基于端元提取的滇中典型森林类型识别研究

端元波谱的选择对森林类型的识别精度和效率具有重要影响。以滇中地区典型森林植被为研究对象,基于Landsat8 OLI遥感影像数据,结合二类调查数据,在影像融合的基础上提取典型森林植被的感兴趣区,通过最小噪声分离变换及n维散点图提取滇中典型森林植被(云南松、华山松、蓝桉、柏木和栎类)的波谱曲线,利用提取出的端元波谱,采用波谱角填图法进行滇中典型森林类型的识别,采用混淆矩阵对分类结果进行精度评价;同时,与传统的森林类型分类识别端元提取方法进行了对比分析。研究结果表明:1)基于感兴趣区端元提取的方法所得的分类结果较为理想,总体分类精度达83.46%,其中云南松84.78%、华山松96.88%、蓝桉80.60%、柏木75.00%、栎类57.69%。2)基于几何顶点的端元提取方法通过多次端元波谱提取、波谱分析仍仅能识别云南松、华山松、蓝桉和栎类,柏木无法识别;分类精度分别为云南松89.13%、华山松84.37%、蓝桉76.12%、栎类53.13%。基于传统方法提取出的波谱近似程度较高,分类精度偏低,端元波谱不易识别。3)基于感兴趣区的端元提取方法方便快捷、精度较高,可避免无意义端元波谱对分类结果的混淆,能有效解决端元波谱无法识别的技术难题。

基于光谱特征参量的高山松叶片氮素含量估测模型研究

以我国西部高海拔地区特有树种高山松为研究对象,基于ASD便携式地物光谱辐射仪测定高山松叶片光谱,结合叶样氮素含量的实验室分析结果,利用相关分析法筛选与叶样氮素含量具有极显著相关性的光谱特征参量,分别采用回归曲线法和K-邻近距离(KNN)法构建高山松叶片氮素含量的参数和非参数估测模型,通过精度检验对2种方法及其构建模型进行对比分析。结果表明:在参数模型中以红边面积与蓝边面积比值(SDr/SDb)为自变量构建的二次函数模型估测效果最好,其决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和相对误差(RE)分别为0.627、0.12 g/100 g和4.75%;采用KNN法构建的非参数模型估测效果更好,其R2、RMSE和RE分别为0.856、0.12 g/100 g和5.43%。说明相对于传统的参数模型,KNN法构建的非参数模型在高山松氮素含量估测方面表现出更优越的估测能力。

烟草主要生化参数高光谱遥感监测现状

概述了目前利用高光谱遥感技术估测烟草生化参数理论与技术的最新研究进展,着重讨论了烟草主要生理生化成分与其高光谱参量之间的关系,以及建立的相应的生理生化成分的估算模型。指出了高光谱遥感监测烟草主要生化参数的机理和研究进展,是目前烟草主要生化参数遥感估测研究的前沿领域和科学问题,为人们尽快全面了解高光谱技术在烟草生化参数方面应用进展和方法拓展,提供了参考。

基于k-NN非参数模型的高山松生物量遥感估测研究

以香格里拉高山松为研究对象,Landsat8/OLI为信息源,在前期进行香格里拉市高山松遥感特征光谱提取的基础上,结合地面50个实测样地数据,建立了研究区高山松地上生物量k-最近邻法(k-NN)遥感估测模型。结果表明,采用欧式距离度量特征变量间的相似度,距离分解因子t、最近邻数k值分别取2和4的模型参数结构下拟合精度达到最佳,决定系数(R^2)为0.71,均方根误差(RMSE)为18.21 t/hm^2;基于像元尺度的优化模型估测得到香格里拉市的生物量约为0.22亿t,研究结果可为低纬度高海拔地区的森林生物量遥感估测提供案例。

成像光谱遥感在森林病虫害监测中的应用研究

森林病虫害是"林业三害"之一,对森林健康造成了极大的威胁。成像光谱遥感是森林病虫害监测的有效技术,为森林病虫害的防治提供了依据。介绍了成像光谱遥感监测森林病虫害的主要原理,根据不同空间尺度下的成像光谱仪搭载平台,阐述了成像光谱遥感监测森林病虫害的研究现状,从提取植被生化参数、提取光谱特征参数、建模反演三个方面论述了成像光谱应用于森林病虫害监测中的主要方法,并展望了成像光谱遥感在森林病虫害监测中的发展趋势。