滇西北高寒山区云冷杉高光谱差异性研究

高光谱遥感技术的出现为森林树种精细识别,特别是针叶林类型识别提供了新的解决思路。通过ASD FieldSpec 3光谱辐射仪对滇西北高寒山区的典型树种云冷杉叶片光谱数据进行测量,并利用光谱微分法对云冷杉原始光谱数据进行处理,分析不同原始光谱、光谱一阶微分、光谱二阶微分曲线图,从中选择能有效区分云冷杉的特征波段,利用欧氏距离对不同方法所选择的波段进行区分度检验。结果表明,能够对云冷杉进行精细识别的特征波段大部分位于近红外波段,原始光谱差异最大波段的位于1 340~1 349nm,一阶微分和二阶微分差异最大波段都位于990~999nm。研究结果将为森林树种精细识别,特别是为针叶林类型精细识别领域提供可靠经验与技术支撑。     

应用可见/近红外光谱技术快速鉴别山西陈醋品种

为了实现对山西老陈醋品种的快速鉴别,应用可见/近红外光谱透射技术,结合化学计量学方法,进行了山西老陈醋品种的判别分类试验研究。对4个不同品种共240个山西老陈醋样品采集其光谱数据,结合主成分分析和神经网络技术分别对山西陈醋原始光谱、一阶微分光谱、二阶微分光谱进行了判别分析。结果表明:可见/近红外原始光谱结合主成分分析神经网络判别分析法的分析结果最优,校正集正确分类的百分比达92.1%,预测集达85.0%;二阶微分光谱分析结果最差。     

基于不同光谱变换的剑湖茭草鲜生物量估测研究

通过实地采集剑湖湿地茭草反射光谱和现场测量鲜生物量,基于24种光谱变换对茭草反射光谱特征进行分析,选取16种光谱变换筛选全波段(350～2 350 nm)中对茭草鲜生物量敏感的特征波段,构建其鲜生物量估测模型。结果表明:不同形式的光谱变换更容易分析光谱特征,对数倒数和倒数的变换增强了可见光波段的特征。对数倒数一阶微分变换增强了近红外波段的特征,倒数二阶微分和对数倒数二阶微分增强了短波红外的特征,4～5尺度的连续小波变换适合分析原始光谱特征。连续小波变换后最大相关系数为0.734;其次为二阶微分变换,最大相关系数为-0.730。基于立方根二阶微分变换构建的多元回归模型对茭草鲜生物量估测效果最佳,R2、RMSE、P和RPD分别为0.88、1 044.90 g/m2、83.95%、2.64。     

大庆地区盐渍土光谱特征研究

利用光谱微分分析方法,对原始光谱数据进行处理,分析不同等级盐渍土的光谱一阶微分曲线图和二阶微分曲线图。然后,与原始光谱进行对比,提取其中差异比较大的波段。最后,用欧式距离的方法对所选的特征波段进行盐渍土分类检验。检验结果表明,选择的特征波段能有效地区分不同的盐渍土等级。     

基于近红外光谱不同波段的红松木材含水率预测分析

运用近红外光谱技术结合偏最小二乘法(PLS),对所采集光谱进行一阶导数和二阶导数处理,并对未处理原始光谱、一阶导数处理光谱和二阶导数处理光谱分别在7个不同波段范围内建立红松含水率预测模型.结果表明红松样本近红外光谱经一阶导数处理,波段在1 000～2 100nm范围内所建模型最优,其校正集相关性系数为0.992 5,校...     

基于高光谱的琯溪蜜柚叶片磷素含量估算模型研究

蜜柚叶片磷素(phosphorus,P)含量是准确诊断和定量评价生长状况的重要指标,为快速、无损、精确地估测磷素含量,需要建立蜜柚叶片磷素含量高光谱估算模型。基于蜜柚叶片高光谱数据和磷素含量实测数据,提取原始光谱及一阶微分光谱特征波段和光谱特征变量,构建单变量估算模型、偏最小二乘回归模型和BP神经网络回归模型,并确定蜜柚叶片磷素含量最佳估算模型。在350～1 050 nm波段,原始光谱和一阶微分光谱与叶片磷素含量在可见光范围内有多波段相关性显著,并出现多个极值。原始光谱敏感波长为549和718 nm,一阶微分的敏感波长为528、703和591 nm。在建立的回归模型中,选择决定系数较高的模型进行精度检验,其中BP神经网络模型的拟合R²(0.775 9)最大,偏最小二乘估算模型的拟合R²(0.749 9)次之。综合建模精度和模型检验精度,确定BP神经网络模型为蜜柚叶片磷含量的最佳估算模型,建模和验证的R²分别为0.71和0.775 9;其次为偏最小二乘估算模型,建模和验证的R²分别为0.64和0.74...     

次生盐渍土高光谱特征研究

基于次生盐渍土修复过程中硝酸盐含量和同步实测光谱数据,针对原始光谱数据及其不同变换后7种光谱数据集,分别以相关系数极值和间隔偏最小二乘2种方法分析其最佳敏感波段范围。在此基础上,运用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)方法,分别基于全波段(400~1 650nm)和分析获得的最佳敏感波段建立了次生盐渍土壤NO-3含量的光谱反演模型。结果表明,采用2种方法提取的土壤最佳敏感波段,均集中在844.5和846.18nm;基于全波段与最佳敏感波段的土壤NO-3含量光谱反演模型,均以原始反射光谱经一阶微分处理的结果更为显著;其中,基于间隔偏最小二乘法提取的775~899和1 025~1 149nm为最佳敏感波段的预测模型,其决定系数R2p与标准差(root mean standard error of prediction,RMSEP)分别为0.962和0.057。该研究结果可为今后次生盐渍土中硝酸盐含量的快速无损检测提供重要的科学参考。     

博斯腾湖西岸湖滨带土壤盐分高光谱反演

选取博斯腾湖西岸湖滨带为研究区,沿垂直湖岸线方向采集14个土壤剖面70个样本,利用ASD FieldSpec3地物光谱仪获取高光谱数据,基于Q型聚类分析研究不同含盐量土壤光谱特征,对土壤光谱反射率与含盐量做逐波段相关分析和显著性检验,筛选不同光谱变换下的敏感波段,通过多元逐步回归和偏最小二乘回归方法,分别以敏感波段和全波段光谱构建12个土壤含盐量反演模型,优选最佳反演模型。结果表明:17种高光谱变换中, 4种最优光谱变换使土壤含盐量与Savitzky-Golay平滑后的反射率极显著相关波段数明显增多,分别是反射率的一阶微分、平方根一阶微分、对数倒数一阶微分、倒数对数一阶微分,综合确定盐分敏感波段聚集在749、1 024、1 083、1 230、1 677和2 387 nm处;以对数倒数一阶微分光谱全波段建立的偏最小二乘回归模型更适合该区0～50 cm土壤含盐量的高光谱反演,其建模和验证决定系数R~2分别为0.93和0.85,均方根误差RMSE分别为0.37和0.42,相对预测偏差RPD为3.57。     

鄱阳湖几种常见湿地植物光谱特征的初步研究

以鄱阳湖南矶山自然保护区湿地为实验区,使用FieldSpec3便携式地物波谱仪对2010年11月的苔草、芦苇、南荻、虉草等7种鄱阳湖典型湿地植物的反射光谱数据进行采集和处理,并对不同湿地植物的光谱特征、光谱差异进行了分析;在此基础上运用二阶导数方法得到识别典型湿地植被的7个最佳波段:685.8 nm,692.4 nm,698.6 nm,704.3 nm,737.5 nm,746.2 nm,957.1 nm。通过验证,植被类型分类精度和样点验证精度分别为85.7%和91.5%。     

基于无人机低空高光谱遥感影像的柑橘黄龙病植株监测模型

以广西壮族自治区柳州市鹿寨县平山镇九简村的柑橘（Citrus reticulata Blanco）为研究对象,通过地面人工实测判别柑橘黄龙病（HLB）植株,协同无人机低空遥感获取标定柑橘种植地块的高光谱影像;计算柑橘健康植株和HLB植株冠层感兴趣区域（ROI）的平均光谱,并对初始光谱进行异常数据剔除、平滑去噪和光谱变换,得到原始光谱、一阶微分光谱（FDR）和二阶微分光谱（SDR）;采用主成分分析法对其进行降维后,构建支持向量机（SVM）分类模型。结果表明,通过选择400～1 000 nm的特征波段,使用ArcGIS软件提取样本平均光谱,其全波段一阶微分光谱的训练集和测试集分类准确率分别达87.41%、84.67%,SVM分类模型参数分别为C=35.39、γ=0.01;使用ENVI软件提取样本平均光谱,其全波段一阶微分光谱的训练集和测试集分类准确率分别达92.39%、96.43%,SVM分类模型参数分别为C=5.06、γ=1.02。无人机低空遥感高光谱监测柑橘HLB具有可行性,可快速识别柑橘种植园地的HLB植株。