基于GF-1数据的耕地土壤镉(Cd)含量遥感估算方法

本文采用多种光谱变换和回归分析方法探索了使用GF-1卫星影像监测耕地土壤镉(Cd)含量的可行性。首先针对获取的GF-1原始影像数据,在完成预处理及剔除植被信息后进行倒对数、平方根和反正弦平方根变换,生成4套光谱影像;然后分别用采样点5 m缓冲区内各套影像光谱统计值与Cd含量进行相关性分析和多种回归分析。选择模型决定系数最高(>95%)的反正弦平方根变换后的自适应重加权回归方法构建的线性回归模型作为遥感估算模型。遥感估算结果在稻田积水、边缘地带等出现了异常估算值;笔者分析原因后应用线性插值的方法得到最终估算结果。相关性分析和建模精度表明该方法是可行的,有望应用于实际土壤质量监测和土地管理中。

基于GF-6/WFV卫星遥感的大田冬小麦叶片氮素含量估测

为对大田冬小麦叶片氮素含量(LNC)进行快速、准确及无损监测,通过在江苏省泰州泰兴市、盐城大丰区和南通如皋市布设冬小麦遥感监测大田试验,在获取试验样点冬小麦冠层红光波段反射率(REDref)、近红外波段反射率(NIRref)和计算的十个光谱指数(RVI、NDVI、DVI、SAVI、OSAVI、MSR、RDVI、EVI2、NLI和SVI)基础上,将12个遥感光谱指标与冬小麦LNC进行相关分析,选出与LNC相关性较好的作为模型输入变量,构建基于BP神经网络的冬小麦LNC估测模型,并利用GF-6/WFV卫星遥感影像对县域冬小麦LNC的空间分布开展监测。结果表明,12个遥感光谱指标与冬小麦LNC之间存在不同程度的相关性,其中NDVI、RVI、MSR、OSAVI和NLI与冬小麦LNC的相关性较好(相关系数不低于0.65)。将优选的5个遥感光谱指标作为模型输入变量,构建基于BP神经网络的冬小麦LNC估测模型(LNC-BPEM),模型的估测精度r^(2)=0.866,RMSE=0.246%,ARE=12.9%。将冬小麦LNC-BPEM估测模型和GF-6/WFV影像结合对县域冬小麦LNC的空间信息监测,获得了如皋县域冬小麦LNC的空间分布特征,该区域冬小麦LNC范围在0.9%~2.0%(长势正常)的种植面积为29 693.3 hm^(2),占冬小麦总种植面积的74%。这说明利用GF-6/WFV卫星的多个遥感光谱指标与神经网络结合建模可有效估测县域大田冬小麦叶片氮素含量。

基于GF-1土壤有机质含量估测的研究

【目的】本试验利用GF-1遥感影像估测土壤有机质含量。【方法】该文对扶余市耕作区土壤进行采样,在实验室化验土壤样品的有机质含量,分析GF-1各波段反射率及其变换形式与土壤有机质含量的相关性,确定有机质的敏感波段,建立土壤有机质含量的单波段与多波段估测模型,旨在通过比较估测模型的精度和稳定性,确定研究区土壤有机质含量的最优估测模型。【结果】F-1各波段反射率与有机质含量均呈显著负相关,且在第3波段达到最大值,其相关系数为-0.805,均方根误差为0.362;将反射率进行幂、指数变换以后可以有效提高与有机质含量的相关性,相关系数分别提高至-0.886和-0.872,均方根误差下降至0.283和0.342;利用前3个波段反射率指数变换建立起的多元估测模型,模型判定系数R^2达到0.851,检验样本的均方根误差降低至0.172,表明此模型的估测精度较高、稳定性较好。【结论】GF-1遥感影像可以作为估测土壤有机质含量的遥感数据源,并为使用GF-1遥感影像估测土壤成分等方面的研究提供参考。

基于GF-1卫星遥感的河套灌区土壤含水率反演模型研究

为探究植被覆盖条件下GF-1卫星反演农田土壤含水率的可行性,以河套灌区解放闸灌域沙壕渠为研究区,采用GF-1卫星遥感影像作为数据源,通过全子集筛选法确定不同土壤深度下光谱指数的最优自变量组合,并分别采用多元线性回归(MLR)、BP神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)3种算法,构建不同深度下土壤含水率反演模型。结果表明,全子集筛选后模型反演精度有较大提升,且过拟合现象减弱;植被覆盖条件下各深度土壤含水率敏感程度从大到小依次为0~40 cm、0~60 cm、20~40 cm、0~20 cm、40~60 cm;植被覆盖条件下各模型对土壤含水率反演能力由强到弱依次为BPNN、SVM、MLR;筛选后BPNN在深度0~40 cm下的建模集和验证集R~2均能达到0.50以上,RMSE在0.02%以内。研究结果可为植被覆盖条件下利用GF-1卫星监测农田土壤含水率提供参考。

SIFT和SVD相结合的GF-2影像感知哈希算法

为解决GF-2影像在传输、存储及实际使用中面临的局部篡改问题,本文提出了一种用于GF-2影像完整性认证的感知哈希算法。首先采用固定分块的方式,将整幅影像分割成多个子块,运用SIFT算子提取子块的关键点特征信息;然后采用SVD方法提取SIFT关键点特征信息的特征值,选取其中较大的10%特征值构建子块的感知哈希序列;最后串联所有子块的感知哈希序列生成整幅影像的感知哈希值。在影像认证过程中,通过计算原始影像与待认证影像的感知哈希值的差异,从而实现对影像内容的认证。试验表明,该算法能够实现GF-2影像中地物篡改的检测与定位,同时对LSB水印嵌入、DAT格式转换及BMP格式转换等内容保持操作具有良好的稳健性,为GF-2影像的安全使用提供保障。

基于高分五号高光谱影像的干旱区盐渍化土壤盐分含量估算

目前星载高光谱传感器较少,基于高光谱影像的土壤盐分含量估算研究仍处于探索之中。高分五号(GF-5)是目前国内光谱分辨率最高的卫星。目的是研究高分五号高光谱影像大面积估算干旱区盐渍化土壤盐分含量的可行性。选择新疆焉耆为研究区域,采集了198个土壤样本。首先,检测土壤样本中的全盐量、Na^(+)、Ca^(2+)、SO_(4)^(2-)、Cl^(-)的含量,利用ASD FieldSpec3地物光谱仪在实验室测定土壤样本的光谱反射率。然后,对实验室土壤光谱进行SG(Savitzky-Golay)平滑预处理,采用竞争自适应重加权采样法选择土壤盐分的特征波段,再利用偏最小二乘、岭回归和支持向量机建立土壤盐分含量的回归模型,发现实验室光谱反演土壤盐分的模型精度较高,五种土壤盐分反演模型的校正集决定系数均大于0.97,预测集决定系数均大于0.90。接着,获取土壤采样同期的高分五号高光谱影像数据并进行预处理,根据采样点位置在影像上提取了198个土壤样本的光谱曲线,使用与实验室光谱相同的反演方法,建立了高分五号影像光谱与土壤盐分的反演模型,五种土壤盐分(全盐量、Na^(+)、Ca^(2+)、SO_(4)^(2-)、Cl^(-))反演效果最好的模型预测集决定系数分别是0.76、0.66、0.76、0.63、0.77。最后,根据高分五号影像光谱对土壤盐分的反演结果,选择精度最高的特征波段组合和建模方法,用于整个研究区域的土壤盐分含量估算。估算结果按盐渍化等级划分,研究区盐土占比76%,土地已无法耕作,非盐渍土占比16%,可种植农作物,弱盐渍土、中盐渍土和强盐渍土分布面积较小,共占8%。五种土壤盐分的估算图与全盐量插值图的空间分布趋势一致。结果表明,高分五号高光谱影像估算本研究区域的土壤盐分含量结果可信度较高。

石墨炉原子吸收分光光度法测定丹栀逍遥片中铅的含量

目的:通过对丹栀逍遥片中有害元素铅含量的测定,建立和完善中成药中铅含量的测定方法。方法:采用程序升温灰化法处理样品,配成溶液,加入基体改进剂,用石墨炉原子吸收分光光度法测定铅含量。结果:铅元素在2.0～20.0ng/ml范围内其吸光度与浓度呈良好的线性关系(r=0.9984),平均回收率为97.48%,RSD=2.51%。结论:该法简单、快速、准确,可作为中成药中铅含量测定方法的参考。

石墨炉原子吸收光谱法测定番茄酱中铅含量*的测量不确定度分析

通过番茄酱中铅含量的重复性测试结果,计算实验标准差,分析并计算了测试过程中系统效应产生的不确定度分量的值,达到了对番茄酱中铅含量的测量不确定度的合理评定,并对合成标准不确定度进行了适度扩展。求出番茄酱中铅含量的安全的扩展不确定度。

石墨炉原子吸收光谱法测定黄瓜中铅含量的测量不确定度分析

通过黄瓜中铅含量的重复性测试结果,计算实验标准差,分析并计算了测试过程中系统效应产生的不确定度分量的值,达到了对黄瓜中铅含量的测量不确定度的合理评定,并对合成标准不确定度进行了适度扩展,求出黄瓜中铅含量的安全的扩展不确定度。

PMMA基复合骨板的制备及含胶量对理化性能的影响

通过模压成型的方法制备聚甲基丙烯酸甲酯/无机纤维/羟基磷灰石(PMMA/GF/HA)复合骨板。通过改变粉液比控制含胶量,研究了含胶量对力学性能、密度、吸水率的影响。并将复合骨板与人体胫骨的力学性能进行了比较。实验结果表明,通过降低含胶量可有效改善PMMA基复合骨板的脆性,其力学性能与人体胫骨相当。

微波消解-石墨炉AAS法测定大米中镉含量

目的:探讨微波消解-石墨炉AAS法测定大米中镉含量的测定方法。方法:对大米样品采用硝酸-微波消解,消解后用赶酸架逐步均匀快速赶酸的方法进行前处理,以石墨炉AAS法进行测定。此方法用新合理标准曲线拟合算法,在0ug/L^2.5ug/L范围内线性关系较好,R值为0.9998,方法加标回收率为100.0~101.0,RSD值小于4.0%。结论:该方法耗材少,操作简单安全快速,且准确度和精密度均较高,适用于大米中镉含量的测定。

玻纤增强聚丙烯的纵向热膨胀行为研究

通过双螺杆挤出制备了玻纤增强聚丙烯复合材料,探讨了螺杆主机转速、玻纤(GF)含量以及热处理温度对复合材料纵向热膨胀行为的影响。研究发现,中等主机螺杆转速可有效地控制材料的纵向热膨胀行为,纵向热膨胀率随GF含量的增加而逐渐减小。另一方面,材料的纵向热膨胀率随热处理温度的升高而增大。

玻纤增强SAN材料力学性能的影响因素

通过对玻纤增强SAN树脂(SAN/GF)的力学性能分析,研究了影响玻纤增强SAN材料的因素。结果表明,添加SMA相容剂有助于增加SAN树脂与玻纤的界面结合强度,提高材料的力学性能,相容剂含量为3%时,增强材料的拉伸强度和弯曲强度分别达到117.2和140.2 MPa,比未加相容剂时,强度分别增加22.8%和12.8%。适量润滑剂的添加对提高材料力学性能具有正面效应,根据实验研究,润滑剂用量在0.2%时,玻纤增强材料性能较好。单丝直径为13和14μm的2种玻纤的增强效果差别不大,制备的增强材料的拉伸强度都在115 MPa以上,弯曲强度大于135 MPa。主机螺杆转速对玻纤增强SAN材料的力学性能影响不大。玻纤含量在20%时,制备的玻纤增强材料的冲击性能最好,达到5.7 kJ/m^2。

基于加权算法的空-天遥感升尺度土壤含盐量监测模型

利用无人机-卫星遥感升尺度转换方法可以有效提高土壤含盐量监测精度。以内蒙古河套灌区沙壕渠灌域为研究区,4月裸土期表层土壤为研究对象,分别采用主导变异权重法、局部平均法和最邻近法将试验区无人机4波段影像(0.1 m)升尺度至与GF-1卫星(16 m)同一尺度,引入3种变量组合作为模型输入变量并利用多元线性回归模型(Multivariable linear regression,MLR)和BP神经网络模型(Back propagation neural networks,BPNN)构建不同数据源关于土壤含盐量的定量监测模型。在此基础上,采用波段比值均值法对GF-1卫星数据进行修正,实现基于卫星因子的研究区土壤盐分升尺度反演。结果表明,经统计指标评价后得出主导变异权重法在4块试验区针对4波段影像的尺度转换效果总体上优于其他2种转换方法;3种无人机-卫星遥感升尺度转换方法中,主导变异权重法监测效果最佳,局部平均法次之,最邻近法效果最差;对筛选得到的2个模型进行升尺度修正,得到验证效果最佳的监测模型为基于混合变量组的多元线性回归模型,其R^(2)_(v)为0.420,RMSEv为0.219%,比直接采用GF-1卫星数据得到的混合变量组多元线性回归模型R^(2)_(v)高0.217,RMSEv低0.013个百分点。本文研究结果可为卫星、无人机多光谱遥感一体化监测裸土期农田土壤含盐量提供参考。

基于GF-1土壤含盐量的估测研究

土地盐碱化严重威胁着干旱、半干旱地区的稳定与可持续发展,因此利用遥感技术快速、准确估测土壤含盐量并及时掌握其空间分布具有重要的现实意义。以GF-1遥感影像为数据源,大庆市为研究对象,结合实地采样的土壤含盐量化验数据,探讨了土壤含盐量快速、准确的估测方法。研究表明:GF-1遥感影像的4个波段反射率与土壤含盐量存在显著的正相关性,且在第4波段达到峰值;反射率经过适当的数学变换可以有效提高与土壤含盐量的相关性,且反射率的指数变换与土壤含盐量的相关性最好,相关系数达到r=0.881;以第1波段反射率指数、第4波段反射率倒数的对数、第4波段反射率倒数建立的多元估测模型具有较高的估测精度与稳定性。研究结果充分说明利用GF-1遥感影像估测土壤含盐量是一种可行、精确、快速的方法,对于今后大区域土地盐碱化信息的快速提取及动态监测具有指导意义。

基于GF-3和Landsat8遥感数据的土壤水分反演研究

基于我国首颗全极化雷达卫星高分三号(GF-3)和Landsat8数据,研究浓密植被覆盖地表土壤水分反演方法。为了提高浓密植被覆盖地表土壤水分反演精度,首先利用PROSAIL模型、实测植被参数及Landsat8光学数据分析了8种植被指数与植被冠层含水量的相关性,从中优选出归一化差异水指数(NDWI5)用于反演植被冠层含水量,并通过分析植被含水量和植被冠层含水量的关系,构建植被含水量模型;然后结合植被含水量反演模型和简化MIMICS模型校正了植被对雷达后向散射系数的影响,最后基于AIEM建立裸土后向散射系数模拟数据集,发展一种主动微波和光学数据协同反演浓密植被覆盖地表土壤水分模型,并以山东省禹城市为研究区,实现了玉米覆盖下HH、VV和HH+VV 3种模式土壤水分反演。实验结果表明:①NDWI5为最佳植被指数,对于去除植被影响有较好效果;②基于此方法,利用GF-3和Landsat8卫星数据反演得到的土壤水分具有较高的精度;③相比HH和VV两种极化模式,HH+VV双通道模式对土壤水分反演结果更好,决定系数(R^2)为0.4037,均方根误差(RMSE)为0.0667 m^3m^-3。