新疆棉花LAI和叶绿素密度的高光谱估算研究

利用非成像高光谱仪,对棉花(2品种4水平种植密度)冠层5个关键生育时期进行光谱测定,分析棉花反射光谱及微分光谱生育期的变化规律,并对棉花冠层叶面积指数(LAI)、叶绿素密度(CH.D)与光谱数据进行回归分析,结果表明,用归一化差值植被指数(NDVI)与LAI建立的对数模型能够较好地估测棉花冠层的LAI(r=0.9123**,n=20);近红外729 nm波段处一阶微分光谱数值与CH.D高度相关(r=0.9372**,n=20),用此波段建立的CH.D估算模型,精度达84.3%,标准差为0.234g.m-2,RMSE=0.1569。研究表明,可以用高光谱数据对新疆棉花冠层LAI和CH.D进行遥感估算。     

在水分胁迫下棉花冠层叶片全氮含量的高光谱遥感估算模型研究

研究利用美国产ASD地物光谱仪,获取新疆北部地区棉花冠层关键生育时期的高光谱数据,采用红边积分面积变量估测棉花冠层叶片的全氮含量,对反射光谱进行一阶微分,应用一阶微分光谱数据,衍生出基于光谱位置变量的分析方法,以红边积分面积(SDr)为自变量,冠层全氮(TN)含量为因变量,做相关分析与处理,构建新陆早6号红边积分面积与冠层叶片TN含量的相关数学模型。研究在不同水处理条件下,对棉花冠层单叶叶绿素含量和单叶全氮含量做相关分析,结果表明:叶绿素含量与TN含量呈显著的正相关(R=0.8723,n=39),叶绿素含量能有效的估计棉花单叶TN含量;红边积分面积变量与冠层TN含量呈显著的相关性,相关系数是0.7394(n=40),利用构建的相关模型可以较为精确地估测棉花两个品种新陆早6号与8号冠层叶片的全氮含量,RMSE分别为0.3859和0.4272。研究认为红边积分面积变量具有预测棉花冠层全氮含量的应用潜力,研究得出利用3边面积变量构造的数学模型对反演作物冠层TN含量有较高应用价值。研究认为,红边位移现象结合红边幅度的变化的研究,用于诊断棉花水分胁迫也是可行的,关键是建立相应合理的诊断指标体系。研究结果证明:①随着棉花的生长发育,叶片的生理生化参数发生变化,冠层的生理生化参数随之发生变化;②.棉花叶片叶绿素含量与叶片的全氮含量相关性显著(R=0.8723,n=38),通过建立数学模型,可以估测叶片中全氮的含量;③由一阶微分光谱衍生出基于光谱“红边”位置变量的分析方法,使我们认识到“红边”的变幅、形状和面积包含了各个波段的信息,这些波段综合产生的变量所构造的模型,为棉花氮素营养参数的估计提供了预测能力;④如果棉花叶绿素含量高,说明水分充足、氮代谢旺盛,植株处于生长旺盛时期,红边向蓝光方向发生了位移。利用红边位移现象结合红边幅度的变化的研究,用于诊断棉花水分胁迫也是可行的,关键是建立相应合理的诊断指标体系。     

在水分胁迫下棉花冠层叶片全氮含量的高光谱遥感估算模型研究

研究利用美国产ASD地物光谱仪,获取新疆北部地区棉花冠层关键生育时期的高光谱数据,采用红边积分面积变量估测棉花冠层叶片的全氮含量,对反射光谱进行一阶微分,应用一阶微分光谱数据,衍生出基于光谱位置变量的分析方法,以红边积分面积(SDr)为自变量,冠层全氮(TN)含量为因变量,做相关分析与处理,构建新陆早6号红边积分面积与冠层叶片TN含量的相关数学模型。研究在不同水处理条件下,对棉花冠层单叶叶绿素含量和单叶全氮含量做相关分析,结果表明:叶绿素含量与TN含量呈显著的正相关(R=0.8723,n=39),叶绿素含量能有效的估计棉花单叶TN含量;红边积分面积变量与冠层TN含量呈显著的相关性,相关系数是0.7394(n=40),利用构建的相关模型可以较为精确地估测棉花两个品种新陆早6号与8号冠层叶片的全氮含量,RMSE分别为0.3859和0.4272。研究认为红边积分面积变量具有预测棉花冠层全氮含量的应用潜力,研究得出利用3边面积变量构造的数学模型对反演作物冠层TN含量有较高应用价值。研究认为,红边位移现象结合红边幅度的变化的研究,用于诊断棉花水分胁迫也是可行的,关键是建立相应合理的诊断指标体系。研究结果证明:①随着棉花的生长发育,叶片的生理生化参数发生变化,冠层的生理生化参数随之发生变化;②.棉花叶片叶绿素含量与叶片的全氮含量相关性显著(R=0.8723,n=38),通过建立数学模型,可以估测叶片中全氮的含量;③由一阶微分光谱衍生出基于光谱“红边”位置变量的分析方法,使我们认识到“红边”的变幅、形状和面积包含了各个波段的信息,这些波段综合产生的变量所构造的模型,为棉花氮素营养参数的估计提供了预测能力;④如果棉花叶绿素含量高,说明水分充足、氮代谢旺盛,植株处于生长旺盛时期,红边向蓝光方向发生了位移。利用红边位移现象结合红边幅度的变化的研究,用于诊断棉花水分胁迫也是可行的,关键是建立相应合理的诊断指标体系。     

东北主要绿化树种叶面积指数(LAI)高光谱估算模型研究

以东北主要绿化树种为研究对象,分别在长春市南湖公园和长春公园获取了共240组树冠高光谱反射率及相应的LAI数据。对数据进行相关分析,以确定反演LAI的敏感波段,而后分别运用6种植被指数、神经网络以及小波分析等3种方法进行估算。研究结果表明,3种方法估算树冠LAI都取得了较好的效果:①与RVI、NDVI相比,由DVI、RDVI、MSAVI、TVI等植被指数建立的估算模型可以提高LAI的估算精度;②神经网络在拟合光谱反射率与树冠LAI关系时明显优于植被指数法(R2达0.850);③小波能量系数与LAI相关性较好,单变量回归分析R2可达0.683,部分小波能量系数估算LAI的精度优于植被指数法,并且验证R2也较高,说明其稳定性较好,多元变量回归分析能够实现各小波能量系数间的优势互补,R2可达0.794。     

高光谱遥感特征参数与棉花产量及其构成因子的关系研究

通过大田和室内实验,测定了2个品种、4种梯度水、肥处理的棉花产量形成的关键时期--盛花期至吐絮期的冠层光谱反射率和产量及构成因素,对高光谱特征参数与产量构成因素进行相关统计分析.结果表明,棉花产量与抗大气植被指数VARI_700的相关性为0.9564;棉花产量构成因素中的单位面积总铃数、单铃重与棉花冠层光谱反射率之间相关性达到极显著水平;建立光谱特征参数与产量构成因子的回归方程,表明运用抗大气植被指数VARI_700和光谱曲线反射峰参数P_Depth554来反演单位面积总铃数是可行的,用光谱植被指数[820nm,1650nm]可估算棉花单铃重.     

植被光谱维特征提取模型

提出了一种针对植被的光谱维特征提取模型－植被光谱特征提取模型（Vegetation Spectral Feature Extraction Model,编写为VSFEM）。该模型通过分析大量野外植被高光谱曲线,选择了8个光谱维特征位置,并由它们衍生出了一系列特征参量。     

天山北坡天然草场光谱植被指数的基本特征

用1989-1991年在天山中段不同草场类上观测的光谱资料和状草产量资料，分析了天然草场光谱植被指数的日变化、季节变化及年际变化的特征，并比较了不同草场类型的差异。结果表明:天然草场光谱植被指数随太阳高度角的上升而降低;随牧草产量的增加而增加;不同年份的光谱植被指数不同，反映了因气候条件的变化引起的收草产量变化。不同草场类型的光谱植被指数也有显著差异，这种差别可为草场类型的识别和分类提供信息和依据。     

基于无人机影像可见光植被指数的若尔盖草地地上生物量估算研究

地上生物量是衡量草地长势及生态系统服务功能的重要参数,对于草地生态系统碳收支、资源可持续开发等研究具有重要意义。研究基于若尔盖高原典型样带的无人机可见光影像和地面实测样本,建立生物量与多种可见光植被指数的指数回归模型,对比不同植被指数模型的生物量估算精度的差异。结果表明:可见光植被指数能够有效区分草地和其他覆盖类型,生物量与植被指数具有较好的相关关系。但基于不同波段建立的植被指数对生物量的估算精度存在差异,其中利用红、绿波段建立的植被指数NGRDI模型对生物量具有最高的模拟精度(R~2=0.856)和预测精度(验证样本ABE=94g/m~2,RMSE=124g/m~2)。研究获取了高空间分辨率的草地地上生物量,相关成果可为若尔盖高原碳收支、卫星遥感产品真实性检验、生态模型、资源可持续利用等研究提供方法与数据支撑。     

山丹县草地地上生物量遥感估算模型

选择黑河流域草地植被的典型区域-山丹县作为研究区, 利用2003 年8 月野外实测50 个样方的草地地上生物量数据和同期的陆地卫星TM 影像数据, 分析了植被指数与草地地上生物量的相关关系, 进而建立基于遥感植被指数DV I 的草地地上生物量估算模型。结果表明: 在草地地上生物量和TM 影像植被指数之间关系微弱、直接利用TM 影像数据建立估算模型不可行的情况下,用地面实测的草地植被反射光谱数据对遥感影像数据进行校正, 能够弥补传统的“点-面”建模方法的不足, 获得比较理想的估算模型; 植被指数DVI 与草地地上生物量之间存在较好的相关性, 其估算模型为Y = 2477X - 77. 598 (R 2= 0. 7589) , 经实测数据验证, 总体精度达到80% 以上, 基本上能够满足中尺度的草地地上生物量估算。     

基于植被指数的叶绿素密度遥感反演建模与适用性研究

利用遥感数据反演叶绿素密度是对作物长势进行评估的有效手段.本文利用实测冬小麦和夏玉米两种作物、不同生育期的冠层光谱和叶片叶绿素含量数据,收集了14种光谱指数,分析各种光谱指数的叶绿素密度遥感模型的精度.优选了其中的8种植被光谱指数,建立了植被指数与叶绿素密度之间的回归模型,并利用不同生育期小麦数据和玉米数据对各模型进行验证,分析评价它们对不同生育期、不同作物类型的适用性.研究发现:利用SRI、RVI I、R-M和MTCI 4种植被指数所建模型对冬小麦不同生育期数据适用性较好,各生育期冠层叶绿素密度反演相对误差优于27％.其中,MTCI模型对不同作物类型的适用性最好,冠层叶绿素密度反演相对误差优于35％.     

利用垂直植被指数推算作物叶面积系数的理论模式

从作物冠层对光谱的反射特征出发，推导了叶面积系数LAI的遥惑枯算模式，并利用水稻样点观浏数据对模式进行了验证，取得了良好效果。     

基于MODIS植被指数估算青海湖流域植被覆盖度研究

将MODIS数据合成的4种植被指数作为输入参数,采用像元二分模型对研究区的植被覆盖度进行估算,利用2006年的TM数据解译结果和2011年8月的野外实测数据对反演结果进行验证。结果显示:采用ND-VI估算的植被覆盖度比较符合研究区实地状况,样点估算精度达到87.13%;其他3种植被指数估算的植被覆盖度值比实际值低,尤其是对该区域典型植被草原草甸的覆盖度估算结果明显偏低。研究表明:2011年8月青海湖流域植被覆盖度以中高覆盖度为主,占整个流域面积的57%以上;植被覆盖度在空间上呈中部高、西北低的分布特点。     

设施黄瓜干物质累积及NPK吸收规律

以津研四号黄瓜为试材,研究设施黄瓜干物质累积及其N、P、K吸收规律。结果表明:黄瓜干物质积累主要集中在初瓜期和盛瓜期,约占全生育期干物质累积量的95%;植株与果实干物质累积的比例为1.5:1。苗期、初瓜期、盛瓜期和末瓜期N素吸收量占整个生育期吸收总量的百分比依次为2.1%、29.3%、65.2%和3.4%;P素为3.2%、32.8%、61.6%和2.4%;K素为2.3%、27.3%、66.8%和3.8%。当黄瓜的产量(鲜重)为142.5 t hm-2时,全生育期N、P、K吸收量分别为405.4、74.9和506.6kg,N、P、K吸收比例为1:0.18:1.25,生产1 t商品瓜吸收的N、P、K分别为2.84、0.53和3.55kg。     

基于改进温度植被干旱指数的农田土壤水分反演方法

基于植被指数 地表温度（VI Ts）特征空间的温度植被干旱指数（TVDI）被广泛应用于土壤水分监测,但TVDI为土壤水分相对值,而且利用散点图确定干湿边会造成很大的不确定性。基于能量平衡方程和TVDI,该文提出一种定量干湿边选取方法和改进的TVDI模型——定量温度植被指数（Temperature Vegetation Quantitative Index,TVQI）,以MODIS遥感数据为基础,实现了定量干湿边真实土壤水分的遥感估算。结果表明：TVQI估算结果与所观测土壤水分呈0.01水平显著相关,总体上的平均绝对误差小于0.02cm3/cm3,均方根误差RMSE小于0.035cm3/cm3;相对TVDI,TVQI克服了传统干边计算中对植被覆盖类型的限制,更能够准确反应土壤深度在0～10cm、10cm～20cm的土壤水分值,尤其与10cm～20cm土壤水分值更为贴近。     

利用MODIS数据估算西藏高原地表植被覆盖度

根据2004年9月13日至14日在西藏高原中部地面观测的植被覆盖度和同期接收的EOS/MODIS数据,分别建立了250m分辨率归一化植被指数(NDVI)、土壤调节植被指数(SAVI)与地面观测的植被覆盖度之间的相关关系,并以西藏高原中部和整个西藏高原作为两个试验区,选择典型植被类型,验证了Carlson和Ripley植被覆盖度算法的精度。结果表明,地面观测的植被覆盖度与植被指数之间呈线性关系。其中,地面观测值与NDVI的相关系数R2=0.90;与SAVI的相关系数为R2=0.89;Carlson和Ripley算法适合于中等植被覆盖度的草地植被。     

基于HJ-1高光谱数据的植被覆盖度估测方法研究

植被覆盖度是衡量地表植被状况的一个重要参数,在水文、生态等方面有重要意义,同时,也是影响土壤侵蚀与水土流失的主要因子,是评价土地荒漠化最有效的指标。以环境一号(HJ-1)小卫星上搭载的新型传感器HSI获取的高光谱数据为数据源,通过选择合适的植被指数建立了植被覆盖度反演模型——像元二分模型。然后运用该模型提取了新疆石河子地区的植被覆盖度信息。通过与地面样方数据进行交互比较,对HJ-1/HSI数据反演植被覆盖度的精度进行了评价。研究结果表明,HJ-1/HSI数据能够得到较高精度的植被覆盖度反演结果,在植被动态及全球变化研究领域具有潜在应用价值。     

基于数据机理的植被叶面积指数遥感反演研究

定量获取地表植被高精度时序及空间覆盖的叶面积指数（Leaf Area Index, LAI）是生态监测及农业生产应用的重要研究内容。通过使用Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer（MODIS）植被冠层多角度观测MOD09GA数据及叶面积指数MOD15A2数据,发展了一种参数化的叶面积指数遥感反演方法并完成了必要的检验分析。研究使用基于辐射传输理论的RossThick LiSparse Reciprocal（RTLSR）核驱动模型及Scattering by Arbitrarily Inclined Leaves with Hotspot（SAILH）模型进行植被冠层辐射特征的提取,使用Anisotropic Index （ANIX）异质性指数作为指示植被冠层二向反射分布Bidirectional Reflectance Distribution Function（BRDF）的辅助特征信息,发展了基于数据机理（Data-Based Mechanistic, DBM）的植被叶面积指数建模和估算方法。通过必要的林地、农作物、草地植被实验区反演及数值分析可得知：①时间序列多角度遥感观测数据结合数据机理的叶面积指数估算方法,可实现模型参数的时序动态更新,改进叶面积指数估算结果的时序完整性及精度。②异质性指数可以用做指示植被冠层二向反射分布特征信息,可降低因观测数据几何条件差异所导致的反演结果不确定情况,同时能够补充植被时序生长过程表现的植被结构变化等动态特征。经研究实践,可将算法应用于时空尺度的叶面积指数估算,并能够为生态、农业应用提供植被的高精度遥感监测指标。     

肥水条件对不同类型水稻干物质积累与分配的影响

研究了肥水条件对不同类型水稻物质积累与分配的影响。结果表明：产量与总干物质积累量显正相关，杂交稻抽穗后的物质积累优势明显，而高产常规粳稻抽穗前干物质净积累量较大；肥水充足能促进干物质的再分配，增加籽粒产量，肥水不足会对干物质的输出产生抑制作用；水稻叶片的干物质输出和转换率高于茎鞘，对产量贡献较大；直立穗型品种叶片及茎鞘的干物质输出能力均较强，对高产有利。     

用植被指数监测干旱并估计冬麦产量

探讨用AVHRR/LAC资料导出的多时相标准化差异植被指数(NOVI)监测干旱和估计冬麦产量的可能性。对甘肃省1991一1992年的干旱和造成小麦严重减产的原因进行了分析。结果表明，植被指数的相对变率分布与相应时期的20cm土壤相对湿度和降水量的偏差场基本相似，但线性相关系数不高。如果取冬麦生育期的累积植被指数和累积降水量的相对变率则其间的相关系数将提高。冬麦整个生育期全县平均累积NDVI和相应县的冬麦平均每亩产量之间的线性相关已达较高的准确度。     

基于植被指数的若尔盖高原湿地光合有效辐射吸收比例估算研究

植被光合有效辐射吸收比例（FPAR）是湿地生态系统碳收支和气候变化的关键参量,直接反映湿地植被生长发育状况。基于植被指数的经验统计方法简单高效,被广泛运用于草原、森林及作物等植被FPAR的模拟,却较少用于湿地,缺乏不同植被指数对湿地FPAR估算适应性的系统研究。研究对比了14种常见的植被指数,选出最优植被指数用于反演若尔盖高原湿地生长季FPAR。结果表明：常见的植被指数中,MSAVI指数动态考虑了土壤信息,能较好地适应湿地植被FPAR的估算,误差和R²均优于其他植被指数。若尔盖高原湿地生长季FPAR取值在0.22—0.80之间,整体分布较为均匀,泥炭湿地、湿草甸及沼泽湿地平均FPAR分别为0.46、0.63和0.58;生长季期间若尔盖高原不同类型湿地FPAR随时间呈现先增加后降低趋势。