基于实测高光谱和Landsat 8 OLI影像的土壤盐化和碱化程度反演研究

针对宁夏银北地区土壤盐碱化定量监测的需要,利用实测土壤高光谱和Landsat 8 OLI多光谱影像数据采用多项式、多元线性回归等方法进行土壤含盐量和pH值反演研究,并对影像光谱反演模型进行校正,以提高遥感定量反演精度。结果表明:(1)基于实测光谱的土壤含盐量反演精度均高于基于OLI影像反演精度;基于实测光谱敏感波段反射率反演精度高于实测盐分指数反演精度,其中实测光谱经平滑后敏感波段建立的模型效果最佳(R~2=0.695)。(2)基于实测光谱平滑后敏感波段建立的pH值反演模型精度最高且最稳定(R~2=0.545),基于OLI影像光谱反演精度低于实测光谱,但也通过了显著性检验和精度验证。(3)经实测光谱模型校正后的Landsat 8 OLI影像光谱的土壤含盐量反演模型R~2从0.347提高到0.623。研究结果可以为准确、快速地定量监测当地土壤盐分含量、pH值的变化提供科学依据和技术手段。     

基于ETM影像的森林覆盖率统计分析——以林芝市巴宜区为例

以西藏自治区林芝市巴宜区2005年ETM遥感影像为基础,利用"3S"技术,借助于ERDAS 9.2和ArcGIS 10.5软件,结合野外调查研究,对研究区的森林覆盖率进行统计分析,并与该地区地貌类型图、土地利用类型图的分类结果进行比较分析。研究了ETM遥感影像应用于巴宜区森林覆盖统计监测的最佳波段组合和融合处理技术,采用监督分类的方法提取森林覆盖信息,并对分类结果与相应研究区的土地利用类型相比较。结果表明,监督分类校正结果显示2005年巴宜区的森林覆盖率约为42.61%,监督分类对林地统计结果与土地利用类型图统计结果相比较,两者仅相差3.83百分点,分类精度达89.27%。利用遥感技术及地理信息系技术对森林资源的统计分析,可为森林信息化建设提供技术支持。     

GF6卫星红边波段对春季作物分类精度的影响

为探究高分六号(GF6)宽幅遥感影像红边波段在春季作物识别中的应用,以河南省杞县为研究区,通过分析2019年3月25日单时相影像及其光谱特征,利用随机森林算法完成4种不同红边波段方案下冬小麦、大蒜和其他作物(油菜、蔬菜等)的分类提取,并基于地面采样数据实现不同方案分类精度评价、样本间可分性测度以及光谱反射率计算分析。结果表明,有红边波段参与下,较无红边波段参与时作物总体分类精度和不同作物可分性测度值均有所提高;单红边波段参与下,红边波段2作物总体分类精度较红边波段1提高了1.98个百分点;引入全部红边波段较无红边参与方案的作物总体分类精度由81.56%提高到86.19%,提高了4.63个百分点,Kappa系数由0.72提高到0.79,冬小麦-大蒜、冬小麦-其他作物、大蒜-其他作物的J-M(Jeffries-Matusita)可分性测度也分别增加了0.085 6、0.076 1和0.025 1。研究表明,红边波段的引入不仅增加了作物间的可分性测度,降低了分类结果中作物误分、漏分情况,也在一定程度上降低了结果中的"椒盐现象",为国产红边卫星数据在农业上的应用提供参考。     

遥感波段运算在抚顺县森林面积动态监测中研究

遥感技术在森林资源消长变化监测中的应用日益普遍。该研究应用归一化差分植被指数来自动计算提取遥感影像数据上目标实验区域的变化斑块,分类后输出变化图斑结果,并通过对实验结果斑块、人工判读斑块进行每斑实地验证,经计算分析,结果表明实验方法提取的森林植被变化斑块正确率高于人工判读方法正确率5%,证实了研究方法的正确性和可行性。     

九波段多光谱相机在作物长势监测中的应用

无人机低空遥感数据具有机动性好、时效性强,受大气辐射影响小,空间分辨率高、数据量大、数据质量好的特点,是传统卫星遥感所无法比拟的,在探测和识别地表的物质种类、评价和测量光谱所反映出来的物质含量、描绘地物空间分布、监测地物变化等应用领域具有较强的优势。随着遥感技术的发展,遥感已成为精准农业中农田信息获取的重要手段,也是地块面积量算、作物种类识别、长势分析等工作的重要数据来源,由于无人机低空遥感数据具有机动性好、时效性强、空间分辨率高的特点,主要应用于绘制低空大比例尺地图、监测自然灾害等[1]。受传感器单一导致的光谱分辨率低的限制,目前在精准农业领域的应用才刚刚起步。     

基于GF-6卫星影像多特征优选的酿酒葡萄精准识别

多源遥感信息和特征优选是提高农作物识别精度的重要支撑，高分六号（GF-6）卫星作为首次引入红边波段的国产卫星，其丰富的光谱信息为作物识别提供了新的思路和解决途径。该研究基于宁夏回族自治区银川市永宁县2018年6月-2019年3月的GF-6数据，充分利用红边优势提取光谱特征、纹理特征和植被指数特征，构建多种特征组合方案，并根据随机森林算法对特征重要性进行度量，选取最优特征组合对酿酒葡萄进行精准识别。结果表明，与单一特征相比，多源遥感特征的增加显著改善了酿酒葡萄分类效果，其中，植被指数贡献程度最大，光谱特征次之；基于随机森林的优选特征组合分类效果最佳，其中，总体分类精度为94.15%，酿酒葡萄用户精度为94.23%，制图精度为92.59%；以实地调查的4个酒庄为验证区，将酿酒葡萄提取结果与统计数据进行对比，面积相对精度均在70%以上，其中优选特征结果相对精度在90%以上，研究结果将为国产卫星红边波段在植被分类和识别方面的应用提供数据参考。     

一种L波段数字接收机的直接射频采样研究

随着现代集成电路的发展,高速串行JESD204B协议及高速ADC令射频直接采样成为可能。本文对L波段数字接收机的直接射频采样进行研究,基于新型ADC器件AD9625,提出与支持JESD204B软核的FPGA协同工作的设计方案,在硬件设计不发生改变的条件下,分别支持在ADC内进行下变频、抽取、滤波或在FPGA内部进行此项工作。两种方式均属数字处理,在处理不同回波信号时可通过软件进行调整。     

棉花高光谱及其红边特征(Ⅱ)

通过大田和室内试验,测定了2个棉花品种的冠层、完全展开倒1、3叶在不同时期的高光谱反射率及对应叶片的叶绿素、类胡萝卜素含量。结果表明:棉花冠层光谱红边具有“双峰”和“红边平台”现象,且红边位置λ_(red)位于695～720nm之间,红边幅值Dλ_(red)和红边面积S_(red)有“红移”和“蓝移”现象;叶面积指数、鲜叶重和干叶重与冠层光谱红边参数λ_(red)、Dλ(red)、S_(red)之间存在显著相关,叶片叶绿素和类胡萝卜素含量与其反射光谱的λ_(red)、Dλ(red)、S_(red)也有显著相关。     

生菜叶片光谱红边参数对氮营养的响应特征分析

以不同氮素供应水平下的水培生菜为研究对象,采用光谱仪和叶绿素仪分别获得生菜叶片的漫反射光谱信息和叶绿素含量,通过提取生菜叶片光谱的红边参数,分析不同氮素供应水平下红边参数的变化规律,以及各个红边参数与生菜叶片叶绿素含量间的关系.结果表明,随氮营养供应水平的提高,生菜叶片各红边参数呈现不同的响应趋势.红边位置、最小振幅、红边面积以及红边振幅和最小振幅比值与生菜叶片SPAD值间均具有极显著的相关关系,其中以红边位置的相关程度最高,其相关系数为0.9420,均方根误差为1.803.可见,红边位置可以作为生菜叶片氮素营养诊断的一种有效指标.     

应用微机对TM图像进行森林资源分类的研究

遵义地区地形破碎,地貌很复杂,同谱异物、同物异谱现象较严重,地类界限不明显,而且只有一景单时相(质量7分)的TM数据,在微机上以计算机分类对遵义地区进行森林资源遥感图像分类。通过研究波段的选择、样地参数测算、图像的光谱特征、训练样地的选择和分类方法的选择,提出了可实际应用的技术方法,并全部由微机实现,得出了定量结果和分色图件。