基于Hyperion高光谱影像的冬小麦地上干生物量反演

在黄淮海粮食主产区选择河北省衡水市深州市为试验区,以冬小麦地上干生物量为研究对象,以作物冠层高光谱和EO-1 Hyperion高光谱卫星数据为主要数据源,在分析冠层高光谱构建的窄波段植被指数(N-VIs)与实测冬小麦地上干生物量间相关性基础上,提出了利用拟合精度R2极大值区域重心确定冬小麦干生物量敏感的光谱波段中心的方法,并运用该方法确定了冬小麦生物量敏感波段中心。在此基础上,以敏感波段中心筛选结果为指导,利用窄波段植被指数及相关波段开展Hyperion高光谱卫星遥感区域冬小麦干生物量遥感反演和精度验证。最终,按精度最高原则优选区域冬小麦地上生物量反演结果。其中,研究采用了冬小麦孕穗期Hyperion数据,涉及的植被指数包括窄波段归一化植被指数(N-NDVI)、窄波段差值植被指数(N-DVI)和窄波段比值植被指数(N-RVI)。结果表明,通过与实测冬小麦地上干生物量对比,利用冠层高光谱冬小麦地上干生物量反演敏感波段筛选结果及其相应波段构建的Hyperion窄波段植被指数进行孕穗期作物干生物量估算取得了较好结果,其精度由大到小为:NNDVI、N-RVI、N-DVI。其中,以波段B18(波长528.57 nm)、波段B82(波长962.91 nm)构建的Hyperion N-NDVI估算区域冬小麦地上干生物量精度最高,相对误差(RE)和归一化均方根误差(NRMSE)分别为12.65%和13.78%。     

基于高光谱遥感与SAFY模型的冬小麦地上生物量估算

为了探索准确、高效地估算冬小麦地上生物量(Dry aerial mass,DAM)的方法,获取了2013—2014年和2014—2015年2个生长季的冬小麦试验数据,采用植被指数反演叶面积指数(LAI),以遥感反演LAI作为遥感与SAFY(Simple algorithm for yield estimates)模型之间的耦合变量,利用主成分分析的复合型混合演化(Shuffled complex evolution with PCA,SP-UCI)算法优化出苗日期(D0)、有效光能利用率(ELUE)和衰老温度(STT) 3个敏感参数,对冬小麦全生育期进行动态生长模拟。结果表明,2014—2015年和2013—2014年冬小麦全生育期模型模拟地上生物量R~2、RMSE和NRMSE分别为0. 887、1. 001 t/hm~2、19. 41%和0. 856、1. 033 t/hm~2、19. 86%。研究表明,耦合高光谱遥感与SAFY作物生长模型能够准确地模拟冬小麦长势的动态变化,对冬小麦地上生物量估算精度较高,可为遥感监测冬小麦长势提供参考。     

基于Hyperion高光谱遥感影像的冬小麦地上干生物量反演

在中国黄淮海粮食主产区选择河北省衡水深州市为试验区,以冬小麦地上干生物量为研究对象,以作物冠层高光谱和EO-1 Hyperion高光谱卫星数据为主要数据源,在分析冠层高光谱构建的窄波段植被指数(N-VIs)与实测冬小麦地上干生物量间相关性基础上,提出了利用拟合精度R~2极大值区域重心确定冬小麦干生物量敏感的光谱波段中心的方法,并运用该方法确定了冬小麦生物量敏感波段中心。在此基础上,以敏感波段中心筛选结果为指导,利用窄波段植被指数及相关波段开展Hyperion高光谱卫星遥感区域冬小麦干生物量遥感反演和精度验证。最终,按精度最高原则优选区域冬小麦地上生物量反演结果。其中,研究采用了冬小麦孕穗期Hyperion数据,涉及的植被指数包括窄波段归一化植被指数(N-NDVI)、窄波段差值植被指数(N-DVI)和窄波段比值植被指数(N-RVI)。结果表明,通过与实测冬小麦地上干生物量对比,利用冠层高光谱冬小麦地上干生物量反演敏感波段筛选结果及其相应波段构建的Hyperion窄波段植被指数进行孕穗期作物干生物量估算取得了较好结果,其精度由大到小为:N-NDVI、N-RVI、N-DVI。其中,以波段B_(18)(波长528.57nm)、波段B_(82)(波长962.91nm)构建的Hyperion N-NDVI估算区域冬小麦地上干生物量精度最高,相对误差(RE)和归一化均方根误差(NRMSE)分别为12.65%和13.78%,证明本研究提出的区域冬小麦地上干生物量反演方法具有一定可行性,为高光谱遥感卫星数据敏感波段选取和提高农作物生物理化参数定量遥感精度提供了一定思路借鉴。     

基于Sentinel的时间序列田块尺度LAI重建与冬小麦估产

为了进行田块尺度的冬小麦单产估测,以陕西省关中平原为研究区域,基于Sentinel-1、Sentinel-2和Sentinel-3卫星数据反演叶面积指数（LAI）,并利用增强的深度卷积神经网络融合模型（EDCSTFN）和增强的时空自适应反射率融合模型（ESTARFM）对Sentinel-1、Sentinel-2和Sentinel-3 LAI进行时空融合,进而重建尺度12d的空间分辨率20m LAI并用于冬小麦单产估测。结果表明,基于Sentinel-1后向散射系数和相干性能够准确地反演关中平原冬小麦种植区的20m空间分辨率LAI,决定系数（R2）在冬小麦主要生育期可达0.70以上;相比于基于Sentinel-2和Sentinel-3的ESTARFM模型和EDCSTFN模型（EDCSTFN_S3）,基于Sentinel-1和Sentinel-2的EDCSTFN模型（EDCSTFN_S1）可以明显提高距离参考影像获取日期较远的日期的LAI时空融合精度,ESTARFM、EDCSTFN_S3和EDCSTFN_S1 3个模型在5月下旬的融合结果对应的R2分别为0.53、0.71和0.76;基于时空融合LAI的冬小麦估产结果与冬小麦单产数据具有良好的相关性（R2=0.52,P<0.01）,估产结果的均方根误差为358.25kg/hm2,归一化均方根误差为19%,平均相对误差为7.34%,并显示了丰富的田块尺度冬小麦单产分布细节特征,展现了进行田块尺度冬小麦精确估产的潜力。     

基于双参数和Morlet多时间尺度特性的冬小麦单产估测

为进一步研究冬小麦在不同时间尺度下长势及产量变化情况,以陕西省关中平原为研究区域,选择与作物长势密切相关的条件植被温度指数（VTCI）和叶面积指数（LAI）作为研究指数,Morlet小波作为函数,利用小波变换和交叉小波变换分别分析不同时间尺度下冬小麦各生育时期VTCI和LAI与单产时间序列间的主振荡周期和共振周期。通过计算小波互相关度,确定各生育时期VTCI和LAI的权重,从而分别构建基于加权VTCI、加权LAI的单参数和双参数估产模型。结果表明,不同生育时期VTCI和LAI与单产间存在不同的主振荡周期和共振周期;通过小波变换构建的基于加权VTCI、加权LAI单产估测模型的归一化均方根误差（NRMSE）分别为16.88%、13.58%,决定系数（R2）分别为0.259、0.520,基于双参数的估产模型NRMSE为13.52%, R2为0.531,表明基于双参数估产模型精度更高。通过交叉小波变换构建的基于加权VTCI、加权LAI单产估测模型的NRMSE分别为16.83%、13.56%,R2分别为0.263、0.522,基于双参数的估产模型NRMSE为13.40%,R2为0.533,表明基于交叉小波构建的估产模型比基于小波变换的估产模型精度均有所提高。利用共振周期构建的双参数估产模型对关中平原2011—2018年冬小麦的单产进行估测,结果显示,产量分布呈现西部高东部低的空间分布特征。     

基于粒子滤波和多变量权重的冬小麦估产研究

为了构建能够反映作物长势的综合性指标以及准确估测作物产量,采用粒子滤波算法同化CERES-Wheat模型模拟和基于Landsat数据反演的叶面积指数(Leaf area index,LAI)、地上生物量和0~20 cm土壤含水率,获取冬小麦主要生育期以天为尺度的变量同化值,分析不同生育时期的LAI、地上生物量和土壤含水率同化值与实测单产的相关性,并应用熵值的组合预测方法确定不同状态变量影响籽粒产量的权重,进而生成综合性指数,并分析其与实测单产的相关性。结果表明,LAI、地上生物量和土壤含水率同化值和田间实测值间的均方根误差(Root mean square error,RMSE)以及平均相对误差(Mean relative error,MRE)均低于这些变量模拟值和实测值间的RMSE和MRE,说明数据同化方法提高了时间序列LAI、地上生物量和土壤含水率的模拟精度。基于不同状态变量的权重生成的综合性指数与实测单产间的相关性大于单个变量与实测单产间的相关性;基于综合性指数构建小麦单产估测模型,其估产精度(R2=0.78,RMSE为330 kg/hm2)分别比基于LAI、地上生物量和土壤含水率建立模型的估产精度显著提高,表明构建的综合性指数充分结合了不同变量在作物估产方面的优势,可用于高精度的冬小麦单产估测。     

基于地面高光谱遥感的大豆产量估算模型研究

为在田间管理中对作物产量进行估测,通过两年大田试验收集了大豆生殖生长期的高光谱数据及产量数据,基于各生育期一阶微分光谱反射率计算了7个光谱指数：比值指数（Ratio index,RI）、差值指数（Difference index,DI）、归一化光谱指数（Normalized difference vegetation index,NDVI）、土壤调整光谱指数（Soil-adjusted iegetation index,SAVI）、三角光谱指数（Triangular vegetation index,TVI）、改进红边归一光谱指数（Modified normalized difference index,mNDI）和改进红边比值光谱指数（Modified simple ratio,mSR）,使用相关矩阵法将光谱指数与大豆产量数据进行相关性分析并提取最佳波长组合,随后将计算结果作为与大豆产量相关的最佳光谱指数,最后将各生育期筛选出的与大豆产量相关系数最高的5个光谱指数作为模型输入变量,利用支持向量机（Support vector machine,SVM）、随机森林（Random forest,RF）和反向神经网络（Back propagation neural network,BPNN）构建大豆产量估算模型并进行验证。结果表明,各生育期（全花期（R2）、全荚期（R4）和鼓粒期（R6））计算的光谱指数与产量的相关系数均高于0.6,相关性较好,其中全荚期的光谱指数FDmSR与大豆产量的相关系数最高,达到0.717;大豆产量最优估算模型的方法是输入变量为全荚期构建的一阶微分光谱指数和RF组合的建模方法,模型验证集R2为0.85,RMSE和MRE分别为272.80kg/hm2和5.12%。本研究成果可为基于高光谱遥感技术的作物产量估测提供理论依据和应用参考。     

基于无人机遥感影像的冬小麦氮素监测

精准氮素管理是一项提高作物氮肥利用效率的有效策略,利用无人机遥感技术精确估测小麦氮素状况是必要的。试验在山东省乐陵市科技小院实验基地进行,利用八旋翼无人机搭载Mini-MCA多光谱相机于2016年获取冬小麦4个关键生育时期(返青期、拔节期、孕穗期、扬花期)冠层多光谱数据,同步获取地上部植株样品并测定其生物量、吸氮量、氮营养指数,及成熟期籽粒产量,根据各关键生育期与全生育期分别构建植被指数与农学参数回归分析模型,评估基于无人机遥感影像的冬小麦氮素营养诊断潜力。结果表明:基于无人机遥感影像能够较好地估测冬小麦氮素指标(R2为0.45~0.96),决定系数随着生育期推移而逐渐增大。拔节期、孕穗期和扬花期估产效果接近且具有很好的估测能力,扬花期DATT幂函数模型对小麦氮营养指数的解释能力最强(R2=0.95)。因此,以多旋翼无人机为平台同步搭载多光谱相机对冬小麦有较好的氮素诊断潜力,可利用估测结果指导精准氮肥管理。     

基于多维高光谱植被指数的冬小麦叶面积指数估算

为提高干旱区冬小麦叶面积指数（Leaf area index, LAI）遥感估算精度,以拔节期冬小麦LAI为研究对象,在对冠层高光谱数据进行一阶（First derivative, FD）、二阶（Second derivative, SD）微分预处理的基础上,计算了任意波段组合的二维植被指数（Two-dimensional vegetation index, 2DVI）和三维植被指数（Three-dimensional vegetation index, 3DVI）,通过进行与LAI之间相关性分析,寻求最佳波段组合的植被指数;利用人工神经网络（Artificial neural network, ANN）、K近邻（K-nearest neighbors, KNN）和支持向量回归（Support vector regression, SVR）算法分别建立LAI估算模型,并进行精度验证。结果表明：任意波段组合的植被指数与LAI相关性均显著提高,尤其是基于一阶微分预处理光谱的FD-3DVI-4（714 nm, 400 nm, 1 001 nm）相关系数达到0.93（P<0.01）,且最...     

基于多光谱卫星模拟波段反射率的冬小麦水分状况评估

为及时掌握作物水分利用状况、评估作物水分亏缺和提高作物水分利用效率,在2012—2016年期间进行了不同水分处理的冬小麦田间试验,获取了冬小麦主要生育期冠层光谱和叶片含水量等数据。利用冬小麦冠层光谱以及Quickbird、IKONOS、GF-2、GF-1、Landsat8、HJ-1A/B、GF-4和MODIS卫星传感器光谱响应函数模拟卫星多波段反射率,参照归一化植被指数(Normalized vegetation index, NDVI)、比值植被指数(Ratio vegetation index, RVI)和差值植被指数(Difference vegetation index, DVI)的形式,将各卫星波段反射率两两组合,系统分析构建的植被指数与叶片含水量的相关性,探讨不同空间分辨率(2.44、4、8、30、50、250m)波段组合及植被指数对作物水分状况和灌溉活动的响应能力。结果表明,NDVI、RVI和DVI 3种指数对作物水分敏感区域的分布类似;8个卫星的近红外波段与叶片含水量的相关系数为正,其余几个波段与叶片含水量的相关系数为负;NDVI(GF-1绿波段,GF-2绿波段)、RVI(GF-1绿波段,GF-2绿波段)和DVI(GF-2蓝波段,GF-4蓝波段)与叶片含水量相关性较好,决定系数R2分别为0.776、0.774和0.886,以DVI形式构建的植被指数对叶片含水量的估算效果最好。本研究可为区域作物水分状况评估以及作物灌溉活动监测提供技术和方法支持。     

基于光谱分形维数的水稻白叶枯病害监测指数研究

针对缺乏有效监测水稻叶片感染白叶枯病害光谱指数的问题,以分蘖期的水稻叶片为研究对象,采集了接种白叶枯病菌的水稻叶片和对照处理的水稻叶片各200片,利用高光谱成像装置获取373～1 033 nm波段的水稻叶片光谱数据,选取450～900 nm波段的水稻叶片高光谱数据作为样本。从每个样本中选取一个感兴趣区域(Region of interest,ROI)并计算平均光谱,经过Savtzky-Golay平滑处理得到平均光谱曲线;为了定量描述水稻叶片是否感染病害,提出将光谱分形维数(Fractal dimension,FD)作为定量描述水稻白叶枯病害的监测光谱指数,实现对白叶枯病害的监测。通过分析光谱指数(Spectral index,SI)和FD,建立SI和FD之间的多元线性关系,同时比较了FD与其他常用监测指数对白叶枯病害监测的有效性。结果表明:水稻白叶枯病害在绿峰(510～560 nm)和红谷(650～690 nm)波谱内的响应较为敏感;针对健康和感病叶片,FD与SI之间存在较好的多元线性关系,说明FD与光谱曲线有较好的对应关系,可以作为定量描述叶片健康状况的光谱指数;与常用监测指数相比,...     

基于分数阶微分和最优光谱指数的大豆叶面积指数估算

高光谱遥感技术可对作物生长状况进行无损、高效地监测，是推动现代精准农业发展的必要手段。以不同施氮水平与覆膜处理下的开花期大豆叶面积指数(Leaf area index, LAI)为研究对象，对原始开花期大豆高光谱反射率数据进行0～2阶微分变换处理(步长0.5),并筛选出各阶光谱指数中与开花期大豆LAI相关性最高的指数作为最优光谱指数进行输入，采用支持向量机(Support vector machine, SVM)、随机森林(Random forest, RF)、遗传算法优化的BP神经网络(BP neural network optimized by genetic algorithm, GA-BP)3种机器学习方法构建大豆LAI预测模型。结果表明：0～2阶光谱指数与大豆LAI相关系数平均值分别为0.616、0.657、0.666、0.669、0.658,相比于原始与整数阶高光谱反射率，分数阶微分变换处理后的高光谱反射率构建的光谱指数与开花期大豆LAI具有更强的相关性；相关系数平均值最高的1.5阶微分处理最优光谱指数波长组合分别为：TVI(687 nm, 754 nm)、DI(687 n...     

基于优化光谱指数的土壤有机质含量估算

基于高光谱数据快速监测土壤有机质含量对于评价土壤肥沃程度具有重要意义。本文试图寻求估算土壤有机质含量的最佳光谱参数,实现土壤养分无损监测。使用ASD Field-Spec3高光谱仪对野外采集的土壤样品进行室内光谱测定,并通过重铬酸钾氧化容量法测定土壤样品有机质质量比;利用两波段优化算法对构建的新算法(SOM_(CI/ND))进行波段优化,筛选基于不同光谱数据(原始光谱反射率及其对应的4种数学变换)运算下的最敏感波段组合,从而建立土壤有机质质量比高光谱估算模型。结果表明:通过归一化光谱指数(I_(ND))和概念指数(I_(CI))比值构建的新算法(SOM_(CI/ND))优化后与土壤有机质质量比之间的相关性显著提高,在光谱原始数据及其平方根、倒数变换形式下,相关系数绝对值达到0.82,且敏感的组合波段集中在2220 nm～2240 nm和2160 nm～2195 nm。基于平方根波段优化的估算模型效果最佳,估算精度为R_p~2为0.84,RMSE_P为2.24 g/kg,RPD为2.89。因此,对光谱数据的适当数学变换有利于优化光谱指数更好地估算土壤有机质质量比,进一步实现土壤有机质质量比高精度动态监测。     

基于无人机RGB影像的马铃薯植株钾含量估算

马铃薯植株钾含量(Plant potassium content, PKC)是监测马铃薯营养状况的重要指标,快速准确地获取马铃薯植株钾含量对田间施肥和生产管理具有指导意义。基于无人机遥感平台搭载RGB传感器分别获取马铃薯块茎形成期、块茎增长期和淀粉积累期的RGB影像,并实测马铃薯植株钾含量。首先利用各个生育期的RGB影像提取每个小区冠层平均光谱和纹理特征。然后分别基于冠层光谱和纹理特征构建植被指数和纹理指数(NDTI、RTI和DTI),并与实测PKC进行相关性分析。最后利用多元线性回归(Multiple linear regression, MLR)、偏最小二乘(Partial least squares regression, PLSR)和人工神经网络(Artificial neural networks, ANN)构建马铃薯PKC估算模型。结果表明：各生育期NDTI、RTI和DTI与马铃薯PKC相关性均高于单一纹理特征,植被指数结合纹理指数均能提高模型的可靠性和稳定性,MLR和PLSR构建的估算模型精度均优于ANN。本研究可为马铃薯PKC监测提供科学参考。     

不同盐结皮光谱特征及其盐渍化信息预测研究

盐碱地是我国重要的后备耕地资源,为及时、准确获取土壤盐渍化信息,以宁夏银北地区不同盐结皮土壤为研究对象,运用土壤学和地统计学方法,以土壤野外原位光谱数据和室内盐分指标测定数据为基本信息源,系统分析不同盐结皮光谱特征,确定对结皮层pH值、电导率（EC）和盐分离子含量最敏感的土壤光谱反射率转换形式、波段和光谱盐分指数,进而建立并验证基于敏感盐分指数的盐分指标预测模型。结果表明：研究区白碱结皮光谱反射率在450～1050nm波段最高,马尿碱结皮次之,黑油碱结皮最低。通过野外光谱反射率可以将研究区主要盐结皮类型进行分类。反射率平滑后再经过一阶微分、倒数对数一阶微分、连续统去除和连续统去除一阶微分转换后,最大相关系数比只作平滑处理的反射率显著增大。与pH值、EC和CO2-3、Mg2+含量相关性最强的转换方式是连续统去除一阶微分,与SO2-4、Ca2+、K+含量相关性最强的转换方式是倒数对数一阶微分,与HCO-3、Cl-、Na+含量相关性最强的转换方式是一阶微分。整体上连续统去除一阶微分与各盐分指标的相关性最强。整体来看,盐分敏感区域在蓝光450、470、485nm附近,绿光501、575nm附近,红光680nm附近和近红外多个波段。与各盐分指标相关性最强的盐分指数分别为：pH值为盐分指数S1,Cl-、K+含量为盐分指数SI3,SO2-4、Mg2+量为盐分指数S2,EC和HCO-3、Na+含量为盐分指数S3,CO2-3、Ca2+含量为盐结皮指数SCI。除CO2-3含量外,利用敏感盐分指数可以准确预测土壤结皮层pH值、EC和其他盐分离子含量,其中对Na+含量的拟合度最大。该研究可为银北地区不同盐结皮土壤分类及盐渍化信息的准确预测提供科学依据。     

基于特征优选与机器学习的农田土壤含盐量估算研究

土壤盐渍化是影响农业可持续发展的重要制约因素,为准确及时地获取土壤中盐分含量,实现盐渍化精准监测,以内蒙古自治区巴彦淖尔市五原县境内的覆被农田为研究对象,探讨无人机多光谱遥感平台结合机器学习模型估测不同深度土壤含盐量的可行性。首先,利用无人机搭载五波段多光谱相机获取研究区域高时空分辨率遥感图像数据,并同步采集地面不同深度处土壤盐分数据,使用皮尔逊相关系数法(PCC)、极端梯度提升(XGBoost)和灰色关联分析法(GRA)对构建的光谱指数进行优选;然后,采用决策树(DT)、反向传播神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)和随机森林(RF)4种机器学习方法建立植被覆盖下不同深度的农田土壤含盐量反演模型。结果表明,使用方案3(XGBoost-GRA)变量优选方法可以有效地筛选出敏感光谱指数,且基于此方法优选后的光谱指数建立含盐量估算模型的精度高于仅使用PCC或XGBoost法构建的反演模型。对比不同建模方法在不同土壤深度处的反演精度,可知随机森林RF模型整体表现最优,同时另外3种反演模型也取得了较好的预测效果,0～20 cm土壤深度处的预测效果是3个土壤深度中最优的,其中精度最高模型的决...     

森林生态站大数据快速存储与索引方法

针对森林生态站中大量图像、视频、GIS数据等非结构化数据以及生态指标等结构化数据存储效率低、检索性能差的问题,提出了基于Hadoop和HBase的森林生态站大数据存储框架。基于所提出的框架,给出了森林生态数据存储业务流程,并对森林生态大数据平台涉及的核心技术进行了优化:①设计预分区算法保证数据在集群中均匀分布。②根据生态数据特点科学设计了RowKey,实现生态数据的快速检索。③针对原生HBase不支持多条件查询问题,设计基于索引数据和服务器性能评估的ElasticSearch索引分片放置策略,以此基于ElasticSearch的二级非主键索引技术优化多条件检索HBase生态数据库。④针对生态站海量小图像存储困难问题,提出基于数据站点及时间关联性的打包合并策略。⑤解析GIS数据使之进行高效存储。通过实验对以上理论进行验证。结果表明,ElasticSearch索引分片放置策略比默认分片策略的查询时间平均减少20 ms,比基于改变ElasticSearch评分策略的查询时间平均减少20 ms。结构化数据规模为1×108条时,系统的检索时间为1.045 s,比原生HBase检索速度提升3.99倍,在非结构化数据为1×107条时,采用数据站点及时间关联性的打包小图像策略是基于SequenceFile合并效率的1.15倍,是原生HBase的1.79倍;在1×104次并发用户的情况下,优化后的每秒查询数是原来的1.88倍,每秒吞吐量是优化前的1.74倍,系统响应时间比优化前降低69.5%。结果表明,本文所提出的方案在集群负载均衡、海量结构化和非结构化数据检索效率以及系统吞吐量等方面都有了明显的性能提升,为森林生态数据的存储和管理提供了必要的理论基础和技术实现。     

基于光谱指数的绿洲农田土壤含水率无人机高光谱检测

土壤含水率(Soil moisture content,SMC)是发展精细灌溉农业的重要参数,因此对其进行精确估测十分必要。选取新疆阜康绿洲小块农田为研究对象,基于无人机(Unmanned aerial vehicle,UAV)平台搭载的高光谱传感器获取的影像数据,基于Savitzky-Golay(SG)平滑后的一阶微分(First derivative,FD)、吸光度(Absorbance,Abs),连续统去除(Continuum removal,CR)3种不同预处理方法,共获取了SG、SG-FD、CR、Abs及Abs-FD共计5种预处理后的高光谱影像,探索不同预处理下的差值指数(Difference index,DI)、比值指数(Ratio index,RI)、归一化指数(Normalization index,NDI)及垂直植被指数(Perpendicular vegetation index,PVI)与SMC的关系,并在遴选出最优指数及预处理方案的基础上构建干旱区绿洲农田SMC高光谱定量估算模型。结果表明:预处理在不同程度上提高了光谱指数与SMC的相关性,其中基于Abs-SG预处理的PVI_((R644,R651))表现最优,相关系数为0.788,据此构建的三次拟合函数表现最优。基于不同预处理方案下多变量SMC估算模型效果在消噪的基础上,更为深度地挖掘了光谱信息,减少了单一光谱指数造成的误差,提升了模型的定量估测效果。Abs模型预测精度亦最为突出,其建模集R_c~2和RMSE为0.80、2.42%,验证集R_p~2与RMSE为0.91、1.71%,RPD为2.41。本研究构建的SMC估算模型减少了单一变量模型的误差;在规避过拟合现象的同时,提升了模型的定量估测效果,为土壤水分状况天地空一体化遥感监测提供了崭新的视角和方案。     

基于Sentinel-2影像的黄河南岸典型改良示范区土壤含盐量反演模型

土壤盐渍化严重制约农田土壤环境的循环发展,高效准确地监测土壤盐分动态变化对盐碱地改良利用具有重要意义。为及时、有效地监测盐渍化土壤含盐量,以内蒙古黄河南岸灌区的4个典型盐碱化耕地改良示范区为例,利用Sentinel-2多光谱遥感影像,同步采集示范区内表层土壤的含盐量数据,通过相关性分析筛选敏感光谱指标,基于偏最小二乘回归（PLSR）、逐步回归（SR）、岭回归（RR）3种简单机器学习模型和深度学习Transformer模型建模,最后进行精度评价并优选出最佳含盐量反演模型。结果表明：示范区土壤反射率的可见光、红边、近红外波段反射率均与土壤含盐量呈正相关,短波红外波段反射率与土壤含盐量呈负相关,引入光谱指数能够有效提升Sentinel-2遥感影像与示范区表层土壤含盐量的相关性（相关系数绝对值不小于0.32）;对比不同模型发现深度学习Transformer模型优于简单机器学习模型,验证集决定系数R2和均方根误差（RMSE）分别为0.546和 2.687g/kg;含盐量反演结果与实地结果相吻合,为更精准反演内蒙古黄河南岸灌区盐渍化程度提供了参考。