河西走廊薄叶荒漠植物光谱特征

了解和掌握干旱区薄叶荒漠植物的光谱特征,不仅可为干旱荒漠区植物的遥感识别奠定基础,且对于干旱区的生态环境调控、演变及遥感反演等都具有重要的意义。以荒漠植物种丰富的河西走廊为研究区,利用全光谱便携式地物光谱仪测定13种灌木和9种草本薄叶荒漠植被地物反射光谱,对其光谱特征曲线、光谱特征参数及植被指数进行分析研究。结果表明,1)植被反射光谱波形大致相同,总体符合植被光谱特征的规律性;灌木植被和草本植被各在4个波段区间植被反射率差异明显,可用于识别荒漠植物;2)蓝边、黄边、红边位置及红谷、绿峰出现的波段范围差异不大,而蓝边、黄边、红边的斜率和面积各有差异;3)DVI值明显高于NDVI、SAVI、RVI、RDVI,利用同一种植被的5种植被指数的值同时大或小的排列顺序区分测定的大部分灌木植被和草本植被。     

5种典型荒漠植物群落的物种多样性研究

[目的]探究5种典型荒漠植物群落的物种多样性,为荒漠植物资源的保护和利用提供依据。[方法]通过调查古尔班通古特沙漠的5种典型群落,利用多样性指数、优势度指数、丰富度指数和均匀度指数研究荒漠植物的物种多样性。[结果]5个群落的丰富度指数(Ma)从大到小依次为白梭梭、白刺、柽柳、沙拐枣、梭梭;优势度指数(C)从大到小依次为沙拐枣、梭梭、白刺、柽柳、白梭梭;群落多样性指数(D)从大到小依次为白梭梭、柽柳、白刺、梭梭、沙拐枣;均匀度指数(Jsw)从大到小依次为梭梭、沙拐枣、柽柳、白刺、白梭梭。[结论]同时提高荒漠植物的丰富度和均匀度,可以提高荒漠生态系统的生物多样性。     

荒漠公益林中典型灌木树种光谱特征研究

应用地面高光谱仪测定古尔班通古特沙漠中梭梭和柽柳的冠层光谱,结合遥感影像分析比较了两种灌木树种的光谱响应曲线差异。结果表明:不论是沙土还是盐碱土,柽柳在近红外波段内反射率均高于梭梭,并根据这一规律性总结出了基于光谱特征的梭梭和柽柳的识别模型,最后对不同树种的光谱响应机制进行了探讨。     

准噶尔盆地南缘干旱条件下胡杨、梭梭和柽柳水势对比研究

[目的]以150团丰收林的三种荒漠植被(胡杨、梭梭和柽柳)为对象,比较三种植物水势变化规律差异,探讨干旱环境下植物水势的变化特点.[方法]用露点水势仪测定3种植物水势,结合2008～2009年3种植物的水势及地下水位监测数据,分析该干旱区3种荒漠植被的水势及地下水位变化规律,探讨在地下水位变化下植物水势的响应.[结果]2009年自然胡杨叶、茎水势明显高于2008年的胡杨水势;人工胡杨叶、茎水势日变化幅度不大,整个趋势呈直线型,且低于2008年的水势;2008和2009年梭梭同化枝水势日变化趋势基本一致,呈双峰型;2009年柽柳茎水势日变化略高于2008年的水势,但是两者日变化趋势相差不大.从150团丰收林2008～2009年地下水位月变化来看,整体呈下降趋势,但变化幅度不显著.[结论]3种植物的水势比较结果为:柽柳<梭梭<自然生长胡杨<人工种植胡杨.研究对丰收林胡杨、梭梭和柽柳等植被的恢复与重建及可持续管理有一定的参考价值.     

滇中典型乔木植被高光谱特征

针对滇中乔木植被光谱研究较少问题,运用高光谱遥感技术提取分析植被的特征波段,补充滇中乔木光谱,以期能为遥感识别分类植被、监测乔木长势,以及植被反演等提供科学依据。利用SOC710VP地物光谱仪,对滇中的侧柏(Platycladus orientalis)、樟木(Cinnamomum longepaniculatum)、柳杉(Cryptomeria fortunei)3种植被进行反射光谱测定,分析3种植被的叶片光谱特征差异,使用光谱一阶导数和连续统去除处理其原始光谱。原始反射率曲线表明,400~420 nm柳杉的曲线呈下降趋势,区别于樟木和侧柏;侧柏、樟木、柳杉的反射率在700~760 nm存在显著差异。红边波段光谱一阶导数凸显了3种乔木植被特有的波峰波谷特征,侧柏的峰谷特征尤其突出,识别度更大。连续统去除变换能够突出3种乔木植被在可见光波段的吸收和反射特征差异,樟木和柳杉的连续统去除值在440~760、950~1 000 nm存在较大差异。通过比较3种植被的原始光谱特性和反射率,可以从一定程度上把3种植被区分开。光谱一阶导数和连续统去除变换可以突出3种植被原始光谱特征之外的特征,增加识别分类3种植被的特征波段,区分识别3种植被的效果更显著。     

基于高光谱的荒漠植物含水率预测模型

[目的]根据实地测定的荒漠植物高光谱和含水率,建立其含水率预测模型,为遥感生态监测和荒漠生境评价提供依据.[方法]实地测定了17种荒漠植物光谱反射率,使用烘干法测定其含水率,对荒漠植物的含水率和反射光谱进行相关分析.[结果]1405-1534 nn波段是荒漠植物含水率的敏感波段.引人吸收深度为参量,分别以978-1030,1405-1534 mn波段水分吸收深度建立荒漠植物含水率线性预测模型,其决定系数分别为R2＝0.696和R2＝0.928.根据模型计算荒漠植物含水率与真值的误差分别在-16.84;-12.01;和-1.86;-2.84;,[结论]以1405-1534 nm波段水分吸收深度建立荒漠植物含水率线性预测模型可以较准确的反映荒漠植物的含水率.     

基于地面成像光谱数据特征的湿地典型植被类型识别研究——以东洞庭湖核心区湿地为例

利用SOC710VP成像光谱仪在湖南省东洞庭湖区域湿地保护核心区获取了典型挺水植物芦苇、湿生植物苔草、泥蒿和栽培植物青菜的成像光谱数据,采用光谱微分技术的一阶导数分析方法和包络线去除方法分析了几种植被类型成像光谱曲线波段特性,提取成像光谱数据"双边"参数和吸收特征,并利用Fisher线性判别函数进行湿地植被类型识别,总分类精度达到87.39%,Kappa系数达到0.831 6。苔草分类后的精度最高,达到92.55%,青菜地的识别精度为92.31%,芦苇居中,识别精度达到86.11%,泥蒿的识别精度为80.65%。结果表明,地面采集的成像光谱数据进行分析得到的植被光谱特征变量具有较好的普适性和可靠性,可以为湿地植被类型的识别提供良好的科学依据。     

基于土壤调整植被指数对荒漠草原地表高光谱影像中植被识别

草原植被的分布情况是草原荒漠化等级评价的重要指标。本文以内蒙古自治区中部荒漠草原为研究对象,通过采集地物高光谱数据,使用土壤调整植被指数结合阈值法探寻植被光谱最佳阈值分布区间,进而完成植被的识别。研究结果表明,植被与非植被的最佳阈值临界为0.20,总体精度达到97.7%,Kappa系数达0.956。满足荒漠草原植被的高光谱识别要求,为后续研究低空高光谱遥感进行草原退化等级评价提供了技术支持。     

基于RapidEye数据的塔里木河上游天然胡杨林区典型地物遥感信息提取研究

胡杨是塔里木河流域荒漠河岸林的建群树种,在胡杨林区进行植被监测,对塔里木河流域生态环境恢复与重建有着极其重要的作用。本研究利用RapidEye影像及地面调查数据对研究区地物特征信息进行了提取,并分析了胡杨林区地物的光谱特征,结果如下:建立了胡杨林区主要地物(胡杨、柽柳、河流、沟渠、裸地、居民地和其它植被)的遥感解译标志,对典型地物在影像上能相互区分的原因进行了解释,同时提取了RapidEye波段的典型地物光谱曲线和面积信息,分析了植被空间分布的特点及规律。为塔里木河流域的植被监测提供一种新的监测手段。     

南矶湿地国家自然保护区典型植被光谱波段特征分析及建库

对鄱阳湖南矶湿地国家自然保护区具有典型代表性的湿地植被苔草、芦苇、南荻、虉草、水蓼、蒌蒿和狗牙根开展高光谱特征研究,在分析反射光谱数据的基础上,采用一、二阶导数方法分析各植被类型的反射光谱波段特征差异。结果表明,这7种植被在可见光波段内光谱反射率均低于15%;在"红边"位置的吸收率大小为蒌蒿狗牙根苔草水蓼芦苇南荻虉草,芦苇的红边斜率最大;一阶导数方法不能得到各植被光谱最佳特征波段,但二阶导数效果很好,显示7种典型植被类型在685.8、692.4、698.6、704.3、737.5、746.2 nm,差异明显;典型植被光谱库的建立,将为湿地植被分类提供基础数据。     

Hyperspectral Estimation of Corn Fraction of Photosynthetically Active Radiation

Fraction of absorbed photosynthetically active radiation （FPAR） is one of the important variables in many vegetation productivity and biomass estimation models. Therefore, it is significant to retrieve FPAR accurately for the improvement of model precision. On the basis of the field experiment, this article analyzed the correlations between corn canopy FPAR and spectral reflectance, and reflectance derivative. Discussion about the mechanism of FPAR estimation with different empirical models is based upon corn canopy reflectance, reflectance derivative, NDVI （normalized difference vegetation index） and RVI （ratio vegetation index）. The reflectance of visible bands showed much better correlations with FPAR than near-infrared bands. The correlation between FPAR and reflectance derivative varied more frequently and greatly than that between FPAR and reflectance, and with preferable correlation only around 520, 570, 670, 805, 950, and 1 010 nm. Reflectance and reflectance derivative both had intimate correlation with FPAR at some typical single band, with the maximum R^2 of 0.791 and 0.882, respectively. In a word, reflectance derivative and vegetation index were much effective in the estimation of corn FPAR than reflectance, and the stepwise regression of multibands with reflectance derivative showed the best regression with R^2 of 0.944. Reflectance at 375 and 950 nm with absorption characteristics caused by water showed prodigious potential for FPAR precisely estimating model establishment. On the whole, vegetation index and reflectance derivative had good relationships with FPAR, and could be used for FAPR estimation. It would be effective for choosing right bands and excavating the hyperspectral data to improve FPAR estimating precision.     

西鄂尔多斯保护区沙冬青高光谱特征分析

沙冬青是亚洲荒漠唯一的常绿阔叶灌木,由于分布范围狭小、人为调查困难、资源分布不清,加上人类活动的破坏,其数量正在不断减少。快速、准确识别其生长状况、种群动态对进一步研究沙冬青种群分布及生长监测具有重要意义。采用便携式地物光谱仪测定不同龄级沙冬青反射光谱,利用马氏距离法对其原始光谱、一二阶微分谱特征差异波段选取分析;将冠层原始及其微分光谱与叶片叶绿素含量进行分析。通过其相关性的大小理解沙冬青的生长状况与叶绿素含量间的关系。结果表明:1)不同龄级沙冬青原始光谱曲线趋势较接近,符合植被光谱特征的规律性,幼龄沙冬青反射率差异较明显;不同龄级微分光谱曲线基本一致,幼龄峰值起伏变化显著,极大峰值位于719 nm处,主要受幼龄沙冬青长势的影响;2)通过分析得出马氏距离法对不同龄级沙冬青光谱差异显著波段的选择具有显著性,且所选择波段均为光谱特征波段;3)冠层光谱与叶绿素相关性分析得出不同龄级与叶绿素的敏感波长均为<740 nm的可见光波长范围内,说明可见光波段属于沙冬青叶绿素光谱反应的敏感波;与原始光谱相比,经过导数处理的微分光谱与叶片叶绿素的相关性更高,且相关性大的波段数明显增加。     

毛竹林光谱特征及其与典型植被光谱差异分析

以毛竹光谱特征为研究对象,通过对光谱曲线和一阶导数曲线进行分析,探明了不同季节毛竹林的光谱特征及其与典型树种的光谱差异,为毛竹林的遥感监测提供了理论依据。研究结果表明:1)毛竹光谱曲线在可见光波段出现1个反射峰和1个吸收谷,这2个峰的对应波长分别为556和680 nm, 近红外波段的反射率明显增大。2)大年毛竹林春季和夏季的一阶导数曲线的红边波段呈“双峰”,秋季和冬季呈“单峰”,夏季的红边位于700 nm,其他季节红边位于718 nm;小年毛竹林秋季的一阶导数曲线的红边波段呈“双峰”,冬季呈“单峰”,红边均位于718 nm;不同季节毛竹林红边振幅大小依次为:春季夏季冬季秋季。3)毛竹林与其他典型植被在500～600、660～680、700～900 nm 等波段的反射率差异明显,可作为遥感监测的最佳波段,并且“绿峰”、“红谷”、红边位置、红边振幅以及红边波段的“峰型”等特征可作为毛竹林遥感识别的主要参数,监测最佳季节是春季,其次为秋季。      

长江口潮滩地带典型盐沼植被光谱特征分析

以长江口典型盐沼植被为研究对象,考虑不同盐沼植被类型、盖度、土壤类型、土壤湿度以及高中低潮滩地形分布因素,分别在崇明东滩国家级自然保护区、崇明北湖边滩、南汇边滩设置光谱测量样带和样方,使用ASD光谱仪进行现场光谱测量,分析不同植被盖度、土壤下垫面、潮位条件下典型盐沼植被的光谱特征反射曲线。研究结果表明:同一类型盐沼植被的光谱反射率差异是由植被盖度和下垫面共同导致的。在相同土壤背景下,光谱反射率与植被盖度在可见光波段相关系数接近-1.00,呈负相关,在近红外波段相关系数接近0.99,呈正相关。不同潮滩土壤背景,盐沼植被光谱反射率有明显差异。在可见光波段,土壤下垫面对植被光谱反射率影响较大,而在近红外波段的影响则较小。植被盖度越小,其反射光谱受土壤下垫面影响越大。盐沼植被与潮位的相关系数最大可达0.97,低潮位时植被反射光谱高于无潮汐时的光谱,且呈现随潮位升高反射率增大的趋势;当潮位上涨到一定高度,植被反射光谱低于无潮汐时的光谱,且呈现随潮位的升高而下降的趋势。     

基于光谱特征变量的湿地典型植物生态类型识别方法——以北京野鸭湖湿地为例

光谱特征变量的选择对于湿地植被识别的精度和效率有着直接的影响作用.以华北地区典型的淡水湿地——野鸭湖湿地为研究区,采用Field Spec 3野外高光谱辐射仪,获取了野鸭湖典型湿地植物的冠层光谱.以野外高光谱数据为基础,首先利用一阶导数与包络线去除的方法,分析和对比不同植物生态类型的光谱特征,选定了用于识别植物生态类型的光谱特征变量,选定的8个光谱特征变量为红边位置WP_r、红边幅值Dr、绿峰位置WP_g、绿峰幅值Rg、510 nm附近的吸收深度DEP-510和吸收面积AREA-510、675 nm附近的吸收深度DEP-675和吸收面积AREA-675.其中,7种植物生态类型的一阶导数光谱特征差异较小,吸收特征差异性相对较大.除WP_r和WP _g外,沉水植物Rg和Dr平均值最低,湿生植物的Rg平均值最高,达到0.164,栽培植物的Dr平均值最高,达到0.012.7种植物生态类型在675 nm附近的DEP-675和AREA-675均高于510 nm附近的DEP-510与AREA-510,除去栽培植物,随着水分梯度的变化,其他6种植物生态类型的吸收深度和吸收面积都表现出先升高后降低的趋势.然后利用单因素方差分析(One-way ANOVA)验证了所选光谱特征变量的区分度,在P≤0.01的置信水平下,选取的8个光谱特征变量都能够较好的区分7种植物生态类型,区分度的最小值为13,最大值为18,并且吸收特征参数的区分度优于一阶导数参数.最后应用非线性的反向传播人工神经网络(BP-ANN)与线性判别分析(FLDA)的类型识别方法,利用选定的8个光谱特征变量进行湿地植物生态类型识别,取得了较好的识别精度,两种方法的总分类精度分别达到85.5％和87.98％.单因素方差分析(One-way ANOVA)和不同分类器的分类精度表明,所选的8个光谱特征变量具有一定的普适性和可靠性.     

基于冠层反射光谱的冬小麦干物质积累量的估测研究

[目的]分析了小麦光谱特征与干物质积累量的相关关系。[方法]通过对冬小麦不同品种的干物质积累量、叶面积等参数和冬小麦冠层光谱反射率、光谱一阶微分和光谱比值植被指数(RVI)的相关分析,确立了冬小麦干物质积累量的敏感波段,并建立了预测模型。[结果]开花期350~700 nm和1 420~1 520 nm冠层光谱反射率和灌浆期350~1 750 nm冠层光谱反射率分别与干物质积累量显著相关;比值植被指数RVI(560,1220)与干物质积累量的相关性较好;确立的冬小麦干物质积累量预测模型为:干物质积累量=-186.94×RVI(560,1220)-2 242.2(R2=0.713 8),说明通过遥感手段监测冬小麦的群体质量是可行的。[结论]该研究为高光谱遥感技术在监测小麦的群体质量的应用提供参考依据。     

新疆军塘湖流域融雪期不同积雪及雪被地物光谱反射率特征分析

用野外光谱仪测量了融雪期天山北坡军塘湖流域典型实验场的不同积雪及雪被地物的光谱,并对测得的光谱数据进行分析,结果表明,对于纯积雪光谱,在可见光波段有较高反射率,近红外波段范围内在1 100、1 300及2 260 nm附近出现反射波峰。与新雪相比,融化的积雪的反射率峰值在可见光波段和近红外波段内(2 100~2 400 nm)有明显的衰退,而雪被地物(包括覆有积雪的植被和有积雪背景的植被、土壤等)反射曲线均相对较低。对积雪/植被的混合像元光谱特征分析表明,雪被地物的光谱反射率曲线在可见光波段呈上升趋势,这是由于积雪背景的影响。最后,根据积雪、植被、土壤和积雪/植被混合像元的光谱特征建立混合光谱拟合方程,结果表明,模拟的光谱曲线与实测值有很好的相关性,其相关系数为0.927 6。     

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。