冠层水平互花米草叶片光合色素含量的高光谱遥感估算模型

以闽江河口鳝鱼滩湿地互花米草(Spartina alterniflora)的实测冠层高光谱反射率和叶片光合色素含量(LPPC)为数据源,在分析LPPC与原始光谱反射率、一阶导数光谱反射率、22种已报道光谱指数和14种新构建的植被指数相关性的基础上,利用直线回归、指数回归、对数回归以及乘幂回归方法,系统地比较了36种植被指数在估算互花米草LPPC中的表现。研究表明:(1)一阶导数光谱反射率组合的植被指数用于估算互花米草的LPPC优于原始光谱反射率;(2)红边区域一阶导数光谱是估测互花米草LPPC的最佳波段;(3)对于单一色素含量的估算,叶绿素a(Chla)的最佳估算指数为FDNDVI[723,703];叶绿素b(Chlb)的最佳估算指数为FDRVI[723,525];类胡萝卜素(Cars)的最佳估算指数为FDNDVI[723,703];(4)对于使用统一参量同时估算Chla、Chlb、Cars,由FDRVI[723,703]建立的对数估算模型效果最佳。研究成果可为湿地植物生化参量反演提供参考,也可为闽江河口湿地入侵种互花米草的动态监测和生态评估管理提供有力的科学依据。     

基于小波分析的大豆叶绿素a含量高光谱反演模型

 2003和2004年分别在长春市良种场和中国科学院海伦黑土生态实验站实测了大田耕作与水肥耦合作用下大豆（Glycine max）冠层高光谱反射率 与叶绿素a含量数据,对光谱反射率、微分光谱与叶绿素a含量进行了相关分析;采用归一化植被指数(Normalized diffe rence vegetation index, NDVI)、土壤调和植被指数(Soil-adjusted vegetation index, SAVI)、再归一植被指数(Renormalized difference vegetation index, RDVI)、第二修正比值植被指数(Modified second ratio index, MSRI)等建立了大豆叶绿素a反演模型;应用小波分析对采集的光谱反 射率数据进行了能量系数提取,并以小波能量系数作为自变量进行了单变量与多变量回归分析,对大豆叶绿素a进行了估算。研究结果表明,大 豆叶绿素a 与可见光光谱反射率相关性较好,并在红光波段取得最大值(R²>0.70),但在红边处,微分光谱与大豆叶绿素a的相关性较反射率好 得多,在其它波段则相反;由NDVI、SAVI、RDVI、MSRI等植被指数建立的估算模型可以提高大豆叶绿素a的估算精度（R²>0.75）;小波能量系 数回归模型可以进一步提高大豆叶绿素a含量的估算水平,以一个特定小波能量系数作为自变量的回归模型,大豆叶绿素a回归决定系数R²高达 0.78;多变量回归分析结果表明,大豆叶绿素a实测值与预测值的线性回归决定系数R²均高达0.85。以上结果表明, 小波分析可以对高光谱进 行特征变量提取,并可在一定程度上提高大豆生理参数反演精度。     

烤烟冠层光谱参数与叶片叶绿素含量的相关分析

为了明确烤烟冠层光谱参数与叶片叶绿素含量的相关性,测定了不同氮肥施用量条件下烤烟冠层光谱特征和烤烟鲜烟叶片叶绿素a(Chl-a)、叶绿素b(Chl-b)、类胡萝卜素(Cars)含量,并对光谱参数与叶绿素含量进行了相关分析和回归分析。结果表明:随着氮肥施用量增加,团棵期和旺长期鲜烟叶片的Chl-a、Chl-b和Cars含量均增加,可见光波段反射率降低、近红外波段反射率增加;而打顶期叶片的3种色素含量和光谱特征的变化规律不明显。可见光460～670nm范围内,460nm反射率与叶片叶绿素含量呈显著正相关,其他波段反射率与叶片叶绿素的含量呈显著负相关;近红外780～1260nm范围内,所有波段与叶片叶绿素含量的都呈显著正相关,1480nm反射率与叶片叶绿素含量呈显著负相关。反映Chl-a、Chl-b、Cars含量与光谱参数——比值植被指数(ratio vegetation index,RVI)定量关系的最佳回归方程分别为幂函数、幂函数和指数函数:Chl-a=0.250RVI(730,550)1.511,Chl-b=0.049RVI(730,550)1.841,Cars=0.0998e0.379RVI(730,550)。     

淹水胁迫下棉花叶片高光谱特征及叶绿素含量估算模型

为即时监测淹水胁迫下棉花功能叶叶绿素含量,确立叶绿素含量与单叶光谱特征参数的定量关系,本文以遮雨棚内蕾期淹水胁迫下的盆栽棉花为研究对象,淹水后每 3 d对棉花叶片进行测定、取样,综合分析叶绿素含量与高光谱特征参数的相关性,并构建和验证叶绿素含量的估算模型.结果表明: 随着淹水胁迫程度的加重,叶片叶绿素含量下降;叶片原始光谱反射率、一阶微分光谱反射率分别在580、697 nm波段附近与叶绿素含量呈显著负相关;利用差值指数和归一化指数建立的估算模型优于单波段线性模型,其中以植被指数(DR₆₉₇-DR₇₃₈)/(DR₆₉₇+DR₇₃₈)为自变量建立的模型棉花单叶叶绿素含量估算值与实测值拟合度最好,拟合系数为0.814,可用于淹水胁迫下棉花单叶叶绿素含量的估测.     

干旱胁迫下雷竹叶片叶绿素的高光谱响应特征及含量估算

植物叶片的反射光谱特征与叶绿素含量密切相关。以重要的笋用竹种雷竹(Phyllostachys violascens)为研究对象,采用盆栽及控水试验方法研究了2年生雷竹在干旱胁迫条件下冠层叶片反射光谱的响应特征,分析了叶片叶绿素含量与不同波段光谱反射率一阶微分值以及光谱特征参数之间的相关关系,并以雷竹叶绿素含量敏感波段及构建的植被指数与叶绿素含量进行了拟合。结果表明,重度缺水处理后雷竹叶片叶绿素含量显著降低,在可见光区叶片光谱反射率随叶绿素含量的降低而增加,以波长493、639、693、756 nm等处的光谱反射率一阶微分值与叶绿素含量的相关性较高。雷竹叶片叶绿素含量与光谱特征参数如绿峰反射率、红谷反射率、蓝边面积、绿峰面积之间的相关性较高。与已有的植被指数相比基于雷竹叶绿素含量敏感波段修正后的植被指数与叶绿素含量相关性优于原植被指数。基于反射率一阶微分值构建的多元回归方程以及修正的绿色归一化植被指数(m GNDVI)构建的回归方程拟合效果较好,为雷竹叶绿素含量的较优估算方程。研究结果可以为雷竹叶绿素含量的快速无损测定以及季节性干旱条件下雷竹林的科学经营及灾后评估提供依据。     

典型龟裂碱土土壤水分光谱特征及预测

以不同含水量的宁夏典型龟裂碱土为研究对象,系统分析了土壤光谱与土壤含水量的相关性,并建立了含水量预测模型.结果表明:随着含水量的增加,土壤光谱反射率逐渐降低,当土壤含水量高于田间持水量时,土壤光谱反射率随着含水量的增加呈增加趋势.土壤光谱反射率原始数据(r)、平滑后的反射率(R)和反射率对数(lgR)与龟裂碱土水分含量呈极显著负相关关系,整个波段R与土壤水分含量的相关系数平均比r和lgR分别高0.0013和0.0397;反射率倒数(1/R)和反射率倒数的对数[lg(1/R)]2种变换形式与龟裂碱土水分含量呈正相关关系,在950~1000 nm的相关系数平均比400~950 nm高0.2350;3种一阶微分变换形式与土壤水分的相关性不稳定.基于r、lg(1/R)、反射率的一阶微分R’和反射率对数的一阶微分(lgR)’采用不同回归模式建立的龟裂碱土含水量预测模型平均决定系数分别为0.7610、0.8184、0.8524和0.8255,其中R’的幂函数模式决定系数高达0.9447,该模型预测的土壤含水量与室内实测值拟合度为0.8279,说明该模型预测精度最高,采用r建立的模型预测精度最低.研究结果可为龟裂碱土含水量预测和当地农田灌溉提供科学依据.     

基于小波分析的大豆叶面积高光谱反演

实测了不同水肥耦合、经营制度及有效营养面积条件下的大豆(Glycinemax)冠层高光谱反射率与叶面积指数(LAI),并对光谱反射率、微分光谱与LAI的关系进行了分析;采用比值植被指数(RVI)与归一化植被指数(NDVI)建立了大豆LAI反演模型;采用小波分析对采集的光谱反射率数据进行了能量系数提取,并以小波能量系数作为自变量进行了单变量与多变量回归分析,对大豆LAI进行估算。结果表明:大豆LAI与光谱反射率在可见光波段呈负相关;在近红外波段呈正相关;微分光谱在红边处与大豆LAI密切相关(R2=0.92);RVI与NDVI可以提高大豆LAI的估算精度(R2分别达0.79、0.84);各植被指数各有优缺点,应根据需要进行选择;小波能量系数回归模型可以进一步提高大豆叶面积的估算水平,以一个特定小波能量系数作为自变量的回归模型,大豆LAI回归确定系数R2高达0.884;以4个和6个小波能量系数建立LAI回归分析模型(R2分别达0.92、0.93),2个模型LAI预测值与大豆LAI实测值线性回归确定性系数R2分别为0.90、0.92。比较可知,小波分析可以对高光谱进行特征变量提取,进而反演大豆生理参数,并且反演的LAI精度较光谱反射率、微分光谱及植被指数都有明显提高,小波分析在植被生理参数的高光谱提取方面有着广阔的应用前景。     

基于光谱指数的植物叶片叶绿素含量的估算模型

叶绿素是光合作用能力和植被发育阶段的指示器,是监测湿地植被生长健康状况的重要指标之一;高光谱遥感技术可以为植物叶绿素含量的定量化诊断提供简便有效、非破坏性的数据采集和处理方法。为保证被探测叶片面积相同,消除背景反射、叶片表面弯曲造成的光谱波动及叶片内部变异造成的影响,研究采用Field Spec 3光谱仪加载手持叶夹式叶片光谱探测器,测定野鸭湖湿地典型植物的叶片高光谱反射率数据,同时通过分光光度计室内测定相应叶片的叶绿素含量。采用相关性及单变量线性拟合分析技术,建立二者的关系模型,包括叶绿素含量与"三边"参数的相关模型以及比值光谱指数(SR)模型和归一化差值光谱指数(ND)模型,并采用交叉检验中的3K-CV方法对估算模型进行模型精度检验。结果表明:植物叶片叶绿素含量与"三边"参数大多都呈极显著相关,相关系数最大达到0.867;计算光谱反射率组成的比值(SR)和归一化(ND)光谱指数与叶绿素含量的决定系数,总体相关性比较高,较好的波段组合均为550—700nm与700—1400nm以及550—700nm与1600—1900nm,与叶绿素含量相关性最好的指数分别是SR(565nm,740nm)和ND(565nm,735nm)。并通过选取相关性最佳的光谱特征参数,分别基于"三边"参数和ND模型指数构建了植物叶片叶绿素含量的估算模型。其中,基于红边位置(WP_r)光谱特征参数和ND(565nm,735nm)光谱指数建立的叶绿素含量估算模型,取得了较好的测试效果,检验拟合方程的决定系数(R2)都达到0.8以上,估算模型分别为y=0.113x-78.74,y=5.5762x+4.4828。通过3K-CV方法进行测试和检验,植物叶绿素含量估算模型均取得了较为理想的预测精度,预测精度的分别为93.9%及90.7%。高光谱遥感技术对植被进行微弱光谱差异的定量分析,在植被遥感研究与应用中表现出强大优势,为植物叶绿素含量诊断中的实际应用提供了重要的理论依据和技术支持。     

水稻上部叶片叶绿素含量的高光谱估算模型

叶片叶绿素 (Chl) 状况是评价植株光合效率和营养胁迫的重要指标,实时无损监测Chl状况对作物生长诊断及氮素管理具有重要意义.以不同生态点、不同年份、不同施氮水平、不同类型水稻品种的4个田间试验为基础,于主要生育期同步测定了水稻主茎顶部4张叶片的高光谱反射率及Chl含量,并计算了350～2500 nm范围内任意两波段组合而成的比值(SR[λ1,λ2])和归一化(ND[λ1,λ2])光谱指数以及已报道的对Chl敏感的光谱指数,进一步系统分析了叶片Chl含量与上述光谱指数之间的定量关系.结果表明,红边波段的比值和归一化光谱指数可以较好地预测水稻上部4叶的Chl含量(R~2>0.9),但对于不同Chl指标其最佳组合波段有所差异.估算叶绿素a (Chla)、叶绿素总量(Chla+b)和叶绿素b (Chlb)的最佳比值光谱指数分别为SR(724,709)、SR(728,709)和SR(749,745),方程拟合决定系数R~2分别是0.947、0.946、0.905;最佳归一化光谱指数分别为ND(780,709)、ND(780,712)和ND(749,745),R~2分别是0.944、0.943、0.905.引入445 nm波段反射率对上述光谱指数进行修正,可以降低叶片表面反射差异的影响,提高模型的应用范围.利用不同年份独立的试验资料对所建模型进行了检验,结果表明,修正型比值光谱指数 mSR(724,709)、mSR(728,709) 和 mSR(749,745),以及修正型归一化光谱指数mND(780,709)、mND(780,712) 和 mND(749,745) 预测 Chla、Chla+b 和 Chlb 的效果更好,其测试的RMSE分别为 0.169、0.192、0.052、0.159、0.176、0.052,RE分别为8.18%、7.74%、13.01%、8.26%、7.59%、12.96%,均较修正前降低,说明修正后的光谱指数普适性更好.     

光谱植被指数与水稻叶面积指数相关性的研究

 综合分析比较了几种常见光谱植被指数与水稻（Oryza sativa）叶面积指数的相关性及其预测力。结果表明,植被指数的预测力在水稻营养生长旺盛期间最好。植被指数的预测力主要依赖于叶面积指数(LAI)的整体变化范围。因此,综合不同生育时期和氮肥处理的试验资料,光谱植被指数能准确地预测LAI的变化。LAI与各植被指数均呈曲线相关,与比值植被指数(RVI)、再归一化植被指数(RDVI)和R810/R560显著幂相关,与归一化植被指数(NDVI)、垂直植被指数(PVI)、差值植被指数(DVI)、土壤调整植被指数(SAVI)和转换型土壤调整指数(TSAVI)显著指数相关。其中,近红外与绿光波段的比值R810/R560的预测力最佳。用不同移栽秧龄、不同密度、不同水分和氮肥处理的数据对R810/R560的表现进行了检验,结果表明估算精度平均为91.22%,估计的均方差根(RMSE)平均为0.480　5,平均相对误差为-0.013。表明宽波段光谱植被指数可以准确地用来监测水稻叶面积指数。