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基于实测大豆冠层高光谱及叶绿素a数据,利用植被指数和三波段方法建立大豆叶绿素a的高光谱反演模型.通过IDL(interactive data language)实现NDVI和RVI波段的重新选择,提高了基于2种植被指数的模型反演精度.比较而言,三波段方法建模反演大豆叶绿素a含量的精度较改良后植被指数的更高(R2=0.81).研究结果表明,利用波段重新组合的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;三波段模型法可以筛选更好的波段来构建模型,并在一定程度上提高大豆叶绿素a反演精度. 相似文献
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深入研究了PROSPECT模型中叶肉结构参数N对叶片反射和透射光谱的影响，利用迭代法使全波段代价函数达到最小来计算LOPEX93数据集中样品的最优N值，对在最优N值下的模拟光谱与实测光谱进行比较，并对N在不同取值情况下，叶绿素与水分的反演进行了研究。研究认为：（1）N对整个光谱波段产生影响，并随N的增大而减小；（2）构造全波段代价函数，利用迭代法得到的最优N值可以很好地模拟实际光谱；（3）在高估N值情况下的叶绿素和水分反演精度明显高于低估N值的情况；（4）水分反演的效果明显优于叶绿素反演的效果，原因与代价函数的选取有关。 相似文献
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玉米叶绿素高光谱遥感估算模型研究 总被引：17，自引：0，他引：17
对不同品种玉米测定了不同层位叶片（上、中、下）以及叶片不同部位（叶尖、叶中、叶基和叶脉）的室内光谱反射率及其对应的叶绿素含量，采用单变量线性与非线性拟合分析技术，对叶绿素含量与原始光谱反射率、高光谱特征参数（如红边波长、红边位置以及红边面积等）以及植被指数之间的关系进行了分析。结果表明：叶绿素含量与原始光谱在713nm处具有最大相关系数（R=-0.815）．并且基于此波长所构建的指数估算模型明显优于线性模型；基于光谱位置和光谱面积的变量与叶绿素都呈负相关，植被指数与叶绿素含量均呈正相关，并且植被指数相关性优于单一的特征变量。比值植被指数（RVI）相关性优于归一化植被指数（NDVI）；模型精度检验结果表明以蓝边面积变量（SDb）为自变量所构建的指数模型对叶绿素含量估算较好。 相似文献
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利用统计和物理模型反演植物生化组分的比较 总被引：7，自引：1，他引：7
利用不同形式的光谱数据,如反射率、透射率和吸收率,以及经过不同波段间隔和噪声水平处理的反射率,直接比较了统计模型和物理模型反演鲜叶片叶绿素、水和干物质含量的效果。结果表明,物理模型对光谱数据波段间隔和噪声的鲁棒性比统计模型要好,而在反演的绝对效果上,统计模型的反演结果特别是对水分的反演与物理模型相当,要充分考虑统计模型和物理模型反演植物生化组分时的优缺点,提高反演的精度和效率。 相似文献
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长春南湖水体透明度高光谱定量模型研究 总被引：2，自引：0，他引：2
透明度是衡量水质优劣、评价湖泊富营养化的一个重要指标，高光谱遥感可有效反演透明度，较好解决了常规遥感中出现的问题。本研究利用野外高光谱仪在长春南湖夏季进行了反射光谱测量和同步水质采样分析，通过分析水体透明度与其高光谱反射率之间的相关关系，尝试采用多种半经验算法建立透明度高光谱定量模型，并进行了验证。结果表明：1）单波段、波段比值和一阶微分反演模型，确定性系数皆在0.74以上，RMSE小于透明度极值差，因此皆可以用于反演透明度；2）模型精度从高到低依次为：一阶微分模型、单波段模型和波段比值模型。该定量模型的建立，为今后利用成像光谱数据在南湖进行透明度大面积遥感反演研究提供了研究基础和科学依据，对内陆水体透明度反演也有一定的借鉴意义。 相似文献
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氮素胁迫下的冬小麦光谱特征提取与分析 总被引：24，自引：2，他引：24
高光谱遥感是对地观测的重要技术手段，利用野外光谱仪在地面的实测工作为其在精准农业等方面的应用进行有益的尝试，可以提高作物营养诊断的精度。养分胁迫下高光谱特征提取是这一目标的地面预研究。本次试验对不同氮素养分胁迫下东小麦的不同生育期，分别观测其光谱反射率，分析其生物物理参数的变化规律和反射光谱的特征，利用导数光谱技术对叶绿素密度和叶面积指数等生物物理参量同原始光谱、一阶倒数光谱进行拟合度比较，结合养份胁迫的特点，分析建立光谱模型的可能性。叶绿素密度在可见光和近红外波段均拟合较好，拟合度在0.5左右，高于叶绿素含量与光谱反射率的拟合，而叶面积指数与冠层光谱拟合在近红外波段较好，在可见光波段拟合度较小。通过作物的光谱特征，提取其中重要的近红外反射峰值、绿峰和红端位移特征，与冬小麦的叶绿素密度、叶绿素含量等生物物理参数进行相关分析，建立了线性光谱模拟模型。提取出的特征参量均可有效地模拟生物物理参数的变化，其中叶绿素含量与近红外反射峰值的拟合度（R2)除乳熟期外，都在0.9以上；孕穗期的模拟模型也有显著的相关关系。综合分析，孕穗期是利用高光谱遥感进行作物长势和养份分诊断研究的最佳时期。 相似文献
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以柑橘树冠层光谱为例,通过对HJ-1A星HSI传感器所采集的柑橘高光谱遥感数据与ASD便携式手持光谱仪所采集的地面实测柑橘冠层光谱进行比较,旨在探究HJ-1A星高光谱数据反演柑橘光谱的可靠性与适用性。结果表明:ASD与HSI数据的柑橘光谱反射率存在差异,尤其在红光波段和近红外波段有显著差异;ASD数据的光谱反射和吸收特征都较HSI数据明显;ASD与HSI数据的柑橘光谱变量特征也存在差异,尤其是黄光波段微分值造成的光谱变量差异最明显。因此,在进行小区域尺度柑橘光谱研究时不宜采用HSI测得的柑橘冠层反射光谱数据,但通过适当地改进HSI数据预处理方法,在大区域尺度上HSI数据能较为准确地表现柑橘光谱吸收、反射、红边等特征,可以应用于柑橘植被指数的反演研究。 相似文献
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用偏最小二乘法提取石头口门水库水色信息 总被引：1，自引：0，他引：1
水体的高光谱数据在提供大量信息的同时，其波段间存在很高的相关性，常规的统计方法反演水质参数不但不能充分利用这些信息，并且也不能很好的去相关，而偏最小二乘回归分析可以较好的解决这一问题。因此本研究通过利用高光谱仪在石头口门水库进行反射光谱测量和同步水质采样分析，建立了叶绿素a和悬浮物含量的偏最小二乘回归模型。结果表明：该模型能较好的利用高光谱数据信息，各光谱波段自变量在最终模型中的系数大小在一定程度上较符合叶绿素a和悬浮物的光谱吸收、散射特性；通过与常规的比值模型、一阶微分模型进行对比，偏最小二乘回归模型明显优于前两者，其各决定系数均高于0.7，因此估测效果较理想，可用于内陆二类水体的水色信息提取。 相似文献
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归一化植被指数(NDVI)能够反映绿色植物的生长状况、监测作物长势,并与叶片尺度和冠层尺度的植被生化参数密切相关。研究方法主要是通过PROSAIL模型来分析NDVI的敏感性。在叶片尺度上,对NDVI变化的敏感性最高的参数是叶绿素含量(Cab),其次是叶肉结构参数(N);而干物质含量(Cm)和含水量(Cw)变化的敏感性较弱。在冠层尺度,NDVI对叶面积指数(LAI)的敏感性最高,其次是观测天顶角(VZA);叶倾角分布(LAD)和太阳高度角对NDVI的敏感性也较大。2017年5月16～18日野外实验采集数据及冬小麦叶片,通过实验室测得叶绿素浓度,结合2017年5月15日河北省石家庄市栾城区Landsat OLI影像,计算出采样点小麦的NDVI,建立叶绿素含量估算模型,生成栾城区冬小麦叶绿素含量分布图,得到研究区叶绿素浓度大部分在30～70μg·cm~(-2)。 相似文献
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《科技通报》2018,(10)
春季的植被枯落层盖度是研究沙尘源区的重要指标之一。本研究以内蒙古东部的通辽、赤峰和锡林郭勒盟地区为研究区,利用FieldSpec3光谱仪测量不同地类的光谱特征,并计算不同地类的春季枯落层盖度,研究蒙东地区春季不同地类的植被枯落层盖度与基于MODIS波段的常用植被指数和波段组合的相关关系。研究发现:典型草原、荒漠草原、沙地和耕地春季植被枯落层盖度分别与Ref6-Ref7、DVI、Ref1/Ref6,以及Ref5-Ref7相关性最高,而与NDVI、RVI等传统的植被指数相关性不高。分别建立典型草原、荒漠草原、沙地和耕地春季植被枯落层盖度与Ref6-Ref7、DVI、Ref1/Ref6,以及Ref5-Ref7的线性模型,模型精度分别达到70.07%、79.97%、88.15%和83.4%。该研究为采用MODIS遥感数据识别蒙东沙尘源区提供了重要的支撑。 相似文献
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OC3M模型是NASA采用的叶绿素a浓度经验反演方法,即MODIS1B数据转为L2级叶绿素浓度产品时采用的默认算法为OC3M模型。本文通过使用OC3M模型对我国渤海地区2003年的7月1号的MODIS影像进行叶绿素a浓度反演并对反演结果进行了分析。 相似文献
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基于决策树方法的干旱区盐渍地信息提取——以渭干河-库车河三角洲绿洲为例 总被引：6，自引：0，他引：6
以渭干河-库车河三角洲绿洲为例，探讨了干旱区盐生植被红柳覆盖的盐渍地信息的提取方法。利用TM卫星图像数据，分析了研究区主要地物的光谱特征及其波段间的相互运算，从而分析不同地物之间的可分性。研究表明：K-L-3（第三主成分）是提取重度盐渍地信息的最佳波段，TM1是区分红柳覆盖区（轻、中度）盐渍地信息的最佳波段，提取盐渍地信息时混分的水体信息可以通过MNDWI（改进归一化差异水体指数）设定一定的阈值予以剔除，混分的植被信息可以通过NDVI设定一定的阈值予以剔除。根据以上分析，建立决策树模型，在各节点设计不同的分类器，最后得到盐渍地信息的提取结果。然后进行精度评价，结果表明，该方法的总体提取效果较好，是干旱区监测盐渍地变化的有效手段。 相似文献
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土壤中的重金属汞元素是对人体毒害最大的5种重金属之一,为了实现快速土壤重金属汞的监测,本文采集了广东省75个土壤样品,对其进行室内高光谱测定和化学测试分析,获取高光谱数据及土壤重金属汞含量。为了获取土壤汞的高光谱反演的最佳模型,本研究对土壤高光谱数据进行平滑、连续统去除、光谱微分、倒数对数、倒数、对数、双波段组合等处理,同时,对土壤汞含量作对数变换,通过反复试验,筛选出与对数变换后的土壤汞含量相关性最高的光谱指标。研究结果表明:土壤汞的最佳光谱指标为反射率一阶微分的波段组合(700*R_((587. 705nm))-250*R_((1373. 48nm))),相关系数高达-0. 744;由反射率一阶微分光谱指标构建的土壤汞的高光谱反演模型最佳(y=0. 1491x~3-0. 53x~2+0. 0358x+1. 2596),其决定系数R~2为0. 60,均方根误差RMSE为0. 183。其验证样本预测值与实测值比较,平均相对误差为0. 169。由此可知该模型用来快速估算广东省土壤汞含量是可靠的。 相似文献
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新疆阜康绿洲生态系统生物量遥感估算分析 总被引：10，自引：0，他引：10
利用阜康绿洲地区2003年8月野外实测53个样方的生物量干重数据和同期的陆地卫星MODIS的1通道,2通道250m遥感图像数据,分析了植被指数NDVI与绿洲植被生物量的相关关系,进而建立该遥感植被指数与绿洲生物量的一元线性和非线性回归模型,并对不同回归模型进行分析比较.研究表明:植被指数NDVI与绿洲生态系统植被生物量之间存在较好的相关性;所建遥感植被指数与绿洲植被生物量的回归模型中,三次方程得到的非线性回归模型(y=-5 593.3NDVI3 7 509.7NDVI2-1 268.9NDVI 191),是最适合用于监测阜康绿洲生态系统植被生物量的监测;利用该模型进行反演同年4月～9月研究区的生物量,并分析得出阜康绿洲生态系统内不同植被生物量在同一时期的空间分布特征;阜康绿洲生态系统内不同植被生物量在不同时期生物量的独特时空分布特征. 相似文献
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在全球环境变化的背景下,区域及全球尺度地表参数和能量循环的研究中迫切需要大范围、高精度的观测数据。随着遥感技术的迅速发展,遥感已经具备在全球尺度上精确监测地球系统中诸多要素的能力。特别是星载微波遥感系统,具备全天时、全天候的观测能力,且对多种地表要素特性十分敏感,已广泛应用在全球积雪、土壤水分与植被等地表要素的监测和定量反演之中。精确的微波机理模型是理解遥感观测、发展遥感反演算法以及提高数据同化系统中观测算子精度的基础和关键。近30年来,研究人员基于电磁辐射和散射理论及微波辐射传输方程,针对不同传感器参数特性进行了大量卓有成效的研究,建立了从单散射体、随机粗糙表面到积雪、植被等典型地物的微波散射、辐射机理模型,广泛应用于微波观测模拟和反演。文章对这一系列微波机理模型的研究进展进行了系统的介绍和评述。随着遥感数据的不断丰富和遥感建模及反演理论的深入发展,包括微波遥感在内的遥感手段将为地球系统的研究及应用发挥更为重要的作用。 相似文献
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基于Sentinel-2A影像特征优选的随机森林土地覆盖分类 总被引：10，自引：0，他引：10
《资源科学》2019,(5)
中南半岛地处热带、亚热带地区,由于水热条件适宜,植被生长旺盛,土地利用强度高,地表覆盖类型的光谱特征时空变异复杂,使用传统的基于光谱特征的遥感分类精度难以保证。Sentinel-2A卫星遥感数据具有较丰富的光谱波段和较高的空间分辨率,为土地覆盖遥感分类提供了多维特征空间。但多维特征参与分类容易造成信息冗余,从而导致分类速度和精度降低。因此,如何充分利用Sentinel-2A数据丰富的光谱和空间信息,并通过高维特征空间降维进行特征优选对于提高分类精度具有重要意义。本文以中南半岛典型地区土地覆盖分类为例,利用Sentinel-2A多波段光谱特征,归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、差值植被指数(DVI)、归一化水体指数(NDWI)等指数特征以及对比度、相关性、能量、均值、熵等纹理特征,在随机森林模型框架下,采用平均不纯度减少方法对不同特征在土地覆盖分类中的重要程度进行识别;利用袋外(OOB)误差方法,对重要特征组合进行了优选;利用优选特征进行随机森林土地覆盖分类,并与原始随机森林分类结果进行对比。结果表明:Sentinel-2A影像的光谱特征和纹理特征在土地覆盖分类中具有较为重要的作用,光谱特征中短波红外、可见光、植被红边波段重要性较大,纹理特征中均值、能量法重要性较高。选择重要性列前9位的特征参与分类时,OOB精度达到最高;继续增加特征会使模型复杂度过高,容易发生过拟合而使得分类精度不增反降。通过特征优选高效利用了Sentinel-2A丰富的光谱和纹理信息,其总体分类精度达87.53%,Kappa系数达0.8461,优于原始随机森林方法,一定程度上提高了热带亚热带地区复杂土地覆盖分类精度。 相似文献
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对高光谱数据进行定量分析需要对数据进行前期的处理来提高数据的质量。大气校正对图像反演数值的正确性依赖于对数据模型的参数输入的正确性,但是对参数输入的正确性是无法准确获知的。本文利用EO-1高光谱图像为基础,对ENVI中FLAASH模型中使用不同的气溶胶模式、不同的能见度、不同的大气模型和水汽反演的设置等输入条件进行对比分析。在对图像大气校正后不同结果的分析表明,在采用图像本身信息来对图像进行大气校正表明了FLAASH模型对某些输入参数的依赖性并不是那么强。 相似文献