Sentinel-2A多特征变量反演针叶林地上生物量能力评估

  目的  森林生物量是衡量森林碳储量的关键因子,准确估算生物量对掌握森林现状和森林资源合理利用具有重要意义。欧空局发射Sentinel-2A数据因其丰富的光谱信息和较高的空间分辨率为生物量的反演和监测提供了新的机会。本文旨在评估基于Sentinel-2A的各类特征变量反演针叶林地上生物量的能力以及完成区域尺度的针叶林地上生物量定量估测。  方法  试验以内蒙古赤峰市喀喇沁旗旺业甸林场针叶林为研究对象,以Sentinel-2A为主要数据源,提取了10个波段反射率、20个植被指数和5个生物物理参数共3种类型变量,分别建立基于光谱反射率、植被指数、生物物理参数,以及融合3类变量的多元逐步回归生物量估算模型,同时每组均加入高程因子分析地形对估算精度的影响。  结果  （1）基于多种类型参数建立的模型估算效果最好,模型决定系数达到0.765,均方根误差为39.49 t/hm2;（2）在3组单类型变量模型中,基于植被指数的预测结果最好,说明相比于波段反射率和生物物理参数,植被指数对针叶林地上生物量的估算贡献更大;（3）无论基于何种类型参数建模,高程信息的加入都会提高针叶林地上生物量的估算精度。  结论  基于Sentinel-2A植被指数与地形特征的针叶林地上生物量反演模型较好,可用于区域生物量估算。该研究对区域性森林资源监测的实际应用具有指导意义。      

基于高光谱成像技术的富士苹果轻微机械损伤检测研究

为降低苹果损伤造成的商业损失,延长苹果的储存期,利用高光谱成像技术实现了基于特征波段的苹果表面轻微机械损伤的快速、无损检测。以120个富士苹果为研究对象,首先利用波段范围在400～1 000nm的高光谱成像光谱仪获取完好和轻微损伤0、2、4 h的富士苹果的高光谱图像,并提取感兴趣区域的平均光谱数据,然后通过两次连续投影法进行分析,去除光谱波段间的冗余信息,找到共线性最小的波段组合(821 nm和940 nm);其次,对特征波段图像进行主成分分析,选择完好与损伤区域差异明显的第二主成分(PC2)作为检测损伤的有效图像;最后,对有效图像进行固定阈值分割和形态学处理,得到苹果表面机械损伤的检测结果。利用该方法对验证组40个正常和轻微损伤不同时间段的苹果进行测试,总体正确率达到94. 4%。     

综合近红外-红波段-短波红外三波段光谱特征空间的小麦冠层含水量反演

为提高返青期-拔节期-开花期-灌浆期不同覆盖条件下小麦冠层含水量的遥感反演精度,综合分析基于Nir-Red和Nir-Swir光谱特征空间开展作物含水量监测的优势与局限,利用垂直干旱指数（perpendicular drought index,PDI）和短波红外垂直失水指数（shortwave infrared perpendicular water stress index,SPSI）的比值形式,构建了一种基于近红外-红波段-短波红外（Nir-Red-Swir）三波段光谱特征空间的垂直植被水分指数（three-band perpendicular vegetation water index,TPVWI）。结果表明,在不同生育时期,TPVWI与小麦冠层含水量（vegetation water content,VWC)均具有显著相关关系（P<0.01）,且对植被含水量的敏感性优于PDI、作物水分监测指数（plant water index,PWI）、SPSI和NDVI 4种植被指数,且在反映小区域内小麦冠层含水量的时空趋势上有较好的表征能力。对比地面实测数据,利用TPVWI建立的作物含水量估测模型的预测精度较高,r与RMSE分别为0.763和2.296%,说明利用综合Nir-Red-Swir三波段光谱空间特征的植被水分指数在监测不同覆盖条件下的作物含水量具有一定的可行性,可丰富当前作物冠层含水量遥感监测的理论方法。     

基于无人机高光谱影像的火龙果波段筛选研究

为解决卫星高光谱影像分辨率低、获取周期长、价格昂贵等问题,利用无人机搭载高光谱传感器能够获取分辨率高、价格较低且时效性较好的优势,以关岭县上关镇乐安村火龙果（Hylocereus undatus‘Foo-Lon’）种植示范园区为研究区域,使用六旋翼无人机M600搭载PikaXC2传感器获取高分辨率的高光谱影像数据。结果表明,通过对高光谱影像波段标准差和相关性进行分析,初步筛选出适合火龙果分析研究的波段185个,其中可见光波段109个、近红外波段76个,波段相关性系数的分布呈现中间高、两边低的特点。可见光波段相关性系数均值均大于近红外波段内部之间的均值。     

QuickBird遥感数据监测植被覆盖度的研究

利用QuickBird高分辨率遥感数据，运用三波段法、NDVI像元二分法、综合法估算研究区域的植被覆盖度，并对3种方法的计算结果进行比较和检验，结果表明：3种方法的估测值与实际值之间的相关性均较高（均达到了0．84以上），其中NDVI像元二分法和综合法的相对误差不大，精度能达到92％以上。经系统性检验，NDVI像元二分法和综合法的拟合精度较高，模型的整体性较好，可用于QuickBird数据估算植被覆盖度。     

西洞庭湖湿地遥感最佳波段选择研究

湿地是水陆交界处,水位对于洞庭湖湿地的变化有着显著的影响。针对洞庭湖湿地涨水为湖、落水为洲的典型特点,选取同一年水位变化最大的2个时期影像。针对TM影像数据量大、冗余的特点,在实践中利用地图光谱特征及最佳指数、联合信息熵等指数来考虑最佳波段的组合,选取出最佳的包含2个季相特征的波段组合,可取得较好的效果。     

基于蒸腾速率与光谱特征的松材线虫病害预测

【目的】明确马尾松感染松材线虫病初期蒸腾速率与光谱特征的变化规律及相互关系,以解决病害潜伏期表征不易鉴别的问题,为在遥感监测中特征参数的选取提供理论参考。【方法】以福建省泰宁县马尾松林为例,分别对感染松材线虫病后4个病害阶段(健康期及病害初期、中期、末期)马尾松的蒸腾速率进行测定,分析其在不同病害阶段的变化规律;再对健康期及病害初期马尾松的光谱数据进行采集,以这2个阶段的蒸腾速率为基准,分析其蒸腾速率与原始光谱及光谱特征参数(红边位置、红边斜率、红谷位置、红谷反射率、红边比值植被指数和红边归一化植被指数)的关系。【结果】马尾松蒸腾速率随着病害的加重而逐渐减弱;健康期及病害初期马尾松蒸腾速率与原始光谱有一定的相关性,相关关系因波长的不同而不同,最大值在753nm处,相关系数达到0.86;蒸腾速率与红边参数有较高相关性,拟合结果R2均大于0.7,其中与红边比值植被指数相关性最高,R2达到0.851 5。【结论】在外界因素一致的情况下,马尾松蒸腾速率对预测病害的发生有一定的指示作用,近红外波段及红边参数与蒸腾速率有较高相关性,可以利用特征光谱对松材线虫病进行早期预测。     

基于可见光波段的无人机超低空遥感图像处理

【目的】探讨低成本的可见光超低空农业遥感平台提取与分析农情信息的可行性,为农用无人机精准施药与农情监测提供技术支持。【方法】以仅包含红光、蓝光和绿光的超低空可见光农田遥感图像为研究对象:首先利用张氏校正法获取相机的畸变矩阵,并校正图像;然后提取与分析图像的可见光植被指数;最后通过分析超低空可见光农田图像中植被与非植被的光谱特性,对可见光超低空遥感图像进行植被信息提取。【结果】获得的农田植被提取图像很好地区分了植被与非植被。【结论】基于可见光的超低空遥感农业信息获取系统应用具有可行性,可为构造低成本的可见光低空遥感监测系统提供参考。     

导数光谱在棉花农学参数测定中的作用

通过大田和室内试验，测定了2个品种的棉花冠层、完全展开倒3叶在不同时期的高光谱反射率及对应叶片的叶绿素、类胡萝卜素含量，分析并证实了棉花导数光谱对消除土壤背景影响及寻找特征波长方面的作用．将导数光谱用于棉花农学参数的测定，发现棉花冠层和叶片光谱都存在红边位移现象，并且红边参数(红边位置、红边幅值、红边面积)与叶面积指数、鲜叶质量、干叶质量和叶绿素含量有显著相关，从而证明用棉花导数光谱测定它的某些农学参数的可行性．     

水稻、玉米、棉花的高光谱及其红边特征比较

 测定了水稻、玉米、棉花 3种作物共 6个品种的冠层和主茎叶片不同生育期高光谱反射率及其对应叶片中叶绿素、类胡萝卜素含量 ,分析了它们的高光谱及其红边特征和红边参数与叶面积指数、地上生物量、鲜叶重及叶片色素含量的相关性。结果表明 :(1) 3种作物冠层高光谱反射率大小与其生育期有关。冠层和叶片光谱反射率最大值比较结果是 ,冠层光谱 :棉花 >玉米 >水稻 ;叶片光谱 :水稻 >棉花 >玉米。 (2 ) 3种作物冠层光谱的红边都具有“双峰”现象。红边幅值Dλr 和红边面积Sr 均呈增大、减少的变化规律 ,但红边