基于高光谱植被指数的马铃薯叶片叶绿素含量估测模型

【目的】筛选相关性好的植被指数构建马铃薯叶片叶绿素a、叶绿素b估测模型,为科学、无损地进行马铃薯叶片叶绿素含量估算提供技术支撑。【方法】采用便携式高光谱地物波谱仪,获取不同施氮水平下不同生育时期的马铃薯植株叶片光谱反射率,提取植被指数,测定马铃薯叶片叶绿素a、叶绿素b含量,并研究叶绿素含量与植被指数的相关性。【结果】12个植被指数与叶绿素a、叶绿素b含量相关性较好,其中修正归一化差异指数(mND_(705))、修正简单比值指数(mSR_(705))、地面叶绿素指数(MTCI)、修改叶绿素吸收反射指数(MCARI)与叶绿素a、叶绿素b含量相关性最好。基于这4个植被指数建立的估测模型中,MTCI构建的乘幂模型估测叶绿素a含量的效果最佳,mND_(705)构建的指数模型估测叶绿素b含量的效果最佳。【结论】MTCI构建的乘幂模型能较为精确地估测叶绿素a含量,mND_(705)构建的指数模型能较为精确地估测叶绿素b含量;这2种模型可用于间接监测马铃薯植株的氮营养亏缺状态。     

Retrieval of leaf biochemical properties by inversed PROSPECT model and hyperspectral indices: an application to Populus euphratica polymorphic leaves

Leaf biochemical properties have been widely assessed using hyperspectral reflectance information by inversion of PROSPECT model or by using hyperspectral indices,but few studies have focused on arid ecosystems.As a dominant species of riparian ecosystems in arid lands,Populus euphratica Oliv.is an unusual tree species with polymorphic leaves along the vertical profile of canopy corresponding to different growth stages.In this study,we evaluated both the inversed PROSPECT model and hyperspectral indices for estimating biochemical properties of P.euphratica leaves.Both the shapes and biochemical properties of P.euphratica leaves were found to change with the heights from ground surface.The results indicated that the model inversion calibrated for each leaf shape performed much better than the model calibrated for all leaf shapes,and also better than hyperspectral indices.Similar results were obtained for estimations of equivalent water thickness (EWT) and leaf mass per area (LMA).Hyperspectral indices identified in this study for estimating these leaf properties had root mean square error (RMSE) and R 2 values between those obtained with the two calibration strategies using the inversed PROSPECT model.Hence,the inversed PROSPECT model can be applied to estimate leaf biochemical properties in arid ecosystems,but the calibration to the model requires special attention.     

加工番茄叶绿素密度与高光谱数据的相关分析

[目的]分析加工番茄高光谱数据与叶绿素密度的相关关系,为加工番茄生育期生长状况的实时、无损、快速的遥感监测提供理论依据.[方法]通过非成像ASD地物光谱仪获取加工番茄两个品种四个氮素水平冠层关键生育时期的反射光谱,与其相应的冠层叶绿素密度(CH.D)进行逐步回归相关分析.加工番茄冠层CH.D分别在其近红外反射光谱757 nm波段处和红光677 nm波段处的相关系数达最大值(rp757 -CH.D=0.7521**,rp677 -CH.D=-0.8437**,n=44,α=1;);采用这两个波段的反射率分别组成了归一化植被指数(NDVI)和比值植被指数(RVI),建立与加工番茄CH.D的5种线性和非线性的相关模型.[结果]NDⅥ和RVI所构建的加工番茄CH.D的双曲线函数模型的相关性和精度最高,再采用这两个植被指数的双曲线函数模型分别对加工番茄CH.D进行估算,它们的实测CH.D与估测CH.D的相关性均达到极显著检验水平(r实测CH.D-NDVI估测的CH.D -NDVI=0.8041**,r实测CH.D-RVI估测CH.D- RVI=0.8094**,n=44,α=1;),估算精度均为86.6;.[结论]利用高光谱植被指数可以精确提取加工番茄冠层叶绿素密度信息并对其进行遥感估算研究.     

基于高光谱特征参数的樟树叶绿素含量的估算模型研究

叶绿素在植物的生理生态过程中非常重要,而高光谱遥感的快速发展使得定量估算植被叶绿素含量成为可能.采用美国ASD公司生产的野外光谱辐射仪测量樟树幼林的叶片光谱,对观测叶片进行了同步叶绿素含量的测定.利用基于光谱位置变量的分析方法,分析樟树叶片光谱与叶绿素含量之间的关系.结果表明:樟树幼林叶绿素含量与Db,Rg,Rg/Ro,(Rg-Ro)/(Rg+Ro)之间的相关程度很高,相关系数达到极显著检验水平;通过建立特征参数与叶绿素含量之间的估算模型,并进行精度检验,得出了叶绿素含量估算的高光谱模型为y=exp[1.356+(-361.973)Db].说明利用高光谱遥感数据可以估测樟树幼林的叶绿素含量.     

土壤养分的可见光谱研究

本研究尝试在可见光波段运用高光谱技术综合反映土壤养分状况,明确其主要参考因子和技术要点。对黄土高原地区63个土壤样本进行采样并在实验室测定其14个养分相关因子的含量和可见光波段的光谱反射率。选取与光谱反射率相关性较好的五个因子建立土壤养分的预测模型并进行反演检验。结果表明：光谱反射率一阶导数R′ 值与土壤各养分相关因子的相关性明显优于原光谱反射率R值和反射率倒数的对数A值。用R′ 值与土壤有机碳、阳离子交换量、全氮、速效氮、速效钾的实测值建立各因子的预测模型的相关系数均在0.74以上。其中有机碳、阳离子交换量预测模型为y = -24.19x + 4.049和y = -126.3x + 20.54,相关系数r分别为0.9282、0.9273,最佳预测波段为560nm和520nm。相应的反演模型r值为0.7886、0.5401,标准差SD为0.1443和0.627。土壤可见光光谱具有综合表征土壤养分状况的潜力,多因子光谱分析能使土壤养分信息得到全面、准确的反映。     

基于高光谱成像的苹果损伤检测方法研究

【目的】研究苹果损伤高光谱特征,建立基于高光谱成像的苹果损伤区域最佳分类模型,为实时、快速、准确地识别苹果损伤提供重要依据。【方法】以北京平谷区收集的苹果样品为研究对象,利用高光谱图像技术检测水果表面机械损伤。利用 390 ~1 000 nm 范围的高光谱图像（HSI）数据,通过比值光谱分析损伤与正常感兴趣区域（ROI）的光谱响应特性,筛选特征波段,并构建较好地突出损伤区域特征的 3 种类型光谱指数：归一化光谱指数（NDSI）、比值光谱指数（RSI）和差值光谱指数（DSI）。在此基础上,优选提取损伤区域能力较强的光谱指数,利用迭代自组织数据分析（ISODATA）无监督据聚类算法提取苹果损伤区域。【结果】当苹果表面受到损伤时,光谱反射率变化显著。波段优化后发现,528、676 nm 的反射率可以有效识别异常区域。基于选定的特征波段,构建苹果损伤检测的识别光谱指数,包括 NDSI、RSI 和 DSI。光谱指数图像的像素值分析发现,损伤区域特征与正常区域特征在各光谱指数（SI）增强图像中区分明显。两类图像特征的 NDSI 像素平均值相差最大、达到 0.629,表明建立的 NDSI 对损伤区域及正常区域特征具有较强的区分能力。利用无监督分类方法 ISODATA 分类,验证了光谱特征指数在检测苹果损伤方面具有较高的特异性,对苹果损伤的检测正确率 达到 92.50%。【结论】研究结果适用于苹果损伤的实时快速检测,为苹果的精准管理生产提供技术基础与参考。     

半干旱草原型流域表层土壤饱和导水率传递函数及遥感反演研究

为了进一步探究遥感与表层土壤导水率的联系,以内蒙古锡林河流域为研究区,对厚栗黄土、草甸沼泽土、荒漠风沙土、石灰性草甸砂土、淡黑土5种土壤类型下的表层土壤进行采样,测定其粒径组成、容重、有机质、饱和导水率等理化特征。使用Saxton、Cosby、Wosten三种土壤饱和导水率传递函数及非线性多元经验回归模型对点尺度上0～30 cm表层土壤每10 cm土层的饱和导水率进行拟合,并利用这些点的土壤参数均值进行验证,结果显示Saxton模型效果最好,拟合及验证结果与实测值的拟合系数R~2分别为0.985、0.988。在此基础上,利用Radarsat-2四极化后向散射数据将模型中的表层土壤参数均值进行了8 m精度的面尺度扩展,并对遥感影像研究区范围内表层土壤饱和导水率进行预测。研究表明,土壤传递函数可以很好地刻画半干旱草原型流域表层土壤的饱和导水率,且土壤传递函数的结果与模型中包含的参数个数并不存在直接联系,人类活动对研究区表层土壤的饱和导水率影响极大。     

Spectroscopy-Based Soil Organic Matter Estimation in Brown Forest Soil Areas of the Shandong Peninsula, China

Soil organic matter (SOM) is important for plant growth and production. Conventional analyses of SOM are expensive and time consuming. Hyperspectral remote sensing is an alternative approach for SOM estimation. In this study, the diffuse reflectance spectra of soil samples from Qixia City, the Shandong Peninsula, China, were measured with an ASD FieldSpec 3 portable object spectrometer (Analytical Spectral Devices Inc., Boulder, USA). Raw spectral reflectance data were transformed using four methods:nine points weighted moving average (NWMA), NWMA with first derivative (NWMA + FD), NWMA with standard normal variate (NWMA + SNV), and NWMA with min-max standardization (NWMA + MS). These data were analyzed and correlated with SOM content. The evaluation model was established using support vector machine regression (SVM) with sensitive wavelengths. The results showed that NWMA + FD was the best of the four pretreatment methods. The sensitive wavelengths based on NWMA + FD were 917, 991, 1 007, 1 996, and 2 267 nm. The SVM model established with the above-mentioned five sensitive wavelengths was significant (R²=0.875, root mean square error (RMSE)=0.107 g kg^-1 for calibration set; R²=0.853, RMSE=0.097 g kg^-1 for validation set). The results indicate that hyperspectral remote sensing can quickly and accurately predict SOM content in the brown forest soil areas of the Shandong Peninsula. This is a novel approach for rapid monitoring and accurate diagnosis of brown forest soil nutrients.     

基于高光谱特征的盐渍化土壤不同土层盐分离子含量预测

为了利用高光谱技术准确预测不同土层土壤盐渍化程度,该研究以宁夏银北地区不同层次土壤为研究对象,以土壤实测光谱数据和室内盐渍化指标测定数据为基本信息源,系统分析不同类型盐渍化土壤光谱特征,确定与土壤pH值、电导率(electricconductivity,EC)和可溶性盐分离子相关性最强的反射率转换方式,筛选0～5 cm和0～20 cm土层盐分指标敏感波段,然后建立并验证不同土层不同土壤盐分指标的预测模型。结果表明:研究区不同类型、不同盐渍化程度土壤光谱特征曲线变化趋势相似,盐土光谱反射率最高,轻度硫酸盐型土壤反射率最低。在所有盐分指标中,单波段反射率与0～5 cm土壤SO42-的相关性最强(相关系数为0.910 4);反射率与CO32-、HCO3-、Cl-含量相关性不显著。土壤单波段反射率与0～20 cm土层SO42-的平均相关系数比0～5 cm土层降低了0.232 2,但Cl-、K+、HCO3-和EC的相关系数都有所增大。反射率通过不同方式转换后,敏感波段与各盐分的相关性有不同程度的增强,尤其是一阶微分和连续统去除后一阶微分转换。在0～5 cm土层反射率经过平滑后一阶微分转换后与土壤pH值、SO42-、K+、Mg2+相关性最强;反射率经平滑后连续统去除一阶微分转换与土壤EC、CO32-、HCO3-、Cl-、Na+、Ca2+的相关性最强。0～20 cm土层中,平滑后连续统去除一阶微分与土壤pH值、Cl-相关性最强,平滑后倒数对数一阶微分与EC、HCO3-、SO42-、Na+、Ca2+的相关性最强,而平滑后一阶微分与CO32-、K+、Mg2+相关性最强。不同土层相同盐分指标敏感波段不同。利用偏最小二乘回归建立的预测模型中,0～5 cm和0～20 cm敏感波段对10个盐分指标预测平均决定系数分别为0.820 8和0.890 7,其中0～5 cm敏感波段对SO42-的预测模型决定系数达0.967 6。采用逐步回归与偏最小二乘回归相比模型引入敏感波段减少,但R2降低。验证结果表明模型对0～20 cm土层SO42-和CO32-的预测能力不及0～5 cm;但对其他8个盐分离子的预测能力明显高于0～5 cm。研究结果可以为该地区土壤的盐渍化信息预测及植物格局配置提供科学依据。