基于光谱归一化的马尾松LAI遥感估算研究

通过对比不同传感器间光谱响应函数的差异,研究基于光谱响应函数的不同传感器相似波段的归一化方法,探讨归一化后植被指数在马尾松叶面积指数(LAI)估算中的应用。以某一传感器为基准,根据波段总辐射率比值关系将其他卫星传感器归一化为基准传感器,然后计算其植被指数,建立LAI反演模型。为验证方法可行性,选取永安地区2008年3月获取的BJ-1CCD、IRS-P6LISS3和MODIS数据作为研究对象,根据三者的光谱响应函数差异,将BJ-1CCD和IRS-P6的LISS3的红光和近红外波段归一化为MODIS的相应波段,并分别计算归一化前后的NDVI值。结果表明归一化后不同传感器的植被指数关系与理想的关系y=x更加接近。利用归一化后的IRS-P6影像的NDVI反演马尾松LAI,并将其应用于MODIS和BJ-1传感器,得到归一化后不同传感器的植被指数值基本相等,表明归一化以后的植被指数应用于LAI的估算具有一定的普适性,能适用于多种传感器。

一种基于光谱归一化的丘陵地区植被覆盖度反演方法

由于影像空间分辨率的限制,利用遥感影像反演植被覆盖度时,像元内通常存在植被与其他地物混合的现象.此外,受到物理属性、地形、阴影等因素的影响,植被内部存在较大的光谱差异.混合像元的存在,以及植被内部光谱变化较大都将导致植被覆盖度反演精度降低.本研究基于Sentinel 2A遥感影像,提出了一种基于光谱归一化的光谱混合分析方法,以期解决植被内的光谱差异以及与其他地物的混合问题.首先,对端元矩阵与遥感影像进行归一化预处理,以减弱植被内的光谱变化;然后,采用全约束最小二乘法(FCLSU)、部分约束最小二乘法(CLSU)、扩展线性混合模型(ELMM)三种混合像元分解算法来定量分析植被与其他地物的混合状态.在验证解混算法精度时,采用无人机高分影像分类结果作为植被覆盖度参考影像,并对归一化前后的精度进行对比.光谱归一化前,ELMM和CLSU的R和RMSE都接近0.903和0.353,FCLSU的R和RMSE为0.869和0.434.光谱归一化后,三种算法的R和RMSE都接近0.91和0.2.试验结果表明:端元和影像进行归一化后,降低了光谱变异性,三种算法的解混精度在整体上提高较大,且对四川丘陵地区的植被覆盖度的反演结果接近真实值.

一种基于光谱归一化下的植被覆盖度反演算法

针对常规混合像元分解算法在植被覆盖度遥感反演中存在的端元变化误差及运算效率的问题,以两个不同类型植被覆盖下地区的TM影像数据为基础,提出了一种基于光谱归一化框架下的协同稀疏回归的植被覆盖度反演算法,并针对多种地表类型下的植被覆盖度反演试验,与常用的像元二分法模型进行对比分析。试验结果表明:对影像与端元组进行归一化后,有效地降低了它们的异质性,从而提高了反演精度,同时,该算法获取的植被覆盖度相对像元二分法具有更高的精度。

基于光谱归一化的阔叶林LAI遥感估算模型适用性分析

针对基于植被指数(VI)的森林叶面积指数(LAI)统计模型反演方法通用性较差的问题,研究基于光谱响应函数的不同传感器相似波段的光谱归一化方法,构建基于光谱归一化的阔叶林LAI遥感估算模型,并分析光谱归一化前后LAI估算模型对不同传感器的适用性.以福州市ALOS AVNIR-2、Landsat5 TM和MODIS作为多传感器数据源.结果表明:利用光谱响应函数对不同传感器的相应波段进行光谱归一化校正,能较好地消除传感器的差异;基于光谱归一化后VI建立的阔叶林LAI估算模型,对不同传感器均具有较好的适用性,可以减少模型对传感器的依赖.

基于归一化光谱的浑浊水体叶绿素a浓度遥感估算

光谱归一化是将光谱统一到相同的尺度进行数据分析的方法,有助于削弱环境因素对光谱的影响. 本文首先讨论了光谱归一化处理对水体叶绿素a 浓度反演的影响,然后基于归一化光谱提出了一个改进的两波段模型.使用太湖水体2 0 1 0 年9 - 1 0 月和2 0 1 1 年4 - 5 月的实测数据,对归一化前后建立的叶绿素a 估算模型的对比分析表明,归一化处理增加了样点光谱反射率的集中程度,可以改进用相关分析方法建立的比值模型和一阶微分模型的精度及应用精度. 基于归一化光谱建立了新的两波段反演模型G V （A 1） - 1 -G V （A 2 ） - 1 ,并使用2 0 1 0 年和2011年两期数据建立模型并验证,结果表明新波段组合的模型精度优于波段比值模型,模型应用精度优于三波段和四波段模型,该组合可为浑浊水体中叶绿素a 浓度的遥感估算提供参考.

高光谱技术联合归一化光谱指数估算土壤有机质含量

随着近地高光谱遥感技术的发展,为快速、有效、非破坏性地获取土壤有机质(SOM)信息提供了可能。土壤高光谱波段数据众多,光谱数据变量之间存在较为严重的多重共线性,影响模型复杂结构,而构建归一化光谱指数(NDSI)可以有效去除冗余信息变量,放大光谱特征信息。以江汉平原公安县为研究区,采集56份耕层土样,在室内获取土壤光谱数据,采用"重铬酸钾-外加热法"测定SOM含量,对实测土壤光谱数据(Raw)进行倒数之对数(LR)、一阶微分(FDR)和连续统去除(CR)三种变换,计算四种变换的NDSI数值,分析SOM与NDSI的二维相关性,并对一维、二维相关系数进行全波段范围内的p=0.001水平上显著性检验,提取敏感波段和敏感光谱指数,结合偏最小二乘回归(PLSR)建立SOM的估算模型,探讨二维光谱指数用于建模的可行性。研究表明,二维相关系数相比一维相关系数有不同程度的提升,以LR最为显著,相关系数数值提升约0.26;基于二维相关性分析提取的敏感光谱指数的PLSR建模效果整体优于一维相关性分析提取的敏感波段,其中,NDSILR-PLSR模型的稳健性最优,验证集R2为0.82,模型验证RPD值为2.46,模型稳定可靠,可以满足SOM的精确监测需要,适合推广到区域范围内低分辨率的航空航天遥感(如ASTER,Landsat TM等),应用潜力较大。

舌诊归一化反射光谱用于红细胞数无创测量

利用舌诊归一化反射光谱对人体血液中红细胞总数(RBC)进行了无创检测研究。采集240名志愿者舌尖反射光谱并进行反射率归一化同时用数码相机记录志愿者舌象。将样本分为两组:校正集和预测集,以血液成分含量生化分析值为参考,建立红细胞总数与光谱数据的偏最小二乘回归(PLSR)预测模型。所建模型的相关系数为0.991,用所建模型对预测集进行预测,预测值和生化分析值间的相关系数为0.994,平均相对误差为0.81%,均方根误差为0.472。实验结果证明了舌体可以作为RBC的无创检测位置;从预测模型和预测结果来看,舌尖反射光谱可以较准确的进行红细胞总数的无创检测。

运用归一化光谱混合模型分析城市地表组成

运用归一化光谱混合分析(NSMA)方法,用ETM+数据调查广州市海珠区城市地表组成,采用亮度标准化方法减小亮度变化。通过标准化,使亮度差异在每个植被-非渗透性表面-土壤-水体(V-I-S-W)组成中减小或者消除,这样使得一个单一的端元能够代表一种地表组分。在此基础上,通过归一化影像,选择了植被、非渗透性表面、土壤和水体4种端元,运用一种约束光谱混合分析(SMA)模型,分解了不同种类的城市地表组成。通过与已有模型计算结果比较,认为本文所构建的模型较优,其对研究区非渗透性表面估计的均方根误差为12.6%。

用于高光谱图像分类的归一化光谱指数的构建与应用(英文)

成像高光谱的近地田间应用为农业定量遥感的发展提供了新的契机。如何发挥其图谱合一的数据优势,尤其在解析土壤、阴影等背景地物对作物养分反演模型的影响需要关注。该研究借助可见/近红外成像高光仪,在近地田间采集小麦群体的成像立方体,根据影像中光照裸土、阴影裸土、光照叶片和阴影叶片的反射光谱特征建立了归一化光谱分类指数,并应用该指数提取大豆影像中不同类型地物的光谱,分析了背景土壤剔除前后的大豆植被归一化光谱与叶绿素密度的决定系数变化情况。结果表明:土壤和阴影叶片光谱去除后,反演叶绿素密度的敏感波段由红-近红外区间(727 nm,922 nm)向蓝、绿,尤其是红波段(710 nm,711 nm)移动。对叶绿素密度敏感的波段区间表现为可见光增加,近红外减少,且红边波段决定系数最高。由此说明,基于归一化光谱指数的植被光谱提纯对定量遥感反演研究具有重要意义。

基于归一化光谱指数的土壤含水率反演研究

土壤含水率的监测对实现精准农业及水土保持具有重要意义。为了快速有效地监测土壤含水率,文章测定了150个广东深圳地区的土壤样本的含水率及高光谱数据,并将原始光谱经过一阶微分及二阶微分处理,再基于原始光谱、一阶微分光谱以及二阶微分光谱分别构建归一化光谱指数,最后建立预测土壤含水率的一元线性模型。结果表明,基于一阶微分光谱的归一化指数对土壤含水率更敏感;基于原始光谱的归一化指数与土壤含水率的相关性最好,可达0.89;基于一阶微分光谱的归一化指数所构建的一元线性模型可有效预测土壤含水率,其RPD值可达3.09。该模型的建立可为水土保持监测及精准农业提供一定的参考。

一种基于归一化光谱向量的高光谱图像实时性非监督分类方法

在保证分类结果清晰、准确的前提下,为了提高分类执行效率,本文基于图形处理器(graphic processing unit,GPU)及并行优化,提出一种基于归一化光谱向量的高光谱图像实时性非监督分类方法。利用高光谱图像的空间一致性有效提高分类精度,同时,利用归一化光谱向量简化了像元间相似性的计算公式,统一了图像内像元处理方式,并利用GPU并行技术有效提高计算速度。首先,利用GPU并行处理方法计算空间相邻像元间光谱向量相似性,根据高斯拟合取得安全阈值;然后利用光谱角作为像元光谱相似测度,将相似像元划为同质区;最后以同质区内各像元平均光谱向量表述同质区光谱特征,根据安全阈值合并相似的同质区完成分类。用AVIRIS数据评估了该方法性能。本文的理论分析和实验结果显示,与现有非监督分类方法相比,该方法分类精度更高,同时,算法本身运行速度更快。

归一化光谱分解模型在城市化信息提取中的应用

以2001年7月11日LandsatETM7影像和2009年7月16日TM影像为数据源,基于V-I-S理论模型,采用归一化光谱分解模型提取了乌鲁木齐市区范围内2个时段的植被、土壤、不透水层3个连续地表参数分量。通过对不透水层不同阈值的划分,提取了2时段的乌鲁木齐市城市发展的空间信息,结果较为满意;通过空间叠加计算方式获取了8年来乌鲁木齐市城市化发展的空间信息和主要拓展方向。结果表明,乌鲁木齐城市化发展速度较快,特别是北扩趋势显著。

利用Landsat-8 OLI反演大气气溶胶的可见光谱段地表反射率估算

准确估算地表反射率的贡献一直是遥感反演大气气溶胶光学厚度过程中的重点和难点。为了促进Landsat-8OLI传感器在地表参数定量化特别是大气遥感领域的应用,本文提出一种利用OLI 1.6μm、2.2μm短波红外谱段数据估算遥感影像可见光地表反射率的方法。该方法依托于MOD04产品地表反射率估算模式,通过光谱归一化和构建新的短波红外植被指数等过程,建立OLI地表反射率估算模式,通过误差分析发现该模式能够有效地降低由于传感器光谱响应不同对估算结果的影响,对应用在OLI遥感影像的计算结果与同时间同区域MOD04产品地表反射率进行比较,表明其结果有较高的相关性和可靠性。

隔附子饼灸红外辐射光谱及时间曲线

对传统隔附子饼灸艾炷不同燃烧时间红外辐射光谱作归一化数学分析，提取艾炷不同燃烧时间红外辐射光谱的共性，并与对照的隔黄芩饼灸红外辐射光谱比较．结果，艾炷不同燃烧时间隔附子饼灸红外辐射强度变化很大，但经归一化处理扣除温度影响后，隔附子饼灸艾炷燃烧6～21min期间的各红外辐射光谱十分相似；艾炷燃烧9—24min隔黄芩饼灸红外辐射强度明显高于隔附子饼灸（P〈0．05～0．001）；隔黄芩饼灸艾炷燃烧18min与隔附子饼灸艾炷燃烧12min红外辐射光谱有很大差异，前者的辐射峰强度为4．70V，后者仅为2．46V，隔黄芩饼灸辐射峰左移0．75um．结果提示．隔黄芩饼灸不适合临康应用．不能替代传统的隔附子饼资.

归一化植被指数对江苏省气温、降水变化的时空响应特征

根据2000-2011年江苏省中分辨率成像光谱仪—归一化植被指数(MODIS-NDVI)数据和13个气象站点每日气温和降水数据,分析了江苏省NDVI与气温和降水间的相关性,根据4个时滞期(前0-前3月),计算了13个气象站点NDVI与同期及前期(前1-前3月)气温和降水之间的相关系数,并得出相应的时空分布特征和时滞期。研究结果表明:1在整个研究区,NDVI与气温和降水均显著相关,且气温影响程度高于降水;2空间上,NDVI对气温变化的响应在整个研究区都很显著,且最大相关系数为苏南>苏北>苏中,而对降水的响应存在较大的差异,NDVI对降水变化响应的最大相关系数为苏北>苏中>苏南;3NDVI在多数地区与当月气温变化同步响应,仅吴县东山NDVI对前1月气温变化的响应最为强烈,NDVI对降水变化在整个研究区呈现不同的滞后期,但以滞后1个月为主;4不同时间、研究尺度、气候区和植被类型等条件下,NDVI对气温和降水变化响应的相关性和时间滞后性还需进一步探讨。

单光束光声光谱仪及其在医学中的应用

为了获得医学样品的归一化光声光谱 ,设计了一种简便的、有一定优越性的单光束光声光谱仪。实验结果显示 ,该仪器能在很宽的光谱测量扫描范围内 ,准确地测得医学样品的归一化光声光谱 。

低秩稀疏和改进SAM的高光谱图像误标签检测

为了解决基于监督学习的高光谱图像分类算法训练样本中存在的噪声标签会降低后续的分类精度的问题,采用了一种基于低秩稀疏表示和改进光谱角制图(SAM)的高光谱图像误标签检测算法。首先对高光谱图像中信号子空间进行预测,根据预测到的子空间对原始高光谱图像重构并去噪;然后通过基于归一化的光谱角制图算法来获取每一类样本间的距离信息,得到每类样本间的光谱相似度,并利用密度峰值聚类算法得到每个训练样本的局部密度;最后采用基于局部密度的决策函数对噪声标签进行检测,使用支持向量机在两个真实数据集上验证。结果表明,该算法比先进的层次结构的高光谱图像误标签检测算法提高了1.91%的总体精度。这一结果对高光谱图像分类是有帮助的。

品种和生育时期对冠层光谱指数(NDVI)估测马铃薯植株氮素浓度的影响

NDVI是反映作物叶绿素相对含量及氮素水平的重要参数,但是作物品种和生育时期的变化对NDVI估测氮素营养的能力有重要影响。本研究在内蒙古阴山北麓马铃薯主产区进行了多年多品种田间试验,于2014-2016年7月上旬至8月中旬马铃薯关键生育时期,利用便携式主动作物传感器GreenSeeker获取马铃薯冠层光谱指数NDVI,对比了品种和生育时期对NDVI估测结果的影响。结果表明,块茎形成期NDVI与马铃薯植株氮素浓度相关性较差,随着生育时期的推进,NDVI与植株氮素浓度的线性相关性增强,块茎膨大期与淀粉积累期组合会显著提高NDVI与植株氮素浓度的线性建模效果。品种混合会降低NDVI的灵敏性,增加数据的离散性,基于时间序列归一化的光谱指数TNDVI能够克服这些问题,尤其是在块茎膨大期TNDVI与植株氮素浓度的拟合决定系数(R2)能够由原来的0.13提高到0.47。TNDVI对块茎形成期、块茎膨大期和淀粉积累期组合的线性估测建模R2为0.76,显著高于NDVI。株型展开型的品种在块茎膨大期和淀粉积累期更具线性拟合趋势。研究表明,马铃薯生育时期和品种对NDVI估测植株氮素浓度有显著影响,且生育时期的影响更大。构建的TNDVI光谱指数能够克服品种差异导致的块茎膨大期、淀粉积累期数据分异及饱和现象,为NDVI在马铃薯植株氮素浓度诊断应用的普适性上提供了理论依据与方法。

黑体热辐射光谱的宽度与对称性研究及其应用

在获得归一化黑体热辐射光谱图的基础上,定义了黑体热辐射光谱的相对宽度RWη和对称性因子RSFη两个重要参数,并对这两个参数的理论结果予以实验验证,从而可以构成一种新的测温方法,并可望建立一种新的温度标准.