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1.
樟树幼林叶绿素含量的高光谱遥感估算模型 总被引：4，自引：0，他引：4
高光谱遥感的快速发展使得定量估算植被叶绿素含量成为可能.采用美国ASD公司生产的野外光谱辐射仪测量樟树幼林的冠层光谱,并对观测叶片进行同步叶绿素含量的测定;采用统计相关分析法,分析樟树冠层光谱与叶绿素含量之间的相关关系,并建立相应的估算模型.结果表明:樟树幼林叶绿素含量的敏感波段位于400、556、621 nm;通过建立各敏感段与叶绿素含量之间的估算模型并进行精度检验,得出了叶绿素含量估算的高光谱模型分别为y=exp(1.191 1458.912x)和y=3.29×exp(1458.912x).说明利用高光谱遥感数据可以估测樟树幼林的叶绿素含量. 相似文献
2.
森林叶绿素含量的高光谱遥感估算模型的建立 总被引：1，自引：0，他引：1
高光谱遥感提供一个通过窄波段的地物光谱反射率、诊断和检测植被叶绿素光谱特征波段的手段,为精确反演森林叶绿素含量提供更高光谱分辨率的数据。利用Epp-2000地物光谱仪测量叶片的反射光谱,并用SPAD-502对观测叶片进行叶绿素含量的同步测量;采用统计相关分析方法,分析叶片反射光谱、光谱特征参数及其各种植被指数与叶片叶绿素含量的相关关系,并建立相应的估算模型。结果表明：叶绿素含量的敏感性参数分别为Diff（R749）、Log（R466）、红边参数RVP以及比值叶绿素指数PSSR。通过多元统计回归分析,剔除不相关和存在共线性的参数后,得到叶绿素含量的估算模型为：SPAD=54．559—0．865×PSSR＋65．146×Diff（R749）-6．030×Log（R466）-0．238×RVP模型及其参数均通过统计检验,模型的决定系数砰达到0．812,均方根误差RMSE=13．35379,模型精度为88．743258％。 相似文献
3.
杉木叶绿素a含量与高光谱数据相关性分析 总被引：1，自引：0，他引：1
采用美国ASD公司生产的手持式野外光谱辐射仪测量杉木冠层光谱,对观测叶片进行同步叶绿素含量测定,并利用统计学分析方法,分析杉木叶绿素a含量与高光谱数据的相关关系,结果表明:(1)杉木光谱与叶绿素含量最大相关系数位于530 nm和690 nm;(2)通过建立植被指数(PSSR和PSDN)与叶绿素a含量的估算模型,并进行精度检验,选择出最适合杉木叶绿素a含量估算的高光谱模型,利用高光谱遥感数据可以估测杉木的叶绿素a含量。 相似文献
4.
《湖北林业科技》2017,(3):1-6
以受松毛虫不同危害程度的马尾松林分为研究对象,对在受到松毛虫危害时的马尾松冠层物理参数(单簇针叶体积、针叶长度、针叶中间直径)和马尾松林冠层高光谱光谱指数之间的关系进行分析,结果表明:(1)冠层的单簇针叶体积的变化可直接反应松毛虫的危害程度,单簇针叶体积越小虫害越严重,它的变化也引起了冠层光谱的各植被指数发生不同程度的变化,而其他冠层物理参数不能反应出松毛虫的危害程度。(2)从马尾松林冠层提取的高光谱遥感植被指数对虫害的不同程度的敏感性不同。增强型植被指数(EVI)、绿波段叶绿素指数(Red/Green)和归一化指标指数(NDVI)在虫害发生的中期与晚期有显著变化,但具有饱和现象,不能用来对马尾松林分受松毛虫虫害时进行早期监测;而红边波段叶绿素指数(CI_(rededge))、比值植被指数(RVI_(550))、比值植被指数(RVI_(700))、绿波段归一化植被指数(gNDVI)、差值植被指数(DVI)和结构不敏感色素指数(SPID)在虫害发生的整个时间范围内都有很明显的变化,不会达到饱和,可以在虫害发生的早期就进行监测。 相似文献
5.
采样分析了城市行道树与对比区相应树种的叶绿素变化,并对由叶绿素变化引起的高光谱响应进行了分析,结果表明:(1)城市环境对行道树叶绿素有重要影响,其中,对针叶树种叶绿素的影响较小,对阔叶树种叶绿素的影响较大;(2)导数光谱与测试树种叶绿素含量关系密切,在740～760 nm附近相关系数达0.83以上;(3)PSSR植被指数与测试树种的叶绿素含量关系密切,幂函数回归的确定性系数达80%左右.以上结论说明:高光谱遥感可以用来监测因城市环境引起的植被叶绿素变化. 相似文献
6.
《中南林业科技大学学报(自然科学版)》2015,(5)
选择广西典型岩溶山区灌草植被类型设置91块样方,运用Green Seeker手持光谱仪实测不同覆盖度植被的光谱响应并构建归一化植被指数(NDVI)、差值植被指数(DVI)、比值植被指数(RVI)、修正植被指数(MVI)和修改型土壤调节植被指数(MSA VI)等5种植被指数,同时运用数码相机垂直拍摄样方照片并进行监督分类,提取植被覆盖度,最后对样方的植被覆盖度和植被指数进行相关分析、建立回归模型和精度验证。结果表明:NDVI、RVI和MVI与植被覆盖度高度相关,相关系数超过0.9;而且用NDVI反演的植被覆盖度与实测值在α=0.05显著水平下进行t检验,结果无显著差异,平均精度达到95%以上,比其他植被指数模型更优秀。研究结论对广西岩溶石漠化地区植被覆盖度的快速、连续监测与评估具有重要参考价值。 相似文献
7.
【目的】树木叶片表面的滞尘在一定程度上能反映周围环境的污染情况。试验对光谱检测中叶面滞尘的干扰进行初步定量探讨,为叶面滞尘对光谱反射的影响评价及建立修正模型提供方法参考。【方法】以中国林业科学研究院内大叶黄杨叶片为研究对象,采集叶片样本保鲜并速回室内进行试验。使用0.0001 g 高精度电子分析天平称叶片除尘前后的质量,计算叶面滞尘量;采用美国 ASD 公司生产的 FieldSpec3便携式近红外光谱仪测量叶片除尘前后的反射光谱,得出其差异。分析除尘前后叶片反射率、一阶导数光谱及红边参数特征的差异,比较不同滞尘量的叶片反射光谱,建立叶面滞尘量与叶片反射光谱之间的关系模型。【结果】叶片除尘前后的光谱反射率存在差异,在520～560 nm 和760～850 nm 叶片反射率大小分别为有尘叶片＞无尘叶片、有尘叶片＜无尘叶片;不同叶面滞尘量的反射光谱也不同,大叶黄杨叶片光谱反射率在可见光波段随着叶面滞尘量的增加逐渐增大,而近红外波段区域随着叶面滞尘量的增加逐渐减小;红边和黄边的位置、蓝边斜率和面积在除尘前后无变化,有尘叶片的蓝边位置较无尘叶片增大,黄、红两边斜率和黄、红两边面积均较无尘叶片减小;在5个光谱参数中,红边指数所建的叶面滞尘量预测模型的 R 2值最大为0.716,叶面滞尘量与光谱之间存在着一定的相关关系。【结论】叶面滞尘使得叶片在可见光波段的反射率增加,在近红外光区的反射率减小,这可能与叶片自身内部结构有一定的相关性;利用红边指数(SDr)作为参数可以在一定精度范围内预测大叶黄杨叶片表面滞尘量,简单比值指数与叶面滞尘量呈正相关。 相似文献
8.
基于红边参数与PCA的GA-BP神经网络估算叶绿素含量模型 总被引：1，自引：0，他引：1
利用便携式ASD野外光谱辐射仪对杉木冠层叶片光谱进行测定,同时以分光光度法对叶片叶绿素含量进行提取。样本经均值处理、平滑处理和微分处理后,进行红边参数提取。对11个红边参数以PCA方法进行降维,将得到的前7个主成分得分作为网络输入参数,叶绿素含量作为网络输出参数,以遗传算法(GA)优化网络初始权值阈值,建立隐含层神经元数分别为4,6,8,10,12和14的6种单隐层BP神经网络模型。以R2,RMSE和相对误差作为模型精度检验标准,结果表明:6种模型预测精度均可达到92.0%以上,其中隐含层神经元数为10时,预测精度最高,可达97.372%。说明此种模型可对杉木冠层叶片叶绿素含量进行高精度估算。 相似文献
9.
《绿色科技》2017,(20)
以宁夏平罗县龟裂碱土为研究对象,以实测植被光谱和土壤pH值为基础数据源,通过对原始光谱数据进行小波阈值去噪,和对数、一阶微分、多元散射校正、归一化等8种变换,筛选土壤碱化程度最佳光谱变换方式和敏感波段,用一阶傅里叶和三次多项式进行回归分析、比较,来构建更加精确的龟裂碱土信息预测模型。研究表明:植被光谱反射率一阶微分变换在波段861nm处为最佳敏感波段,相关系数为0.86;多项式拟合比傅里叶拟合效果好;以最佳光谱指标和土壤pH值为变量,构建的pH含量三次多项式预测模型精度最高,在0.01显著性水平上通过检验,该模型可为干旱区半干旱地区土壤碱化程度遥感定量反演提供依据。 相似文献
10.
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(NDVI)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。 相似文献
11.
森林理化参数高光谱遥感反演研究进展 总被引：1，自引：0，他引：1
近年来, 成像高光谱遥感技术在森林资源信息提取方面取得了进一步发展。文中介绍国内外在轨运行的主要机载和星载高光谱传感器及其技术参数; 分别从叶面积指数和森林含水量反演及森林树种识别3个方面概述国内外基于高光谱遥感技术的森林物理参数反演方法及模型, 从叶绿素含量及森林养分元素反演2个方面概述基于高光谱遥感技术的森林化学参数反演方法及模型; 分析目前研究中存在的主要技术问题, 并展望其应用和研究前景。 相似文献
12.
以洞庭湖流域为研究区域,对MODIS13Q1植被产品数据的所有像元进行EVI时间序列重构后,采用滑动平均法、动态阈值法、最大变化斜率法以及Logistic函数拟合法等4种方法进行物候参数提取。对比分析后,选择了效果最佳的滑动平均法对2005年及2015年洞庭湖流域的EVI时间序列的遥感影像进行植被物候参数提取,分析近10年来研究区域植被物候特征变化。结果表明:滑动平均法提取的植被物候参数较准确,适用性较强;利用遥感手段能及时准确地监测大区域尺度植被物候变化,为研究区域气候变化等提供参考。 相似文献
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遥感技术在森林病虫害监测中的应用研究进展 总被引：1，自引：0，他引：1
总结了近50年来遥感技术在森林病虫害监测领域的研究进展。将近年来遥感监测病虫害的主要方法归纳为影像分类法和影像差技术法,遥感监测森林病虫害的模型概括为3种主要应用模式:1)各类植被指数形式模型;2)采用所用通道的其他组合形式模型;3)各通道与生态因子的混合形式模型。根据分析研究提出了今后遥感监测森林病虫害研究的4个主要方向:1)热红外波段监测森林病虫害的应用研究;2)森林病虫害遥感监测物理模型的研究;3)森林病虫害遥感监测的基础理论研究;4)高光谱、高空间和高时间分辨率遥感数据的应用研究。 相似文献
14.
[目的]测定云南松枝梢针叶高光谱数据及光合数据,建立松小蠹危害时期监测模型及光合参数模拟方程,有效、快速地预测松小蠹危害时期,诊断云南松健康状况,为大面积应用高光谱遥感技术实现森林病虫害监测提供依据。[方法]调查松小蠹危害情况,获取不同危害时期针叶高光谱及光合数据,选取与松小蠹危害时期显著相关的参数,建立危害时期监测模型;对针叶光合与高光谱特征参数进行相关分析,建立光合参数的相关方程。[结果]危害时间越久,在740~1036 nm,云南松枝梢针叶光谱反射率逐渐降低;光谱一阶微分曲线在660~740 nm,出现"红边""蓝移"现象,且峰值逐渐降低;基于光谱特征建立的松小蠹危害时期多元线性回归模型拟合效果最优;松小蠹危害时期与净光合速率Photo密切相关,其三次函数模型拟合效果较好;建立光谱指数和光合参数之间的联系,得到光合参数最优拟合方程。[结论]根据云南松光谱指数和光合参数分别建立的模型可有效监测松小蠹危害时期;云南松光谱指数与光合参数存在显著相关性,可建立相关模型预估云南松生长健康状况。 相似文献
15.
高光谱遥感在植被特征识别研究中的应用 总被引：4，自引：0，他引：4
总结了高光谱遥感在植被物种识别、结构特征分析、理化信息提取等主要领域的应用研究现状; 分析了高光谱遥感在植被特征识别中所涉及的光谱特征优化、混合光谱分解、图像分类识别等关键性技术环节的最新进展; 剖析了目前研究中存在的主要问题, 并对今后的发展态势进行了展望。 相似文献
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阈值分割和数学形态学在遥感图像边缘提取中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
以乌兰布和沙漠的航空遥感图像为基础,对其阈值分割,并选取适当的结构元素进行数学形态学的运算,从而达到对遥感图像边缘提取的目的。利用Matlab7．0软件对研究区域进行图像处理分析,通过提取的边缘和原始图像对比,验证其方法的可行性和有效性,为乌兰布和沙漠地区具有代表性的稀少且呈群团状大样地植被调查提供技术参考。 相似文献
17.
详细论述了高光谱遥感技术在森林生物物理和化学参量估计以及森林健康状态遥感评价等方面的应用研究状况，对高光谱遥感植被应用的数据处理技术作了简要说明。对我国高光谱遥感森林应用研究现状和发展水平进行了阐述，最后对高光谱遥感森林应用的未来趋势作了探讨。 相似文献
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为了提高高分辨率遥感数据的应用价值,通过采用影像分割和多尺度分割最优尺度确定等方法,开展了从高分辨率遥感影像中提取地物信息技术的研究。结果表明:水体、植被、居住用地、道路和裸地最大面积分割尺度参数分别为200、180、80、120和100时,提取的地物信息比较准确,可以在生产实践中应用。 相似文献
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林业研究中的主要兴趣点之一在于通过经验或半经验模型建立林分参数与遥感影像数据间的相互关系来估测林分参数.基于覆盖美国佛罗里达州东北Duval县的遥感数据和两块样地清查数据,论文探讨了所选林分参数与TM影像光谱DN值间的相关性.相关性分析结果表明,单波段或植被指数对林分参数的解释能力低于50%,为此构建了林分参数与影像多波段间多元回归模型来估测林分参数.预测结果通过另一组数据验证,除林分密度外,其它参数估测可信度达75%以上.论文最后探讨了预测模型不足和需改进的地方,并指出该研究有助于更好地理解影像光谱值和林分参数间的关系.图1表2参9. 相似文献