扬花期冬小麦叶面积指数高光谱遥感反演研究

利用扬花期冬小麦实测冠层高光谱数据与同步叶面积指数(LAI)数据,分析350～1 000 nm波段范围内冠层反射率与LAI之间的相关性,分别在蓝波段、红波段、绿波段及近红外波段选取光谱特征波段,并用其计算6种被广泛应用于植被LAI反演的植被指数.通过相关分析、回归分析等统计方法,构建扬花期冬小麦LAI反演模型并进行真实性检验.研究结果表明,6种植被指数与冬小麦LAI均具有显著相关性,其中NDGI和EVI反演模型效果较好,拟合方程决定系数R~2均高于0. 6,分别为0. 634和0. 623.最后通过精度验证,得出结论:EVI反演模型R~2最高,为0. 779,故选取EVI为自变量的二次模型为扬花期冬小麦LAI最佳反演模型.研究可为作物长势监测及产量估算等提供一定的理论依据.     

基于单时相Landsat8_OLI影像的棉花提取技术研究

针对利用单时相遥感影像快速、高精度地提取棉花信息研究较少的现状,根据作物的物候历,选取棉花生育期的单时相Landsat8_OLI影像。通过对棉花和其他地物的光谱特征与植被指数的差异性分析表明:近红外波段(NIR)和差值植被指数(DVI)是棉花识别的特征指数;并由此构建了OLI数据的棉花信息提取的特征指数模型。经实地验证,运用此模型提取的库尔勒市棉花信息的生产精度为97.96%,用户精度为98.63%。基于单时相遥感影像的棉花提取思路可以为我国主要棉产区的棉花信息遥感提取、长势监测和产量估测提供新思路和技术参考。     

基于无人机可见光波段对荒漠植被覆盖度提取的研究——以沙坡头地区为例

以腾格里沙漠东南缘沙坡头地区为研究区域,采用无人机(Phantom 3A)拍摄获取指定范围可见光影像,通过ENVI软件分析照片的红、绿、蓝信息进行植被指数的提取和植被覆盖度的计算,主要分析了可见光波段差异植被指数、归一化绿化差异指数、归一化绿蓝差异指数、过绿指数、红绿比值指数与研究区荒漠植被覆盖度回归模型,探究最优反演模型,目的是验证在相同区域、相同时间拍摄的无人机影像的植被覆盖度.计算出来的植被覆盖度和无人机航片的处理方法进行比对,验证反演模型的正确性.结果表明:通过无人机可见光波段提取的植被指数结果中可见光波段差异植被指数的提取精度最好,能很好地将植被与非植被区分,为荒漠植被覆盖度和植被指数的反演模型的验证提供了依据,节约了实地测量带来的时间和人力成本.对比研究植被指数和荒漠植被覆盖度的线性、对数、三次、乘幂、增长及指数的回归模型结果,最优的荒漠植被覆盖度的反演模型是可见光波段差异植被指数的三次模型,为y=-200.06x3+706.763x2-430.779x+17.916,能很好地监测荒漠植被覆盖度的动态变化,为今后荒漠生态系统的防护和管理提供较好的技术支持.     

黄土高原半干旱区春小麦冠层光谱对不同程度水分胁迫的响应

于2011年在定西地区开展了观测试验,主要测定了不同水分控制条件下春小麦冠层高光谱反射特征,同步测定了各项生理参数响应.在分析不同水分胁迫下春小麦冠层光谱特征基础上,研究了该地区春小麦冠层光谱对不同水分胁迫的响应特征.结果表明:在水分胁迫下春小麦冠层光谱在可见光区(VIS)和近红外区(NIR)均呈现明显的趋势性变化,随水分减少,VIS光区与短波红外光区(SWIR)反射率都呈增加趋势,而NIR光区反射率呈下降趋势;小麦水分指标冠层等效水厚度(EWTcanopy)比叶片相对含水量(F MC)能够更敏感地体现水分胁迫变化;光谱指数对不同水分胁迫的响应分析表明,WI指数的监测效果较差;反演半干旱区冠层尺度作物水分,红边植被指数与EWTcanopy相关性最高,PRI指数可反映作物水分胁迫后的光合效率变化,间接反映水分状况,但不适合监测重旱;OSAV I对土壤调节系数的修订比SAVI提高了相关性;短波红外波段对水分胁迫的变化响应比较稳定,进一步结合红边波段构建新的水分指数有望提高研究区冠层水分的监测精度.     

采用地表反射率模型的Landsat时序数据集重构

选择福州市区东部面积近300 km²的区域作为研究区,基于地表反射率模型,对2013-2016年研究区内所有的有效像元进行拟合,重构时序数据集,并通过原始影像与实测光谱对拟合结果进行评价.研究结果表明:拟合结果与原始影像在蓝、绿、红、近红外波段的相关系数均高于0.9,可见光波段均方根误差在0.01左右,近红外波段略高于0.02;拟合结果能清晰地表达不同类型植被的物候差异,与原始影像、实测归一化植被指数(NDVI)均保持较高的一致性;基于重构的数据集,可以保证选择相同时相的数据进行年度植被变化监测,进一步提高植被动态变化监测的准确性和实效性.     

无人机遥感估算绿化园林三维绿量——以福州大学旗山校区为例

针对传统的三维绿量估算方法存在耗时费力的缺点,提出利用可见光无人机影像快速估算绿化树木三维量的方法.首先获取高于10cm分辨率的无人机可见光遥感影像;其次结合可见光波段的光谱特征与无人机数据点云的高程特征获得研究区的冠层高度模型;再次通过局部最大值算法与标记控制分水岭算法提取单木树高、株数以及冠径参数,通过野外实测数据构建“树高-冠高”关系模型得到冠高;最后结合树种分布情况,按照不同的树冠形状构建三维绿量估算模型.     

无人机航高对落叶松毛虫虫害遥感监测精度的影响

【目的】探究无人机航高对落叶松毛虫(Dendrolimus superans)虫害监测精度的影响机制，以期构建先进的森林虫害监测技术框架，为无人机近地面森林虫害遥感监测提供重要参考。【方法】以大兴安岭落叶松毛虫虫害频发区为试验区，以无人机不同航高下采集的多光谱遥感影像为基础数据，获得健康、轻度和重度虫害的386株落叶松树冠层光谱指数和纹理特征，通过方差分析法(ANOVA)及连续投影算法(SPA)提取对虫害严重程度敏感的光谱特征，结合随机森林(RF)和支持向量机(SVM)算法构建虫害严重程度监测模型，揭示航高对监测精度的影响。【结果】(1)光谱指数和纹理特征的总体(轻度+重度)监测精度均随航高上升呈下降趋势，而轻度和重度虫害的监测精度却有不同变化态势。(2)光谱指数(修正型三角植被指数2、绿光归一化差值植被指数2、绿光归一化差值植被指数、差值植被指数、简单比值指数1)+纹理特征(MEA 3)组合的虫害监测精度达到最优(总体精度和Kappa值分别为92.3%和0.891),但其总体和轻度的监测精度随航高上升呈下降趋势(下降速率分别为0.04%/m和0.03%/m),重度的监测精度有上升趋势...     

基于EOS/MODIS数据的土壤水分遥感监测方法

美国国家航空航天局(NASA)自1991年开始实施对地观测系统(EOS)计划以来,EOS/MODIS传感器的高时间分辨率、高光谱分辨率、适中的空间分辨率等特点使其在干旱监测中具有突出的优势.纵观近年来国内外基于EOS/MODIS资料遥感监测土壤水分的理论、方法的发展和应用特点,可以分为5类:①基于植被指数类的遥感干旱监测方法,如简单植被指数、比值植被指数、归一化植被指数、增强植被指数、归一化水分指数法、距平植被指数等;②基于红外的遥感干旱监测方法,如垂直干旱指数法、修正的垂直干旱指数法等;③基于地表温度(LST)的遥感干旱监测方法,如热惯量法、条件温度指数、归一化差值温度指数、表观热惯量植被干旱指数等;④基于植被指数和温度的遥感干旱监测方法,如条件植被温度指数、植被温度梯形指数、温度植被干旱指数模型等;⑤基于植被与土壤的遥感监测方法,如地表含水量指数作物缺水指数法等.重点介绍了目前生物、物理意义较明显,比较成熟和广泛应用的基于可见光与热红外波段的改进型垂直干旱指数法(MPDI)、作物缺水指数法(CWSI)、地表含水量指数法(SWCI)、热惯量法(ATI)等;对各种遥感监测土壤水分方法的优缺点做出评价;指出利用高分辨率卫星资料(如EOS/MODIS和中国发射的风云三号极轨气象卫星250 m分辨率资料)进行农业干旱监测研究将成为主要的研究方向,"土壤-作物-大气"多圈层立体监测、多学科的融合将是解决提高旱情定量化监测精度、使之实用化和业务化的必由之路:最后,展望了遥感监测土壤水分的发展前景.     

基于空地协同采样的植被覆盖度随机森林估算方法

基于无人机高光谱影像, 建立地形复杂地区植被覆盖度的非参数随机森林回归估算模型。为获得构建随机森林模型所需的足够数量的训练样本, 利用低空无人机搭载的光学相机, 在从地面难以到达的山地、水域和植被茂密区, 通过垂直拍摄获得厘米分辨率的航拍影像, 作为对地面样方采样的补充。首先计算地面数码相机照片和无人机可见光影像的红绿蓝植被指数(red-green-blue vegetation index, RGBVI), 然后使用大津分割法提取样方的植被覆盖信息, 得到构建模型所需的训练样本。在此基础上, 基于2018年8月16—18日在内蒙古自治区察右中旗油娄沟矿区获取的GaiaSky-mini2无人机高光谱影像数据, 利用递归特征消除算法优选参与随机森林回归的特征变量集, 利用空地协同获取的训练样本构建植被覆盖度的随机森林回归估算模型。该模型在测试集上的确定系数R2为0.923, 均方根误差为0.087, 优于常用的像元二分模型, 可用于矿区植被动态信息的精细化监测。     

基于多时相Sentinel-2数据的中牟县冬小麦种植面积提取

农作物的遥感识别监测是开展农作物长势监测、估产的前提和出发点，是农业遥感的焦点之一.利用遥感数据监测作物种植面积，日益成为农业管理及政策制定的重要技术支撑.以中牟县为研究区，选取2020—2021年期间的6幅Sentinel-2遥感影像数据，主要依据农作物的物候期光谱特征曲线变化和时序归一化植被指数曲线的变化，利用面向对象提取方法提取中牟县冬小麦面积及空间分布.将提取结果与谷歌地球高分辨率影像结合野外调查得到的验证样本进行精度验证，评价结果显示：总体精度93.33%,Kappa系数86.38%，结果能够较好地反映中牟县冬小麦种植面积及空间分布情况.该方法为大区域农作物的面积提取提供了重要方法参考.     

基于TM影像的聊城地区植被信息的自动提取

基于主成分分析和归一化植被指数NDVI的计算,得出聊城市TM影像的波段信息、各主成分分量及归一化植被指数的相关系数,从而找到相关系数最小的三个波段,利用该组合波段对图像进行分类,得出聊城地区绿地信息专题图．实验结果表明该方法提高了遥感影像绿地信息提取的自动化程度和精度．     

基于光谱特征的沉水植物种类识别研究

沉水植物种类的光谱特征识别可为大尺度遥感监测沉水植被提供种类识别的有效参数.本研究利用高光谱地物光谱仪获取上海市郊最大的天然淡水湖泊淀山湖6种典型沉水植物狐尾藻、竹叶眼子菜、金鱼藻、大茨藻、黑藻和苦草群落冠层的反射光谱,分析不同种类沉水植物的原始光谱和一阶导数光谱特征,通过主成分分析(Principal Components Analysis,PCA)筛选对沉水植物光谱种间差异敏感的植被指数和光谱指数,探寻能够有效识别不同种类水生植物的光谱识别方法.研究结果表明:①不同种类沉水植物的光谱曲线形状在可见光和近红外波段近似,但光谱反射率值差异较大;②光谱指数NAV、REP和NGP是识别6种沉水植物最敏感的特征指数,这些指数综合体现和放大了不同种类沉水植物在形态结构、叶绿素含量、光合和保护色素等方面的特征及所栖居的水体环境特征的种间差异.研究结果可为高光谱遥感影像准确解译与提取沉水植物群落组成、分布和生物多样性的动态变化信息提供理论依据和技术支持.     

基于高分影像限定化NDVI的园林城市遥感解译关键技术研究

利用Pléiades(普莱亚)高分辨率影像,融合单波段影像和多光谱影像,改进了省级园林城市遥感解译技术.使用限定化归一化植被指数(NDVI),结合统计规律,在绿地信息提取过程中引入蓝光波段,较好地提取了绿地信息,结合恩施市鹤峰县地域特点,完成了园林城市遥感指数的计算,解译出公园绿地、附属绿地、生产绿地、防护绿地和其他绿地,在此基础上,提出了国家园林城市的遥感解译技术的方法与步骤及在土地覆盖土地利用中绿地信息提取方法.     

基于6S模型的可见光、近红外遥感数据的大气校正

受大气吸收与散射的影响,电磁波在大气—目标物—遥感器途径传输过程中发生失真,造成目标地物反射辐射能量到达遥感器时被衰减。给计算地表反照率/反射率和地表温度等关键参数带来较大的误差。选择陆地卫星7号ETM+遥感影像的可见光、近红外波段数据,利用6S模型,进行大气辐射校正和反射率反演。同步气象数据用于遥感器所接受的大气顶部辐射的模拟、验证和评价6S对大气校正的可靠性。最后对ETM+可见光和近红外波段数据大气校正前后的反射辐射和均一化植被指数（NDVI）的变化进行了对比研究。     

长江口潮滩湿地植被光谱分析与遥感检测

通过野外实测长江口潮滩湿地主要植物的光谱特征，分析和提取了优势植被的光谱特征参数和波段.考虑到潮滩湿地植被在生长特点、季节和盖度等方面的影响因素，采用了组合光谱特征波段的植被指数对长江口潮滩湿地植被进行分类检测，以期在现有的多光谱遥感影像上提高分类精度，检测出潮滩湿地植被空间分布的变化.分别计算了实测夏季和秋季的 RVI，NDVI，SAVI和MSAVI四种植被指数，得出不同植被指数对潮滩湿地植被不同盖度和不同季节的检测方法，并将该方法应用于多光谱TM影像上，验证这几种植被指数在TM影像上的分类精度，结合实地考察，发现MSAVI应用到多光谱TM影像上对潮滩湿地植被的分类检测效果最好，但时相应选择夏季.     

GF-1 WFV与Landsat-8 OLI和Sentinel-2A MSI遥感图像光谱信息转换研究

地表环境的宏观动态监测研究中,受卫星回归周期及天气的影响,单颗卫星难以获取长期、连续的光学遥感数据,因此,定量分析多平台遥感数据的光谱信息关系是十分必要的.本研究基于两组同日过境的无云卫星影像(GF-1与Landsat-8和Sentinel-2A),结合地面调查数据,进行了不同传感器影像间对应波段的光谱信息对比,并通过统计回归分析获得了两组卫星对应波段(蓝、绿、红和近红外)的反射率转换方程.研究结果显示,GF-1与Landsat-8和GF-1与Sentinel-2A对应波段的反射率都具有很强的相关性,得到的转换方程能够对上述三种卫星数据间对应波段的光谱信息实现高精度的转换.本研究能够实现同日多光谱遥感数据的光谱信息转换及协同应用,并为区域资源环境的长期定量遥感监测提供技术支持.     

稻麦系统产量与多类型高光谱特征变量的相关分析

为了解稻麦系统作物冠层高光谱特征与其系统产量的关系,进而实时动态监测作物长势与产量情况,分析水稻和小麦系统产量与多类型高光谱特征变量之间的关系.选择相关性较好的光谱波谱与变量参数,并分别建立最佳回归预测模型.结果表明,水稻系统产量的估测以多变量回归模型为最优,红边内一阶导数的总和(Sr)与蓝边内一阶导数的总和(Sb)的归一化值(Sr-Sb)/(Sr+Sb)、Sr和红边位置(λr)3个变量对水稻系统产量有较大的影响(R2=0.739),估测精度为88.24%;小麦系统产量的估测以Sr的指数模型为最优(R2=0.780),估测精度为66.43%.红边光谱区域的高光谱变量与光谱指数用于估算稻麦系统作物长势与产量较为有效,可用于定量、准确监测稻麦系统产量.     

天山北坡野苹果混生植被花期冠层光谱特征研究

研究野苹果花期冠层反射率光谱特征,为提取野苹果的分布提供依据,以西天山国家级自然保护区为研究区,利用Field Spec3便携式地物波谱仪,对小檗、野苹果、野山楂、野杏的花期进行地面冠层光谱数据采集及分析.通过移动平均法对光谱数据进行平滑降噪,分析4种植物反射率特征;对可见光波段内进行差值分析和一阶导,得出4种植物可见光范围内的特征波段;最后对660~760 nm反射率做一阶导,探究4种植物的红边参数特征.结果表明:野杏先着花后展叶,因此花期冠层反射率光谱无明显绿峰;不同树种反射率光谱在可见光波段差异明显;4种植物的红边位置野杏野山楂小檗野苹果.植物花期光谱特征明显,有利于对植物信息进行遥感提取.     

棉花地上各组分干物质积累量的高光谱定量模型研究

测定了8个棉花主栽品种(其中2棉花品种为4水平种植密度)冠层多时相的反射光谱数据和对应的棉花地上茎、叶、生殖器官(花、蕾、铃)及冠层的干物质积累量;通过反射光谱数据与棉花冠层干物质积累量的逐步回归分析,确定与棉花冠层干物质积累量相关性最高的2个敏感波段——近红外934nm和红光673nm波段,采用这2个波段的反射率组成高光谱比值植被指数(RVI);基于RVI建立了6种函数形式的棉花地上各组分干物质积累量(茎、叶片、生殖组分、冠层)的反演模型,相关系数均达到了极显著的检验水平(α=1%,n=95),其中以构建的棉花地上茎组分干物质积累量的指数函数的反演模型相关系数为最高(R=0.8661**,RMSE=0.1293),在所构建的棉花地上各组分的干物质积累量模型中,均以指数函数、幂函数、对数函数和双曲线函数形式模型的预测精度为最高,研究结果表明,利用高光谱RVI可以实时、无损、快速、定量反演棉花地上各组分的干物质积累量,为高光谱遥感用于棉花长势监测和遥感估产提供了依据。     

基于光谱归一化的阔叶林LAI遥感估算模型适用性分析

针对基于植被指数(Ⅵ)的森林叶面积指数(LAI)统计模型反演方法通用性较差的问题,研究基于光谱响应函数的不同传感器相似波段的光谱归一化方法,构建基于光谱归一化的阔叶林LAI遥感估算模型,并分析光谱归一化前后LAI估算模型对不同传感器的适用性.以福州市ALOS AVNIR -2、Landsat5 TM和MODIS作为多传...