太湖水体漫射衰减系数的光学特性及其遥感反演模型

利用2007年11月8—22日太湖实测光谱数据和水质分析数据,分析了秋季太湖水体漫射衰减系数（K_d）的光谱特性及其影响因子,并在此基础上,利用水面以上遥感反射率, 以490 nm波长的漫射衰减系数［K_d(490)］作为中间变量,建立了漫射衰减系数与水面以上遥感反射率的遥感反演模型.结果表明：在可见光波段范围内,秋季太湖水体大部分点位的漫射衰减系数随波长的增加呈指数递减趋势;由于部分点位浮游藻类的含量较高,对漫射衰减系数影响较大,导致这些点位的漫射衰减系数在波长675 nm附近出现峰值;无机悬浮物对漫射衰减系数的影响大于有机悬浮物,主要是由于悬浮物中无机悬浮物的含量远大于有机悬浮物.漫射衰减系数与遥感反射率具有很好的相关性,以R_rs(550)、R_rs(675)、R_rs(731)作为自变量,与K_d(490)进行回归分析,得出K_d(490)与R_rs(731)具有很好的线性关系,而利用R_rs(550)、R_rs(675)、R_rs(731)进行多元线性回归的效果（R²>0.96）好于单波段［R_rs731)］算法.     

天然草地植被覆盖度的高光谱遥感估算模型

利用ASD FieldSpec Pro FR^TM光谱仪,对内蒙古自治区锡林郭勒盟的天然草地进行高光谱遥感地面观测,并计算天然草地植被覆盖度;选择25个高光谱特征变量与天然草地植被覆盖度进行相关性分析.结果表明,共有17个变量通过极显著性检验,尤以红边波长范围内一阶微分波段值总和(SDr)的相关系数0.781为最高在此基础上将观测数据分成两组:一组观测数据作为训练样本(n=49),运用单变量线性、非线性和逐步回归方法,建立植被覆盖度高光谱遥感估算模型;另一组观测数据作为检验样本(n=32),进行精度检验分析结果显示,采用逐步回归分析方法,运用冠层原始反射率数据估算草地植被覆盖度的效果并不理想;而以红边波长范围内一阶微分波段值的总和(SDr)为变量的线性回归方程是最佳估算模型,模型标准差为10.4%,估算精度为83.99%.     

稻麦叶片氮含量与冠层反射光谱的定量关系

作物氮素含量是评价作物长势、估测产量与品质的重要参考指标,叶片氮素含量的无损快速监测对于指导作物氮素营养的精确管理及生产力的预测预报具有重要意义.以5个小麦品种和3个水稻品种在不同施氮水平下的3a田间试验为基础,综合研究了稻麦叶片氮含量与冠层反射光谱的定量关系.结果显示：（1）不同试验中拔节后稻麦叶片氮含量均随施氮水平呈上升趋势;（2）稻麦冠层光谱反射率在不同施氮水平下存在明显差异,在可见光区（460～710 nm）的反射率一般随施氮水平的增加逐渐降低,而在近红外波段（760～1100 nm）却随施氮水平的增加逐渐升高;（3）就单波段光谱而言,610、660 nm和680 nm处的冠层反射率均与稻麦叶片氮含量具有较好的相关性;（4）在光谱指数中,归一化差值植被指数NDVI（1220,610）与水稻和小麦叶片氮含量均具有较好的相关性,且相关性好于单波段反射率;（5）对于小麦和水稻,可以利用共同的波段和光谱指数来监测其叶片氮含量,采用统一的回归方程来描述其叶片氮含量随单波段反射率和冠层反射光谱参数的变化模式,但若采用单独的回归系数则可以提高稻麦叶片氮含量估测的准确性.     

基于高光谱的苹果花磷素含量监测模型

在室内条件下,利用ASD FieldSpec 3地物光谱仪,测定了盛花期苹果花的高光谱反射率,在分析苹果花原始光谱反射率及其一阶导数特征的基础上,分析了高光谱反射率与磷素含量间的相关关系,确定其敏感波段,构建了特征光谱参数,并建立了苹果花磷素含量的监测模型.结果表明：苹果花磷素含量与350～370 nm、670～1385 nm、1620～1760 nm波段的原始光谱反射率以及波段500～520 nm光谱反射率的一阶导数呈极显著正相关,与波段670～730 nm一阶导数呈极显著负相关;光谱参数DVI(936,676)、DVI(977,676)、NDVI(936,676)、NDVI(977,676)与苹果花磷素含量的相关性较好,其相关系数均达到0.77以上,由此建立了以4种光谱参数为自变量的磷素含量监测模型,其中,以NDVI(936,676)为自变量构建的监测模型具有最大的决定系数（R²=0.9385）、最小的均方根误差（RMSE=0.6883）和最小的相对误差（RE=7.6%）,预测精度达到92.4%,为最佳监测模型.     

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.     

基于连续统去除法的水稻氮素营养光谱诊断

该文将矿质分析及岩石光谱特征分析中普遍使用的连续统去除法引入水稻(Oryza sativa)叶片反射光谱特征的分析中。分析连续统去除光谱反射率和连续统去除一阶微分光谱,发现随着氮素水平的增加连续统去除光谱反射率下降。分析连续统去除光谱吸收特征参数与叶片全氮量相关性,这些参数包括:吸收峰左半端的面积(A₁)、吸收峰整体面积(A)、对称度(S)和连续统去除最小反射率(D_hc),结果表明连续统去除光谱吸收特征参数与叶片全氮量之间负相关性显著(均通过0.01水平的显著相关检验)。考虑到氮素营养在植物体内转移的营养原理,在分蘖期、孕穗期和抽穗期这3个关键生育期内分别针对水稻第一完全展开叶和第三完全展开叶建立连续统去除光谱吸收特征参数评价水稻氮素营养的回归模型。结果表明在估算第三完全展开叶氮素营养时,3个生育期内建模使用的回归量均为吸收峰整体面积A,而且在3个生育期内模型的决定系数较高且比较稳定。但是,第一完全展开叶建模使用的回归量(续统去除光谱吸收特征参数)不完全一致,这可能是由于氮素营养在植物体内转移导致。尽管连续统去除法诊断水稻氮素营养的一些机理还有待于进一步深入研究,但是该研究证明了运用水稻鲜叶片连续统去除反射光谱进行定性和定量评价水稻氮素营养在方法上是可行的。     

高光谱植被指数与水稻叶面积指数的定量关系

基于不同水稻品种、施氮水平和不同生育期下的大田试验,确立了水稻叶面积指数（LAI）与冠层光谱特征参数的定量关系.结果表明：水稻叶面积指数与部分高光谱植被指数存在良好的相关性,其中原始光谱组成的2波段差值指数（DI）形式相关性最好,其次为比值（RI）和归一化（NI）植被指数.相关最好的原始光谱植被指数是由近红外波段组成的差值指数DI(854,760),相关最好的一阶导数光谱植被指数是红光和近红外光组成的导数差值指数DI(D₆₇₆, D₇₇₈),但总体上导数光谱指数不如原始光谱指数与LAI关系密切.独立试验数据检验结果表明,以差值指数DI(854,760)为变量建立的水稻LAI监测模型具有较好的表现,可用于水稻LAI的估测.     

水稻叶片光谱对亚铁胁迫的响应

在湖泊富营养化治理过程中,除了要注意控制氮、磷的输入,还应考虑铁（Fe）的调控作用．本文基于“Fe^2＋假说”,探索性地将植物光谱效应应用于湖泊水体富营养化遥感预警机制研究．在水培条件下分析了亚铁（Fe^2＋）胁迫对水稻（Oryza sativa L．）体内Fe含量、叶绿素浓度及可见一近红外特征光谱的影响,并对其相关关系进行了深入探讨;同时,应用3个光谱定量化指标A1（Fe^2＋胁迫水稻叶片在460～670nm波段反射率变化积分值）、A2（Fe^2＋胁迫水稻叶片在760～1000nm波段反射率变化积分值）、S（Fe^2＋胁迫水稻叶片光谱曲线红边“蓝移”强度）分别建立了水稻叶片Fe含量与叶片光谱之间的定量相关关系模型．结果表明,随培养液中Fe^2＋浓度的升高,水稻体内Fe含量逐渐增加,叶绿素浓度降低,叶片光谱反射率在可见光波段升高,在近红外波段降低,同时红边发生“蓝移”．水稻叶片的3个光谱指标A1,A2,S与叶片中Fe含量都具有显著相关性,相关系数分别为0．933（P〈0．01）,-0．965（P〈0．01）和0．946（P〈0．01）,且A1,A2和S3个参数都能够较好地模拟（复相关系数R^2〉0．96）和估测水稻叶片Fe含量。     

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.     

花期苹果树冠氮素营养状况的卫星遥感反演

以山东栖霞为研究区,基于TM和ALOS影像获取花期苹果树的冠层反演反射率,结合实测反射率,构建并筛选氮素敏感光谱指数,以敏感光谱指数为自变量,建立氮素反演模型,利用精度最高模型进行空间反演.结果表明： 光谱指数与氮素营养相关性为：冠层＞叶＞花,敏感指数构成以绿、红、近红外波段为主;反演模型精度为：支持向量机回归＞逐步回归＞单变量回归;基于不同影像的反演结果近似,叶N含量均以3～4等(27～33 g·kg^-1)为主,冠N指标均以2～4等(TM: 38～47 g·kg^-1; ALOS: 32～41 g·kg^-1)为主;基于不同影像的空间布局亦类似,研究区北部和南部的营养水平高于中部,叶N和冠N高等级区域位于西北部的苏家店镇和松山街道、东北部的臧家庄镇和亭口镇、南部的蛇窝泊镇等,与苹果生产重点镇布局一致.此研究为果树营养状况的宏观数据获取提供了可行方法,也可为其他类似遥感反演提供借鉴.     

桉树叶片光合色素含量高光谱估算模型

色素在植物的生理生态过程中非常重要,利用高光谱数据,揭示光谱反射率上特征波段与光合色素含量间的关系将有助于理解光合色素光谱反射特征的规律,同时为利用高光谱遥感技术快速无损监测植物叶片光合色素提供了技术支持.利用野外采集的桉树叶片样本,在实验室内测定了叶片的高光谱反射率及对应的叶绿素、类胡萝卜素含量.利用光谱分析技术和统计学方法对光谱数据进行处理分析,提取了光谱特征参量,并建立叶绿素、类胡萝卜素含量与光谱特征参量间的估算模型.通过精度检验,研究结果表明以(SDr-SDb)/(SDr+SDb)为变量建立的指数模型估算效果最佳.     

基于高光谱遥感的小麦冠层叶片色素密度监测

作物叶片色素状况是评价植株光合效率和营养胁迫的重要指标,冠层叶片色素密度（单位土地面积叶片色素总量）的实时无损监测对作物生长诊断、产量估算及氮素管理具有重要意义。以包括不同品质类型（高蛋白、中蛋白和低蛋白）的多个小麦品种在不同施氮水平下的连续2a大田试验为基础,研究了小麦叶片色素密度与冠层高光谱参数的定量关系。结果表明,叶片色素（叶绿素a、叶绿素b、叶绿素a＋b和类胡萝卜素）密度随施氮水平增加而提高,不施氮处理的叶片色素密度随生育进程而下降,施氮处理的叶片色素密度呈单峰曲线,品种间存在明显差异。群体叶片色素密度的敏感波段主要分布在可见光区,而红边区域导数光谱表现更显著。光谱参数VOG2、VOG3、RVI（810,560）、SRE／SBE和SDr／SDb等与叶绿素密度关系较为密切,线性方程决定系数R^2均在0．858以上,而与类胡萝卜素密度关系减弱,决定系数R^2低于0．780,且参数间差异较小。经独立试验资料的检验表明,VOG2、VOG3、SRE／SBE和SDr／SDb对不同色素的估测结果较好,预测相对误差RE低于17．6％,虽然对叶绿素b的准确性稍低。总体上,光谱参数VOG2、VOG3、SRE／SBE和SDr／SDb与小麦群体叶片色素密度关系密切,特别是对叶片叶绿素a和叶绿素a＋b的密度可以进行准确可靠的实时监测。     

叶冠尺度野鸭湖湿地植物群落含水量的高光谱估算模型

利用高光谱遥感技术定量估测野鸭湖湿地植被含水量,对于监测和诊断野鸭湖湿地植被的生理状况及生长趋势具有重要意义,也能够为高光谱遥感影像在野鸭湖湿地植被含水量诊断中的实际应用提供理论依据和技术支持.采用Field Spec 3野外高光谱辐射仪,获取了野鸭湖典型湿地植被冠层和叶片的光谱,并测定了对应的含水量.以上述实测数据为基础,首先以芦苇为例初步探明了不同含水量水平下典型湿地植被冠层和叶片光谱反射率的响应模式,然后采用相关性及单变量线性与非线性拟合分析技术,从冠层和叶片两种层次,对不同尺度下的含水量与“三边”参数及高光谱植被指数进行了分析拟合,并采用交叉检验中的3K-CV方法对估算模型进行了测试和检验,确立了不同尺度下野鸭湖湿地植被含水量的定量监测模型.结果表明:(1)随着含水量水平的增加,芦苇冠层与叶片光谱在可见光波段(350-760 nm)和红外波段(760-2500 nm)的反射率均呈逐渐降低趋势.(2)不同尺度含水量与选取的光谱特征参数整体上相关性较强,与“三边”参数基本上都呈极显著相关,相关系数最大达到0.906;与高光谱指数全部呈极显著相关,相关系数最小为0.455,最大达到0.919,并通过选取不同尺度上相关性最佳的光谱特征参数,分别基于“三边”参数和高光谱植被指数构建了不同尺度下的含水量估算模型.其中,冠层尺度下,黄边面积(SDy)与SRWI( Simple Ratio Water Index)的估算效果最好,估算模型分别为y=-9.462x2 -2.671x+0.608和y=0.219e1.010x;叶片尺度下,红边面积(SDr)与WI( Water Index)的估算效果最好,估算模型分别为y=0.562x+0.376和y=2.028x2 -0.476x-1.009.通过3K-CV的交叉验证,不同尺度下的含水量估算模型均取得了较为理想的预测精度,预测精度的最小值为94.92％,最大值为97.06％,表明估测模型具有较高的可靠性与普适性.(3)高光谱植被指数与含水量拟合方程的拟合度相对高于“三边”参数与之建立方程的拟合度,说明多波段组合的光谱特征参数更适合含水量的判别.     

不同水氮条件下水稻冠层反射光谱与植株含水率的定量关系

研究了不同土壤水氮条件下水稻 (Oryzasativa) 冠层光谱反射特征和植株水分状况的量化关系。结果表明, 水稻冠层近红外光谱反射率随土壤含水量的降低而降低, 短波红外光谱反射率随土壤含水量的降低而升高。相同土壤水分条件下, 高氮水稻的冠层含水率高于低氮水稻的冠层含水率 ;同一水分条件下, 高氮处理的可见光区和短波红外波段光谱反射率低于低氮处理, 近红外波段光谱反射率高于低氮处理。发现拔节后比值植被指数 (R810 /R460 ) 与水稻叶片含水率和植株含水率呈极显著的线性相关, 模型的检验误差 (RootmeansquareError, RMSE) 分别为 0.93和 1.5 0。表明比值植被指数R810 /R460 可以较好地监测不同生育期水稻叶片和植株含水率。     

植物反射光谱对水分生理变化响应的研究进展

实时、无损伤地探测植物的水分及生理变化是高光谱遥感的深层次应用。由水分胁迫引发的植物一系列反射光谱响应体现了碳-氮-水耦合作用的结果。以往的研究大多集中于单一因素的响应, 而忽略了多因素交互作用。该文综述和分析了植物水分状况变化引起的直接和间接光谱响应机制, 包括植物水分含量、色素、养分状况、光合作用和叶绿素荧光指标的光谱响应及其内在的关联, 探讨了反射光谱在探测植物水分生理活动应用中的主要方法与最新技术, 并指出碳-氮-水多指标、多时空尺度的综合分析对于估测植被生产力及其对气候变化的响应具有重要意义。     

A review of plant spectral reflectance response to water physiological changes

Spectral reflectance is a new, real time and non-destructive hyperspectral remote sensing application to monitor plant water status and physiological changes. The spectral reflectance responses induced by water stress reflect the interaction and coupling of carbon, nitrogen and water cycles. A majority of previous studies focused on a specific structural or physiological effect on spectral reflectance with little attention on their interactions. This paper reviewed and synthesized the direct and indirect spectral responses caused by changes in plant water content, pigments, nutrient status, photosynthesis and chlorophyll fluorescence indices and their internal association. This paper also discussed the common approaches and the new techniques in applying spectral reflectance for detecting water status and physiological activities in plants. This paper concluded that analysis of the spectral reflectance at multiple temporal or spatial scales might have a potential application in projecting vegetation productivities, particularly in the context of climate change.     

基于高光谱遥感的小麦叶片氮积累量

作物氮素状况是评价长势、提高产量和改善品质的重要指标,因此叶片氮积累量的实时无损估测对作物生产的氮素管理具有重要意义.以多个小麦品种在不同施氮水平下的连续3a大田试验为基础,研究了小麦叶片氮积累量与冠层高光谱参数的定量关系.结果表明,冠层叶片氮积累量随着施氮水平的提高而增加,光谱反射率在不同叶片氮积累量水平下发生相应的变化.叶片氮积累量的敏感波段主要存在于近红外平台和可见光区,其中,"红边"区域表现最为显著.通过微分等技术构造多种植被指数,对高光谱参数和叶片氮积累量间进行相关回归分析,SDr/SDb、FD742和AVHRR-GVI 3个参数与叶片氮积累量关系最密切,方程拟合决定系数R2分别为0.9163、0.9097和0.9142,估计标准误差SE分别为1.165、1.079和1.077.经不同年际独立数据的检验表明,利用光谱参数FD742建立的模型对叶片氮积累量的估测精度为0.8449,预测的RMSE为0.984;红边位置REPIG对叶片氮积累量的估测精度和预测的RMSE分别为0.8394和1.014,表明预测值与观察值之间符合精度高,比较而言,FD742为自变量建立的模型可以更好地评估不同条件下叶片氮素积累状况.     

Monitoring leaf nitrogen accumulation in wheat with hyper-spectral remote sensing

The water-retaining capacity, percolation and evaporation of stony soil in Liupan Mountains, China, were measured in order to understand the effect of rock fragments on soil hydrological processes. The results indicated that the effective water-retaining capacity of soil is positively related with the volumetric content of rock fragments, but there is no relation between saturated water-retaining capacity and rock fragment content. For the soil layers within 0–40 cm, the steady infiltration rate increases with increasing volumetric content of rock fragments until it reaches the range of 15%–20%, and then it decreases when the rock fragment content further increases. For the soil layers below 40 cm, the steady infiltration rate always increases with increasing rock fragment content. The soil evaporation rate decreases with increasing volumetric content of rock fragments when it varies in the range of 0–20%, while the soil evaporation rate keeps basically stable when the rock fragment content is higher than 20%. The soil evaporation rate shows a rising tendency with increasing size of rock fragments.     

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。