基于Landsat-8 OLI数据的乌梁素海总溶解性固体质量浓度遥感反演

【目的】探究研究区总溶解性固体(TDS)质量浓度分布,为水环境质量评价提供依据。【方法】利用2013年和2015年乌梁素海实测TDS质量浓度和遥感反射率数据,建立并检验了TDS质量浓度多元线性回归模型,将模型应用于大气校正后的Landsat-8 OLI数据,分析了乌梁素海TDS质量浓度时空分布特征。【结果】建立的多元线性回归模型均方根误差为0.455 g/L,平均相对误差为13%,决定系数R2为0.594。经误差敏感性检验及区域适用性检验表明,该算法适用于乌梁素海开阔水体TDS质量浓度遥感反演。乌梁素海TDS质量浓度无明显的时间循环变化特征;中部开阔水体TDS质量浓度低;北部、东部沿岸及南部部分水域TDS质量浓度反演结果有较大误差。主要原因是北部、东部和南部受底质、藻华及沉水植被的影响较大。【结论】建立的模型可用于乌梁素海TDS质量浓度的遥感反演。     

基于SVR算法的苹果叶片叶绿素含量高光谱反演

为实现苹果叶片叶绿素含量的高光谱反演,分析了多种光谱参数与实测SPAD值的相关性,并将归一化光谱参数值及SPAD值进行多项式回归及支持向量回归。其中以归一化植被指数为变量的SVR(Support vector regression)反演模型在建模及模型检验中决定系数分别为0.741 0、0.891 4,均方根误差分别为0.133 2、0.125 6,具有较高的精度及良好的预测能力。与多项式回归相比,SVR具有更好的反演效果,可以作为叶绿素高光谱反演的优选算法。     

基于无人机影像的采煤沉陷地玉米生物量反演与分析

为了探索运用无人机多光谱遥感技术监测高潜水位矿区采煤扰动下原有生态系统破坏及地表耕地损毁程度的方法。以高潜水位矿区开采沉陷导致地面积水所引起的农作物渍害影响为例,基于无人机多光谱影像,在传统植被指数的基础上引入红边波段进行扩展,优选了22种植被指数,结合田间同步实测生物量数据,采用经验模型法分别构建了一元回归、基于最小二乘法的多元逐步回归(Multivariable linear regression,MLR)、反向传播神经网络(Back propagation neural networks,BPNN)的生物量反演模型,通过决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和估测精度(EA)3个指标筛选出最佳模型。最后基于最佳模型进行研究区玉米生物量的空间分布反演和分析,结果显示:所选的植被指数均与生物量显著相关,其中,最终采用的BP模型的估算精度最高,该模型决定系数R2为0.83,增加了0.10～0.17,预测均方根误差RMSE为178.72 g/m2,减少了29.65～60.23g/m~2,估测精度EA最终可达到79.4%,提高了3.3%～7.1%。说明红边波段更适于采煤沉陷区作物的生物量的估算,引入红边波段构建生物量反演模型,可以显著提高采煤沉陷影响下玉米生物量无人机遥感反演模型的精度。结果表明:研究区内采煤沉陷盆地内玉米生物量主要集中于592～1050g/m~2,面积占研究区的74.4%,地表生物量低于352 g/m~2的作物面积达到14.1%,玉米整体长势受采煤扰动影响较严重,玉米生物量呈现从沉陷盆地边缘往中心逐渐降低的趋势。该研究同类型其他高潜水位矿区土地损毁监测与评价、土地复垦与生态修复等提供基础数据与理论支撑。     

基于Sentinel-2遥感影像的玉米冠层叶面积指数反演方法

叶面积指数是描述玉米冠层结构的重要参数之一,决定玉米冠层的光合作用、呼吸作用、蒸腾和碳循环等生物物理过程,因此精确反演叶面积指数对玉米长势监测具有重要意义。本文以河北省保定市的涿州市、高碑店市、定兴县为研究区,利用Sentinel-2遥感影像和LAI-2000地面同步实测数据进行玉米冠层叶面积指数反演,使用归一化差异光谱指数和比值型光谱指数两类指数,构建了单变量和多变量玉米冠层叶面积指数反演模型,通过决定系数(R~2)和均方根误差(RMSE)筛选出最佳模型。研究结果表明,由NDSI_((783,705))构建的单变量模型为最优反演模型,其决定系数为0.5342,均方根误差为0.2885。因此,基于Sentinel-2遥感影像利用植被指数反演玉米冠层叶面积指数的方法可作为判断玉米长势状况的初步判断依据。     

基于Sentinel-2遥感影像的玉米冠层叶面积指数反演方法

叶面积指数是描述玉米冠层结构的重要参数之一,决定玉米冠层的光合作用、呼吸作用、蒸腾和碳循环等生物物理过程,因此精确反演叶面积指数对玉米长势监测具有重要意义。本文以河北省保定市的涿州市、高碑店市、定兴县为研究区,利用Sentinel-2遥感影像和LAI-2000地面同步实测数据进行玉米冠层叶面积指数反演,使用归一化差异光谱指数和比值型光谱指数两类指数,构建了单变量和多变量玉米冠层叶面积指数反演模型,通过决定系数(R~2)和均方根误差(RMSE)筛选出最佳模型。研究结果表明,由NDSI_((783,705))构建的单变量模型为最优反演模型,其决定系数为0.5342,均方根误差为0.2885。因此,基于Sentinel-2遥感影像利用植被指数反演玉米冠层叶面积指数的方法可作为判断玉米长势状况的初步判断依据。     

基于Sentinel-2遥感影像的玉米冠层叶面积指数反演方法

叶面积指数是描述玉米冠层结构的重要参数之一,决定玉米冠层的光合作用、呼吸作用、蒸腾和碳循环等生物物理过程,因此精确反演叶面积指数对玉米长势监测具有重要意义。本文以河北省保定市的涿州市、高碑店市、定兴县为研究区,利用Sentinel-2遥感影像和LAI-2000地面同步实测数据进行玉米冠层叶面积指数反演,使用归一化差异光谱指数和比值型光谱指数两类指数,构建了单变量和多变量玉米冠层叶面积指数反演模型,通过决定系数(R~2)和均方根误差(RMSE)筛选出最佳模型。研究结果表明,由NDSI_((783,705))构建的单变量模型为最优反演模型,其决定系数为0.5342,均方根误差为0.2885。因此,基于Sentinel-2遥感影像利用植被指数反演玉米冠层叶面积指数的方法可作为判断玉米长势状况的初步判断依据。     

基于Sentinel-2遥感影像的玉米冠层叶面积指数反演

叶面积指数是描述玉米冠层结构的重要参数之一,决定玉米冠层的光合作用、呼吸作用、蒸腾和碳循环等生物物理过程,因此精确反演叶面积指数对玉米长势监测具有重要意义。以河北省保定市的涿州市、高碑店市、定兴县为研究区,利用Sentinel-2遥感影像和LAI-2000地面同步实测数据进行玉米冠层叶面积指数反演,使用归一化差异光谱指数和比值型光谱指数两类指数,构建了单变量和多变量玉米冠层叶面积指数反演模型,通过决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)筛选出最佳模型。研究结果表明,由NDSI(783,705)构建的单变量模型为最优反演模型,其决定系数为0.534 2,均方根误差为0.288 5。因此,基于Sentinel-2遥感影像利用植被指数反演玉米冠层叶面积指数的方法可作为判断玉米长势状况的初步判断依据。     

基于无人机影像的采煤沉陷区玉米生物量反演与分析

为了探索运用无人机多光谱遥感技术监测高潜水位矿区采煤扰动下原有生态系统破坏及地表耕地损毁程度的方法,以高潜水位矿区开采沉陷导致地面积水所引起的农作物渍害影响为例,基于无人机多光谱影像,在传统植被指数的基础上引入红边波段进行扩展,优选了22种植被指数,结合田间同步实测生物量数据,采用经验模型法分别构建了一元回归、基于最小二乘法的多元逐步回归(Multivariable linear regression,MLR)、反向传播神经网络(Back propagation neural networks,BPNN)的生物量反演模型,通过决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和估测精度(EA)3个指标筛选出最佳模型。最后,基于最佳模型进行研究区玉米生物量的空间分布反演和分析,结果显示,所选的植被指数均与生物量显著相关,其中,BP神经网络模型的估算精度最高,其决定系数R2为0.83,比其他模型增加了0.10~0.17,预测均方根误差RMSE为178.72 g/m2,比其他模型减少了29.65~60.23 g/m2,估测精度EA可达到79.4%,比其他模型提高了3.3%~7.1%。这说明红边波段更适于采煤沉陷区作物生物量的估算,引入红边波段构建生物量反演模型,可以显著提高采煤沉陷影响下玉米生物量无人机遥感反演模型的精度。研究结果表明:采煤沉陷盆地内玉米生物量主要分布于592~1 050 g/m2,其面积占研究区的74.4%,地表生物量低于352 g/m2的作物面积达到14.1%,玉米整体长势受采煤扰动影响较为严重,玉米生物量呈现从沉陷盆地边缘往中心逐渐降低的趋势。本文研究为同类型其他高潜水位矿区土地损毁监测与评价、土地复垦与生态修复等提供基础数据与理论支撑。     

基于Sentinel-2遥感影像的玉米冠层叶面积指数反演方法

叶面积指数是描述玉米冠层结构的重要参数之一,决定玉米冠层的光合作用、呼吸作用、蒸腾和碳循环等生物物理过程,因此精确反演叶面积指数对玉米长势监测具有重要意义。本文以河北省保定市的涿州市、高碑店市、定兴县为研究区,利用Sentinel-2遥感影像和LAI-2000地面同步实测数据进行玉米冠层叶面积指数反演,使用归一化差异光谱指数和比值型光谱指数两类指数,构建了单变量和多变量玉米冠层叶面积指数反演模型,通过决定系数(R~2)和均方根误差(RMSE)筛选出最佳模型。研究结果表明,由NDSI_((783,705))构建的单变量模型为最优反演模型,其决定系数为0.5342,均方根误差为0.2885。因此,基于Sentinel-2遥感影像利用植被指数反演玉米冠层叶面积指数的方法可作为判断玉米长势状况的初步判断依据。     

基于无人机多光谱影像和XGBoost模型的城市河流水质参数反演

为建立针对城市河流水质参数稳定且准确的无人机遥感反演模型，以邯郸市境内滏阳河5个河段为研究样区，基于三期无人机多光谱影像和水体氨氮浓度实测数据，构建了4种数学统计模型与XGBoost模型，并在模型验证和评价的基础上选取最优模型对研究区氨氮浓度进行时空分布反演及分析。结果表明：(1)XGBoost模型反演效果优于数学统计模型，决定系数、均方根误差、平均绝对百分比误差整体优于数学统计模型，表现出较强的拟合能力和较高的预测精度；(2)无人机遥感反演技术适用于城市河流氨氮浓度反演，多光谱数据B1波段在建模中起关键作用；(3)邯郸市滏阳河流域各河段的整体氨氮浓度依次为2020年12月>2020年8月>2021年5月，呈现出一定的季节性差异特征。     

基于PSO-LSSVM的森林地上生物量估测模型

为提高森林地上生物量估测精度,从建模因子和建模方法出发,提出了一种综合考虑影像纹理特征、地形特征、光谱特征的粒子群优化最小二乘支持向量机生物量估测方法。以松山自然保护区为研究区域,以资源三号遥感卫星数据为数据源,配合194块调查样地实测数据、森林资源二类调查数据、数字高程模型数据,通过分析46个特征变量与森林地上生物量间的Pearson相关性,进行特征变量优化提取,建立PSO-LSSVM模型并在Matlab 2014a上编程实现。以决定系数R2和均方根误差RMSE为指标,对比分析了PSO-LSSVM和多元线性回归地上生物量模型精度。研究结果表明:PSO-LSSVM模型在针叶林、阔叶林、灌木林3种类型中预测决定系数分别为0.867、0.853、0.842,比多元线性回归模型分别提高了23.15%、19.13%、14.40%。PSO-LSSVM地上生物量模型具有良好的自学能力和自适应能力,它取代了传统的遍历优化方法,在全局优化及收敛速度方面具有较大优势,预测精度较高。     

近红外光谱检测梨果硬度研究

应用近红外漫反射无损检测梨果硬度。采集240个梨样品的光谱数据,150个梨样品数据用于建模集来建立模型,另外90个样品数据用于预测集,评价模型的性能。采集完整梨果的近红外漫反射光谱(350~1 800nm),为简化模型,原始光谱经小波算法去除噪声,然后采用CARS算法,波长由最初的1 451个降低为58个,采用偏最小二乘回归建立梨果硬度的定量预测数学模型。研究发现,CARS算法在简化模型同时,模型的预测评价指标优于原始光谱建模的模型,硬度定量预测数学模型的决定系数(Rp2)为0.66,均方根误差(RMSEP)为1.66。近红外漫反射光谱作为一种无损的检测方法,可用于评价梨果的硬度。     

葡萄酒发酵过程主要参数近红外光谱分析

用近红外光谱结合化学计量学方法对葡萄酒酒精发酵中葡萄糖、果糖、乙醇和甘油4个指标进行了定量分析,化学指标的测定采用高效液相色谱法.通过对近红外数据进行筛选、变量标准化等预处理,比较了主成分回归和偏最小二乘回归定量分析的模型质量,以决定系数、校正均方根误差、预测均方根误差为模型质量的评价指标.通过比较发现,对于葡萄糖和果糖,主成分回归与偏最小二乘回归的预测精度相当;对于乙醇,主成分回归预测结果较优;对于甘油,偏最小二乘回归的预测结果要优于主成分回归.主成分回归所采用的成分数要多于偏最小二乘回归,但二者都可以用于上述4种成分的定量分析,其预测精度也相近.     

基于灰色关联法的月降雨量预测

【目的】提高降雨量预测精度,为农业、水利等相关部门提供决策依据。【方法】鉴于月降雨量时间序列具有显著的多尺度特征,开展了数据驱动下基于模型融合的月降雨量预测研究,应用灰色EGM(1,1)模型和自适应模糊神经网络系统(ANFIS)分别预测了年尺度与月尺度下的月降雨量,采用灰色关联法将2个预测结果进行数据融合。利用澳大利亚维多利亚8个站点降雨数据验证所提出方法,并将预测结果进行了与单一灰色EGM(1,1)、ANFIS、人工神经网络(ANN)、自回归积分滑动平均模型(ARIMA)与聚类回归法(CLR)模型预测结果对比。【结果】模型融合预测结果精度高于单一EGM(1,1)、ANFIS、ANN及ARIMA模型预测结果,并在8个站点中的5个取得了最佳预测效果,其中中部地区(Ballarat和Cape Otway站点)及东部地区(Dookie,Wangaratta和Orbost站)预测均方根误差为28.2～37.2 mm,西部地区(Dimboola,Edenhope和Dunkeld站点)预测均方根误差为20.8～23.4 mm。【结论】所提出的模型融合预测法可行,为月降雨量预测提供了新思路。     

花椒挥发油含量的近红外光谱无损检测

应用近红外漫反射光谱技术,采用偏最小二乘法,针对118份完整花椒颗粒定标样品集,研究了扫描分辨率为4、8、16 cm-1,扫描次数为32、64、128的9种扫描参数组合情况下的挥发油含量近红外光谱预测模型.扫描分辨率为16 cm-1、扫描次数为128时,建立的预测模型最优.在最优参数组合情况下,定标集样品的内部验证决定系数R2为0.907,交互验证误差均方根为0.509,用20份样品作为预测集进行外部验证,外部验证决定系数R2为0.973,预测误差均方根为0.272,相对分析误差为6.28.结果表明,近红外光谱分析技术可以快速、无损地检测花椒颗粒中挥发油的含量.     

香根草叶片铅含量的近红外光谱快速检测

提出了一种应用近红外光谱技术快速检测香根草叶内重金属铅含量的方法,采用多种预处理方法建立偏最小二乘法(PLS)模型并对建模效果对比分析,得出最优预处理方法。结合不同波段选择方法优化PLS模型参数,建立了香根草叶内重金属铅含量定量分析模型,预测决定系数R2为0.87,预测均方根误差RMSEP为0.18。研究结果表明,利用近红外光谱技术快速定量检测香根草叶内重金属铅含量具有可行性。     

基于VSWI和TVDI差异的河套灌区沈乌灌域耕地灌溉面积遥感监测

【目的】尝试利用遥感数据实现对河套灌区沈乌灌域灌溉面积的提取,为沈乌灌域现代化管理提供理论依据。【方法】利用Landsat-8数据对研究区域的植被供水指数VSWI、温度干旱指数TVDI进行反演,根据实测数据,构建基于VSWI和TVDI差异的灌溉面积监测模型,对沈乌灌域的灌溉面积进行遥感提取。【结果】2种模型具有较高的一致性,基于VSWI和TVDI的灌溉面积监测模型反演精度分别为85.3%和89.7%。【结论】证明了2种监测模型的可行性,同时发现基于TVDI差异的灌溉面积监测模型精度高于基于VSWI差异的灌溉面积监测模型。     

基于改进PT-hybrid算法的地表潜热通量变化分析

潜热通量(LE)影响陆地生态系统的水量平衡和能量收支。【目的】提高不同植被类型对应的地表潜热通量的反演精度对于探究生态水文过程具有重要的现实意义。【方法】本研究采用动态植被模型--LPJ-GUESS模型,引入表征植被占比的参数fv对PT-hybrid潜热通量算法加以改进,从而提高陆面蒸散发的反演能力。【结果】根据全球49个通量站点的地面观测LE验证改进后的算法,改进算法所得LE值与实测值的决定系数R²从0.63增加到0.74,均方根误差RMSE从17.1 W/m²降低到11.7 W/m²。进一步分析1982-2014年全球陆地LE变化特征,发现低纬度地区的LE均高于高纬度地区,并且LE在同一纬度上也呈现出不同的分布趋势。【结论】改进后的模型对地表潜热通量模拟精度显著提高,有助于精细刻画地表LE的时空分布特征。     

鄱阳湖透明度遥感反演及其时空变化研究

通过对鄱阳湖实测光谱的特征分析,结合透明度野外量测,利用MODIS影像分期统计回归方法反演得到透明度信息和分析其时空变化。研究结果表明：红光和近红外波段是反演水质参数透明度的敏感波段,鄱阳湖丰水期、平水期和枯水期透明度变化较大,呈逐渐减小的趋势,与实测数据吻合。利用该遥感模型可以实现大面积鄱阳湖透明度实时动态监测的目的。     

基于集合卡尔曼滤波的灌域尺度地下水多参数联合反演

【目的】进行灌域尺度的地下水多参数联合反演。【方法】利用集合卡尔曼滤波(En KF)方法,基于二维潜水运动模型SWF2D,构建了地下水多参数联合反演模型SWF2D_DA。以内蒙古河套灌区永济灌域为研究对象对地下水参数进行了反演分析,该地区地下水运动共涉及8个参数,分别为给水度Sy,降雨入渗补给系数aP,两阶段的灌溉入渗补给系数aI1、aI2,两阶段的潜水蒸发参数aA1、aA2和两阶段的潜水蒸发极限埋深aS1、aS2,采用SWF2D_DA模型分别反演了2待定参数情况和8待定参数情况。【结果】模型对2参数反演平均相对误差MRE为0.124%,均方根误差RMSE为0.002 663,8参数反演MRE为0.376%,RMSE为0.003 283,反演结果均满足精度要求,同时反演8参数会增加得到理想参数所需的同化步。同时,还设置5种观测误差方差,分别为0.01、0.000 1、0.002 5、0.1、0.64 m2,讨论了不同观测误差方差对反演结果的影响。当观测误差方差大于0.1 m2时,随着观测误差增大,MRE、RMSE、Spread增长较快,即观测误差过大会影响数据同化的反演精度;当观测误差方差在0.000 1~0.01 m2之间时,随着观测误差减小,MRE、RMSE并无显著变化,即观测误差达到一定精度时,即使观测误差减小,模型也不能得到精度更高的解,反而增加了观测成本。【结论】模型SWF2D_DA可以实现大尺度复杂地区的多参数联合反演,且待求参数越少,得到可靠的结果所需同化步越少;增加参数个数,需增加同化步。在目前的观测条件下,在观测误差方差为0.01 m2、相对于地下水位最大变幅的相对观测误差在4.4%以内的情况下,反演得到的地下水参数可满足精度要求,同时观测成本较低。