内蒙古退化草甸草原近地面光谱特征的研究

采用ISI921VF-256型地物光谱仪对低山丘陵草甸草原植物群落和裸地的反射率光谱特征进行了测定和分析。结果表明:(1)草甸草原植物群落的光谱反射曲线在可见光波段具有明显的峰谷特性,在近红外波段呈强反射。(2)草甸草原植物群落的光谱反射率随退化程度的加深而增强。(3)在同一退化梯度下,草甸草原裸地的反射率在可见光波段大于植物群落,而在近红外波段小于植物群落;大针茅群落对可见光的反射率小于冷蒿群落,而对近红外光的反射率大于冷蒿群落。     

内蒙古不同利用方式温性草原植被光谱特征分析

人类对草地资源的利用方式和利用程度影响着草地的生长发育,进而影响草地的光谱特征.采集不同利用方式下内蒙古锡林郭勒盟温性草原地面高光谱数据并分析其光谱特征,可为温性草原植被类型遥感分类和草地退化遥感监测提供基础数据.结果表明:750～950 nm处反射率、730 nm处反射率的一阶导数、红边斜率、NDVI和EVI等特征值的组合可以将粟(Setaria italica)、大针茅(Stipa grandis)及羊草(Leymus chinensis)植被类型加以区分;且红边斜率、NDVI和EVI等特征值分别能对内蒙古温性草原围封和天然放牧2种利用方式下大针茅植被,以及打草前和打草后的羊草打草地进行区分.在内蒙古温性草原,NDVI与植被覆盖度和地上生物量的相关性较好,线性拟合R2分别为0.601和0.818,优于EVI的0.281和0.675,因此在估算该地区草地生物量和植被盖度时,应选择植被指数NDVI而非EVI,且用NDVI来估算地上生物量的可信度远高于植被盖度.     

内蒙古不同植被光谱特征分析

根据野外测定的不同植被光谱数据,分析了内蒙古典型草原、干旱草原、人工草场等植被的光谱特性及其变化的基本规律,其结果为:在可见光的550nm(绿处)附近有个反射率为百分之十五的小反射峰。在700～800nm之间反射率急剧增高,出现峰值;在500nm(蓝)和680nm(红)波段附近有两个明显的吸收带(谷)。同时不同植被光谱特征存在差异性:在可见光400～700nm波段,干旱植被反射率明显高于典型草原植被和人工草坪植被,可能受到叶绿素含量的影响;而在680～760nm波段则人工草地的植被红边斜率值最大,干旱草原的该值最低,典型草原的参数在二者之间,反映了不同植被覆盖度或叶面积指数的差异性。     

基于高光谱参数的柑橘园土壤水分动态监测

摘要：土壤水分是提高柑橘产量和品质的关键因素，为了高效、无损、精准的获取柑橘园土壤水分动态变化，利用ASD光谱仪选取了适宜的响应波段（350~1075nm）的数据作为试验光谱反射率，采用多元线性逐步回归分析（SMLR）对提取的特征波段反射率及9种光谱的转换形式的数据进行计算和分析，并利用实测柑橘根系0~60cm的土壤含水率进行验证，建立了预测柑橘园土壤含水率的高光谱模型。结果表明：土壤含水率在0~20cm的深度条件下变化最为明显，有助于提高模型的预测精度；光谱的微分处理较非微分处理，与波长的关系曲线波动更大且反演精度显著上升；柑橘园的试验样本水分的特征波段在700~760nm以及950nm左右是进行建模优先考虑的特征波段；光谱对数（1gR）的一阶导数和倒数的对数（lgR-1）的一阶导数对土壤水分的拟合精度较高，两种拟合方式的决定系数（R2）均达到0.876以上，均方根误差（RMSE）均达2.19%，相对分析误差（RPD）均达7.107；其中光谱对数（1gR）的一阶导数为预测柑橘园土壤含水率的最优模型，在进一步验证中实测值和模型计算值拟合的相关系数高达0.992。因此，基于光谱对数（1gR）的一阶导数构建的模型可实现对柑橘园土壤水分的精确监测。     

基于不同阶微分高光谱植被指数的牧区草场地上生物量估算

利用高光谱遥感技术能快速、无损、高效地获取草地地上生物量信息,对牧区牧草高效管理、草畜供求关系平衡以及放牧制度优化等方面具有重要意义。为了寻求估算生长旺盛期草地地上生物量最适宜的微分光谱阶数,本研究在内蒙古天然草场通过原位试验采集了高光谱反射率与地上生物量数据,对原始光谱反射率数据进行一至四阶微分处理,在全波段范围内挑选最佳波段构建简单比值植被指数（Simple ratio vegetation index,SRVI）、归一化植被指数（Normalized difference vegetation index,NDVI）、土壤调节植被指数（Soil adjusted vegetation index,SAVI）和增强型植被指数（Enhanced vegetation index,EVI）4种高光谱植被指数,建立相应地上生物量估算模型并对比评价各模型精度。结果表明：对原始高光谱反射率进行微分处理,有助于提高敏感波段与地上生物量的相关性;红边波段与近红外波段是构建最佳植被指数的重要组成波段,占所有优选波段的82%;基于二阶微分光谱的最佳SRVI和NDVI模型精度最好,R²分别为0.69和0.70,RMSE分别为196.60 g·m^-2和196.65 g·m^-2,过高的微分阶数反而会降低估算模型的精度。本研究能为利用不同阶微分高光谱估算草地地上生物量提供科学借鉴,为精准快速的牧区天然草场遥感监测提供技术和方法支持。     

伊犁绢蒿光谱反射率及反演精度对覆盖度变化的响应

为探究覆盖度变化对植物光谱反射率的影响,实现覆盖度和生物量的高精度反演,以伊犁绢蒿(Seriphidium transiliense)为对象,通过室内控制试验获取不同覆盖度下植物光谱反射率,采用最大归一法、一阶微分和二阶微分变换分析其反射率变化,利用归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、增强型植被指数(EVI)和土壤调节型植被指数(SAVI)共4种植被指数对覆盖度与生物量进行反演,探讨反演精度对覆盖度变化的响应。结果表明：伊犁绢蒿植物种群的冠层光谱反射率在可见光波段随覆盖度增加逐渐减小,在近红外波段逐渐增加,在680 nm处形成植物特有的红边效应,最大归一化和微分变换突出了植物的光谱特征;光谱反射率差值在可见光波段随覆盖度增加基本稳定;利用植被指数逐级反演覆盖度与生物量时,精度随覆盖度增加整体呈上升趋势;利用土地利用/覆盖变化(LUCC)分覆盖度反演时,提高了覆盖度大于20%的伊犁绢蒿种群的数量特征反演精度,且最佳指数为SAVI。     

基于红光和近红外反射光谱特征参数反演草地地上生物量

2013年6~10月测定东非狼尾草+白三叶混播草地冠层反射光谱和地上生物量;分析红光波段和近红外波段反射光谱特征参数与牧草鲜重及干物质之间的相关关系;构建并检验基于红光单波段和植被指数(NDVI、RVI、DVI)反演草地地上生物量回归模型。结果表明:红光波段反射率与草地地上生物量之间存在显著相关性;地上生物量的增加能够显著降低"红谷"反射率,显著升高近红外850.0nm处反射率;选用红光单波段反射率、红光波段构建的植被指数RVI或红光与近红外波段构建的植被指数NDVI,均能够精确反演草地鲜草产量和干物质产量;适宜估产的植被指数因季节和草地生物量的差异而不同,在6月11日,植被指数RVI反演模型估测的草地生物量与实测值的模拟效果最好,10月12日,植被指数NDVI反演模型估测的草地生物量与实测值的模拟效果最好。     

祁连山东缘高寒草地植物群落叶绿素高光谱反演模型的建立

祁连山高寒草地是我国北方草地的重要组成部分,近年来退化较严重,导致其产量、质量下降.利用ASD地物光谱仪采集了祁连山东缘高寒草地植物群落光谱数据,并利用Person相关系数法、PCA主成分分析法和VIP变量投影重要性法等方法,筛选了与高寒草地植物群落叶绿素相关性较高的原始光谱波段与植被指数,通过多元逐步回归与多元线性回归建立了叶绿素反演模型,为祁连山东缘高寒草地的遥感监测提供技术支撑.结果 如下:1)原始光谱384、528、721 nm波段的反射率与高寒草地植物群落的叶绿素相关系数较高,共筛选出522个原始光谱波段作为多元逐步回归变量;2)植被指数RVI、SAVI、NDVI670、VARI、PSRI、ARVI、RGI、GI、OSAVI、GNDVI与群落叶绿素显著相关,且优于单波段原始光谱;3)利用筛选出敏感波段的原始光谱反射率与植被指数指标建立反演模型,其中原始光谱多元逐步回归模型精度(R2 =0.889)最高,且模型检验结果较好(R2 =0.9161,RMSE=0.05),可作为高寒草地植物群落叶绿素的反演模型.     

施氮水平对马蹄金草坪反射光谱特征及光合色素含量的影响

为促进高光谱遥感技术在草坪营养状况监测中的应用,以马蹄金(Dichondra repens)草坪为材料,研究了不同施氮水平马蹄金草坪反射光谱特征和叶绿素含量的变化,分析了马蹄金草坪高光谱反射率与叶绿素含量的相关性。结果表明,施氮可以显著增加马蹄金草坪草的光合色素含量(P0.05),降低其可见光区光谱反射率;马蹄金草坪草绿波段(520~570nm)光谱反射率与叶绿素含量呈显著负相关关系,以绿波段反射率R570nm与叶绿素b间相关性最高,利用R570nm的变化来反演其叶绿素含量的变化可以达到较好的拟合效果(R2达0.85,P0.01)。试验为利用高光谱遥感技术快速、无损伤探测马蹄金草坪草的色泽和营养状况提供了理论支持。     

退化伊犁绢蒿荒漠草地群落特征与地面光谱反射率相关性分析

利用便携式光谱仪,采集围栏内外伊犁绢蒿(Seriphidium transiliense)荒漠草地群落的光谱反射率,并测定其群落数量特征,研究两者之间的相关性,围栏内外对比,并筛选出敏感波段进行回归分析,建立预测模型。结果表明:围封的退化伊犁绢蒿荒漠草地得到了一定恢复;一阶微分后的光谱数据与草地群落的相关性明显提高,归一化不但可以提高相关水平,更加突出了围栏内外的差异;根据筛选出的敏感波段做回归分析,比较显著性和相关性,确定预测模型,围栏外盖度以677.4~729.6nm波段建立,y=-232746x3+65081x2-5386.9x+165,相关系数达到0.82(P0.01),围栏内盖度以622~754.3nm波段建立,y=-1040.5x2+526.78x-8.3912,相关系数为0.73(P0.01);围栏外地上生物量以1 904nm和624.8~734.9nm波段建立,y=0.0773x2-6.5177x+159.41,y=10.46e8.7018x,相关系数分别为-0.86(P0.01)和0.86(P0.01);围栏内地上生物量以622~729.6nm波段建立,y=2875x2-328.02x+46.013,相关系数为0.82(P0.05),而地面光谱反射率及两种处理方法与群落的平均高度、密度相关性较低。     

天山北坡草地盖度高光谱遥感估算

以天山北坡乌鲁木齐县甘沟乡为研究区,利用美国SVC HR-768便携式光谱仪采集25块样方的高光谱数据,并测定对应样方中草地盖度,分析草地盖度与原始光谱、一阶微分光谱和高光谱特征变量之间的相关关系;采用回归统计的方法,基于高光谱位置变量、高光谱面积变量和高光谱植被指数变量构建草地盖度的估测模型,并进行模型精度评价。结果表明,研究区草地盖度与植被冠层光谱反射率相关性较强的波段范围为354-704、1 420-1 481和1 904-2 512nm;基于一阶微分光谱和高光谱植被指数构建的估测模型能更好地反演草地盖度。通过模型检验,确定基于560nm的光谱一阶微分模型y=-384.153x+72.096可作为草地盖度的最优估测模型,模型均方根误差为7.344%,估算精度为90.343%。     

不同粒径土壤的反射光谱对荒漠土壤有机质含量的响应

为研究荒漠土壤有机质的高光谱诊断技术,分析了不研磨土样与2 mm土样的高光谱反射特征及与有机质含量的相关性。结果表明：不研磨土样的原始反射光谱在365.0~449.2 nm和567.8~799.8 nm与土壤有机质成极显著负相关。反射光谱经数学变换后,扩展了与有机质极显著相关的波段范围,2 mm土样光谱反射率与有机质的最大相关系数（|r|=0.420）高于不研磨土样（|r|=0.351）。2 mm土样光谱经一阶微分变换后,在569.2 nm和1141.5 nm建立的土壤有机质含量预测模型精度较高,但是当有机质含量低于9 g·kg^-1时,预测精度较差。     

基于HJ-HSI数据的伊犁绢蒿荒漠草地生物量估测

以地面实测数据为依据,通过获取其同步HJ-HSI影像光谱反射率,筛选出光谱变量、波段变量,对不同利用状态的退化伊犁绢蒿(Seriphidium transiliense)荒漠草地(围栏封育区N,围栏外重度退化区W_1,围栏外中度退化区W_2)的地上生物量进行估测。结果表明,1)各季节不同利用状态伊犁绢蒿荒漠草地群落HJ-HSI光谱反射率不同,春季为W_2NW_1,夏季为W_2W_1N,秋季为W_1W_2N;2)HJ-HSI可以实现对伊犁绢蒿荒漠草地地上生物量的估测,估测模型因群落类型和季节不同而存在差异。春、夏、秋3个季节的估测模型,N分别由DVI、NDVI、620.225-627.895nm反射率平均值所构建,W_1分别由近红外波段(Rn)、656.305nm和776.8199nm反射率归一化值、MSAVI构建,W_2分别由652.09和732.01nm反射率归一化值、红外波段(Rr)、584.52-598.295nm反射率平均值构建。     

基于HJ-1A卫星数据的高寒草地氮素评估-以青海省贵南县及玛沁县高寒草地为例

基于HJ-1A HSI卫星遥感资料,结合2014年青海省玛沁县、贵南县研究区高寒草地野外实测数据,建立了高寒草地氮素含量的估测模型,并对模型进行了精度评价,筛选出最优反演模型,分析了研究区高寒草地氮素的空间分布。结果表明,1)高寒草地HSI的原始光谱反射率、一阶导数光谱反射率及去包络线光谱反射率与地面实测氮素含量有一定的相关性,特别是吸收特征波段1(750.95~791.95 nm)和吸收特征波段3(889.03~921.30 nm)与氮素含量具有显著的相关性;2)基于吸收特征波段1构建的波段深度指数BD_767.99可以较好的估测研究区高寒草地氮素含量,利用此变量拟合的线性回归模型可以解释研究区高寒草地氮素含量变化的44%,模型估测精度可达81.6%;3)贵南研究区氮素含量的空间变异较大,整体而言,西北部和西南部地区氮素含量较高,东北部地区氮素含量较低;玛沁研究区氮素含量的空间变异较小,草地氮素含量水平整体较低。     

基于高光谱数据的高寒草地土壤有机碳预测模型研究

土壤退化是草地退化的更深层次指示,运用遥感手段大面积测定土壤有机碳进而评估草地土壤状况有助于对草地退化状态的正确认识。以甘南州高寒草地土壤为研究对象,使用ASD地物光谱仪,在室内条件下对土壤样品进行可见光/近红外光谱测量,分析8种光谱变换形式与土壤有机碳含量的相关性并选取特征波段,利用3种多元回归方法(逐步多元线性回归、主成分回归、偏最小二乘回归),通过验证样本的决定系数(R_v²)、均方根误差(RMSE)和剩余估计偏差(RPD)来评价模型,进而确定高寒草地土壤有机碳的最佳估测模型。结果表明,微分变换方法可以显著提高光谱特征与土壤有机碳含量的相关性,在所有变换形式中以光谱反射率的一阶微分与土壤有机碳含量相关性最好,最大相关系数绝对值为0.865;基于光谱反射率一阶微分变换形式的3种多元回归方法对土壤有机碳均有极好的预测能力,表明对于土壤有机碳的稳定监测来说光谱反射率的一阶微分是非常有效的变换形式;综合考虑基于所有光谱变换形式的3种多元回归方法的预测结果,偏最小二乘回归法具有高的R_v²和RPD,同时具有低的RMSE值,是研究区土壤有机碳估测的最优回归方法;基于光谱反射率对数的一阶微分变换形式所建立的偏最小二乘回归模型具有相对较高的预测集决定系数(R_v²=0.878)、最大剩余估计偏差(RPD=2.946)和最小均方根误差(RMSE=7.520),因此该模型为甘南高寒草地土壤有机碳的最优估测模型,最优模型的RPD大于2.5说明该模型有足够的稳定性可以应用于其他地区土壤有机碳的估测。     

干旱胁迫对3种冷季型草坪草光谱反射率及生理特征的影响

为探讨高光谱分析技术在草坪草水分监测上的应用,以草地早熟禾、高羊茅、多年生黑麦草为试验材料,测定了干旱胁迫下3种冷季型草坪草生理指标及光谱反射率。结果表明:随着干旱胁迫程度的加深,供试草坪草叶片相对含水量和叶绿素含量显著下降(P0.05),丙二醛含量、脯氨酸含量及敏感波段的(550和760 nm)的光谱反射率显著上升(P0.05),3种草坪草抗旱性能的强弱顺序为:高羊茅多年生黑麦草草地早熟禾。3种草坪草敏感波段光谱反射率(R_(550 nm),R_(760 nm))及高光谱参数(Rg,R0,GNDVI)与生理指标间呈显著或极显著相关,以R_(550 nm)与生理指标间的相关系数绝对值最大。同时R_(550 nm)构建了供试草坪草生理指标的估测模型,经检验,模型估测值与实测值相关性达显著或极显著水平。