植被生物量是评价湿地生态系统结构功能及健康状况的重要指标,直接反映植被群落的生长状况。以青海省隆宝滩国家级湿地自然保护区为研究对象,使用欧空局CHRIS/PROBA数据,挖掘高光谱的光谱维信息和多角度的立体结构信息,将不同角度的NDVInarrow分别与0°影像进行PCA、Gram-Schmidt变换和NNDiffuse融合,从主观判断和定量评价确定最佳融合方法,并对隆宝滩地区进行SVM监督分类。提取+36°、0°、-36°三个角度的原始光谱反射率、典型的窄波段植被指数、红边指数以及新建立的VInew植被

采用青海省隆宝滩地区的多角度高光谱CHRIS遥感数据,通过研究+36°、0°和-36°三个角度影像的组合变换,提出影像变换+不同角度波段组合的方法,用以获取地物的分类信息。该方法首先对0°影像进行穗帽变换,选择其湿度图像,再与+36°和-36°影像的第4波段(0.461μm)进行RGB组合,生成新的彩色合成影像,然后再进行支持向量机(SVM)的监督分类。结果显示,利用该方法对隆宝滩湿地分类的精度可达到90.02%;而利用传统的监督分类对0°影像直接进行分类,其精度为75.46%。由此可见,利用不同角度信息进行波段组合的方法,大大提高了高光谱影像进行湿地信息提取的精度,为湿地信息提取提供了一个有...

高光谱识别是采用大量比较窄的波段对目标物进行同时观测,以实现对目标物更好的观测效果。以东洞庭湖为研究对象,对典型湿地植被苔草、芦苇、芦蒿、辣蓼和旱柳开展野外高光谱观测的基础上,开展数据变换和分类识别。在对数据进行剔除、滤波和重采样后,对高光谱数据进行导数运算、对数运算、对数的导数运算、归一化运算和归一化后导数运算,以突出植被的光谱特征差异。采用主成分分析方法,对高光谱数据进行降维。并运用BP(Back Propagation)神经网络、马氏距离(Mahalanobis)分类法、贝叶斯(Bayes)分类法、费希尔(Fisher)分类法、光谱角度制图法(Spectral Angle Mapper,...

湿地植被的精细识别与分类是林业遥感中一个亟待解决的难点。本研究以东洞庭湖自然保护区为研究区,以苔草、芦蒿、辣蓼、杨柳和芦苇为研究对象开展高光谱数据观测。采用数据平滑、导数变换、对数变换和归一化变换等方式对高光谱数据进行预处理,再运用PCA算法分别对其进行降维运算,随后采用马氏距离、朴素贝叶斯、Knn、径向基内核支持向量机和随机森林等分类方法对降维后的数据进行分类。结果表明:1)不同预处理方式经过PCA降维后能保持自身特有的特征;2)降维后的累计方差贡献率与分类精度不存在必然联系,主成分个数能对分类精度产生影响;3)不同的分类方法对降维后的数据灵敏度不同,随机森林和径向基内核支持向量机保持较高的稳定性。

对-36°和0°的多角度高光谱CHRIS遥感影像数据进行植被指数计算及影像融合,提出归一化植被指数(ND-VI)与高光谱影像融合后,采用波谱角填图(SAM)的方法提取湿地植被类型信息。该方法首先对-36°影像进行NDVI植被指数计算,然后与0°影像融合,再采用SAM方法提取湿地植被类型。结果显示,利用该方法对青海省隆宝滩湿地植被类型的提取精度可达到92.23%;而利用SAM方法对0°影像直接进行湿地植被类型提取,其精度只有66%。由此可见,利用不同角度信息影像融合的方法,大大提高了高光谱影像进行湿地植被类型信息提取的精度,为湿地植被类型信息提取又提供了一个有效可行的方法。

以盐城湿地自然保护区核心区的ETM+图像数据和同期野外实测的31个样方地上生物量干重、湿重数据为数据源,分析了15个遥感信息变量与湿地植被地上生物量干重、湿重的相关关系,并选择在0.01水平上显著相关的8个遥感变量建立一元线性回归模型、一元曲线回归模型以及多元逐步回归模型,并对比得出最优模型,进而计算出整个研究区的地上生物量。研究得出:①与研究区湿地植被地上生物量干重和湿重相关性最大的都是ETM+4波段,干重的相关系数为0.833,湿重的相关系数为0.796;②研究区植被地上生物量干重和湿重的遥感估算模型都是一元三次函数模型,且干重模型的拟合精度要优于湿重模型;③得到研究区地上生物量干重总重量...

以陕西省扶风县马席村、巨良农场和杨凌区揉谷乡种植的大田玉米为试验材料,分别测定玉米抽雄期、灌浆期和乳熟期的冠层光谱反射率和叶片叶绿素含量,分析冠层各光谱植被指数与叶片叶绿素含量之间的相关关系,建立玉米叶绿素含量估测模型。结果表明,以单变量光谱植被指数估算叶绿素含量,抽雄期的最佳模型由修正叶绿素吸收反射率指数(Modified chlorophyll absorption reflectivity index,MCARI)建立,灌浆期最佳模型由垂直植被指数(Perpendicular vegetation index,PVI)建立,乳熟期最佳模型由植被衰老反射率指数(Plant senescen...

【目的】以黑河流域上游祁连山森林保护区为研究区,利用133个森林样地调查数据、Landsat-5 TM影像和ASTER GDEM产品为数据源,探讨地形对该流域森林地上生物量(above-ground biomass,AGB)估测的影响,以及选择合适的遥感估测方法反演该流域的森林AGB。【方法】首先利用青海云杉特殊的生境范围和绿色植被对比值植被指数(ratio vegetation index,RVI)的灵敏程度,及不同地物对纹理特征的不同响应,制定相应的决策树分类器,将研究区的土地覆盖类型分为两大类:森林(青海云杉)-非森林,并利用133个森林样地调查数据和Google Earth高分辨率影像...

【目的】生物量是表征植被生命活动的重要参数,对植被长势监测、产量预测有重要意义。以无人机为平台的高光谱遥感技术,具有机动灵活、成本低、空间覆盖广的优势,能够及时准确地估测植被生物量,已成为遥感估算研究的热点之一。由于光谱特征反演生物量存在饱和问题,因此,本研究尝试结合纹理特征与植被指数构建一种"图-谱"融合指标,探究"图-谱"融合指标的抗饱和能力及生物量估测能力。【方法】首先,利用无人机高光谱影像,提取其光谱信息和纹理信息,分别基于植被指数和纹理特征构建生物量模型。其次,针对光谱特征存在的饱和问题,将植被指数与对生物量敏感的纹理指标相乘或相除两种形式构建"图-谱"融合指标,分析"图-谱"融合指标的饱和性,并基于"图-谱"融合指标构建生物量估算模型。最后,对比不同指标构建的生物量模型的估测效果,来分析"图-谱"融合指标估测生物量的能力。【结果】(1)植被指数多在LAI=5时出现饱和现象,而"图-谱"融合指标VI×sm658,VI/ent658,VI/dis658,VI/con658,VI/dis514,VI/con514,VI/var514,VI×con802,VI×dis802均在LAI>5时才出现饱和现象,相比之下,这些"图-谱"融合指标一定程度上改善了饱和问题;(2)与植被指数相比(除了GNDVI、NDVI之外),抗饱和能力提高的"图-谱"融合指标VI×sm658、VI/ent658、VI/dis658、VI/con658、VI/dis514、VI/con514、VI/var514、VI×con802、VI×dis802,其与生物量的相关性也相对提高,所构建的生物量模型精度较高(R2=0.81,RMSE=826.02 kg·hm-2)。(3)对比单一植被指数、纹理特征,将纹理特征与光谱特征相结合的"图-谱"融合指标估算小麦生物量的能力相对最强,模型精度明显高于单一植被指数(R2=0.69)和单一纹理特征(R2=0.71)构建的生物量模型。【结论】"图-谱"融合指标的抗饱和能力明显提高,其构建的生物量模型精度也有效提高,实现了结合光谱信息和纹理信息的冬小麦生物量遥感估测,为生物量定量反演提供一种新思路。

【目的】对土壤高光谱数据去噪提纯,提高土壤速效钾含量高光谱估测模型的精度和实用性。【方法】选取土壤有机质、碱解氮、有效磷含量近似而速效钾含量差异较大的样本76个,对土壤样本反射率对数的一阶导数光谱分别基于4种函数进行多层小波离散分解;提取小波低频系数,构建土壤速效钾含量高光谱估测模型。【结果】小波分解1—3层获得的低频系数可用以代表原始光谱。基于各小波函数相同尺度的低频系数,土壤速效钾含量估测建模精度差异不大。其中基于Bior 1.3函数分解的第2层低频系数建模精度略高,作为最佳估测模型,在数据压缩到25%、反映输入光谱信息95.6%的基础上,建模R2达到0.976,RMSE为10.66 mg...

【目的】作物体内氮素状况是评价长势和预测产量的重要指标。小麦植株氮素营养的快速监测和无损诊断对于精确氮素管理具有重要作用。本文旨在通过对高光谱信息的精细分析和信息提取,探索建立小麦叶片氮含量(LNC,leaf nitrogen content)估算的最佳波段、光谱参数及监测模型。【方法】利用连续4年的系统观测资料,采用精细采样法,详细分析350～2500nm波段范围内原始光谱反射率及其一阶导数光谱的任意两两波段组合而成的主要高光谱指数与小麦冠层叶片氮含量的定量关系。【结果】发现小麦叶片氮含量的最佳波段为位于红边的690、691、700和711nm以及近红外波段的1350nm;基于归一化光谱指数...

基于高光谱(350~2 500 nm)数据,研究了我国中、东部地区5种主要类型土壤全氮含量与高光谱反射率之间的定量关系,构建了基于偏最小二乘法(PLS)、BP神经网络(BPNN)和特征光谱指数的土壤全氮含量估算模型。结果表明,以500~900 nm、1 350~1 490 nm区域波段反射率经Norris滤波平滑后的一阶导数光谱为基础,构建的基于PLS和BPNN的土壤全氮含量估算模型精度较高,建模决定系数分别为0.81和0.98;独立观测资料检验结果显示,模型预测决定系数分别为0.81和0.93,均方根误差RMSE为0.219 g.kg-1和0.149 g.kg-1,相对分析误差RPD为2.2...

湿地植被地上生物量与湿地生态系统生产力、碳循环和养分循环等密切相关,是当前研究中的主要关注点之一。利用ASDFieldSpec2500便携式地物波谱仪测定闽江口鳝鱼滩芦苇(Phragmites australis)和短叶茳芏(Cyperus malaccensis Lam.var.brevifolius Bocklr.)冠层反射光谱,同时测定其地上鲜生物量和植株密度,分析地上鲜生物量与冠层反射光谱及一阶微分光谱的相关关系,确定敏感波段,进而改进植被指数;利用回归分析法,基于各个植被指数,构建地上鲜生物量和植株密度的估算模型。结果表明,芦苇和短叶茳芏地上鲜生物量与冠层反射光谱在蓝光、红光及近红外...

以东洞庭湖苔草、泥蒿、芦苇、辣蓼与柳树5种典型湿地植被为研究对象,采用基于均值置信区间估计原理筛选特征波段,并结合Manhattan距离法检验植被识别的效果。研究结果表明:(1)剔除5种湿地植被类型中两两植被置信区间带重合率大的波段,得到光谱特征差异显著的特征波段,为680、760、870、1 570、2 030 nm。(2)5种植被类型的光谱反射率Manhattan距离值分别为0.1268、0.1134、0.1139、0.2639、0.2350,同种植被的Manhattan距离值显著小于异种植被。(3)通过对苔草、泥蒿、芦苇、辣蓼与柳树5种植被光谱反射率(R)进行数学变换发现,采用LOG(1...