贵州喀斯特山区烟叶高光谱参数与叶绿素含量的关系

为实时无损快速地检测烟叶叶绿素含量(质量分数),利用Field Spec 3便携式地物光谱仪采集了贵州喀斯特山区主栽品种南江3号不同长势无病虫害烤烟叶片光谱,测定了相应烟叶的叶绿素含量;同时利用光谱分析技术提取光谱特征变量,并分析了烤烟叶片叶绿素含量与原始光谱、光谱一阶微分以及高光谱特征变量间的相关性;采用多元逐步回归及光谱特征单变量建立了叶绿素含量估测模型并进行了模型精度检验。结果表明:叶绿素a(Chl a)、叶绿素b(Chl b)与原始光谱反射率的相关系数分别在700和701 nm波长处最大;与光谱一阶微分的相关系数分别在623和653 nm波长处最大;Chl a与高光谱特征变量λg,Chl b与高光谱特征变量SDr/SDb的相关系数最大。基于光谱反射率一阶微分的逐步回归模型对烟草叶片Chl a和Chl b含量的估测精度较高,估测效果好。

基于SVM方法的高山松林蓄积量遥感估测研究

以香格里拉县高山松为研究对象,利用2006年香格里拉县TM遥感影像、2006年森林资源二类调查小班数据、2009年精度为30 m的DEM数据以及2013年香格里拉县高山松实测样地数据,提取研究区内高山松林影像分布图及筛选出17个因子(13个遥感因子、3个地形因子、1个地面调查因子)作为备选自变量,在MATLAB下利用LIBSVM模块建立研究区高山松林蓄积量单位面积(30 m×30 m)估测模型。结果表明,选用RBF核函数在参数范围内寻找出SVM模型的最佳参数C=3.580 9,g=0.1、p=0.01,利用最佳寻优参数建立SVM非参数模型,对SVM模型进行测试得到,均方根误差MSE=0.008 7,复相关系数R=0.51,相对误差RE=23.4%,估测精度为76.6%。以像元为单位,分块提取高山松林对应的各像元自变量因子,利用估测模型预测得到香格里拉县高山松林总蓄积量为13 318 476.5 m3。

基于纹理特征的香格里拉县冷杉林郁闭度遥感估测研究

以香格里拉县2006年TM影像、2006年森林资源二类调查小班数据为信息源,结合研究区冷杉林地面实测标准地（30m×30m）数据,提取香格里拉县冷杉林TM影像分布信息及标准地纹理特征因子（共48个）,对各因子进行相关分析;利用主成分法对纹理特征因子进行因子分析,最终选出13个纹理特征因子利用偏最小二乘法进行回归建模并进行模型精度检验。根据回归估测模型以及提取出的冷杉林各波段纹理特征因子,进行研究区冷杉林郁闭度反演。结果表明,基于遥感影像纹理特征建立的郁闭度遥感估测模型,其RE=13.8%,RMSE=10.39,精度为83.3%。研究区冷杉林郁闭度反演可知冷杉林郁闭度多分布在0.6~0.7范围内,多为中度郁闭林地。

贵州南江3号烟叶全氮含量高光谱估算模型

为实现烟叶全氮含量快速无损检测,及时获取烤烟生长实时信息,以贵州喀斯特山区主栽品种南江3号为研究对象,利用地物高光谱仪采集烟叶高光谱,并测定其全氮含量,采用相关性和逐步回归方程分析全氮含量与原始光谱反射率、光谱反射率一阶微分、高光谱特征变量之间的关系。结果表明:全氮含量高光谱原始反射率的特征波长为702nm(r=—0.587),呈极显著负相关;光谱反射率一阶微分的特征波长为632nm(r=0.812),呈极显著正相关;绿峰与红谷比值Rg/Rr(r=—0.812)的相关系数较高;基于光谱反射率一阶微分的逐步回归方程对烟叶全氮含量的估测效果较好(R2=0.961,p<0.01)。

基于3S的喀斯特山区猕猴桃产业适宜性评价——以贵州省六盘水市为例

以ALOS卫星数据为基础,运用ArcGIS和ERDAS软件,进行土地利用现状分析并提取出六盘水市现有耕地信息,在此基础上综合考虑海拔、坡度、坡向、土壤类型因素因子,建立评价模型,采用GIS空间分析方法,得出六盘水市猕猴桃业种植适宜性评价等级分类。将六盘水市猕猴桃适宜性评价定为各耕地评价单元的土地适宜性,分为最适宜、适宜、不适宜3个等级,并最终得出猕猴桃种植区域适宜性评价等级矢量图和各县区面积统计表。