基于实测高光谱和Sentinel-2B影像的银川平原土壤盐分反演

土壤盐渍化是干旱半干旱区土壤资源损害、生境破坏和农业生产损失的重要影响因素,定量反演和监测盐渍化土壤,对防护土地生态安全具有重要意义.文章基于光谱变换筛选盐分特征波段和特征光谱指数,构建实测高光谱和Sentinel-2B影像的岭回归模型和偏最小二乘回归盐分反演模型,并以特征光谱指数为敏感参量进行星-地光谱匹配,构建匹配后盐分反演模型,实现银川平原土壤盐分定量反演.结果表明,盐分指数3(Salinity index 3,S3)、强度指数1(Intensity index 1,Int_1)和强度指数2(Intensity index 2,Int_2)能够实现实测高光谱端元到多光谱像元尺度的匹配,有效地提升模型精度;经光谱匹配后构建的偏最小二乘模型精度最高(R~2=0.721,RMSE=4.856 g·kg~(-1)).相比单独利用影像建模,其R~2提升了0.309,均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)减小了2.085 g·kg~(-1).盐分反演结果与实地采样具有较好一致性,表明特征光谱指数可为不同尺度遥感数据间光谱匹配与联合,实现地表点到空间面尺度盐渍化定量监测,为土壤盐分监测提供理论借鉴和实践参考.     

基于野外实测高光谱数据的盐碱土盐分含量估测研究

利用高光谱野外实测数据,实现对黄河三角洲盐碱土盐分含量SSC快速、准确定量反演,对于进一步治理盐渍土具有至关重要的意义。通过SVC HR-768i型光谱仪野外实测了黄河三角洲地区盐碱土高光谱数据,在对野外实测高光谱数据进行一阶微分和连续统去除处理的基础上,获取了与SSC相关性较高的光谱波段;分别运用偏最小二乘回归PLSR和多元逐步线性回归SMLR方法构建了SSC的高光谱定量反演模型,建模及分析结果表明:基于一阶微分获取的响应SSC敏感波段,采用PLSR方法得到的定量反演模型具有较好的稳定性和预测精度。本研究采用的方法和取得研究结果对野外实际环境中,进行大面积盐碱土SSC的快速准确定量估测提供了科学依据,具有重要的应用价值。     

辽东湾北部碱蓬群落及滩涂土壤盐分遥感反演模型

土壤盐分是评价土壤质量的重要指标，也是影响辽河口滨海湿地盐地碱蓬生长的主要环境因素之一，提出一种实时、准确、大尺度监测碱蓬群落及周围滩涂土壤盐分的算法十分必要.为了减少大气对模型的影响，该文利用地面高光谱数据模拟Landsat 8 OLI卫星反射率，采用基于交叉验证的逐步回归分析方法构建土壤盐分反演模型.结果表明：1) 碱蓬样本的土壤盐分明显低于裸滩，海南三区域土壤盐分在总体上低于鸳鸯沟和笔架岭区域，而植株高度和生物量普遍均高于鸳鸯沟和笔架岭区域，在一定程度上说明了土壤盐分对盐地碱蓬生长的影响；2) 模拟卫星反射率构建的多光谱指数与土壤盐分的相关性相较于单波段在整体上有所提高，其中植被指数NDVI和RVI与土壤盐分的相关性较高，相关系数达到了－0.689和－0.683；3) 利用基于交叉验证的逐步回归分析法构建土壤盐分反演模型，模型的自变量为RVI、SAVI和SI3，模型的建模集决定系数R2为0.684，均方根误差(RMSE)为3.45，验证集RMSE为1.88，相对分析误差(RPD)为2.28，表明模型的反演精度和反演能力较好；为了进一步验证模型的精度，对比分析基于逐步回归分析法筛选的指数因子构建的多元线性回归反演模型，发现交叉验证的逐步回归模型的R2、RMSE均优于多元线性回归反演模型，同时土壤盐分反演值和实测值散点图更接近1∶1线，为辽东湾北部碱蓬群落及裸滩土壤盐分因子的反演提供技术及数据支持.     

利用地面光谱数据反演悬浮泥沙质量浓度

为研究用高光谱数据反演悬浮泥沙质量浓度的方法,以近海悬浮泥沙为实验材料,配制了不同质量浓度悬浮泥沙样品,利用2种方法对样品进行建模:一种是将可见光和近红外光谱进行小波变换并将小波低频系数以偏最小二乘回归建模,另一种为波段组合法.利用交叉检验方法,分析了交叉检验结果,并将2种方法建立的模型进行了比较.研究表明:波段组合法中,TM4与TM1波段反射率比值的指数模型效果最好;在预测能力上,小波偏最小二乘模型总体上比波段组合模型精度高并且稳定性好,适用于悬浮泥沙光谱定量分析.     

采用混合像元分解的水库面积提取及变化监测

利用Landsat-5 TM,Landsat-7 ETM+和Landsat-8 OLI遥感影像数据和高空间分辨率(1.14,0.54 m)的Google Earth^TM地面实况图进行水库面积检测与变化监测的技术研究.采用完全约束最小二乘法混合像元分解(FCLS)方法提取不同水库水体信息,并与常用水体指数法及支持向量机(SVM)分类法进行比较,利用多时相FCLS方法监测厦门杏林湾水库2006-2014年间的面积动态变化.结果表明:基于FCLS的方法比NDWI等水体指数方法更能准确地获取水库水体面积大小及其变化信息.     

基于Landsat-8 OLI与Sentinel-2 MSI传感器的香港近海海域叶绿素a浓度遥感反演

为验证Landsat-8 OLI遥感数据与Sentinel-2 MSI遥感数据监测近海海域叶绿素a浓度可行性,以其为数据源,香港近海海域为研究区域,以半分析模型为方法,挑选与监测点实测叶绿素a浓度采集时间一致且遥感影像云覆盖率小于10% 影像清晰的两类遥感影像。对两类遥感影像分别选取2/3的遥感影像数据经预处理后提取其对应实测日期监测点位置遥感反射率进行相关性分析,得到相关性最高的反演因子进行建模,并且利用剩下的1/3数据对其反演回复回归模型进行精度检验,其结果与OCx模型反演结果进行对比效果显著。基于Landsat-8遥感数据建立的最佳反演回归模型为Y=6.8x2-20.77x+17.02,R2=0.906略高于基于Sentinel-2遥感数据建立的最佳反演回归模型Y=-3.345e+05x2+3826x-3.44,R2=0.801,证明了就香港近海海域叶绿素a浓度反演两类遥感数据的可行性,且两类数据的反演结果均呈现出香港近海海域内部海域叶绿素a浓度高于外部叶绿素a浓度的现象。     

基于Landsat-8 OLI的鄱阳湖叶绿素a浓度定量反演

Landsat-8 OLI数据的应用越来广泛、成熟,但尚未见诸在水质监测,尤其是叶绿素a浓度监测方面的应用。以叶绿素a作为参数,结合准同步的实测数据,通过在鄱阳湖的应用案例,研究、探讨利用Landsat-8 OLI卫星数据对湖泊叶绿素a遥感反演的可行性和相关潜力。根据研究,鄱阳湖与实测叶绿素a相关性最高的是波段B4(红波段),Pearson相关系数为0.916,并由此而选择B4作为构建模型的波段组合,建立线性回归、对数、指数、乘幂、二次多项式等五种回归模型,通过R2系数对比,显示二次多项式回归模型为最佳模型。经实测点验证,该模型能较好地反演出鄱阳湖的叶绿素a浓度。     

小波包分析在Hyperion数据提取农田土壤有机质含量中的应用研究

基于星载高光谱遥感影像Hyperion数据,运用连续统去除,小波包分析等技术,探索土壤有机质含量遥感定量提取的新方法.作者对采样点的反射率光谱曲线进行连续统去除、小波包分析处理、连续统去除后的光谱再进行小波包分析,研究了土壤有机质含量与反射率光谱及其变换形式的相关性系数,并建立了13个多元线性回归模型,经分析认为连续统去除后的光谱比原始光谱建立的模型效果好,而小波分析处理的光谱建立的模型的预测能力和精度均比未进行小波分析光谱的反演模型高,其中高频信号的效果要优于低频信号的效果.从研究结果可以看出把小波包分析方法引入到地物特征波谱的增强处理中对于提高定量遥感反演的精度具有良好的效果.     

融入距离方差和距离相关系数的偏最小二乘回归方法

偏最小二乘法(partial least square, PLS)在内部采用Pearson系数度量自变量和因变量之间的相关性时提取出的成分不能确保解释性最强，并且PLS在将提取的成分进行线性回归时也无法真实反映变量间的函数关系.针对这些问题，该文提出了融入距离方差和距离相关系数的偏最小二乘回归方法(DVDCCPLS).DVDCCPLS基于距离方差和距离相关系数提取距离成分，再将距离成分进行拟线性回归得到距离回归方程，通过模型求解方法将距离回归方程转换为原始数据的表达，最终得到结构简洁、精度较高的回归模型.该文分别采用麻杏石甘汤数据和UCI数据集测试DVDCCPLS的性能，并与其他5种经典的回归算法对比，结果表明：DVDCCPLS具有较好的回归效果和回归性能.     

紫外-可见光去浊度反演水体叶绿素a含量

城市景观水体的叶绿素a含量可直接反映其水质。紫外-可见光谱方法可快速低廉反演叶绿素a的含量,但城市水体水深较浅、浊度较高,容易对该波段光谱产生干扰。采用实验室培养的螺旋藻水样和浊度水样的混合水样来模拟城市景观水体环境,并使用UV—2600分光光度计获取混合水样的吸光谱数据;对吸光谱数据分别建立一元线性回归模型、偏最小二乘算法(PLS)模型和BP神经网络模型,以寻找降低水体浊度干扰的办法,为水体水质评价提供可靠参考数据。结果显示,BP神经网络预测模型可以同时预测混合水样中叶绿素a的浓度和浊度的浓度值,模型预测值与样本测量值之间的R~2为0. 997 2,并且模型的预测误差在5%以内。去浊度反演水体叶绿素a含量的能力最高;偏最小二乘算法模型测量值与预测值的R2为0. 999 4,模型的预测误差小于4%,但该模型在预测叶绿素a浓度时不能同时预测浊度值,去浊度反演叶绿素a含量的能力次之;一元线性回归模型的去浊度反演叶绿素a含量的能力最差。     

高光谱技术在南疆盐渍化土壤盐分检测中的应用

土壤盐渍化是一个重要的生态环境问题,严重影响干旱、半干旱地区农业、畜牧业和经济的发展。高光谱技术可提供地物的连续光谱信息,利于分析细微差别,为定量研究土壤盐分含量提供了便利。阿克苏地区位于新疆南疆塔里木河流域上游,水力资源匮乏,盐渍化问题十分严峻。该研究基于在实验室内采集土壤的高光谱数据,通过建立模型来定量分析土壤盐分含量。首先对原始光谱进行光谱与处理,接着用相关系数法等方法找出土壤盐分的特征波长,并以此建立预测模型,可用偏最小二乘法等方法来建立模型。这些研究对于运用高光谱技术定量分析土壤盐渍化有一定的意义。     

基于部分线性回归的红外光谱多元校正方法

对于红外光谱数据而言,光谱-浓度关系常表现为一种复杂的混合线性关系.本文中提出一种部分线性回归算法,将复杂的光谱-浓度目标回归函数分解为线性和非线性决策函数之和.具体地,采用一序列的线性和非线性核函数来构建回归模型,分别用于逼近目标函数中的线性和非线性成分.本文中所提出的的方法与偏最小二乘回归算法和正则化最小二乘回归算法在3个实例数据集上进行实验对比.实验结果表明,本文中提出的算法具有更高的预测精度.     

基于TM数据渤海湾叶绿素浓度反演算法研究

海洋叶绿素浓度已成为衡量浮游植物的生物量和富营养化程度的最基本的指标.利用2005年4月13日Landsat-5/TM数据和同步实测数据反演了渤海湾叶绿素浓度.对TM数据进行几何校正和大气校正预处理后,建立9种波段组合模型,分别对TM图像进行模型运算.结合实测数据,建立相应的回归方程,在其中选取R2(拟合度)和R(相关性)最大的(tm4-tm3)/(tm4+tm3)波段组合进行反演,并将反演结果与实测数据作相对误差分析,实验结果表明,4和3波段组合建立的回归模型适合于渤海湾叶绿素浓度的反演.     

基于高光谱成像技术的水稻叶片SPAD值及其分布问题研究

高光谱成像技术在快速无损检测植物叶片叶绿素含量上得到越来越广泛的应用.运用SPAD仪可同期获得叶片的叶绿素含量.以水稻叶片为研究对象,首先采集水稻活体植株至培养皿,利用SPAD502叶绿素计采集叶片的SPAD值,最后使用高光谱成像仪采集水稻叶片的高光谱影像.运用不同的植被指数和偏最小二乘法分别对SPAD值进行回归分析.结果显示,偏最小二乘回归模型精度较高且较为稳定.根据最佳预测模型反演叶片上任意像素的SPAD含量,通过伪彩色配色即可得到水稻叶片SPAD分布图像.该方法为研究水稻植株的生长状况提供了更为具体的数据资料,为水稻的产量估测和病害预警提供了新的依据和方法.     

基于支持向量回归的驴肉脂肪和蛋白质近红外检测模型优化

驴肉的脂肪含量低、蛋白质含量高,是一种营养价值较高的食用肉类.选择了40个不同个体和不同部位的驴肉鲜肉样品,采集了样品在4 000～12 500 cm~(-1)光谱的近红外漫反射光谱,并使用索氏提取法和凯氏定氮法分别检测了样品的脂肪和蛋白质参考数据.分别使用主成分分析和偏最小二乘回归对肉块和肉糜2种类型的样品光谱数据进行了压缩,结合支持向量回归算法分别建立了驴肉脂肪和蛋白质的定量模型,并与偏最小二乘回归模型进行了性能比较,发现肉糜光谱使用主成分分析降维结合支持向量回归算法所建立的驴肉脂肪模型,以及肉块光谱使用偏最小二乘回归降维结合支持向量回归算法所建立的驴肉蛋白质模型定量结果最优,其交叉验证均方根误差和相对预测误差分别达到了0.058%、14.69以及0.111%、14.39.结果表明,近红外光谱结合主成分分析或偏最小二乘回归降维以及支持向量回归算法所建立的模型预测精度较高,可对驴肉的脂肪和蛋白质含量进行可靠的检测.     

遗传算法选择特征波长在紫外光谱检测COD中的研究

为简化紫外光谱测化学需氧量检测模型,提高模型的预测精度,将偏最小二乘算法与遗传算法相结合,优化对紫外光谱特征波长的选择.通过建模和实验分析表明:使用该方法对特征波长进行选取,偏最小二乘回归模型在均方误差意义下达到最优,平均相对误差在5%以内,而且预测精度明显优于未经遗传算法选取波长的偏最小二乘回归模型.     

不同预处理方法对PLS模型检测鲜长枣糖度的影响

为寻找适合近红外光谱无损检测鲜长枣糖度含量的最佳光谱预处理方法,进行鲜长枣样品近红外光谱数据的预处理方法比较研究.探讨了15种光谱预处理方法对偏最小二乘法建模精度的影响.结果表明,小波变换和多元散射校正相结合是近红外光谱偏最小二乘模型无损检测鲜长枣糖度的有效预处理方法,其相关系数和内部交叉验证均方差分别为0.741 1...     

基于GF-1遥感数据的大兴安岭林区雪水当量反演

【目的】以Landsat-8卫星数据为对照,探索国产GF-1卫星数据对林区积雪特征的估测能力,实现基于国产卫星对东北林区雪水水文过程的监测。【方法】以大兴安岭北部林区为研究区,结合同期的地面雪水当量野外观测数据,利用偏最小二乘回归与BP神经网络两种方法建立线性与非线性雪水当量反演模型。通过平均均方根误差(E_(RMSE))、平均相对均方根误差(r_(RMSE))和平均估测精度这3个评价指标对所建模型进行对比评价。同时,利用两种遥感数据建立的最优模型对研究区内雪水当量分布特征进行反演,并对反演结果进行对比分析。【结果】基于GF-1数据所建立的线性与非线性模型性能均略低于以Landsat-8数据构建的模型,其中GF-1数据最优反演模型精度为80.3%,较Landsat-8反演模型低1.6%;基于GF-1数据反演的雪水当量值与Landsat-8的基本相同;两类遥感数据反演得到的雪水当量在空间分布特征上基本一致,均反映了雪水当量与地形、植被及土地利用类型的高度相关性;由于山地林区植被和地形复杂,并且春季升温过程中地面积雪日消融速率快,GF-1数据以其高空间与时间分辨率上的优势能够更好地对研究区雪水水文过程进行监测。【结论】国产GF-1卫星能够替代Landsat-8卫星成为对大兴安岭北部林区雪水水文过程监测的遥感数据源。     

基于PROSPECT+SAIL模型反演叶面积指数的较强适用性植被指数的筛选

基于PROSPECT+SAIL植被辐射传输模型,通过控制不同的植被生化变量、地表参数和土壤光谱参数建立光谱数据集,定量地分析了归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(SR)、土壤调节植被指数(SAVI)等10种常用的植被指数(VIs)对叶面积指数(LAI)的响应.利用敏感性函数定量地筛选出具有较强适用性的转换型土壤调节植被指数(TSAVI).在此基础上,分别建立了TSAVI及常用植被指数NDVI反演LAI的模型.以张掖市南部地区的TM影像为数据源,进行了LAI的反演,并利用黑河生态水文遥感试验获得的中游LAI数据集对模型进行精度评价.结果表明:TSAVI–LAI模型最佳拟合关系为指数形式,其反演结果与LAI实测值的偏差最小(0.200),R2最大(0.686),RMSE最小(0.397).TSAVI可以作为较强适用性植被指数来进行LAI的反演.     

基于偏最小二乘回归的焦炭热性质非线性预测模型

针对基于煤质指标预测焦炭热性质建模过程中易出现的多重共线性问题,提出应用偏最小二乘回归对焦炭热性质进行预测的建模思路.考虑到煤质指标与焦炭热性质之间复杂的非线性关系,采用拟线性化处理的方法,将煤质指标的一次效应、二次效应及交互效应作为模型输入,建立焦炭热性质预测的偏最小二乘回归模型;基于拟线性化处理的非线性偏最小二乘回归和线性偏最小二乘回归对焦炭热性质预测实例进行分析.研究结果表明:基于偏最小二乘回归方法建立的焦炭热性质预测模型是有效可行的:非线性偏最小二乘回归模型的预测精度明显比线性偏最小二乘回归模犁的预测精度高.