准噶尔盆地荒漠灌丛植被地上生物量反演研究

利用回归分析法建立Landsat-8遥感数据提取的归一化植被指数(NDVI)、归一化绿度植被指数(GNDVI)、差值植被指数(DVI)、比值植被指数(RVI)、大气阻抗植被指数(ARVI)、土壤调整植被指数(SAVI)与实测地上生物量的多种反演模型,通过模型精度检验筛选适宜荒漠灌丛植被地上生物量反演的最优模型。结果表明,6种参与建模的植被指数中SAVI最适于构建准噶尔盆地荒漠灌丛草地地上生物量反演模型;筛选出的一元非线性和多元线性回归模型相比于简单一元线性回归模型反演精度更高,所有一元回归模型中二次多项式和三次多项式模型表现最突出,S曲线、指数和幂指数反演精度普遍较低;以SAVI建立的三次多项式回归模型:Y=38.761-129.868x+263.636x~2-90.892x~3(R~2=0.653,P 0.01)最优。     

基于CHRIS/PROBA的植被叶面积指数估算模型研究

选用江西省余干县多角度高光谱遥感数据CHRIS/PROBA,提取了5种植被指数(VI),即归一化植被指数(NDVI)、垂直植被指数(PVI)、调整土壤植被指数(MSAVI)、比值植被指数(RVI)、大气阻抗植被指数(ARVI),与地面实测的植被叶面积指数进行了回归分析,建立300个LAI-VI关系模型。结果表明:在所有的模型中,从5个角度来看,0°提取叶面积指数效果最好,R2=0.591,RMSE=0.650;-55°提取叶面积指数效果最差,R2=0.551,RMSE=0.821;从植被类型来看,针阔林最好,其次为阔叶林、灌木、针叶林和草地;从植被模型种类来看,指数模型好于一次回归模型;从植被指数来看,PVI最好,其次为MSAVI、NDVI、RVI、ARVI。在LAI-VI关系建模过程中,基于多角度高光谱遥感数据提取植被指数,有利于充分挖掘遥感影像信息,能够提高LAI估算精度。     

基于高光谱的冬小麦叶面积指数估算方法

【目的】冬小麦叶面积指数是评价其长势和预测产量的重要农学参数,高光谱技术监测叶面积指数的方法能够实现快速无损的监测管理。本文旨在将田间监测和高光谱遥感相结合,探索研究中国南方江汉平原地区冬小麦的最佳波段、光谱参数及监测模型。【方法】研究选取江汉平原的湖北省潜江市后湖管理区,利用ASD地物光谱仪和SunScan冠层分析系统在田间对冬小麦的冠层光谱及叶面积指数的变化进行监测,并探讨高光谱植被指数与冬小麦叶面积指数之间的定量关系。通过相关性分析、回归分析等方法构建6种植被指数与冬小麦叶面积指数的反演模型。【结果】冬小麦冠层光谱反射率中近红外波段870 nm,红光波谷670 nm,绿光波峰550 nm,蓝光450 nm波段对叶面积指数变化最为敏感,通过构建植被指数与叶面积指数模型,相关性均较好,决定系数（R2）为0.675-0.757,其中NDVI反演模型的R2最高为0.757。【结论】经模型精度检验,NDVI植被指数反演模型的精度较其它模型好,较适合对研究样区的冬小麦进行叶面积指数反演。     

基于人工神经网络的大豆叶面积高光谱反演研究

【目的】探索不同高光谱模型监测大豆叶面积指数LAI的精度。【方法】实测不同水肥耦合作用下，大豆冠层的高光谱反射率与叶面积指数（Leaf Area Index）数据，对二者进行相关分析；采用敏感波段(801nm,670nm)构建RVI, NDVI, SAVI, OSAVI 和MTVI2植被指数，建立大豆LAI估算模型；最后采用相关系数较大的波段作为神经网络模型的输入变量进行大豆LAI的估算。【结果】大豆LAI与光谱反射率在可见光波段呈负相关、近红外波段呈正相关、红边处相关系数由负变正；微分光谱在三边处与大豆LAI关系密切，在红边处取得最大回归确定性系数（R2 = 0.86）。植被指数可以较为精确反演大豆LAI，确定性系数R2>0.84。人工神经网络模型可以大大提高大豆LAI的估算水平，当隐藏层节点数为2时，R2为0.92，随着隐藏层节点数的增加，R2可高达0.96；在没有黄熟期数据干扰的情况下，神经网络可以进一步提高大豆LAI的反演精度，R2可高达0.99。【结论】与基于植被指数建立的模型相比，神经网络模型可以有效避免因LAI过高而出现的过饱和现象，大大提高了LAI的反演精度。     

基于滁州市TM数据的叶面积指数估算模型研建

以2010年TM影像为数据源,结合实测叶面积指数(LAI)数据,采用逐步回归方法,分析滁州市森林叶面积指数与植被指数关系并建立估测模型。结果表明:在0.01显著水平下,地面LAI和NDVI、RVI、SAVI的相关性分别为0.899、0.868、0.853;以NDVI为自变量构建的指数函数关系模型与LAI相关系数最高,相关性达0.839,LAI预测精度达78.96%;以NDVI、RVI、SAV为自变量构建的多元线性回归模型与LAI相关性达0.917,LAI估测平均精度达83.36%,符合森林资源监测要求。研究结果为使用遥感数据进行滁州市大面积森林质量监测、森林分布变化提供依据和技术支持。     

基于无人机多光谱图像监测棉花冠层含水量

使用无人机搭载的多光谱相机获取田间遥感影像,通过相关性计算选取合适的波段组合,基于多光谱影像间的波段运算得到植被指数(VIs),采用最小二乘法构建棉花冠层含水量反演模型.结果表明,红波段(680nm)和近红外1波段(800nm)间的光谱特征与棉花冠层含水量相关性最高,由此光谱区间构建了归一化植被指数(NDVI)和比值植被指数(RVI),基于NDVI的二阶多项式回归得到了较好的预测结果,R2在0.69以上.使用此方法可以实现棉花冠层含水量的快速、无损监测,从而为田间精准灌溉提供技术支持.     

利用MODIS数据反演植被指数的敏感性研究

根据Kaufman等提出的暗像元法,通过6S辐射传输模式,对MODIS的红光、蓝光、近红外通道辐射特性进行了敏感性实验.结果表明:三个通道的行星反射率对地表反射率都非常敏感,行星反射率随地表反射率的增加而增加.进一步提出了对地表反射率进行大气订正的思路,讨论了暗像元法确定地表反射率误差对大气气溶胶光学厚度反演结果的影响.最后计算分析了光学厚度反演误差对地表反射率大气订正传递误差的大小及其对NDVI、SAVI、ARVI和EVI 4种植被指数计算结果的影响.光学厚度误差对植被指数反演误差的影响以ARVI最为敏感,其误差范围与气溶胶光学厚度误差可达同一量级,两者呈负相关;NDVI与SAVI误差变化范围大致相近,与光学厚度误差均呈负相关.EVI受气溶胶光学厚度误差影响最小.     

高光谱遥感数据估算蓖麻初级生产力主要参数研究

以蓖麻在不同氮、磷施用水平下的大田实验为基础,研究了高光谱遥感在估测蓖麻初级生产力主要参数中的应用。结果表明,随着施肥水平的提高,蓖麻叶面积指数（LAI）和生物量增大,导致冠层光谱特征发生相应变化,近红外波段（700~900 nm）的反射率显著增大。350~900 nm波段特别是700~900 nm波段的蓖麻冠层光谱反射率值在花果盛期最大,种子成熟期次之,苗期最低,与蓖麻LAI变化一致,可以用来监测蓖麻的长势和营养状态。构建的高光谱植被指数NDVI、RVI与LAI和ABM回归模型确定系数均较高,分别达到了0.6115、0.6363、0.7102和0.6148,可以用来估测不同物候期蓖麻的叶面积指数和地上部分生物量。     

基于新型植被指数的冬小麦LAI高光谱反演

【目的】本研究旨在分析冠层叶片水分含量对作物冠层光谱的影响,构建新型光谱指数来提高作物叶面积指数高光谱反演的精度。【方法】在冬小麦水肥交叉试验的支持下,分析不同筋性品种、施氮量、灌溉量处理下的冬小麦叶面积指数冠层光谱响应特征,并分析标准化差分红边指数(NDRE)、水分敏感指数(WI)与叶面积指数的相关性,据此构建一个新型的植被指数——红边抗水植被指数(red-edge resistance water vegetable index,RRWVI)。选取常用的植被指数作为参照,分析RRWVI对于冬小麦多个关键生育期叶面积指数的诊断能力,随机选取约2/3的实测样本建立基于各种植被指数的叶面积指数高光谱响应模型,未参与建模的样本用于评价模型精度。【结果】研究结果表明,随着生育期的推进,冬小麦的叶面积指数呈先增加后降低的变化趋势,不同的水肥处理对冬小麦叶面积指数具有较大影响。开花期之后冬小麦LAI显著下降,强筋小麦(藁优2018)在整个生育期叶面积指数均高于中筋小麦(济麦22);不同氮水平下冬小麦冠层光谱反射率在近红外波段(720—1 350 nm)随着施氮量的增加而增大,与氮肥梯度完全一致,其中2倍氮肥处理的近红外反射率达到最高;不同生育期下冬小麦冠层光谱反射率变化波形大体一致;各个关键生育期的NDRE和WI均存在较高的相关性,而NDRE与LAI的相关性明显优于WI,新构建的植被指数RRWVI与LAI的相关性均优于NDRE、WI;虽然8个常用的植被指数均与LAI存在显著相关,但RRWVI与LAI相关性达到最大,其拟合曲线的决定系数R2为0.86。【结论】通过分析各种指数所构建的冬小麦叶面积指数高光谱反演模型,新构建的RRWVI取得了比NDRE、NDVI等常用植被指数更为可靠的反演效果,说明本研究新构建的红边抗水植被指数可有效提高冬小麦叶面积指数的精度。     

花生叶鲜生物量的高光谱估算模型

利用花生生物物理参数和冠层高光谱数据,基于光谱一阶微分技术,选取对生物量敏感的波段组成高光谱植被指数,建立花生叶鲜生物量的高光谱遥感估算模型。结果表明,花生叶鲜生物量在绿峰525~556 nm、红谷645~689 nm和近红外710~900 nm波段范围反射光谱与花生叶鲜生物量有极显著相关关系。高光谱反射率与叶鲜生物量在大部分可见光区和近红外波段呈显著相关,并且在可见光红光波段呈负相关,在近红外波段呈极显著正相关。花生光谱反射率与花生叶鲜生物量相关的近红外、红光波段的敏感波段分别为770、673 nm,用这2个波段构建植被指数,组成高光谱归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、差值植被指数(DVI)和再次归一化植被指数(RDVI),并构建生物量反演模型;相对于NDVI、DVI、RDVI建立的简单线性函数估测模型,RVI所构建的花生叶鲜生物量估测模型的预测精度较高。     

GF-1/WFV在玉米叶面积指数估算中的应用研究

叶面积指数(leaf area index,LAI)是植被冠层重要的结构参数之一,与冠层生理过程密切相关,也是植被遥感领域关注的重要参数之一.本研究对已在轨运行7年的高分一号卫星WFV传感器的植被监测性能进行评测,以吉林省农安县典型玉米分布区作为研究区域,结合地面同步观测的叶面积指数和冠层光谱等实测数据,借助归一化植被...     

基于TM遥感影像丰宁县森林地上生物量估测研究

利用TM遥感数据以及同期获得的野外调查样地数据,研究了河北省丰宁满族自治县森林地上生物量的遥感估测技术。提取TM遥感影像6个波段反射率及DVI、NDVI、PVI、RVI、VI3、SLAVI和SAVI 7个植被指数,分析了森林样地地上生物量与各个因子间的关系,得出相关系数较小（均小于0.400）;因此采用Stepwise逐步回归法,建立了多元回归模型。结果表明,ρ2、ρ3、ρ4、ρ54波段反射率和有效叶面积植被指数（SLAVI）结合建立的多元回归模型,可用于森林生物量的遥感估测,估测的R2值达0.730,留一交叉验证均方根误差RMSE最小,达33.712。利用2008年的全覆盖TM影像,结合丰宁遥感分类图像,获得了丰宁县2008年森林地上生物量分布图,森林植被总生物量为1.805×107t。     

对水稻微分光谱和植被指数的探讨

通过不同供氮水平的田间试验，分析了微分光谱对消除水稻冠层光谱的背景影响和植被指数在农学参数测定中的作用。结果表明：由微分光谱所得的红边位置、红边斜率与盖度、叶面积指数及供氮水平之间有一定的相关性；水稻多光谱植被指数RVI、NDVI与叶面积指数LAI及其地上部生物量之间有极显著相关性；高光谱植被指数及其变量与植被盖度、供氮水平之间存在相关性。这些表明，用微分光谱技术与植被指数方法监测水稻的田间供氮水平和长势似乎是可行的。     

Common Spectral Bands and Optimum Vegetation Indices for Monitoring Leaf Nitrogen Accumulation in Rice andWheat

Real-time monitoring of nitrogen status in rice and wheat plant is of significant importance for nitrogen diagnosis, fertilization recommendation, and productivity prediction. With 11 field experiments involving different cultivars, nitrogen rates, and water regimes, time-course measurements were taken of canopy hyperspectral reflectance between 350-2 500 nm and leaf nitrogen accumulation (LNA) in rice and wheat. A new spectral analysis method through the consideration of characteristics of canopy components and plant growth status varied with phenological growth stages was designed to explore the common central bands in rice and wheat. Comprehensive analyses were made on the quantitative relationships of LNA to soil adjusted vegetation index (SAVI) and ratio vegetation index (RVI) composed of any two bands between 350-2 500 nm in rice and wheat. The results showed that the ranges of indicative spectral reflectance were largely located in 770-913 and 729-742 nm in both rice and wheat. The optimum spectral vegetation index for estimating LNA was SAVI (R822,R738) during the early-mid period (from jointing to booting), and it was RVI (R822,R738) during the mid-late period (from heading to filling) with the common central bands of 822 and 738 nm in rice and wheat. Comparison of the present spectral vegetation indices with previously reported vegetation indices gave a satisfactory performance in estimating LNA. It is concluded that the spectral bands of 822 and 738 nm can be used as common reflectance indicators for monitoring leaf nitrogen accumulation in rice and wheat.     

夏玉米光谱特征对其不同色素含量的响应差异

在不同施氮水平夏玉米的6个典型生育期,采用化学方法测定冠层叶绿素含量,利用叶绿素计测定的叶绿素读数以及光谱反射率,系统分析了单波段反射率、可见光和近红外波段组合而成的归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)等8种常见植被指数与相应时期2种方法测定的叶绿素含量的相关性。结果表明,随着施氮量的增加,叶绿素含量和冠层近红外波段反射率都随之增加;整个生育期中孕穗期在近红外区域反射率最高,与可见光波段反射率相差最大;6个生育期单波段510~1 100 nm反射率、NDVI、RVI等植被指数与叶绿素含量的2种测定结果显著相关或极显著相关,植被指数的表现较单波段更好,且从苗期到乳熟期,各波段反射率与叶绿素的相关性逐渐增强。整体来讲,可见光中560、660 nm和近红外760、810、590和1 300 nm组合的NDVI在各生育期与2个农学指标的相关性较好,选择NDVI(560,760)可以准确拟合夏玉米叶片叶绿素含量,其对化学方法测定的叶绿素含量拟合效果较佳。     

基于TM影像和SPSS软件天然草地植被指数及相关性分析

为了研究乌兰县天然草地植被指数特征,利用比值植被指数(RVI)、归一化植被指数(NDVI)、差值环境植被指数(DVI)、土壤调节植被指数(SAVI)、修正后的土壤调节植被指数(MSAVI)5种植被指数和植被信号与土壤噪音之比(S/N)对研究区天然草地植被指数进行研究,结果表明研究区天然草地植被覆盖度普遍表现不佳。这说明对研究区天然草地资源的利用应该慎重,并且应重视其生态价值。     

由光谱反射率估算玉米植冠的APAR

在玉米生长期中,作了11次野外地物反射光谱的测试,测量了玉米植冠的叶面积指数。引用玉米植冠叶面积指数和它截取光合有效辐射系数(APAR)之间的理论公式和经验公式,用实测的玉米植冠的叶面积指数,计算出它吸收光合有效辐射系数,再分别求出玉米植冠的 RVI、ND、PVI、GN 光谱指数和玉米植冠吸收光合有效辐射系数间的抛物线回归方程。得出的结论是,在20个回归方程中,利用 GN 光谱指数,并使用回归方程 APAR=0.2792+6.187GN-13.38GN~2来估算玉米植冠吸收光合有效辐射系数 APAR 是最可靠的。