摘要：为探究基于光谱指数反演土壤砷(As)含量的有效性和适用性,选取河北省保定市某农田为研究区,利用PSR-3500便携式地物光谱仪和电感耦合等离子发射光谱法测定42个土壤样品实验室及野外原位光谱信号和As含量;基于实验室光谱、野外原位光谱及野外原位-直接标准化校正(DS)光谱,计算叶绿素指数(CI)、差值指数(DI)、和值指数(SI)、比值指数(RI)和简化归一化指数(NDI和NPDI),采用相关性分析提取强相关光谱指数参与土壤As含量随机森林回归建模。在此基础上,通过与相同光谱环境全波段建模方法的精度对比评估光谱指数的有效性;对比不同光谱环境中各类光谱指数建模精度的稳定性以评估其适用性;结合典型土壤组分的吸收特征波段尝试解析光谱指数提升土壤As含量反演性能的内在机制。结果表明:(1)相较于全波段建模,光谱指数法在“实验室光谱、野外原位光谱、野外原位-DS光谱”三种光谱环境中均能有效提升土壤As含量反演建模精度,R_(p)^(2)和RPD分别从0.243和1.2提升至0.730和2.009、0.264和1.213提升至0.669和1.809、0.334和1.279提升至0.678和1.841;(2)三种光谱环境中,DI、RI、NDI在野外原位光谱、SI和NPDI在野外原位-DS光谱环境中的适用性较差,CI综合适用性最强,R_(p)^(2)>0.66,RPD>1.8;(3)指数特征波段表现出与铁氧化物、粘土矿物和有机物吸收特征的相关性,但部分指数特征波段缺乏可解释性,无法揭示指数计算通过组合波段放大有效信息和消除噪声的统一规律。该研究可为后续发展基于光谱指数的土壤重金属遥感反演应用甚至卫星有效载荷研制中的波段设计提供科学依据。

摘要：红色系矿物颜料曾被艺术家们大量地使用在古画和古建筑上。正确地识别出不同种类的红色系颜料对于文物监测与修复具有重要意义。传统的颜料识别主要依靠化学分析,不仅识别速度慢、识别范围小,而且对文物进行取样操作会造成文物的永久损伤。高光谱技术对颜料进行无损识别可以很好地解决这些问题。选用辰砂、胭脂、银朱、朱膘、朱砂、赭石、赭粉、铁红、土红、西洋红10种红色系矿物颜料作为研究对象,使用地物光谱仪在暗室中获取这10种红色系颜料在350~2500nm波段内的高光谱数据原始数字(DN)影像,经反射率校正,得到可直接用于光谱分析的反射率数据及光谱曲线。基于10种红色系颜料不同的光谱曲线特性,分两步筛选获取被区分颜料即目标颜料的光谱特征波段。取目标颜料光谱曲线的极值点作为特征波段,可以筛选得到目标颜料的初选光谱特征波段。将其余9种颜料在初选光谱特征波段上对应的反射率与目标颜料在此波段上的反射率做差,对于差值,筛去离群值后求平方和,不同波段对应不同的差值平方和,选取差值平方和较大的前4个波段作为优选后的光谱特征波段。基于归一化光谱指数模型公式[NDSI=(R_(a)-R_(b))/(R_(a)+R_(b)),R_(a)和R_(b)分别为目标颜料在光谱特征波段a和b处的反射率值]对10种红色系颜料分别构建归一化光谱指数,将目标颜料与其余9种红色系颜料在同一光谱特征波段处计算得到的光谱指数进行对比分析,计算目标颜料光谱指数与其余颜料光谱指数的区分度,以此作为评价区分效果的指标。对于最终优选出的4个光谱特征波段,可构建6个归一化光谱指数,选择最小区分度最大的归一化光谱指数作为目标颜料的光谱特征指数。研究结果显示,在通过各自的光谱特征指数进行区分时,每种目标颜料与其他颜料的最小区分度都保持在0.7以上(大于0.5可认为区分明显),说明上述方法可以对各红色系颜料进行准确区分,对于文物颜料的快速准确识别具有实践意义。

摘要：在已集中连片改造为农田的盐碱地上,开展无人机遥感作物土壤空间异质性分析与光谱指数响应胁迫诊断对于提升盐碱地利用效率、创造更多经济效益与生态价值具有重要意义。本研究以山东省东营市黄河三角洲典型滨海盐碱地集中连片旱作农田的主要作物——高粱和玉米为研究对象,利用固定翼无人机获取400 hm2滨海盐碱地多光谱遥感数据,并结合地面195个采样点的3个土层(0~10 cm、10~20 cm、20~40 cm)的土壤属性数据,对该研究区域内作物生长的土壤环境因子进行空间异质性分析与光谱指数响应胁迫诊断。基于土壤属性数据,利用反距离加权插值法,绘制该研究区域内土壤盐分、pH、有机质、全氮和速效氮共5个指标含量的水平与垂直空间分布图。插值结果显示,5种土壤属性指标存在显著水平和垂直空间异质性。基于随机森林模型,采用递归特征消除法,结合土壤指标对光谱指数的重要性值,探讨影响作物生长的主要土壤环境胁迫因子。结果表明,5种土壤属性因子均会对玉米和高粱生长造成影响,但主要胁迫因子分别为土壤速效氮含量(10~20cm)和3个土层的盐分含量。本研究为大面积农情胁迫监测提供了一项有效的地面与航空协同监测方案,为盐碱地旱作农田管理与决策提供了理论依据和技术支持。

摘要：本文探索了基于光谱指数的蜜橘成熟度快速无损评价方法及模型。以2016年9~11月份6个不同采收期的300个蜜橘作为实验样品,采集重量、横纵径、叶绿素、色差、可溶性固形物(SSC)、酸度(TA)、近红外光谱等数据。通过对比分析上述各参数的平均值和偏差,筛选出叶绿素、叶绿素/SSC、叶绿素/固酸比作为蜜橘成熟度评价指标。利用光谱变异系数分析光谱的特征,筛选出649、724、672、1 100 nm 4个特征波长,通过特征波长线性组合方法以及相关性分析,得出最佳光谱指数。接着,以225个样品为建模集、75个样品为预测集,在成熟度评价指标与光谱指数间进行多元线性回归(MLR)分析。对比发现,以叶绿素为成熟度评价指标的评价模型的预测结果最准确,建模和预测相关系数分别达到0.98和0.96,建模均方根误差(RMSEC)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.49和0.59,建模和预测偏差分别为-6.1×10-8和-0.014。实验结果表明,利用光谱指数能便捷、准确地评定蜜橘成熟度,为后续开发低成本测量成熟度的仪器提供了理论依据。

摘要：为了从Sentinel-2A影像中快速、准确提取竹林分布信息,以福建省永安市上坪乡竹林为研究区开展竹林提取研究.在影像分割的基础上,提取原始波段光谱、红边光谱指数、纹理3类共18个特征变量,利用随机森林Gini系数法进行特征变量重要性排序,设计5种不同特征变量组合方案,采用随机森林分类进行竹林分布信息提取.结果表明:原始波段光谱特征在Sentinel-2A影像竹林信息提取中具有重要作用,红边光谱指数特征次之,纹理特征未发挥显著作用.在红边光谱指数特征中,基于红边综合效应指数(MVIred1)构建的红边竹林指数3(BImvired1)具有良好的分类性能;利用随机森林Gini指标结合OOB泛化误差法有效减少了噪声数据的影响,筛选出最有利于竹林提取的特征变量子集,基于该特征子集的竹林分类总体精度(OA)达到94.58%、Kappa系数0.91、生产者精度(PA)为95.09%、用户精度(UA)85.54%.

摘要：为研究三维光谱指数预测土壤含水率的效果,以期能为精准农业地表土壤含水率的快速精确测定提供参考。以浙江永康地区采集的不同含水率土壤样本为研究对象,利用ASDFieldSpec 3光谱仪在室内对土样进行光谱反射率测量,并基于原始光谱反射率(R)及其对应的一阶微分光谱(FD)、二阶微分光谱(SD)进行一维二维及三维光谱指数的提取。再通过偏最小二乘回归模型(PLSR)对不同光谱指数建模,并对比分析不同模型的反演精度。结果表明:三维光谱指数相比于一维二维光谱指数对土壤含水率更加敏感;基于三维光谱指数(TBI_(2))偏最小二乘回归模型具有最佳的预测效果,其R_(v)^(2)=0.92,RPD可达3.32;对于土壤含水率反演而言,三维指数(R-TBI_(1))相比于其他的光谱指数更具重要性,其变量投影重要性(VIP)达1.04。该研究表明利用三维光谱指数建模为高光谱遥感对表层土壤含水率的快速有效监测提供了一条新途径。

摘要：以渭干河-库车河三角洲绿洲为例,在5种盐分光谱指数(NDSI、SI、SI1、SI2、SAVI)基础上,选择Sentinel2A多光谱影像中的3个红边波段和近红外窄波段进行扩展,提出了新的基于红边和近红外窄波段的光谱指数,用偏最小二乘回归(PLSR)方法构建土壤电导率遥感反演模型。结果表明:相对传统光谱指数,引入红边1波段(B_(5))和近红外窄波段(B_(8a))的光谱指数与土壤电导率相关性显著提高;基于Sentinel2A影像的PLSR的土壤电导率信息建模效果较好(R^(2)=0.77),模型准确、可靠。盐分反演结果表明研究区土壤盐分含量整体较高,盐渍化影响范围广泛。自绿洲内部向外围由非盐渍化向轻度-中度-重度盐渍化过渡,绿洲西部、南部轻度盐渍土分布较多,绿洲东部、东南及西南方向有重度盐渍土及极重度盐渍土分布,盐渍化程度较高。

摘要：及时准确掌握农作物种植制度时空分布信息,对于确保国家粮食安全与农业结构合理具有重要意义。随着时序遥感影像质量的不断提高,基于时序遥感数据的农作物种植制度研究备受关注。本文从研究框架、遥感特征参数以及数据产品等角度,分析了基于时序遥感数据的农作物种植制度最新研究进展。研究发现:①前农作物种植制度研究框架,主要包括耕地复种指数和农作物制图等相关内容,其问题在于需要高质量耕地分布数据支撑以及易将热带亚热带湿润区撂荒地误判为农作物等;②于红边和短波红外的新型多维度光谱指数,有助于更好地揭示农作物生长发育过程,大尺度农作物时序遥感制图取得了系列研究成果,但需要应对不同作物光谱差异细微、同种作物在不同区域和年份存在明显类内异质性的挑战;③尺度中高分辨率耕地复种指数产品不断丰富,但其时效性和时空连续性有待加强;④欧美少数国家外,目前农作物分布数据产品覆盖的作物类型有限,我国大尺度农作物种植制度数据产品欠缺,特别是复杂多熟制农业区。随着多源遥感数据时空谱分辨率的不断提高以及云计算平台性能的不断发展,我们对以下方面进行了研究展望:①新研究框架,建立直接提取耕作区、农作物种植模式的农作物种植制度一体化遥感监测技术框架;②一步加强新型多维度遥感指数及其物候特征指标设计,拓展农作物种植制度监测的遥感特征参数;③立作物种植制度变化遥感监测技术,实现多年信息连续自动提取。

摘要：为了明确不同生育时期进行玉米氮素营养诊断的叶片层位,建立准确稳健的玉米氮素营养诊断模型,以达到合理追施氮肥,提高氮肥利用率的目的。试验采用单因素盆栽试验设计,以玉米(郑单958)为研究对象,应用高光谱技术,分析了不同氮营养水平下不同生育时期不同层位玉米叶片的氮含量分布和变化规律及光谱响应特征;并依据叶片氮含量与光谱反射率的相关关系,叶片氮含量与全波段(400~2000nm)任意两两波段组合构建的比值光谱指数(RSI)的回归关系,初步确定了不同生育时期进行氮素营养高光谱诊断的目标叶片,筛选出最优的比值光谱指数,建立了叶片氮素含量估算模型。结果表明:玉米叶片氮含量:上层>中层>下层;随着玉米的生长,在低氮条件下上层叶片氮含量呈先减少后增加(追肥)再减少趋势,在高氮条件下呈减少趋势,中下层叶片氮含量呈递减趋势。六叶期下层玉米叶片光谱反射率敏感范围较大,相关性较强;九叶期和灌浆期上层玉米叶片的光谱反射率敏感范围较广,相关性较强;开花吐丝期中层叶片的光谱反射率敏感范围较大,相关性较强。六叶期选取下层叶作为诊断目标叶,选取最佳比值光谱指数RSI(1811,1842)建立线性估算模型,九叶期和灌浆期选取上层叶片作为诊断目标叶,选取的最佳比值光谱指数分别为RSI(720,557),RSI(600,511)建立线性估算模型,开花吐丝期选取中层叶片作为诊断目标叶,选取比值光谱指数RSI(688,644)建立线性估算模型。研究结果可为快速准确地利用光谱技术进行玉米叶片氮素营养诊断提供理论依据。

摘要：该文测定了棉花盛蕾期至吐絮后期各时期冠层的高光谱反射率以及产量,并对棉花产量与冠层光谱植被指数进行相关分析。结果表明:棉花各生育期可见光波段、近红外波段及短波红外波段光谱反射率与产量间分别呈显著负相关、显著正相关与显著负相关。根据棉花冠层光谱波形特征,利用植被红边波段560nm反射峰、670nm吸收谷、近红外波段890nm反射峰、980和1210nm两个弱水汽吸收谷、短波红外1650和2200nm反射峰,设计归一化差值光谱指数,并与棉花产量进行相关分析,上述波段组合定义的归一化差值光谱指数与产量在各生育期均达显著或极显著相关。VARI_700抗大气植被指数在各生育期均达极显著相关。