黄河三角洲土壤含水量状况的高光谱估测与遥感反演

为探讨利用近地高光谱和遥感影像数据结合预测土壤含水量的可行方法,以黄河三角洲垦利县为研究区,采用中心波长反射率和波段平均反射率两种拟合方法,利用室外实测高光谱窄波段反射率数据模拟Land Sat8卫星宽波段反射率,进而通过组合,选取敏感光谱参量,应用多元逐步线性回归方法分别建立土壤含水量高光谱单一形式波段组合与多形式波段组合估测模型,并选取最优估测模型。采用线性混合像元分解处理遥感影像,同时采用比值均值订正方法对遥感影像反射率进行订正,在此基础上,将模型应用到经过订正的Land Sat8卫星影像,实现了对研究区土壤含水量的遥感反演。结果表明,最佳模型是基于波段平均反射率拟合方法建立的多形式波段组合估测模型。从反演结果看较为符合研究区土壤含水量的实际状况。     

基于电磁感应协同野外原位光谱的土壤盐分反演研究

快速准确监测土壤盐渍化可为土地资源合理开发利用与改良提供科学依据。利用 EM38-MK2大地电导仪和野外光谱仪测定的土壤表观电导率和光谱数据,构建表观电导率与土壤电导率的反演模型,依据相关性分析结果进行土壤盐渍化特征波段的提取,并采用反射率、反射率倒数和反射率一阶微分 3种数据变换形式构建土壤电导率的全波段与特征波段的偏最小二乘回归与主成分回归土壤盐分监测模型。研究结果表明,EM38-MK2测定的土壤表观水平电导率和表观垂直电导率相结合建立的电导率解译模型的拟合优度达到 0.89,在土壤盐渍化光谱建模中可快速提供电导率数据。全波段建模精度高于特征波段建模精度,偏最小二乘回归建模精度高于主成分回归建模精度,反射率一阶微分变换后建立的模型精度优于反射率倒数变换与反射率。研究区土壤电导率的预测模型选取经一阶微分变换后的全波段偏最小二乘回归建模方法为最佳模型,精度指标可达到 0.85,相对分析误差可达到2.56。     

基于高光谱的叶片滞尘量估测模型

为探索建立叶片滞尘量高光谱估测模型,利用光谱仪和电子分析天平采集了北京市区杨树叶片高光谱数据和滞尘量数据,研究了叶片光谱特征与滞尘量间的关系,并建立了基于光谱参数的叶片滞尘量估测模型。研究结果表明:近红外波段(730~1 000 nm)光谱反射率与叶片滞尘量呈现明显的线性相关性,各波段相关系数均高于0.7,绿光区波段反射率对叶片滞尘的影响不敏感;三边参数中仅红边幅值、红边面积与叶片滞尘量达到显著相关;基于多元线性回归、主成分回归、偏最小二乘回归建立的模型均具有较强的预测能力,其中以偏最小二乘回归为模型构建方法,以749、644、514 nm波段的光谱反射率值,红边幅值,红边面积,924、1 010 nm波段组成的归一化指数,713、725 nm波段组成的差值指数,749、644 nm波段组成的归一化植被指数为自变量建立的模型估测精度最好,其建模和预测的决定系数分别达到0.734和0.731,预测均方根误差为0.311。该研究为促进高光谱技术在大气降尘监测中的应用提供参考。     

基于HJ-1B数据的冬小麦留茬覆盖度遥感估算

作物茬作为农田生态系统的重要组成部分,影响着农田生态系统中的营养物质、碳、水和能量的流动与循环。建立了基于HJ-1B数据的冬小麦留茬覆盖度遥感估算模型,为区域作物留茬覆盖度遥感监测提供技术支撑。以山东禹城市冬小麦为例,分析了冬小麦留茬覆盖度与HJ-1B CCD数据各波段反射率、红外多光谱成像仪IRS数据的近红外和短波红外波段反射率及三种归一化光谱指数之间的相关关系,选取IRS归一化指数构建冬小麦留茬覆盖度光学估算模型。使用独立的地面观测数据对模型进行检验,模型估算的最大相对误差为24.96%,平均相对误差为9.28%,达到了一定精度。     

基于高光谱反射率的棉花冠层叶绿素密度估算

为了进一步提高棉花叶绿素密度高光谱估算精度,该研究以棉花冠层叶绿素密度以及冠层高光谱反射率为数据源,在分析叶绿素密度与原始高光谱反射率(R)、一阶导数光谱反射率(DR)、已有光谱指数及全波段组合指数相关性的基础上,采用线性及多元逐步回归技术构建了叶绿素密度高光谱诊断模型,系统对比分析了以上4种光谱形式用于棉花冠层叶绿素密度诊断的精度。结果表明:1)基于一阶导数光谱反射率的估算模型精度明显优于原始光谱反射率;2)基于比值指数或归一化指数形式的估算模型精度及稳定性要优于单波段或多波段的线性模型;3)单波段变量DR756、全波度组合比值指数DR635/DR643以及归一化指数(DR1055-DR684)/(DR1055+DR684)均可较好的实现叶绿素密度估算,其中由DR635/DR643为自变量的模型所得到棉花冠层叶绿素密度估算值与实测值拟合最好,相关系数达到0.821。该研究可为高光谱技术在棉花冠层叶绿素密度诊断中的更好应用提供参考。     

基于连续统去除法的土壤盐分含量反演研究

通过对新疆维吾尔自治区温宿县、和田县、拜城县191个土样的原始反射率进行连续统去除及连续统去除的一阶微分处理,分析了盐分的高光谱吸收特征及敏感波段,并建立了盐分含量的多种高光谱定量反演模型。结果表明,在400~2 400 nm波段,土壤反射率与盐分含量之间无明显规律。640~700 nm波段的连续统去除数据与含盐量呈极显著负相关,而710~780 nm波段呈极显著正相关。原始反射率经连续统去除处理后,可明显提高反演模型的预测性能。基于盐分光谱指数和吸收特征参数构建的反演模型的稳定性及预测能力不如连续统去除、连续统去除一阶微分的400~2 400 nm或敏感波段的偏最小二乘回归(PLSR)模型。所有模型中,仅有以400~2 400 nm和640~700 nm连续统去除数据所建模型的相对分析误差(RPD)达2.5以上,分别为2.62和2.52,且二者其余各项评价指标差异不大。以640~700 nm波段连续统去除数据构建的PLSR模型对南疆水稻土盐分含量具有很好的反演效果。     

松辽平原盐碱土含盐量的遥感反演研究

通过对Aster遥感影像前9个波段的相关系数、标准差和诊断指数的分析,发现Aster遥感影像1,2,3波段的土壤反射率对土壤含盐量最为敏感.利用Aster遥感影像1,2,3波段作为自变量,盐碱土含盐量作为因变量进行逐步回归分析,建立土壤反射率数据与土壤含盐量数据之间的统计模型,利用决策树分类将地物分成5类,反演得到研究区盐碱土含盐量的空间分布图.研究发现,基于统计模型的遥感反演效果较好,具有一定的参考和应用价值.     

基于MODIS数据的雪水当量监测模型研究

依据对MODIS数据36个波段波谱值的研究,选择对雪深信息最敏感的两个波段(第1波段,第3波段),采用“度日法”及积雪消融过程中的实测资料,建立了雪水当量统计模型.通过实测数据的进一步验证,该雪水当量监测模型的精度达到了0.86,可以为融雪径流计算、融雪洪水预测预警等工作提供重要的参数,为相关部门提供决策支持.     

基于冠层光谱特性的水稻叶片含水率模型

基于水稻叶片含水状况与冠层光谱反射率存在关联,尝试构建水稻叶片含水率模型。在水稻生长的孕穗期,同时测量室外水稻冠层光谱反射率和叶片含水率,依据水稻叶片含水率与各光谱波段反射率之间的相关性系数,选取高相关性系数对应的光谱特征波段。采用遗传算法对BP神经网络的初始权值进行优化处理。分别应用BP神经网络和GA-BP-Network、传统多元线性回归方法建立预测模型。试验表明,GA-BP-Network模型的预测含水率值与真实值平均误差率为3.9%,最大误差率为6.1%,均比BP神经网络、传统多元线性回归预测模型有了很大的改善,提高了预测水稻叶片含水率的准确性。     

基于HJ卫星的棉田土壤有机质空间分布格局反演

以北疆绿洲区棉田表层土壤为研究对象,利用国产HJ-1A/1B卫星CCD多光谱数据对裸土有机质空间分布格局进行研究。通过分析多光谱数据不同波段的光谱反射率及其变换形式与实地采样得到的土壤有机质含量的相关性,探寻适合绿洲区棉田表层土壤有机质含量快速反演的敏感波段及参数,并针对不同参数分别建立一元线性、二次、三次、对数、倒数、幂函数、生长型、S型回归模型,以及多元回归模型;对生成的模型进行综合对比分析,获取北疆绿洲区棉田表层土壤有机质含量的最佳反演模型,从而实现整个研究区土壤有机质空间格局的遥感反演。结果表明:HJ卫星多光谱数据4个波段的反射率均与土壤有机质含量存在显著的相关性,第3波段的倒数与土壤有机质含量相关性最为显著;且以第3波段光谱反射率作为因变量得到的三次线性回归模型对土壤有机质含量进行反演的效果最佳;通过空间布局反演得到研究区土壤有机质空间分布整体呈现南北两端有机质含量较高,中部有机质含量较低的格局。该研究表明虽然与黑土有机质含量具有差别,但是遥感技术仍能够作为绿洲区土壤有机质含量空间布局反演的方法,为遥感技术在土壤参数监测中更好的发挥作用提供理论支持,同时也为新疆棉田生产管理和农田可持续利用提供科学依据。     

GF-4/PMS与GF-1/WFV两种传感器地表反射率及NDVI一致性分析

2015年12月中国成功发射高分系列中首颗地球静止轨道卫星高分四号(GF-4),实现与高分一号(GF-1)近极地轨道卫星的优势互补,构成了具有多种空间和时间分辨率的对地观测体系。该文研究并分析了GF-4/PMS与GF-1/WFV地表反射率与NDVI的一致性,结果表明:一致性研究的最优空间尺度为50 m;GF-4/PMS与GF-1/WFV地表反射率存在较好的线性关系,各波段相关系数R均在0.7以上,传感器之间反射率的系统性偏差可以通过线性回归模型校正,校正后各波段反射率的RMSE明显降低;NDVI能够消除不同波段地表反射率"同增同减"偏差的影响,在GF-4地表反射率校正前后均表现出与GF-1较好的一致性,校正前后相关系数R分别为0.74和0.77。因此,GF-4在农业和植被遥感中具有较好的高分系列数据延续性和应用潜力。     

辽宁省黄土状母质发育土壤有机质含量高光谱预测模型的构建

  目的  建立辽宁省黄土状母质发育土壤有机质含量的高光谱预测模型,以便快速获取土壤样品的有机质含量。  方法  对省域内黄土状母质发育土壤进行了样品采集,获取样品有机质含量和高光谱数据;选择原始光谱及其一阶微分、二阶微分、倒数对数、倒数对数一阶微分、倒数对数二阶微分6种光谱变换数据作为自变量,与土壤有机质含量进行相关分析,选取特征波段,分别建立多元逐步线性回归（SMLR）、偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）3种土壤有机质高光谱线性预测模型,并进行了支持向量机（SVM）方法的非线性模型拟合。  结果  土壤有机质含量与其光谱反射率呈负相关关系,对光谱进行不同的数学变换,可以提高土壤有机质含量与光谱反射率的相关性,其中一阶微分和二阶微分的提升效果最佳;相同光谱数据在不同模型中建模精度存在显著差异,以原始光谱反射率一阶微分为自变量的PLSR模型精度最高,建模集和验证集的决定系数（R2）分别为0.958和0.976;3种线性方法建立的最佳预测模型的检验精度为:PLSR > SMLR > PCR。  结论  PLSR模型是辽宁省黄土状母质发育土壤有机质含量的最佳高光谱预测模型,且基于特征波段的建模效果优于全波段;SVM非线性模型的预测精度较低。     

基于不同建模方法的湿地土壤有机质含量多光谱反演

为了提高湿地土壤有机质含量的预测精度,以闽江鳝鱼滩湿地土壤为研究对象,通过分析多光谱不同波段反射率与土壤有机质含量的相关性,引入OIF指数提取显著性波段,然后基于全波段和显著性波段,采用多元逐步回归方法(MLSR)、BP神经网络(BPNN)和支持向量机(SVR)3种方法,构建湿地土壤有机质含量的反演模型,并进行模型验证与对比,确定最优的土壤有机质含量反演方法。结果表明:各波段的反射率(Spectral reflectance,R)与土壤有机质含量存在着负相关关系,147波段组合的OIF指数较高,波段间的独立性强,能有效反映数据内的信息;采用MLSR、BPNN和SVR这3种方法进行建模。在全波段中,SVR的建模效果最显著,BPNN次之,MLSR的建模效果最差。在显著性波段中,BPNN的建模效果最显著,SVR次之,MLSR的建模效果最差;对比基于全波段与显著性波段的建模效果,发现基于全波段的预测效果更为显著,最佳模型为基于全波段的土壤有机质含量支持向量机模型,但利用显著波段建模,可降低波段间的信息重叠,且模型简单、运算量少等特点。该研究可行有效,对湿地土壤有机质含量的快速、大范围精准估测提供技术可行性。     

采煤矿区表层土壤有机质含量遥感反演

利用LandSat ETM+影像反演煤炭开采区表层土壤有机质含量的空间格局,对采样点各波段光谱反射率进行数学变换,并将所得结果与有机质含量进行相关性分析.挑选出敏感波段,建立了表层土壤有机质含量的光谱预测模型.结果表明,研究区表层土壤有机质含量与第5波段和第7波段反射率呈极显著的负相关关系(R分别为-0.585和-0.543,P＜0.001);对反射率进行数学变换可以改善其与有机质之间的相关性;用第1波段反射率对数的倒数和第5波段反射率的倒数建立二元回归方程(R2 =0.616 2,p＜0.001)对研究区土壤有机质有很好的预测能力(R2 =0.616 2,RMSE=0.89);有机质含量在10～15g/kg范围的图斑面积最大,占研究区总面积的50.44％;表层土壤有机质随开采沉陷坡度的增加呈减少的趋势;煤炭开采沉陷对表层土壤有机质含量的扰动属于失碳效应.     

基于高光谱的鲁西北平原土壤有效磷含量快速检测研究

土壤有效磷含量是农田土地评价的指标, 也是农作物施肥的基本指标, 快速准确测量土壤有效磷含量是土壤信息化管理和资源评价的前提条件。高光谱技术的发展为快速有效监测土壤有效磷含量提供了新的途径。本文对466个样点的土壤有机质、碱解氮、有效磷和速效钾含量进行了测定, 通过聚类分析和方差分析选取48个有机质、碱解氮、速效钾含量相近而有效磷差别较大的样点作为研究样点, 采用美国ASD Fieldspec3光谱仪, 对不同有效磷含量的土壤样本高光谱反射率进行测量, 并对反射率进行倒数、对数、平方根、对数的倒数、倒数的对数的变换及其各自相应的一阶导数变换, 将每个土样测定的有效磷含量值与350~ 2 500 nm光谱范围的反射率数据及反射率的9种变换形式逐一逐波段地进行单相关分析, 筛选出对有效磷敏感的光谱波段。将所选取的显著相关波段反射率或变换形式作为自变量, 与土壤中有效磷含量进行一元线性回归方程拟合, 对所建立的回归方程进行优选和检验。研究得出: 采用相关分析方法得出土壤有效磷含量的敏感波段为711 nm, 利用一元线性回归方法, 基于该波段的估算模型为最佳估算有效磷含量模型, 该模型的拟合优度R²达0.822 1, 验证决定系数R²达0.959 1。由此说明, 利用单个敏感波段建立土壤有效磷的反演模型, 可作为快速测量土壤有效磷含量的一种简单而可靠的方法。     

博斯腾湖湖滨绿洲土壤表层含盐量高光谱估算模型

以博斯腾湖湖滨绿洲为研究区,对土壤高光谱反射率R进行数学光谱变换,并计算其差值型、比值型、归一化型3种盐分指数,通过显著性检验优选特征波段,结合土壤表层盐分实验数据,构建基于地理加权回归模型的土壤表层盐分含量估算模型。研究结果表明:1)土壤表层盐分含量平均值为7.535 g·kg^-1,其光谱变换建模选取的特征波段集中在466~482、1669~1728、1979~2371 nm,其中对数倒数的一阶微分(1/lg R)′相关性较好,相关系数绝对值为0.672;2)构建3种盐分指数优选的特征波段集中在1700~1728、1992~2014、2375~2405 nm,建立的模型决定系数均大于0.870,光谱反射率R的决定系数仅为0.621;3)差值型盐分指数优选特征波段建立的地理加权回归模型为最优模型,建模集与检验集的决定系数R2分别为0.934和0.915,RMSE分别为1.186和0.917。     

NOAA／AVHRR与EOS／MODIS的积雪监测模式对比

积雪是地表覆盖的重要部分,目前用于积雪监测的卫星主要是EOS/MODIS,NOAA/AVHRR,FY等.本文分别介绍了EOS/MODIS及NOAA/AVHRR的积雪监测模式.在MODIS的积雪算法中主要运用归一化差分积雪指数(NDSI)和反射率,其中用NDSI来区分雪与云,而NOAA/AVHRR利用可见光波段和近红外波段的信息作为积雪监测的基础,以此来区分高云、中云、低云和积雪.然后从两种卫星在时空分辨率等方面做对比,得出二者分别在积雪监测方面的优点和不足之处.     

基于多光谱数据的荒漠矿区土壤有机质估算模型

目前运用高光谱数据估算土壤有机质的模型精度已经可以达到精准农业的要求,但其数据的整理和运算过程较为复杂且观测尺度较小.为节省资源,提高效率并为多光谱遥感估算土壤有机质积累经验,该文将Landsat8_OLI多光谱遥感影像各波段的反射率数据与地面土壤有机质SOM(soil organic matter)实测数据相结合,利用SPSS软件及多元线性回归分析方法建立基于反射率R、反射率倒数1/R、反射率倒数对数LN(1/R)、反射率一阶导数FDR(first derivative reflectance)的土壤有机质定量估算模型,精度检验后择取最优模型通过多光谱遥感波段运算的方式推广至整个研究区.结果表明:FDR模型的精度更高,RMSE为0.215,F检验结果为4.072,预测值与实际值之间的决定系数R2为0.963.基于该模型估算研究区空间范围的土壤有机质含量,得出土壤有机质含量在0～5 g/kg之间的面积占总研究区的84.065％,＞10 g/kg的面积仅仅为0.001 5％.在4种土地类型中工矿用地SOM平均含量为最高的7.35 g/kg,受开采的煤炭中有机质影响较大.裸地面积2 674.44 km2,占研究区面积的63％,SOM平均含量6.12 g/kg;盐渍地和荒漠林地SOM含量偏低.总之,运用多光谱遥感数据估算干旱区土壤有机质的方法可行,也为遥感估算其他地表参数提供参考.     

基于6S模型的GF-1卫星影像大气校正及效果

高分一号(GF-1)卫星是中国高分系列卫星的首发星,自2013年4月成功发射以来,在中国农业遥感业务工作中得到了广泛应用,已成为中国大宗农作物种植面积遥感监测的主要数据源。该文基于6S(second simulation of a satellite signal in the solar spectrum)辐射传输模型原理,设计并实现了适合于GF-1卫星数据大气校正算法与程序。算法以GF-1卫星1级数据、元数据及传感器公开参数为输入数据,不需要其他外源辅助数据,经过辐射定标,计算各波段平均太阳辐射值、表观反射率,通过选择大气模式,驱动6S模型获取表观反射率转换为地表反射率的参数,逐像元计算影像地表反射率。在算法研制的基础上,应用Fortran和IDL语言编写了大气校正批处理程序,实现了大气校正过程的批处理。该文采用2014年4月3日、6月28日、11月2日,以及2015年1月19日4个时相北京地区GF1卫星WFV(wide field view)数据,分别代表春夏秋冬4个季节,通过与ENVI软件的FLAASH(fast line-of-sight atmospheric analysis of spectral hypercubes)大气校正结果对比进行评估。2种方法 4个时相各波段全年相对偏差为3.26%,蓝光波段偏差最大为11.21%,其次是红、近红和绿光波段,分别为1.19%、0.73%和0.24%。作物覆盖区平均相对误差为12.99%,冬季最高为17.40%,秋季和春季分别为15.02%和14.15%,夏季相对差异最小为8.31%。各波段地表反射率的整体校正情况并未有太大差异,但6S校正后各波段反射率普遍比FLAASH校正结果略微偏高。2种校正结果计算的NDVI也基本一致,相对偏差0.64%;除水体外,绝对值差值的平均值均在0.0548以内。从计算效率来分析,6S模块实现了商用软件FLAASH模块中未提供的批量计算,在相同硬件环境下计算效率提高了75.0%以上。研究结果表明了该文开发的大气校正程序能够稳定批量处理GF-1卫星数据,可以作为农业遥感监测业务流程的组成部分。     

利用新型光谱指数改善冬小麦估产精度

基于冬小麦返青期至乳熟期8次采样的地面光谱数据和收割时的产量数据,首先,利用光谱反射率与产量进行了统计分析,可见光波段的光谱反射率与产量在起身后期才达到稳定的显著负相关水平;近红外波段的光谱反射率与产量在所有生育期都表现出稳定的显著正相关;短波红外波段的光谱反射率与产量在进入灌浆期后才达到稳定的显著负相关水平.其次,根据冬小麦冠层光谱的波形特征,利用近红外波段890 nm反射峰、980 nm和1 200 nm两个弱水汽吸收谷、短波红外1 650 nm和2 200 nm反射峰,设计归一化差值光谱指数,并与冬小麦产量进行相关分析,结果表明:利用上述波段组合定义的归一化差值光谱指数与产量在各个生育期都达到了显著或极显著相关水平,而归一化差值植被指数(NDVI)与产量间的相关在营养生长阶段不显著.最后,以(890 nm,1200 nm)弱水汽吸收光谱指数为例,建立了各个生育期的产量预报模型,为实现冬小麦营养生长期长势监测与更早、更可靠的产量预报提供了依据.