玉米叶绿素高光谱遥感估算模型研究

对不同品种玉米测定了不同层位叶片（上、中、下）以及叶片不同部位（叶尖、叶中、叶基和叶脉）的室内光谱反射率及其对应的叶绿素含量,采用单变量线性与非线性拟合分析技术,对叶绿素含量与原始光谱反射率、高光谱特征参数（如红边波长、红边位置以及红边面积等）以及植被指数之间的关系进行了分析。结果表明：叶绿素含量与原始光谱在713nm处具有最大相关系数（R=-0.815）．并且基于此波长所构建的指数估算模型明显优于线性模型;基于光谱位置和光谱面积的变量与叶绿素都呈负相关,植被指数与叶绿素含量均呈正相关,并且植被指数相关性优于单一的特征变量。比值植被指数（RVI）相关性优于归一化植被指数（NDVI）;模型精度检验结果表明以蓝边面积变量（SDb）为自变量所构建的指数模型对叶绿素含量估算较好。     

基于高光谱数据的小麦叶片叶绿素反演研究

本研究以小麦为研究对象,将植被叶片高光谱数据与实测植被叶片叶绿素数据相结合,通过对相关性分析,获得红边参数及不同植被敏感波段,作为不同因子对各研究植被建立反演模型。分析所得结果可知,以敏感波段为因子的模型总体预测能力优于以红边位置为因子的模型,且随着小麦生长成熟,不同因子所建立的反演模型精度均有所下降。而时序分析表明,利用小麦叶片光谱数据对其不同物候期叶绿素含量进行反演是可行的。     

叶肉结构对叶片光谱及生化组分定量反演的影响研究

深入研究了PROSPECT模型中叶肉结构参数N对叶片反射和透射光谱的影响，利用迭代法使全波段代价函数达到最小来计算LOPEX93数据集中样品的最优N值，对在最优N值下的模拟光谱与实测光谱进行比较，并对N在不同取值情况下，叶绿素与水分的反演进行了研究。研究认为：（1）N对整个光谱波段产生影响，并随N的增大而减小；（2）构造全波段代价函数，利用迭代法得到的最优N值可以很好地模拟实际光谱；（3）在高估N值情况下的叶绿素和水分反演精度明显高于低估N值的情况；（4）水分反演的效果明显优于叶绿素反演的效果，原因与代价函数的选取有关。     

长春南湖水体透明度高光谱定量模型研究

透明度是衡量水质优劣、评价湖泊富营养化的一个重要指标，高光谱遥感可有效反演透明度，较好解决了常规遥感中出现的问题。本研究利用野外高光谱仪在长春南湖夏季进行了反射光谱测量和同步水质采样分析，通过分析水体透明度与其高光谱反射率之间的相关关系，尝试采用多种半经验算法建立透明度高光谱定量模型，并进行了验证。结果表明：1）单波段、波段比值和一阶微分反演模型，确定性系数皆在0.74以上，RMSE小于透明度极值差，因此皆可以用于反演透明度；2）模型精度从高到低依次为：一阶微分模型、单波段模型和波段比值模型。该定量模型的建立，为今后利用成像光谱数据在南湖进行透明度大面积遥感反演研究提供了研究基础和科学依据，对内陆水体透明度反演也有一定的借鉴意义。     

利用统计和物理模型反演植物生化组分的比较

利用不同形式的光谱数据,如反射率、透射率和吸收率,以及经过不同波段间隔和噪声水平处理的反射率,直接比较了统计模型和物理模型反演鲜叶片叶绿素、水和干物质含量的效果。结果表明,物理模型对光谱数据波段间隔和噪声的鲁棒性比统计模型要好,而在反演的绝对效果上,统计模型的反演结果特别是对水分的反演与物理模型相当,要充分考虑统计模型和物理模型反演植物生化组分时的优缺点,提高反演的精度和效率。     

用偏最小二乘法提取石头口门水库水色信息

水体的高光谱数据在提供大量信息的同时，其波段间存在很高的相关性，常规的统计方法反演水质参数不但不能充分利用这些信息，并且也不能很好的去相关，而偏最小二乘回归分析可以较好的解决这一问题。因此本研究通过利用高光谱仪在石头口门水库进行反射光谱测量和同步水质采样分析，建立了叶绿素a和悬浮物含量的偏最小二乘回归模型。结果表明：该模型能较好的利用高光谱数据信息，各光谱波段自变量在最终模型中的系数大小在一定程度上较符合叶绿素a和悬浮物的光谱吸收、散射特性；通过与常规的比值模型、一阶微分模型进行对比，偏最小二乘回归模型明显优于前两者，其各决定系数均高于0.7，因此估测效果较理想，可用于内陆二类水体的水色信息提取。     

微波遥感定量反演研究中大气参数的估算模型

被动微波遥感对地表参数的反演研究中通常会忽略大气的影响.在定量遥感精度要求较高的情况下,建立大气参数的定量估算模型以剔除大气影响,对于提高反演精度具有积极作用.本文基于辐射传输模型,总结出大气向上和向下亮温及大气透过率这3个大气参数均与大气可降水量密切相关.利用MonoRTM模型和全球946条大气廓线建立晴空条件下大气亮温和大气透过率与大气可降水量之间的函数关系,发现大气亮温与大气可降水量呈正相关,大气透过率与大气可降水量呈负相关.本文利用中国张掖地区探空数据集对大气参数估算模型进行验证.模拟结果与通过MonoRTM模拟的结果基本一致,表明本模型具有较高的可靠性.通过本模型可定量计算大气对被动微波遥感的影响,提高微波遥感定量反演的精度.     

基于Sentinel-2A影像特征优选的随机森林土地覆盖分类

中南半岛地处热带、亚热带地区,由于水热条件适宜,植被生长旺盛,土地利用强度高,地表覆盖类型的光谱特征时空变异复杂,使用传统的基于光谱特征的遥感分类精度难以保证。Sentinel-2A卫星遥感数据具有较丰富的光谱波段和较高的空间分辨率,为土地覆盖遥感分类提供了多维特征空间。但多维特征参与分类容易造成信息冗余,从而导致分类速度和精度降低。因此,如何充分利用Sentinel-2A数据丰富的光谱和空间信息,并通过高维特征空间降维进行特征优选对于提高分类精度具有重要意义。本文以中南半岛典型地区土地覆盖分类为例,利用Sentinel-2A多波段光谱特征,归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、差值植被指数(DVI)、归一化水体指数(NDWI)等指数特征以及对比度、相关性、能量、均值、熵等纹理特征,在随机森林模型框架下,采用平均不纯度减少方法对不同特征在土地覆盖分类中的重要程度进行识别;利用袋外(OOB)误差方法,对重要特征组合进行了优选;利用优选特征进行随机森林土地覆盖分类,并与原始随机森林分类结果进行对比。结果表明:Sentinel-2A影像的光谱特征和纹理特征在土地覆盖分类中具有较为重要的作用,光谱特征中短波红外、可见光、植被红边波段重要性较大,纹理特征中均值、能量法重要性较高。选择重要性列前9位的特征参与分类时,OOB精度达到最高;继续增加特征会使模型复杂度过高,容易发生过拟合而使得分类精度不增反降。通过特征优选高效利用了Sentinel-2A丰富的光谱和纹理信息,其总体分类精度达87.53%,Kappa系数达0.8461,优于原始随机森林方法,一定程度上提高了热带亚热带地区复杂土地覆盖分类精度。     

氮素胁迫下的冬小麦光谱特征提取与分析

高光谱遥感是对地观测的重要技术手段，利用野外光谱仪在地面的实测工作为其在精准农业等方面的应用进行有益的尝试，可以提高作物营养诊断的精度。养分胁迫下高光谱特征提取是这一目标的地面预研究。本次试验对不同氮素养分胁迫下东小麦的不同生育期，分别观测其光谱反射率，分析其生物物理参数的变化规律和反射光谱的特征，利用导数光谱技术对叶绿素密度和叶面积指数等生物物理参量同原始光谱、一阶倒数光谱进行拟合度比较，结合养份胁迫的特点，分析建立光谱模型的可能性。叶绿素密度在可见光和近红外波段均拟合较好，拟合度在0.5左右，高于叶绿素含量与光谱反射率的拟合，而叶面积指数与冠层光谱拟合在近红外波段较好，在可见光波段拟合度较小。通过作物的光谱特征，提取其中重要的近红外反射峰值、绿峰和红端位移特征，与冬小麦的叶绿素密度、叶绿素含量等生物物理参数进行相关分析，建立了线性光谱模拟模型。提取出的特征参量均可有效地模拟生物物理参数的变化，其中叶绿素含量与近红外反射峰值的拟合度（R2)除乳熟期外，都在0.9以上；孕穗期的模拟模型也有显著的相关关系。综合分析，孕穗期是利用高光谱遥感进行作物长势和养份分诊断研究的最佳时期。     

MODIS亚像元积雪覆盖率提取方法

积雪覆盖区域,在全球能量平衡中发挥着重要作用.目前较常用的积雪覆盖率算法主要是利用雪盖率与雪盖指数(NDSI)间的关系建立统一的回归模型,但这种方法在完全雪盖区及稀疏雪盖区的反演精度较差.尝试通过分段建立模型反演雪盖率,并利用ETM+数据对模型估算结果进行验证.结果表明,分段模型可以有效提取亚像元尺度的信息,并且对NDSI高值区的雪盖率反演有一定的改善.     

基于OC3M模型的MODIS海洋数据叶绿素反演理论和实现

OC3M模型是NASA采用的叶绿素a浓度经验反演方法,即MODIS1B数据转为L2级叶绿素浓度产品时采用的默认算法为OC3M模型。本文通过使用OC3M模型对我国渤海地区2003年的7月1号的MODIS影像进行叶绿素a浓度反演并对反演结果进行了分析。     

华南地区土壤汞含量高光谱反演模型的构建

土壤中的重金属汞元素是对人体毒害最大的5种重金属之一,为了实现快速土壤重金属汞的监测,本文采集了广东省75个土壤样品,对其进行室内高光谱测定和化学测试分析,获取高光谱数据及土壤重金属汞含量。为了获取土壤汞的高光谱反演的最佳模型,本研究对土壤高光谱数据进行平滑、连续统去除、光谱微分、倒数对数、倒数、对数、双波段组合等处理,同时,对土壤汞含量作对数变换,通过反复试验,筛选出与对数变换后的土壤汞含量相关性最高的光谱指标。研究结果表明:土壤汞的最佳光谱指标为反射率一阶微分的波段组合(700*R_((587. 705nm))-250*R_((1373. 48nm))),相关系数高达-0. 744;由反射率一阶微分光谱指标构建的土壤汞的高光谱反演模型最佳(y=0. 1491x~3-0. 53x~2+0. 0358x+1. 2596),其决定系数R~2为0. 60,均方根误差RMSE为0. 183。其验证样本预测值与实测值比较,平均相对误差为0. 169。由此可知该模型用来快速估算广东省土壤汞含量是可靠的。     

基于高光谱的土壤砷和铜元素含量估算

以广东省肇庆市高要区为典型研究区,实地采集53个土壤样品。首先,在野外利用地物光谱仪测量土壤的光谱反射率,然后将土壤样本带回实验室并测定土壤中砷(As)、铜(Cu)元素的含量;其次,对土壤光谱数据进行预处理和数学变换;最后,利用偏最小二乘回归方法(PLSR)建立土壤重金属含量的高光谱反演模型。结果表明,土壤As含量的最佳估测模型是基于反射率倒数对数的一阶微分特征波段与土壤As含量实测数据构建的偏最小二乘模型,建模的决定系数R~2为0.75,均方根误差RMSE值为0.9425,验证R~2达到了0.79,RMSE值为0.8318,相对分析误差RPD为2.303,符合RPD2的要求,模型具备了估算土壤As元素含量的能力。土壤重金属Cu与反射率对数的一阶微分构建的模型拟合效果最好,建模R~2为0.80,RMSE值为2.1360,验证R~2达到了0.79,RPD为2.304,模型具备了估算土壤Cu元素含量的能力。     

密云水库上游植被覆盖度的遥感估算

该文在对像元二分模型2个重要参数推导的基础上,改进了已有模型的参数估算方法,建立了用NDVI归一化植被指数定量估算植被覆盖度的模型,并根据实际运用时的两种情况,提出了估算植被覆盖度的方案.研究结合密云水库上游实际情况,设计了模型应用的技术路线和实施方法,对研究区植被覆盖度进行了估算.通过密云流域的实地考察,利用照相法对植被覆盖度的估算结果进行了验证,估算精度达85%,表明使用此改进模型进行植被覆盖度遥感监测是可行的.     

基于高分遥感图像和地基三维激光雷达数据的城市三维绿量快速测算

文章提出了基于高分遥感图像和地基三维激光雷达扫描数据,采用平面量推算立体量的方法测算城市三维绿量。该方法首先利用地基三维激光扫描点云数据建立样本点单木三维模型,再利用模型提取单木三维绿量;然后利用高分遥感图像和DEM图像获取样本点的光谱特征和GIS特征作为自变量,其中包括样本点像元缓冲区的近红外波段、红波段、绿波段的灰度值、归一化差值植被指数、比值植被指数、改进型土壤调节植被指数高程、坡度、坡向;之后利用逐步回归分析的方法筛选并去除引起多重共线性的自变量,拟合单木三维绿量的回归方程;最后结合不同植被类别的空间分布信息遥感图像,推算出研究区全域的三维绿量总值。该方法对于快速测算城市三维绿量提供了一个新的思路,可为准确定量评价城市绿色景观生态效益提供提供科学的数据支撑。     

黄河三角洲土壤含盐量定量遥感反演

以黄河三角洲地区为实验区域,利用实测的土壤全盐含量数据,结合中国产的中巴地球资源卫星02B(CBERS-02B)多光谱遥感影像,分别应用传统的多元线性回归模型和BP人工神经网络模型,对其进行含盐量反演建模,并对2种模型的精度进行比较.实验表明,应用BP人工神经网络建模,明显改善了反演精度;且该反演模型更适宜于高盐度区域(全盐含量>1%)土壤含盐量反演制图,具有较好的应用前景.     

半干旱草地净第一性生产力遥感模型研究

本文采用MODIS遥感数据，针对内蒙古半干旱草场生态环境特征，以光能利用率模型为基础与生态模型相结合，研究区域尺度下半干旱草地净第一性生产力(NPP)遥感模型；利用草场植物生长过程中从光合和呼吸作用出发的NPP遥感模型与从植物生物量和衰败量变化出发的GNPP模型的估算值之间构建代价函数，有效地对模型参数进行估算和校正；模型考虑了气温和植物水胁迫的影响，以及时空尺度的差异，并充分利用遥感反演的参数来驱动。模型经内蒙草场MODIS数据、实测数据、相关模型的验证，结果表明，模型参数校正能提高模型估算的精度，且NPP估算精度满足实际应用需要，此遥感模型合理可行。     

基于GA的偏最小二乘法在近红外光谱识别苹果表面农药残留量的应用

以喷洒不同体积分数毒死蜱农药的阿克苏红富士苹果为研究对象,探讨基于遗传算法(GA)的偏最小二乘法(PLS)在近红外光谱识别苹果表面农药残留量方面的可行性。首先运用Antaris Ⅱ近红外光谱仪进行原始光谱采集,利用3种预处理方法(MSC、SVN、SD)对原始光谱进行处理,建立PLS全谱模型,然后利用GA提取其原始光谱的特征波长,再用相同的3种光谱预处理方法处理后建立GA-PLS模型,并对两类模型进行比较分析。结果表明:各GA-PLS模型对训练集样本的拟合准确度得到了一定程度地提高;综合考虑模型的预测能力,经SNV预处理后所建立的模型可被判定为最佳模型;经SD预处理后所建立的模型的准确度和精度均优于在全谱区所建立的PLS模型。因此说明遗传算法可以简化苹果表面农药残留模型的复杂度,提高模型精度及稳定性。可见基于遗传算法的偏最小二乘法在近红外光谱识别苹果表面农药残留量的应用是可行的。     

土壤-植被-大气系统水和热传输机理及区域蒸散模型

在不同空间和时间尺度上建立了估算土壤 植被 大气系统水、热传输的模型 ,并且在华北平原中国科学院两个农业生态试验站设计了 3个试验 ,验证模型的精度和有效性 .第一个模型是基于瞬时通量观测基础上建立的植被冠层光合 导度 蒸散耦合模型 ,它模拟的结果与涡度相关系统测定结果比较一致 ;第二个模型为一维 3层的土壤水量平衡模型 ,此模型成功用于模拟 1 998— 2 0 0 3年度太行山山前平原不同灌溉条件下的土壤水分深层入渗和蒸散过程 ;第三个模型为区域能量通量和日蒸散模型 ,它基于卫星遥感数据和地面同步观测而建立 ,本模型可以监测区域地表的干旱状况 ,用于估算区域能量通量和日蒸散 .     

运用热惯量估算大气下行长波辐射的遥感方法——以Landsat/TM为例

利用2004年北京小汤山精准农业示范基地星地同步试验中获取的自动气象站和红外辐射计观测资料，建立Landsat卫星过境时刻地表辐射温度T和空气温度T₀的关系式，利用北京21个常规气象站观测资料，以及2004年5景TM图像，建立热惯量与大气水汽压的经验关系式，将获取的两个关系式代入得到广泛引用的Izionmon(2003)晴天大气下行辐射估算模型中，率先提出了根据像元的热惯量、地表辐射温度等遥感参数反演像元大气下行辐射的空间估算模型。通过利用实际测量值，对一个点的大气下行辐射估算值反演的地表净辐射通量和利用逐个像元估算的大气下行辐射估算值反演结果精度验证表明：利用逐个像元的大气下行辐射值估算地表净辐射通量，比利用单一大气下行辐射值来估算，精度提高了9.5％。这表明利用热惯量和地表辐射温度等遥感参数来估算非遥感参数大气下行辐射的思路是可行的，而且有应用前景。