利用图谱特征解析和反演作物叶绿素密度

地面成像光谱仪可对作物个体及群体信息进行图谱同步解析,因此在农业定量化研究中具有巨大的应用潜力。利用可见-近红外成像光谱仪采集不同生育期玉米和大豆的冠层图谱数据,在逐步提取影像中光照土壤、阴影土壤、光照植被、阴影植被四种组分光谱的基础上,通过选取的敏感波段构建光谱植被指数和叶绿素密度进行波段自相关分析,探讨各个分量对作物叶绿素密度反演的影响。研究发现:当植被与土壤混合存在时,对叶绿素密度敏感的波段基本在红光与近红外波段;当植被光谱提纯后（剔除土壤光谱）,对叶绿素密度敏感的波段范围增大,表现在蓝、绿波段;当阴影叶片光谱剔除后,对叶绿素密度敏感的波段表现为可见光波段增加,近红外波段减少,红边波段决定系数最高。上述变化特征在不同作物中有相同的趋势,为探索地面成像光谱仪图谱协同反演作物生化参数进行了有意义的探索。     

归一化阴影植被指数NSVI的构建及其应用效果

以ALOS AVNIR-2、CBERS-02B CCD、HJ1A-CCD2、Landsat 7 ETM四幅中分辨率遥感影像为试验数据,分析明亮区植被、阴影区植被与水体区的光谱特征与差异,基于近红外波段与归一化植被指数NDVI,构建归一化阴影植被指数NSVI,并评价其光谱差异增强及分类效果.结果表明,NSVI大幅扩大了明亮区植被、阴影区植被、水体区间的光谱相对差异,降低光谱混淆概率;利用NSVI阈值法对四幅试验影像进行分类,总精度均大于97%,总Kappa在0.96以上,且阴影区植被的检测精度均在94%以上,总Kappa系数亦高于0.96.该指数利用地物在近红外波段的辐射差异,解决NDVI只能部分削弱地形影响的问题,扩大地物间的光谱差异,从而提升地物尤其是阴影检测的有效性,且不存在NDVI“易饱和”问题,可为遥感影像阴影去除提供一种新的解决方案.     

归一化阴影植被指数NSVI的构建及其应用效果（英文）

以ALOS AVNIR-2、CBERS-02B CCD、HJ1A-CCD2、Landsat 7 ETM四幅中分辨率遥感影像为试验数据,分析明亮区植被、阴影区植被与水体区的光谱特征与差异,基于近红外波段与归一化植被指数NDVI,构建归一化阴影植被指数NSVI,并评价其光谱差异增强及分类效果.结果表明,NSVI大幅扩大了明亮区植被、阴影区植被、水体区间的光谱相对差异,降低光谱混淆概率;利用NSVI阈值法对四幅试验影像进行分类,总精度均大于97%,总Kappa在0.96以上,且阴影区植被的检测精度均在94%以上,总Kappa系数亦高于0.96.该指数利用地物在近红外波段的辐射差异,解决NDVI只能部分削弱地形影响的问题,扩大地物间的光谱差异,从而提升地物尤其是阴影检测的有效性,且不存在NDVI"易饱和"问题,可为遥感影像阴影去除提供一种新的解决方案.     

基于室内高光谱激光雷达的典型树种叶片光谱观测和分类

高光谱激光雷达综合了高光谱和激光雷达特征,可为植被生理生化参数提取提供更加精确的遥感探测,但其应用潜力尚未得到充分挖掘。以北京10个典型树种的单叶为样本,开展室内高光谱激光雷达的叶片观测试验,并进行树种分类研究,为未来高光谱激光雷达的林业应用提供基础。首先进行可调谐高光谱激光雷达(Hyperspectral LiDAR,HSL)叶片高光谱测量,并完成与ASD地物光谱仪所测数据对比实验;其次,应用随机森林方法实现10种叶片的分类研究,其输入的特征指数为融合全部波段、部分敏感波段的光谱指数。结果表明:(a)HSL在波段650～1000 nm (71个通道)内观测的叶片高光谱和ASD光谱一致(R~2=0.9525～0.9932,RMSE=0.0587);(b)只用原始波段反射率分类精度为78.31%,其中分类贡献率最大波段的是650～750 nm,使用此波段进行分类精度为94.18%,表明利用红边波段(650～750nm)进行树种分类是十分有效的;(c)对树种敏感的波段为680 nm、685 nm、690 nm、715 nm、720 nm、725 nm、730 nm;(d)结合敏感波段光谱指数与植被指数分类精度82.65%。该研究结果表明在单叶级别,利用高光谱激光雷达能够准确地反映目标叶片的光谱特征并且能有效进行树种分类;未来将可能在野外应用中精确提取目标的生理生化参数。     

端元匹配的遥感影像地物自适应光谱表征

光谱信息是遥感识别地物的依据,而目前已发展的典型地类的光谱指数模型有限,波谱库中的标准地物类型及其普适性也是有限的.鉴于此,提出一种端元匹配的地物自适应光谱表征方法,通过选取贴合影像本身的端元,并综合光谱角和距离度量对影像和端元光谱进行综合匹配.通过ETM+(Enhanced Thematic Mapper)影像上对植被、水体与美国地质调查局(United States Geological Survey,USGS)波谱库及归一化植被/水体指数的对比实验,及阴影、裸地等的验证实验,证实了该方法的有效性和普适性.     

多角度成像解析大豆冠层的二向反射特征

植被冠层二向性反射特征是定量遥感必须关注的一个问题。论文借助自主研发的多角度成像系统,在不同观测时间对不同种植密度下的大豆冠层进行多角度成像数据采集,通过对图谱合一的高光谱影像中大豆植株、土壤背景和阴影叶片进行逐步分离,对比分析纯大豆植被与植被-土壤混合冠层的二向反射（Bidirectional Reflectance, BR）变化特征,研究发现:在主平面观测时,土壤光谱去除后,即纯植被冠层反射率在前向观测时,随着天顶角的减小而增大,这不同于植被和土壤同时存在时的研究结果（BR 随着天顶角的增加而增大）;当观测方向由主平面的前向朝后向变动时,可见光和近红外波段的纯植被冠层反射率表现为逐步增大的趋势,这和土壤光谱去除前的变化趋势也不同;在垂直主平面观测时,去除土壤背景后的纯植被冠层反射率与混合植被反射率特征有相同的趋势,但在垂直主平面方向的对称性更强。上述结果在不同密度、不同观测时间的大豆冠层BR 特征有相近的趋势,这为多角度遥感的发展提供了必要的基础研究。     

日光诱导叶绿素荧光高光谱成像仪研究(特邀)

研究了一种可用于植被日光诱导叶绿素荧光遥感的高光谱成像仪样机,用以满足对植被微弱荧光辐射探测的高信噪比、高光谱分辨率的科学探测需求。根据荧光与太阳夫琅禾费线的作用探测机理,结合探测科学需求分析完成了具备高性能的光学系统设计。系统工作波段为670~780 nm的可见-近红外谱段,可覆盖植物受太阳光照射而产生的荧光辐射特征波长;系统数值孔径为0.25,这种大通光能力可确保系统具备足够的信噪比;系统光谱分辨率优于0.3 nm,并同时具备良好的成像质量。样机的初步结果完全满足设计要求,该研究将为我国未来日光诱导叶绿素荧光高光谱成像探测提供一种有力的手段。     

红外高光谱成像仪的系统测试标定与飞行验证

红外谱段是高光谱遥感中非常有用的波段,由于红外波段的能量小、焦平面探测器研制难、红外背景辐射大等原因,红外谱段的高光谱成像系统并不常见,目前仍然处于仪器发展阶段.本文介绍了一台机载热红外高光谱成像仪,它在8.0~12.5μm的光谱范围内可得到180个波段的光谱信息,光谱分辨率优于44 nm,光谱定标精度优于1 nm.仪器观测总视场14°,空间分辨率优于1 mrad,噪声等效温差优于0.2 K@300 K(平均).仪器于2015年5月开展了实验室辐射标定和光谱标定,并于2015年6月在中国浙江舟山开展了飞行试验,获取了指定区域的红外高光谱图像,处理结果表明红外高光谱数据立方体可以有效地反演地表温度和地表辐射率,反演的发射率曲线可以用于地物识别.     

基于高光谱的苹果树冠层磷素状况估测模型研究

利用高光谱技术估测了苹果树冠层的磷素含量。先用ASD Field Spec3型地物光谱仪测定了春梢停止生长期苹果树冠层的高光谱反射率,并对光谱数据进行了多种变换处理。然后对其与磷素含量进行了相关分析,找出了与磷素相关性较显著的光谱参量,并通过逐步回归分析建立了磷素估测模型。结果表明,近红外波段是苹果树冠层磷素的敏感波段;808 nm、921 nm、1195 nm、1272 nm及其组合的归一化红外光谱指数与苹果树冠层磷素高度相关。在构建的估测模型中,以808 nm、921 nm、1195nm、1272 nm及其组合的归一化红外光谱指数为自变量构建的高光谱估测模型的估测效果最佳。该研究实现了苹果树冠层磷素含量的快速估测,同时也为苹果的实时营养诊断提供了理论依据。     

用近红外光谱预测土壤碳含量的研究

以田间行走式设备获取的近红外光谱数据为基础,利用最小二乘回归法(PLSR)建立了应用近红外光谱数据预测土壤碳含量的校正模型,与利用原始光谱数据建立的模型相比,应用经比值或归一化差值处理的光谱数据建立的校正模型可以提高预测精度.精度提高的原因可能是光谱数据经过波段算术组合处理后,能降低模型建立过程中产生过配的风险,使模型能包括更多的成分和信息.研究结果表明,利用偏最小二乘回归法,可以有效地建立田间近红外光谱与土壤碳含量之间的校正模型;同时,应用比值或归一化差值这些波段算术组合方法来处理近红外光谱数据,可以进一步提高模型的预测精度.因此,应用行走式设备获取的近红外光谱数据来快速测定田间土壤中碳的含量是可行的.     

冻害胁迫小麦的图谱特征解析研究

冻害是造成中国农业生产重大损失的气象灾害之一, 对国内粮食安全生产造成严重威胁。利用图像处理技术提取冻害前后小麦的覆盖度特征, 用高光谱技术研究冻害前后小麦的光谱变化特征并确定遥感诊断的敏感波段。研究结果表明: 可见光波段的绿、红光可用于诊断冻害胁迫, 尤其在绿峰与红谷位置表现明显;近红外波段是判断冻害胁迫的敏感区间。综上, 光谱分析结合图像处理技术用于田间小麦冻害特征区间提取是可行的。     

基于红边位置的木荷叶片叶绿素含量估测模型研究

利用红边参数反演作物参数是定量遥感研究的一个热点, 红边参数中红边位置与作物生化组分强相关, 为监测作物胁迫提供了一个非常敏感的指标。准确估测植被叶绿素含量,对于研究森林健康和胁迫、森林生产力的估计, 碳循环的研究有着重要的意义。介绍几种红边位置算法, 并对这些算法及其应用进行了比较,通过选取红边位置的不同敏感波段来估测植被叶片叶绿素含量。经室内光谱获取叶片的光谱数据,采用一阶光谱导数法、平滑处理后一阶光谱导数法、线性四点内插法、五次多项式拟合法四种算法处理光谱数据,获得红边位置变量,并与叶绿素含量进行拟合,构建估测木荷叶片叶绿素含量的回归模型。结果表明:各种算法获取的红边位置变量所构建的回归模型估测叶绿素含量是可行的;五次多项式拟合法估算精度是最高的,其获取红边位置计算相对复杂;线性四点内插法估算精度次之,但计算较简便。     

CO2胁迫下大豆叶片红边位置最优算法的研究

利用红边参数反演植被特征是定量遥感研究的热点问题之一,红边参数中的红边位置与植被参数显著相关,是监测植被胁迫的一个非常敏感的指标。采用最大一阶导数法、拉格朗日内插法、线性外推法、四点内插法、倒高斯模型法、多项式拟合法六种方法分别计算出不同浓度CO2泄漏胁迫下大豆叶片的红边位置,分析并比较不同算法提取的红边位置变化特征,以确定监测CO2泄漏胁迫下大豆叶片的最佳红边位置的算法。结果表明：提取的红边位置均与大豆叶片叶绿素含量呈极显著的线性相关。其中,最大一阶导数法和拉格朗日内插法相关程度最高,且最大一阶导数法计算简单、稳定性较好,因此可以利用最大一阶导数法提取的红边位置反映大豆叶片叶绿素含量变化,进而监测CO2地质储存泄漏问题。     

几种不同类型土壤的VIS-NIR光谱特性及有机质响应波段研究

利用高光谱遥感技术估测土壤有机质含量是精准农业发展的必然要求.本研究测量并分析了7组不同地区不同类型共791个土壤样品在350～2500 nm的光谱反射率及一阶微分曲线,并对土壤有机质含量和光谱反射率进行相关性分析,同时对前人研究中有关有机质的光谱响应波段进行了总结.结果发现,600～800 nm波段可以作为研究区域内不同类型土壤共同的有机质光谱响应波段,这对进一步建立不同土壤类型相对统一的有机质预测模型具有一定意义.研究还发现,有机质含量高于2%并不是高光谱预测土壤有机质含量必要的前提条件.     

一种基于对称性边缘的多光谱图像配准方法

多光谱成像技术是遥感领域的一项重要技术。多光谱图像配准技术可以提高遥感图像的应用效率和能力。基于边缘结构在多光谱图像中较为稳定这一特性,提出了一种基于对称性边缘的多光谱图像配准方法,该方法主要包含“图像比例调整”、“对称性边缘提取”和“互信息配准”等三个步骤。基于天宫二号宽波段成像仪的遥感数据设计了一种多子图配准方案,验证了所提方法在可见光、短波红外和长波红外三个谱段之间图像配准的有效性。设置对比实验,将所提配准方法与其他多光谱图像配准方法进行比较,结果表明该方法在天宫二号宽波段遥感图像的配准中具有较高的精度。     

双通道衍射计算成像光谱仪系统

常规衍射光谱成像系统采用单通道方案,主要针对简单图形目标或光谱特征已知的气体目标进行模拟仿真和光谱成像实验。而当目标为自然场景等复杂景物时,成像系统的光谱解算效果和精度难以保证。针对复杂景物成像,设计了一套双通道可见近红外衍射计算成像光谱仪系统,在常规单通道衍射成像光谱仪系统的基础上,增加一路全色相机成像,可以为衍射成像通道提供复杂景物的全色信息和先验知识。将两个通道的数据进行联合处理,提升最终的光谱数据反演效果和反演精度。介绍了系统组成和基本原理,分析了系统性能,利用仿真程序模拟了系统成像过程。在实验室搭建了可见近红外衍射计算成像光谱原理验证装置。对实验得到的450~800 nm的可见近红外混叠光谱数据进行光谱复原。利用海洋光学光谱仪测试色板的光谱曲线作为标准谱线,与复原得到的光谱数据进行对比,反演的光谱数据平均精度优于90%。通过衍射计算成像原理分析、模拟仿真和原理实验,验证了双通道衍射计算成像系统原理的正确性,能够反演得到精度优于90%的复杂景物光谱数据,提升了衍射成像光谱系统应用潜力和应用价值。