高光谱遥感反演土壤重金属含量研究进展

土壤重金属污染是当今重要的世界性环境问题之一。如何快速高效地获取土壤重金属含量及分布信息是进行污染风险评价及预测研究的前提。高光谱遥感具有无损、实时获取信息的优势,利用高光谱技术反演土壤重金属含量仍处于探讨阶段,对其反演机理和建模方法的研究成果进行了介绍和分析。认为充分研究不同类型土壤对重金属的吸附特性,是深入理解重金属含量反演机理的基础。加强不同土壤类型、不同污染程度的案例对比分析,发展光谱信号处理方法,引入非线性建模算法,构建重金属形态量反演模型,是土壤重金属含量遥感估算研究的重要研究方向。     

基于GA-LSSVR的渭河水质参数遥感反演研究

针对渭河水质参数遥感反演这一典型的非线性、小样本回归估计问题,引入最小二乘支持向量回归（LSSVR）方法来解决,它将SVR中的二次规划问题转化为线性方程组求解,在保证精度的同时极大地降低了计算复杂性,加快了求解速度;针对其参数难以选择的问题,利用遗传算法(GA)来优选模型参数。采用提出的方法对标准数据集进行了实验,并建模对渭河的4种水质参数CODmn(高锰酸盐指数)、NH₃-N(氨氮)、 DO(溶解氧)、COD(化学需氧量)进行了遥感反演,结果表明GA-LSSVR模型可用于解决复杂的回归问题并具有较好的预测性能。     

航空高光谱遥感的发展与应用

概述了成像光谱遥感技术的内涵、高光谱数据的特点、成像光谱仪的主要类型、数据处理软件以及光谱数据库建设等内容。在此基础上,综述了航空成像光谱技术在海洋、环境资源勘探以及植被与生态遥感等方面的应用现状。最后对高光谱遥感技术的发展方向提出了几点建议。     

基于PSO优选参数的SVR水质参数遥感反演模型

为进一步提高多光谱图像水质反演的精度,提出了一种基于PSO优选参数的SVR水质参数遥感反演模型.该模型利用高分辨率多光谱遥感SPOT-5数据和水质实地监测数据,采用交叉验证CV(cross validation)估计模型推广误差并使用PSO优选SVR模型参数,实现了模型参数的自动全局优选,在训练好的SVR模型基础之上对水质进行反演.以渭河陕西段为例进行实证研究,实验结果表明,本文提出的水质反演模型较常规的线性回归模型有更高的反演精度,为内陆河流环境遥感监测提供了一种新方法.     

玉米叶片花青素相对含量高光谱遥感反演

针对传统植物叶片色素测量存在的问题|提出了一种采用高光谱遥感技术反演玉米叶片花青素相对含量的方法。以含花青素的玉米叶片为对象|获取玉米叶片的花青素相对含量及高光谱反射率|分析350～1 000 nm波段范围内玉米叶片的反射光谱特征|建立基于敏感波段、已有光谱指数、新光谱指数的玉米叶片花青素相对含量反演模型|并进行分析、比较。结果表明|玉米叶片花青素相对含量的敏感波段为548 nm；新光谱指数为521和698 nm组成的比值指数（RI(521,698)）、554和704 nm组成的差值指数（DI(554,704)）、557和701 nm组成的归一化指数（NI(557,701)）。基于RI(521,698)建立的一元线性和一元二次模型及DI(554,704)建立的一元二次模型的拟合R2均大于0.78|预测R2均大于或等于0.73|RMSE小于0.12|是进行玉米叶片花青素相对含量高光谱遥感反演的最优模型|说明在一定的精度范围内|新光谱指数具有无损反演玉米叶片花青素相对含量的潜力。     

玉米叶片花青素相对含量高光谱遥感反演

针对传统植物叶片色素测量存在的问题,提出了一种采用高光谱遥感技术反演玉米叶片花青素相对含量的方法。以含花青素的玉米叶片为对象,获取玉米叶片的花青素相对含量及高光谱反射率,分析350～1 000nm波段范围内玉米叶片的反射光谱特征,建立基于敏感波段、已有光谱指数、新光谱指数的玉米叶片花青素相对含量反演模型,并进行分析、比较。结果表明,玉米叶片花青素相对含量的敏感波段为548nm;新光谱指数为521和698nm组成的比值指数(RI(521,698))、554和704nm组成的差值指数(DI(554,704))、557和701nm组成的归一化指数(NI(557,701))。基于RI(521,698)建立的一元线性和一元二次模型及DI(554,704)建立的一元二次模型的拟合R2均大于0.78,预测R2均大于或等于0.73,RMSE小于0.12,是进行玉米叶片花青素相对含量高光谱遥感反演的最优模型,说明在一定的精度范围内,新光谱指数具有无损反演玉米叶片花青素相对含量的潜力。     

基于高光谱遥感反射率的总氮总磷的反演

基于2005年4~10月实测高光谱数据,通过微分法和波段比值法对室内水样分析结果中的总氮和总磷浓度进行反演。结果表明:以1 nm为间隔的微分法中455 nm处的微分值对总氮浓度较为敏感,最大负相关达到-0.857,而最大正相关为波段比值(1015/528 nm)的0.803,利用上述两个因子作为自变量进行多元回归,得到总氮最佳反演模型。该模型绝对误差为0.16,实测值与预测值之间R²为0.839;波段比值(671 nm/680 nm)对总磷浓度较为敏感,达到最大负相关-0.889,选用其作为自变量进行二次多项式回归,得到总磷最佳反演模型,该模型绝对误差为0.003,实测值与预测值之间R²为0.934。     

城市居民区土壤重金属含量高光谱反演研究

为探讨运用土壤光谱估算城市居民区土壤重金属含量的可能性,以上海闵行居民区土壤重金属Cu、Pb、Zn元素为研究对象,通过采集土壤样本,分析土壤光谱信息,构建基于高光谱的土壤重金属多元线性逐步回归(MLSR)和偏最小二乘回归(PLSR)模型。结果表明:通过倒数一阶和对数一阶微分变换能有效增强土壤重金属的光谱特征;土壤Cu、Pb和Zn元素最优波段分别出现在1 042.7 nm、706.84 nm和1404.8 nm处;从模型稳定性和精确性来看,PLSR模型较优于MLSR模型。土壤Cu、Zn元素验证RMSE值仅为研究区该重金属含量均值的10%左右,拟合精度高。与Cu、Zn元素相比,Pb元素决定系数R~2在0.64～0.88,模型稳定性较好。通过对光谱数据的预处理,采用偏最小二乘回归模型可有效提高估算城市居民区土壤重金属含量的精度。     

高光谱遥感城市植被胁迫监测研究

开发有效的城市植被胁迫监测方法对于林业资源管理和营造良好的城市生态环境具有重要意义。采用EO-1卫星过境广州市东边建成区所采集的Hyperion高光谱影像,通过选取合适的植被指数进行分类,以及混合像元分解获得植被丰度这两种方法进行植被胁迫的识别,对比两者实验结果表明:在植被信息提取中植被丰度的方法要比指数法可靠且精度高;通过地面光谱测量,说明基于植被光谱理论的丰度分析能更好地表示植被胁迫的特征,为城市林业管理提供定性和定量的研究应用。     

高光谱植被遥感数据光谱特征分析

利用植被的光谱数据,探讨了植被冠层的光谱反射特征和诊断性光谱吸收特征。根据植被光谱特征和连续统去除法(CR),介绍了识别植被种类和预测植被冠层营养元素等生化组分含量的可能性。运用一阶微分反射比(FDR)和从连续统去除的光谱吸收特征中获得的波段深度(BD)、连续统去除后微分反射比(CRDR)、波段深度比(BDR)和归一化波段深度指数(NBDI)等变量,利用逐步线性回归模型并基于光谱吸收特征的变量来选择波长,并通过相关分析来预测植被冠层生化组分。     

地块级航空高光谱遥感土地覆盖制图及其精度评估

利用高光谱遥感影像可以开展精细化土地覆盖制图,相关技术已在农业生产、植被生态等领域中广泛应用。然而,现有的面向像元或对象的分析方法在制图单元的合理性、精细性尚有欠缺。鉴于此,提出了基于随机森林的地块级高光谱土地覆盖制图思路,并利用雄安新区马蹄湾村高光谱影像开展实验与精度评估,综合类型精度和形态精度指标,探析不同划分尺度的制图优劣。在类型精度方面,结果表明：地块级高光谱土地覆盖制图效果及类型精度最优;在形态精度方面,发现地块级土地划分优于对象级划分结果。综合对比两类精度后得出,面向地块的高光谱土地覆盖制图可生产更符合用户需求的信息成果,具有较高的潜在应用价值。     

渭河水质遥感反演的人工神经网络模型研究

以渭河陕西段水域为研究对象,在获取了实地监测数据和SPOT5遥感影像的基础上,对遥感数据进行预处理,建立了BP神经网络水质反演模型和RBF神经网络水质反演模型.并对水质参数CODcr、NH3-N、DO、CODmn进行反演.研究结果表明,利用神经网络模型反演水质参数是可行的,由于是非线性模型,其反演结果明显好于线性回归模型的结果.     

珠海一号高光谱遥感的表层土壤有机质含量反演方法

表层土壤有机质含量影响土壤光谱特性且在空间分布上呈异质性。采用光谱分辨率高、波段连续性强的高光谱遥感影像反演区域表层土壤有机质空间分布状况,可为精准农业提供科学管理依据。针对以往方法很少基于高光谱影像大尺度反演土壤表层有机质含量,以安徽省淮南市舜耕山以南的三和镇、曹庵镇为研究区,探索珠海一号高光谱遥感反演表层土壤有机质含量的方法。研究结果表明,研究区表层土壤有机质含量与珠海一号高光谱影像原始光谱反射率最大相关波段为656nm(r=-0.680);采用小波包分解原始光谱后,低频分量和高频分量与表层土壤有机质的最大相关性均有所提高,低频分量最大相关波段为656nm(r=-0.797),高频分量最大相关波段为700nm(r=-0.804)。采用多元线性回归对原始光谱、小波包分解低频分量、小波包分解高频分量建立土壤有机质预测模型取得了良好的效果,R2分别为0.747、0.770、0.789。依据小波包分解的低频分量、小波包分解的高频分量建立的基于高斯核变换的支持向量回归模型预测效果优于多元线性回归模型,预测值与实测值更接近。研究结果为开展大尺度遥感反演表层土壤有机质工作提供了新方法、新思路。     

珊瑚礁区多光谱遥感水深反演研究

珊瑚礁区水深反演对于珊瑚礁区域工程建设与珊瑚礁保护具有重要意义。遥感影像辐亮度值与水深具有很好的相关性,据此波段比值法和线性组合算法被应用到珊瑚礁区的水深反演中,并根据复杂的珊瑚礁地形地貌对以上2种模型均做了优化。结果表明:经过改进的波段比值算法在3~5m、10~15m的水深反演中精度较高。而本文用到的模型在5~10m水深范围内的精度均较差,初步得到的结论是珊瑚礁区特殊的地形地貌导致的。     

高光谱遥感分类方法研究

高光谱遥感是近二十年发展起来的遥感前沿技术。本文探讨了高光谱遥感分类方法,比较分析各种方法与传统方法的优缺点。     

遥感高光谱图像赤潮识别

针对遥感拍摄的高光谱图像,研究自动读取高光谱数据,提取并绘制反射率曲线,生成伪彩色图像,此方法可用于溢油识别,同样也可适用于赤潮的识别.利用VC 读取高光谱图像数值并利用MATLAB绘制反射曲线,利用光谱分析进行高光谱赤潮识别.试验结果表明,该方法可以有效的划分赤潮水体和非赤潮、并可以区分出过渡水体,从而为赤潮预报提供了可能.     

渭河水质遥感反演的人工神经网络模型研究

以渭河陕西段水域为研究对象,在获取了实地监测数据和SPOT5遥感影像的基础上,对遥感数据进行预处理,建立了BP神经网络水质反演模型和RBF神经网络水质反演模型。并对水质参数CODcr、NH3-N、DO、CODmn进行反演。研究结果表明,利用神经网络模型反演水质参数是可行的,由于是非线性模型,其反演结果明显好于线性回归模型的结果。     

航空红外细分光谱地质遥感磁带数据处理

以找矿为目的的航空红外细分光谱地质遥感技术,近年来取得了较大进展。各种蚀变岩在2.0～2.5微米敏感范围内,有明显的光谱吸收特征,其反射光谱曲线具有与蚀变类型和蚀变强度相对应的形状与大小。非蚀变和弱蚀变岩石的光谱则表现比较平滑,反射率也较低。应用上海技术物理所研制的航空红外细分光谱扫描仪,可以获取这种红外窄波段多光谱信息,通过处理和分析,直接应用于地质找矿。该仪器六个工作波段的中心波长为2.035微米,2.087微米,2.143微米,2.200微米,2.280微米,2.380微米,带宽0.1微米,现已投入实用性遥感飞行。1986～1987年在新疆阿勒泰地区和西准噶尔地区飞行的几个已知矿区(带)上,获得了丰富的地质遥感信息,全部数据采用TEAC     

基于统计学理论的内陆水质遥感反演进展

遥感具有多尺度、多时相、覆盖面广、节省人力物力等特点,可快速反演大面积水体的整体水质状况,对其进行周期性监测与评价,成为水资源管理的热点.然而,由于光在水中传播时与各种不同物质相互作用的机理极其复杂,尤其是水中各种物质对光的吸收、后向散射大不相同,水质的遥感反演成为当前遥感应用领域的难点.本文在重点综述国外在基于统计学理论基础上的内陆水质遥感反演研究后,总结出具有代表性的反演模型,并结合水质反演的原理,指出基于统计学理论的内陆水质遥感反演存在的问题,旨在促进国内内陆水质的遥感反演研究、为相关领域的研究人员提供咨询和借鉴.     

高光谱数据反演大气水汽研究

利用Hyperion高光谱数据,基于MODTRAN辐射传输模型进行模拟,分析表明943nm和953nm波段分别对干燥和湿润大气最敏感,是反演水汽的合适通道。提出针对Hyperion数据DCIBR方法反演大气总水汽含量,可以推广到环境与灾害监测预报小卫星星座超光谱数据的大气水汽反演。误差分析表明,大气散射作用以及地表反射率非线性变化,对DCIBR方法计算精度的影响比CIBR算法要小,大气模式引起的反演误差小于2%,通道的光谱特性是影响反演精度的重要因素。