颗粒粒径测量中约束正则CONTIN算法分析

介绍用于光子相关光谱法颗粒粒径分布反演计算的约束正则化方法及基于它的CONTIN算法,通过数值模拟反演理想单峰和双峰分布,分析CONTIN算法的展宽效应、该效应与粒径的关系.利用实验测量比较了指数采样法、非负约束最小二乘法和CONTIN算法的反演结果.研究指出CONTIN的分辨力与粒径有关,总体较弱.合理选择小正则化参数或者缩小反演范围能改善反演质量.     

基于辐射传输模型的叶绿素含量定量反演

利用基于叶片内部辐射传输机制的PROSPECT模型模拟大量不同生化含量和叶肉结构的叶片光谱,研究利用高光谱植被指数定量反演叶绿素含量的可行性和精度,并比较各指数的稳定性和抗干扰能力。结果显示,各指数在对叶绿素的敏感性方面相差不大,除三角植被指数(TVI)外,其它指数均随叶绿素含量的增加而减小。叶片水分含量的差异对各指数的影响很小,干物质次之,叶肉结构影响最大。在抵抗干物质影响和叶肉结构影响方面,结构无关色素指数(SIPI)明显优于其它四种指数,吸收中心波深归一化后的面积指数(ABNC)次之。通过使用叶片光学模型的模拟光谱来研究叶绿素含量变化的光谱响应及其影响因素和反演策略,具有较强的理论性和普适性。研究结果与实际观测相吻合,方法简单易行。     

基于挺水植物高光谱信息的再生水总氮含量估测——以北京市门城湖湿地公园为例

高光谱信息是探测植物体内氮素含量状况的重要手段,而植物体中的氮素与水体含氮量息息相关.本研究区为以再生水为主要补给水水源的北京门城湖湿地公园,通过获取区内典型的再生水氮净化挺水植物芦苇和香蒲叶片的高光谱数据,并在室内测定对应样点的水体总氮含量指标, 探讨基于典型湿地挺水植物高光谱数据对水体总氮进行遥感探测的可行性.采用4种高光谱参数(光谱指数、归一化差值指数、“三边”参数及吸收特征参数)分别建立一元线性模型、逐步多元回归模型和偏最小二乘模型,根据决定系数(R²)和均方根误差(RMSE)进行模型精度检验.结果表明: 逐步多元回归和偏最小二乘模型的预测精度高于一元线性模型. 3种模型对芦苇的拟合效果均优于香蒲.偏最小二乘模型对芦苇的拟合效果最优(R²=0.854,RMSE=0.647).500～700 nm是反映水氮含量的最佳波段范围,绿峰与红谷反射率的比值与水体总氮含量具有较强的相关性,尤其是吸收特征参数能够较好地预测水体总氮含量.     

黄河三角洲自然保护区湿地植被生物量空间分布及其影响因素

以黄河三角洲自然保护区为研究区域,以野外实测湿地植被地上生物量数据、Landsat-8影像数据和土壤各因子检测数据为数据源,通过分析各遥感因子与实测植被生物量的相关关系,建立生物量模型,进行生物量的定量反演。通过研究生物量与土壤、水环境因子的关系,筛选影响生物量的关键因子,进而分析生物量的空间分布规律。结果表明:湿地植被地上生物量的干重与各遥感因子的相关性较高;以NDVI、EVI、MSAVI、DVI、RVI、Band1、Band2、Band3、Band4、Band6共10个因子作为自变量建立的反演模型最优;反演计算的生物量干重分为5个等级区,最低的1级区和最高的5级区面积较小,为82.23、72.16 km2,分别占研究区湿地植被总面积的13.35%、11.71%。生物量干重适中的2、3、4级区所占面积较大,为211.99、136.39、113.29 km2,分别占研究区湿地植被总面积的34.41%、22.14%、18.39%;在各环境因子中水深对芦苇生物量干重影响最大,土壤含水率对碱蓬生物量干重影响最大,水、盐条件是导致优势种植被生物量干重出现空间分异的主导因素;植被生物量干重呈现由陆向海减小,由黄河河道两岸向外递减的趋势。     

南海北部表层硝酸盐浓度反演研究

研究首次利用南海北部船基观测数据资料建立硝酸盐和海表温度的关系, 然后通过MODIS-SST资料与现场海表温度比较后进行了订正。利用订正后的数据表明南海北部的表层硝酸盐和海表温度之间存在显著的负相关关系(R²=0.7126)。结合海表硝酸盐和海表温度的关系式, 利用遥感海表温度的8 d平均值和月平均值估测了南海北部的表层硝酸盐浓度, 8 d平均海表硝酸盐浓度值范围为0～3.3167 μM, 月平均值为0～2.0590 μM, 该值与现场监测数据及历史资料均一致。     

弱光胁迫对不同生育期番茄光合特性的影响

以耐弱光番茄品系02S02、02S32和不耐弱光番茄品系02S52、02S57为材料,以普通塑料大棚光照环境为对照(晴天9:00-11:00平均光强约为800 μmol·m^-2·s^-1),普通塑料大棚上覆盖一层黑色遮阳网模拟弱光环境(光强约为对照的50%),研究弱光对4个番茄品系苗期、开花座果期、果实膨大期光合特性的影响.结果表明：弱光环境下,4个番茄品系叶片光合速率在低光强下略有增加,超过此光强后大幅下降,不同品系在不同生育期的变化趋势一致,但变化幅度不同;叶片光补偿点和暗呼吸速率随发育进程逐渐降低,耐弱光品系的降幅均大于不耐弱光品系;叶片光饱和点、最大光合速率和表观量子效率在不同生育期均有所降低,但变化幅度不同,且与品系的弱光耐受性无一致性关系.     

干旱-复水处理对杠柳幼苗光合作用及活性氧代谢的影响

采用人工控制土壤水分试验,以80%田间持水量处理为对照,研究了3次干旱-复水处理对2年生杠柳幼苗叶片光合作用,根、茎、叶膜脂过氧化和抗氧化系统的影响.结果表明: 在干旱条件下, 杠柳叶片相对含水量和光合速率(P_n)显著降低,光合色素含量升高. 干旱复水后,叶片相对含水量完全恢复,反映了杠柳较强的旱后修复能力;叶绿素含量和P_n均明显高于对照,表现出补偿效应,适度干旱诱导了杠柳的抗旱适应性.干旱胁迫使P_n下降,以气孔限制为主,但在中午发生了非气孔限制;幼叶、新茎和细根中的超氧阴离子产生速率升高,丙二醛含量则降低,说明这些幼嫩组织未受到氧化伤害.不同器官中SOD、CAT和POD活性及变化趋势不同,以细根的3种保护酶的反应最为灵敏,说明细根是杠柳适应干旱环境的重要器官.器官间的相互合作与协调使杠柳能有效地适应干湿交替的干旱环境.     

湿地小叶章叶绿素含量的高光谱遥感估算模型

通过实测不同覆盖度和水深状况下小叶章(Calamagroestis angustifolia)的冠层高光谱反射率与叶绿素a(Chl-a)浓度,采用高光谱可见光-近红外波段及其微分光谱波段(350～1050 nm)逐波段构建FNDVI、FRVI、FDVI、FDNDVI、FDRVI和FDDVI植被指数,分别找出与Chl-a具有最佳相关性波段组合的植被指数,建立小叶章Chl-a含量的最佳估算模型,并对比分析了最佳模型与线性模型的预测精度.结果显示:微分光谱植被指数与Chl-a的最佳预测模型(FDNDVI、FDRVI和FDDVI)比反射率植被指数最佳模型(FNDVI、FRVI和FDVI)的预测精度分别提高了6.86%、4.82%和10.10%;植被指数(FNDVI、FD-VI、FDNDVI和FDRVI)与Chl-a含量具有较好的线性关系,而最佳模型比线性模型预测精度仅仅提高了0.60%、1.40%、1.02%和0.93%,可以用简单的线性模型反演湿地小叶章的Chl-a含量.     

三江平原湿地植被叶面积指数遥感估算模型

利用中巴资源卫星CBERS-02影像提取的归一化植被指数(NDVI)和同期野外实测的叶面积指数(LAI)数据,分析了三江平原洪河自然保护区草甸、沼泽植被、灌丛和岛状林4种湿地植被及样本总体的NDVI与LAI之间的相关关系,建立了NDVI与不同湿地植被类型叶面积指数间的线性和非线性回归模型,并制作完成洪河自然保护区LAI空间分布图.结果表明,整个研究区样本总体的LAI估算效果不太理想,其NDVI与LAI的相关性仅为0.523;将研究区分为草甸、沼泽、灌丛和岛状林4种湿地植被类型,NDVI与各植被型LAI的相关性和估算效果均有很大程度的提高,所建立的LAI遥感反演模型以三次曲线回归方程拟合精度最高,R2分别达到0.723、0.588、0.837、0.720.以上结果表明,结合地面实测数据并基于遥感植被分类的基础上,CBERS-02遥感影像可用于较大区域内湿地植被生理参数的反演研究.     

基于红边参数的芦苇叶绿素的反演研究

干旱区荒漠植物的叶绿素定量反演是动态监测、快速有效评估植物生物量及长势的有效方法。利用便携式可见-近红外光谱仪FieldSpecPro3测定绿洲、盐碱地及沙漠3种生境内的芦苇高光谱值, 对高光谱数据一阶微分以及红边参数与叶绿素含量进行了相关分析, 选取最佳红边参数建立经验估算模型与神经网络模型, 并评估检验。模型显示, 三种生境下均为二项式回归模型的决定系数最佳, 检验精度的决定系数(R²)分别为0.8466、0.8672和0.7935, 均方根误差 RMSE (root-mean-square error)分别为2.3601、1.4112和2.8002; BP神经网络模型的检验精度的决定系数(R²)分别为0.9147、0.9331和0.8813, RSME分别为1.4010、0.9964和0.5559。结果表明, 利用BP(back propagation)神经网络估算的模型精确度显著提高, 可作为芦苇叶绿素高光谱反演的有效模型而使用, 为荒漠植物叶片叶绿素的光谱特征反演提供了借鉴, 为监测荒漠植物生长、产量估算及动态监测等提供可行的手段。