胁迫下的小麦含水量

通过高光谱遥感估测条锈病胁迫下的小麦冠层水分含量。通过人工田间诱发不同等级小麦条锈病,在不同生育期测定感染不同严重程度条锈病的冬小麦冠层光谱、相对含水量(relative water content,RWC) 以及调查小麦条锈病病情指数(disease index,DI)。研究发现随着小麦RWC的减少,冠层光谱反射率在近红外区域(900～1 300 nm)逐渐降低,而在短波红外区域(1 300～2 500 nm)逐渐增大,且RWC与DI间具有强负相关性。对冠层光谱进行平滑处理,利用冠层光谱近红外与短波红外水分敏感波段构建比值指数,然后建立以比值指数为变量的反演RWC线性模型,并分析对比各模型反演RWC的精度以及稳定性,结果发现比值指数R_{1 300}/R_{1 200}反演RWC的精度及稳定性(R2=0.63)都优于其他指数,其线性模型反演绝对误差为3.43,相对误差(relative error,RE)为4.78%。该研究结果不仅为判别小麦病害提供辅助信息,而且也为未来利用高光谱图像反演植物含水量提供理论与方法支持。     

主成分分析法与植被指数经验方法估测冬小麦条锈病严重度的对比研究

通过人工田间诱发不同等级小麦条锈病,在不同生育期测定染病冬小麦冠层光谱及其病情指数(disease index,DI)。利用主成分分析法提取冠层光谱350～1 350 nm范围内的前5个主成分(principal components,PCs),以及一阶微分光谱在蓝边(490～530 nm),黄边(550～582 nm)和红边(630～673 nm)内的前3个PCs,并利用逐步回归法建立反演模型,其结果分别与植被指数经验模型进行对比,结果表明:以一阶微分PCs为变量的模型精度优于其他模型,其RMSE为7.65,相对误差为15.59％。通过对预测值与实测值对比发现,以微分指数SDr′/SDg′为变量的模型适合监测冬小麦早期病情,而以一阶微分PCs为变量的模型特别适合监测冬小麦条锈病病情较严重期。研究结果对利用高光谱遥感监测与评估小麦病害程度具有实际应用价值。