基于高光谱技术的茶尺蠖危害程度研究

对遭茶尺蠖啃食的茶园高光谱数据进行比较和分析,发现在红边峰值区(690～790 nm)和蓝边峰值区(520～580 nm)的光谱特征参数变化明显,建立了相应的茶尺蠖啃食程度拟合模型。结果表明：遭茶尺蠖啃食的茶园部分光谱特征参数与叶面积指数存在相关性,其中以红边峰区一阶导数积分值(SDr)的相对变化率最大,能够有效反映出茶园遭茶尺蠖啃食的严重程度,真实值与模型预测值的相关系数为0.93,相对误差的平均值为4.46%。     

干旱区基于高光谱的棉花遥感估产研究

【目的】揭示棉花产量与冠层光谱植被指数相关关系,建立棉花高光谱估算模型,促进高光谱技术在棉花长势监测和估产中应用。【方法】结合棉花生长发育规律,对棉花各时期冠层进行高光谱反射率测定,根据光谱曲线特征构建高光谱植被指数,基于棉花盛蕾期至吐絮后期7次地面光谱和产量测定,对光谱反射率与产量进行统计分析。【结果】各生育期可见光波段、近红外波段及短波红外波段光谱反射率与产量间分别达显著负相关、显著正相关与显著负相关水平。根据棉花冠层光谱波形特征,利用植被红边波段560 nm反射峰、670 nm吸收谷、近红外波段890 nm反射峰、980 nm和1 210 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,并与棉花产量进行相关分析,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生育期均达显著或极显著相关,而VARI_700抗大气植被指数在各生育期均达极显著相关。【结论】以VARI_700抗大气植被指数建立各生育期的产量预报模型,为实现棉花营养生长期长势监测与产量预报提供依据。     

不同受害油松对油松毛虫幼虫生长发育的影响

该文利用不同受害程度的油松针叶饲养油松毛虫幼虫,研究其对幼虫生长发育的影响.结果表明:油松毛虫取食受害松针后,营养指数都有所下降,尤其是取食受害50％的松针对幼虫影响最大,其取食量、排粪量最小,对食物的消化和利用指数较低,幼虫发育缓慢,死亡率增大,蛹重减轻,从而影响了油松毛虫的种群动态;取食受害25％和受害75％松针的幼虫的营养指数比较接近.同时深色型幼虫的营养指数较浅色型的高,死亡率较低,但在取食受害50％的松针后期,深色型幼虫的一些营养指数反而比浅色型的低.      

基于CASI高光谱遥感数据的森林叶面积指数反演

高光谱遥感技术能够快捷、准确、无损坏地估测森林LAI,从而有效地监测森林长势,估测森林生物量,评价森林病虫害等。以黑龙江凉水自然保护区为例,利用高光谱遥感技术和GPS测量技术,结合地面实测LAI数据,采用从CASI图像提取的NDVI、SR、MSAVI 3种植被指数,与地面实测的LAI建立统计回归模型,然后再从众多的统计模型中根据相关系数,筛选出由CASI反演LAI的最佳植被指数和回归模型。     

作物氮素高光谱遥感监测研究

高光谱遥感技术在作物氮素营养诊断与监测中表现出强大的优势,具有广阔的应用前景。本文在介绍高光谱遥感技术发展和作物氮素高光谱遥感监测机理的基础上,从作物叶片、冠层及多角度三个尺度对作物氮素含量高光谱监测研究进行梳理,对研究现状进行分析,并提出今后发展方向,以期为有效开展作物氮素高光谱遥感诊断研究提供借鉴。     

基于高光谱的阿克苏市枣叶面积指数估算模型

[目的]通过将原始光谱数据经过不同的数据变换方式,分析其与枣冠层LAI的相关关系,建立基于高光谱的阿克苏市枣冠层LAI的估测模型,为快速、精确、无损伤、大范围的适时、动态监测植被LAI提供有效途径.[方法]基于原始光谱数据的不同数据变换方式,采用相关性分析和逐步回归分析方法.[结果]不同数据变换后的冠层光谱反射率与枣LAI具有较好的相关性,微分变换后的相关性较原始相关性有所提升.所建模型经过精度评价发现,原始光谱数据经倒数一阶微分变换后估测模型拟合度和预测精度都最高,一阶微分、对数一阶微分、归一化一阶微分次之.[结论]不同数据变换方式后的光谱数据与塔里木盆地枣LAI有显著的相关性,可以用微分、对数微分、归一化微分、倒数微分变换后的数据建立较理想的塔里木盆地枣LAI的估测模型.     

高光谱遥感监测农作物病虫害研究进展

农作物病虫害监测是有害生物综合防治必不可少的环节之一。在阐述高光谱遥感监测农作物病虫害原理的基础上,从光谱植被指数和导数光谱的角度入手,综述了近年来国内外高光谱遥感监测农作物病虫害的研究进展,体现了高光谱遥感在植保领域中广阔的应用前景。最后,还提出了研究中一些有待解决的问题。     

水稻高光谱遥感监测研究综述

高光谱遥感技术凭借其可以快速、实时、准确、无损地获取水稻生长信息的优势,已经成为监测水稻生长状况的重要手段。本研究综述了高光谱遥感技术在水稻长势监测(包括叶绿素含量、叶面积指数和地上生物量)、产量估算、养分诊断(包括氮素、磷素和钾素)、数据处理与反演方法等领域的国内外研究进展,并针对目前的研究进行了展望,以期为水稻的精准管理提供参考。     

生姜叶片氮含量的高光谱遥感估算模型研究

作物叶片氮含量的快速估算对于及时了解作物长势、病虫害监测以及产量评估具有重要意义。该文以经济作物生姜为研究对象,获取了2015年4月-9月不同品种、不同生育期和不同氮肥梯度下生姜叶片的高光谱和氮含量数据,对比分析了比值植被指数、归一化植被指数、植被指数组合形式对生姜叶片氮含量的估算效果。在此基础上,基于波段组合算法,筛选出了生姜叶片氮含量的敏感波段,并构建了两个新型光谱指数NDSI_((754,713))和RSI_((754,713))。结果表明,所选择的植被指数中,MCARI(705,750)/OSAVI(705,750)对生姜叶片氮含量估算效果最好,模型精度R~2、RMSE和RE分别为0.73、0.27、11.64%;利用波段组合算法构建的归一化光谱指数NDSI(754,713)对生姜叶片氮含量估算效果要优于MCARI(705,750)/OSAVI(705,750),模型估算精度R~2达0.83,使用的敏感波段713 nm与754 nm均位于植被的"红边"区域。对所建模型进行验证,叶片氮含量的预测值和实测值具有较好的一致性,验证样本R~2为0.78,RMSE为0.20,RE为9.81%。上述分析结果可为农业管理部门及时掌握生姜长势信息、制定施肥策略提供技术支持。     

林分因子与油(赤)松毛虫危害程度的风险评估

该文首次提出了林下植物喜湿度参数ＭＬＰ（Ｍｏｉｓｔｕｒｅ ＬｏｖｉｎｇＰａｒａｍｅｔｅｒ），并用包括ＭＬＰ在内的１４个林分因子与松毛虫危害程度进行逐步回归分析，从中筛选出主林层郁闭度、海拔高度、油松平均胸径和林下植物喜湿度参数４个关键因子，与松毛虫危害程度之间均呈显著的负相关关系，并进一步用这４个因子与松毛虫危害程度建立多元线性回归模型，该模型可对松毛虫危害程度进行风险评估     

高光谱遥感技术在土壤重金属含量测定领域的应用与发展

相较传统的土壤重金属含量测定方法,利用高光谱遥感技术对土壤重金属含量进行反演推算更为方便快捷,且能进行大范围的原位监测,表现出了极大的优势。本文旨在针对已有的土壤重金属含量测定领域高光谱遥感技术应用的相关研究进行综述,阐述高光谱遥感的技术原理及高光谱遥感技术在土壤重金属测定领域的应用与发展,宏观层面把握该领域的研究动向与热点。本文总结了土壤中部分重金属元素的光谱响应特征波段及与重金属元素高度相关的土壤组分,从近地传感高光谱、高空高光谱遥感、低空高光谱遥感3种技术角度切入,论述了高光谱遥感技术应用于土壤重金属测定的技术特征及发展历程,并展望了高光谱遥感技术的未来发展方向及其在土壤重金属测定领域的发展趋势。     

植被高光谱遥感的应用研究综述

植被高光谱遥感以其显著的特点已经成为连接遥感数据处理、地面测量、光谱模型和应用的强有力的工具。本文概述了植被高光谱遥感数据的处理方法和高光谱分析的算法以及它在植被参数估算与分析、植被长势监测、估产及生物量估算等领域的应用现状 ,特别是与近年逐步兴起的多角度遥感结合在建立与完善双向反射模型 ,更精确地反演植被参数等方面的发展状况。并讨论了进一步充分利用植被高光谱遥感数据 ,加速遥感定量化进程的一些途径。     

高光谱遥感在植被理化信息提取中的应用动态

概述了高光谱遥感信息的处理方法,综述和总结了高光谱遥感在植被生物物理和生物化学信息提取等方面的应用及国内外研究进展,阐述了植被指数应用的可行性,在此基础上指出高光谱遥感在提取植被信息过程中存在的问题及其发展前景。     

千岛湖水体叶绿素浓度高光谱遥感监测研究初报

以千岛湖为研究对象,利用高光谱地物光谱仪在库区进行了反射光谱测量和同步水质采样分析.通过研究水体藻类叶绿素浓度与其高光谱反射特征之间的关系,建立了叶绿素a的遥感定量模型, 结果表明:光谱反射率比值R701 nm/R516 nm、IKONOS的红光与蓝光波段反射率之比与叶绿素a线性相关程度都比较高,决定系数分别为0.87和0.83,可以用来估计叶绿素a浓度;而微分光谱、单波段以及其它波段比与叶绿素a的相关性不及前两者.所以,遥感估算千岛湖叶绿素a浓度,采用比值法最准确.由于TM波段与IKONOS波段范围几乎完全相同,而分辨率不同,从经济实用的角度考虑,可以用TM数据对整个库区进行大范围遥感监测,而对其支流和小范围水面,用分辨率较高的IKONOS数据才能满足精度要求.     

基于Grey-Sigmoid核函数支持向量机高光谱遥感图像分类方法研究

针对传统支持向量机方法中存在的野值噪声敏感问题,提出了一种基于紧密度的Grey-Sigmoid核函数支持向量机,不仅考虑样本与所属类中心之间的关系,还考虑了各个样本之间的距离。通过样本之间的紧密度来描述各个样本之间的关系,利用包围同一类样本的最小超球半径来衡量样本间的紧密度,样本灰度依据样本在球中的位置确定。通过对田间小麦全蚀病的遥感图像分类的实验验证,证明Grey-Sigmoid核函数和传统的Sigmoid核函数相比,计算速度更快,且精度没有明显损失。     

基于无人机高光谱遥感的柑橘患病植株分类与特征波段提取

目的 结合传统与现代农业病虫害监测的优缺点,探索通过无人机高光谱遥感技术检测出患病的柑橘植株、通过人工田间调查方式判断其患病种类及患病程度的病虫害监测方法。方法 使用无人机获取原始高光谱图像,经过光谱预处理和特征工程后,采用连续投影算法提取对柑橘患病植株分类贡献值最大的特征波长组合,基于全波段使用BP神经网络和XgBoost算法、基于特征波段使用逻辑回归和支持向量机算法,建立分类模型。结果 基于全波段的BP神经网络和XgBoost算法的ROC曲线下面积(Area under curve,AUC)分别为0.883 0和0.912 0,分类准确率均超过95%;提取出698和762 nm的特征波长组合,基于特征波长使用逻辑回归和支持向量机算法建立的分类模型召回率分别达到了93.00%和96.00%。结论 基于特征波长建模在患病样本分类中表现出很高的准确率,证明了特征波长组合的有效性。本研究结果可为柑橘种植园的病虫害监测提供一定的数据和理论支撑。     

草地碳循环遥感研究进展

【目的】草地生态系统是我国最大的陆地生态系统,对维护国家生态安全和畜牧业发展有重要作用。但我国草地类型多样、地理背景复杂、覆盖度低等特点制约了在大尺度上草地的高精度监测。卫星遥感技术的应用极大地提高了我国草地监测能力,在草地碳循环、生产力、生物量等方面得到了广泛应用。【方法】文章在回顾国内外草地碳循环遥感的最新进展基础上,从草地遥感观测手段、碳循环及其关键参数(初级生产力、生物量、叶面积指数、光合有效辐射分量、光能利用率和物候)反演等方面进行了总结,阐述了各种遥感影像在草地碳循环监测中的价值,对比和分析了草地关键参数遥感监测方法优缺点及应用前景。【结果】遥感技术的应用促进了草地碳循环监测能力的提升,结合遥感技术开展草地生态研究也是未来发展趋势。【结论】随着遥感数据的不断丰富和遥感建模及反演理论的深入发展,遥感手段将为草地生态系统研究及应用发挥更为重要的作用。     

张家港市农田土壤重金属含量高光谱遥感监测模型构建

以张家港农田土壤作为研究对象,在实验室测定土壤重金属元素As、Cd、Cr、Cu、Zn、Ni、Pb、Hg的含量,并与土壤可见近红外高光谱数据建立土壤重金属含量的定量估测模型,以快速获取研究区农田的土壤重金属含量。为保证模型预测的精度和稳定性,首先,对原始高光谱数据进行平滑处理,并进行一阶导数、倒数一阶导数、倒数的对数一阶导数、平方根一阶导数和连续统去除等形式的光谱变换;然后,提取不同变换光谱的特征波段进行相关性分析;最后,通过逐步回归法建立重金属含量的定量估算模型。结果表明:张家港市农田土壤中Cd、Hg、Cu、Zn存在一定的污染风险。在高光谱的不同变换形式中,一阶导数和连续统去除与重金属含量的相关系数高于其他变换形式。基于8种土壤重金属含量与高光谱数据建立的定量估算模型具有良好的预测精度。Cd、Hg、Cr、As、Cu、Zn、Ni、Pb估算模型的实际值与验证值的拟合度分别为0.874、0.879、0.800、0.646、0.513、0.655、0.603和0.542,可用于预测张家港市的农田土壤重金属含量。     

植被光谱遥感数据的研究现状及其展望

植被光谱遥感是地表植被地学过程对地观测的强有力工具.本文概述了植被光谱遥感在植被信息提取、植物长势监测和估产以及估算植物光合有效辐射和初级生产力等方面的应用及研究现状,特别关注了高光谱遥感及其与近年逐步兴起的多角度遥感结合,更精确地反演植被参数等方面的发展状况.并讨论了今后植被光谱遥感应用发展的方向和研究领域.