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接种菌根大豆叶绿素含量差异的光谱特征分析

中国矿业大学学报 2015年第1期44卷 170-175页

作者：陈书琳毕银丽齐礼帅冯颜博张延旭孔维平王瑾中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院北京100083 山东建筑大学管理工程学院山东济南250101

为利用高光谱遥感监测接种菌根对植物生长的影响,在不同生育期测定接种菌根(+M)和对照(CK)两组大豆的叶片光谱及叶绿素含量.通过分析不同处理下大豆原始光谱和一阶微分各特征参数的差异,获取菌根效应影响植物叶绿素含量的光谱响应信息,... 详细信息

为利用高光谱遥感监测接种菌根对植物生长的影响,在不同生育期测定接种菌根(+M)和对照(CK)两组大豆的叶片光谱及叶绿素含量.通过分析不同处理下大豆原始光谱和一阶微分各特征参数的差异,获取菌根效应影响植物叶绿素含量的光谱响应信息,选择能良好反映不同处理大豆叶绿素含量差异的特征参数作为输入因子,建立BP神经网络反演大豆叶绿素含量估测模型.结果表明:各生育期+M组的红边位置较同时期CK组的向长波方向偏移,其绿峰幅值、蓝边面积、蓝边斜率和黄边面积均小于同期CK组,而黄边斜率则大于同期CK组,特征参数差异明显.BP神经网络模型预测的大豆叶绿素含量与实测结果拟合度较好(R2=0.966 7)实验表明,接种菌根提高了大豆的光合作用,采用高光谱遥感监测并评价菌根效应对植物生长的作用是可行的.研究成果可为微生物复垦植被监测和矿区微生物复垦效果评价等提供理论依据和指导.

关键词：菌根高光谱反射率光谱差异特征参数菌根作用

稀疏差异先验信息支持的高光谱图像稀疏解混算法

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测绘学报 2020年第8期49卷 1032-1041页

作者：张作宇廖守亿孙大为张合新王仕成火箭军工程大学陕西西安710025 火箭军士官学校山东青州262500

基于光谱库的高光谱稀疏解混技术近年来得到了人们的关注,该技术利用光谱库中光谱样本作为端元,将解混问题转化为稀疏表示问题。然而,由于测量环境的差异,待解混图像的实际端元往往与光谱库中相应光谱信号存在差异。本文提出了一种光谱... 详细信息

基于光谱库的高光谱稀疏解混技术近年来得到了人们的关注,该技术利用光谱库中光谱样本作为端元,将解混问题转化为稀疏表示问题。然而,由于测量环境的差异,待解混图像的实际端元往往与光谱库中相应光谱信号存在差异。本文提出了一种光谱差异稀疏约束的联合稀疏回归解混算法。首先,假设光谱差异具有稀疏特性,建立了光谱库校正模型,使得在解混过程中可对光谱库进行自适应地调整;然后,将光谱库校正模型与联合稀疏回归解混模型结合,建立了考虑光谱差异的稀疏解混模型;最后,基于交替方向乘子法得到了迭代优化解决方案。分别利用仿真和真实高光谱数据进行了试验验证,结果表明,在光谱库不匹配的情形下,本文方法能够有效提高稀疏解混算法的解混性能。

关键词：高光谱图像解混稀疏回归光谱差异光谱库校正

一种融合光谱差异的空间约束模糊聚类的熵率超像素分割方法

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遥感信息 2021年第5期36卷 74-80页

作者：陈佳旺王征强于庆和西安科技大学测绘科学与技术学院西安710000 宝鸡市勘察测绘院陕西宝鸡721000 黑龙江省林业设计研究院哈尔滨150080

针对高分辨率遥感影像中传统超像素分割方法存在过分割和边缘分割一致性的问题,选取五景高分辨率遥感影像,提出了一种融合光谱差异的空间约束模糊聚类的熵率超像素分割方法。首先,采用熵率超像素进行过分割,生成超像素过分割区域;然后,... 详细信息

针对高分辨率遥感影像中传统超像素分割方法存在过分割和边缘分割一致性的问题,选取五景高分辨率遥感影像,提出了一种融合光谱差异的空间约束模糊聚类的熵率超像素分割方法。首先,采用熵率超像素进行过分割,生成超像素过分割区域;然后,分析影像地物的空间信息,对比区域相似性;最后,采用空间约束模糊聚类和光谱差异进行区域合并,获取最终分割影像。定性和定量分析结果表明,该方法改善了过分割问题,能有效提高分割精度,使得分割影像的地物边缘一致性较优。

关键词：过分割熵率超像素空间约束模糊聚类光谱差异边缘一致性

Landsat OLI与ETM+遥感影像光谱信息差异及城市绿地生物量估算研究

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Landsat OLI与ETM+遥感影像光谱信息差异及城市绿地生物量估算研究

作者：邱布布浙江农林大学

学位级别：硕士

Landsat系列卫星已有44年的对地连续观测任务,凭其适中的时间和空间分辨率、影像覆盖全球、可免费获取等优势,Landsat系列卫星广泛应用于区域尺度范围内森林资源管理、调查以及生物量的实时、连续动态监测。2013年2月发射的Landsat8 OL... 详细信息

Landsat系列卫星已有44年的对地连续观测任务,凭其适中的时间和空间分辨率、影像覆盖全球、可免费获取等优势,Landsat系列卫星广泛应用于区域尺度范围内森林资源管理、调查以及生物量的实时、连续动态监测。2013年2月发射的Landsat8 OLI传感器相比之前的TM及ETM+传感器在扫描方式、波段光谱范围、辐射分辨率等方面进行了优化改进。显然,OLI与ETM+传感器的光谱信息之间必然存在一定差异,而光谱信息的差异是否会传递到生物量估算结果中?这种差异是否会影响使用两种传感器影像进行长时间序列的生物量估算?本文选取条带号均为119/39的OLI与ETM+传感器影像作为遥感数据源,在分析两种传感器表观反射率、地表反射率、NDVI指数等光谱信息差异的基础上,以杭州市辖区为例,提取影像的原始波段、植被指数、纹理信息等变量因子,分别利用多元逐步回归、随机森林模型估算研究区绿地地上生物量,并比较分析OLI与ETM+传感器影像生物量估算结果。研究得出以下结论:(1)OLI与ETM+传感器各波段差值的标准偏差均小于±0.06;两种传感器的表观反射率和地表反射率近红外波段的决定系数大于0.7,可见光波段、短波红外波段及NDVI指数的决定系数均大于0.8,且各波段及NDVI指数之间的显著性均小于0.001。经大气校正后得到的地表反射率可见光波段、短波红外波段及NDVI指数的相关性均高于表观反射率相应的各波段,可见大气校正,有利于缩小OLI与ETM+之间的差异。(2)基于OLI与ETM+影像建立的逐步回归模型R2为0.611、0.568;特征变量筛选后,基于OLI与ETM+影像建立的随机森林模型R2从0.735、0.703提高到0.777、0.743;变量筛选后随机森林模型估算精度得到提高,且随机森林模型精度总体上高于逐步回归模型。(3)OLI影像估算结果比ETM+估算结果具有较宽的值域范围,OLI范围为002.425 t/hm2,ETM+范围为09.753 t/hm2;OLI影像估算结果与样地实测值的决定系数为0.696,ETM+决定系数为0.678;两种影像估算结果的差值基本上以0为中心,且两者估算结果的相关性较高,决定系数为0.815,且其显著性小于0.001;生物量估算结果之间可通过YOLI=0.760+0.9667 XETM+或YETM+=4.631+0.8429 XOLI修正方程进行相互转换利用。(4)OLI与ETM+两种传感器的光谱信息差异较小,可用于城市绿地生物量估算;两种传感器生物量估算结果差异也较小,因此在利用Landsat系列影像进行长时间序列生物量估算研究时不需要考虑两种传感器的差异。

关键词： OLI ETM+ 绿地生物量逐步回归随机森林光谱差异

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不同含水量条件下树种叶片光谱差异分析

光谱学与光谱分析 2015年第7期35卷 1961-1966页

作者：吴见陈泰生潘立新滁州学院地理信息与旅游学院安徽省地理信息集成应用协同创新中心安徽滁州239000

叶片含水量是影响树种光谱特征的一个重要因素,探索不同叶片含水量条件下相同树种叶片光谱特征的变化规律及相同叶片含水量条件下不同树种叶片的光谱差异,不仅是高光谱植被遥感信息识别的关键,也为研究植被光谱随着叶片含水量变化产生... 详细信息

叶片含水量是影响树种光谱特征的一个重要因素,探索不同叶片含水量条件下相同树种叶片光谱特征的变化规律及相同叶片含水量条件下不同树种叶片的光谱差异,不仅是高光谱植被遥感信息识别的关键,也为研究植被光谱随着叶片含水量变化产生的差异提供理论支撑。利用地物光谱仪对6个树种叶片进行观测,获取了不同含水量叶片的反射光谱,同时进行一阶微分光谱变换,从而分析不同叶片含水量条件下各树种叶片的光谱变化特征,对比了相同叶片含水量条件下不同树种叶片的光谱差异,探索高光谱遥感识别树种叶片含水量的可能波段。结果表明:各树种叶片光谱都随着叶片含水量的改变而产生较大差异,但变化规律各有不同;相同叶片含水量条件下,不同树种叶片的光谱在部分波长范围差异较大,为实现树种高精度识别提供了可能。本研究旨在为植被叶片光谱库的构建以及植被的高光谱识别提供理论支撑和基础数据。

关键词：光谱分析一阶微分光谱差异叶片含水量

琅琊山景区不同叶绿素条件下树种叶片光谱差异分析

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光谱学与光谱分析 2018年第6期38卷 1839-1849页

作者：彭建徐飞雄邓凯吴见李伟涛王妮刘民士湖南师范大学旅游学院湖南长沙410081 滁州学院地理信息与旅游学院安徽滁州239000

叶绿素含量高低反映植物健康状况,研究景区树种叶片叶绿素绝对值(SPAD)不同的光谱变化规律能为叶绿素高光谱监测波段识别与景区树种管理提供理论支撑。从琅琊山景区灌木和乔木类选取9个常见树种,探讨相同树种叶片SPAD值变化时的光谱差异... 详细信息

叶绿素含量高低反映植物健康状况,研究景区树种叶片叶绿素绝对值(SPAD)不同的光谱变化规律能为叶绿素高光谱监测波段识别与景区树种管理提供理论支撑。从琅琊山景区灌木和乔木类选取9个常见树种,探讨相同树种叶片SPAD值变化时的光谱差异,同时,横向对比相同SPAD值不同树种叶片的光谱特征,并深入分析不同树种叶片SPAD值与单波段原始光谱、光谱倒数、一阶微分、二阶微分及波段组合差值指数、归一化指数、比值指数、一阶微分归一化指数、一阶微分比值指数之间的关系。结果表明:9个所测树种叶片随着叶绿素SPAD值的升高,光谱变化规律各不相同,在可见光波段区分明显,总体上,光谱反射率最高的样本组SPAD值较低;叶绿素SPAD值相同时,在可见光波段,桂花较其余树种反射率整体较高;在780~1 350nm波段,广玉兰叶片反射率始终排前三,其余波段变化规律不明显;原始光谱反射率的二阶微分与海桐叶片SPAD值相关系数最大,一阶微分与其余8种相关性最高;与灌木、落叶乔木叶片SPAD值相关系数最大的光谱指数分别为差值指数、一阶微分归一化指数,与常绿乔木、不分树种相关系数最大的为一阶微分比值指数。

关键词：光谱反射率叶绿素仪 SPAD值光谱差异琅琊山

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不同施氮水平下树种叶片光谱差异分析

黑龙江工程学院学报 2018年第2期32卷 9-15页

作者：徐建辉解仲明滁州学院地理信息与旅游学院安徽滁州239000 南京大学国际地球系统科学研究所江苏南京210093 安徽省地理信息集成应用协同创新中心安徽滁州239000 合肥捷地土地信息科技有限公司安徽合肥230000

设置6个树种叶片不同施氮水平处理的大棚受控试验,利用光谱仪对各树种叶片进行测量,获取不同施氮水平下的反射光谱。分析不同施氮水平下各树种叶片的光谱变化特征,比较相同施氮水平下不同树种叶片的光谱差异,研究高光谱遥感识别树种叶... 详细信息

设置6个树种叶片不同施氮水平处理的大棚受控试验,利用光谱仪对各树种叶片进行测量,获取不同施氮水平下的反射光谱。分析不同施氮水平下各树种叶片的光谱变化特征,比较相同施氮水平下不同树种叶片的光谱差异,研究高光谱遥感识别树种叶片施氮水平的可能波段。结果表明:各树种叶片光谱受施氮水平的变化而发生较明显的差异,且变化规律基本一致,在750~1 250nm光谱范围,树种叶片光谱反射率,低氮最高,中氮次之,不施氮最低;相同施氮水平下,不同树种叶片的光谱在部分波长范围差异较大,这为实现高准确度树种识别提供了可能。文中的研究为大气氮沉降的氮素输送下植被叶片的响应机制以及不同植被类型的高光谱识别提供基础数据和理论支撑。

关键词：光谱分析一阶微分光谱差异施氮水平

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基于高分四号数据的多时相多通道云检测算法

中国空间科学技术 2022年第3期42卷 132-140页

作者：王纪辉李峰鹿明马骏郭毅河南大学软件学院开封475100 中国空间技术研究院钱学森空间技术实验室北京100094 澳大利亚西悉尼大学悉尼NSW 2150

针对高分四号(GF-4)卫星影像波段较少导致传统云检测算法难以区分云与冰雪像元的问题,提出一种多时相多通道云检测算法。该算法首先对GF-4卫星影像进行辐射定标和配准,然后利用云与典型地表的光谱差异得到潜在云像元,之后利用序列GF-4... 详细信息

针对高分四号(GF-4)卫星影像波段较少导致传统云检测算法难以区分云与冰雪像元的问题,提出一种多时相多通道云检测算法。该算法首先对GF-4卫星影像进行辐射定标和配准,然后利用云与典型地表的光谱差异得到潜在云像元,之后利用序列GF-4卫星影像之间的差异识别出移动的云像元,最后利用中红外波段反演地表亮度温度来去除冰雪像元。该算法在海南、辽宁和安徽3个研究区域进行验证,并将检测结果与传统单时相云检测算法、支持向量机(SVM)云检测算法和实时差分(RTD)云检测算法的检测结果进行对比。结果表明,该算法优于其他3种云检测算法,准确识别率均达到90%以上,误检率均低于5%,有利于GF-4卫星影像的进一步利用。

关键词：高分四号卫星影像云检测多时相光谱差异中红外波段

基于近红外高光谱技术的杧果可溶性固形物无损检测

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果树学报 2023年

作者：林娇娇蒙庆华吴哲锋常洪娟倪淳宇邱邹全李华荣黄玉清南宁师范大学物理与电子学院南宁师范大学广西信息功能材料与智能信息处理重点实验室北部湾环境演变与资源利用教育部重点实验室广西地表过程与智能模拟重点实验室南宁师范大学

【目的】近红外高光谱成像技术(NIR-HSI)在水果内部品质的无损检测方面具有快速、准确和无损伤的特点。本研究旨在利用NIR-HSI技术分析不同品种的杧果的可溶性固形物，并探讨400～1000 nm波段范围内的光谱差异和可溶性固形物的响应。【... 详细信息

【目的】近红外高光谱成像技术(NIR-HSI)在水果内部品质的无损检测方面具有快速、准确和无损伤的特点。本研究旨在利用NIR-HSI技术分析不同品种的杧果的可溶性固形物，并探讨400～1000 nm波段范围内的光谱差异和可溶性固形物的响应。【方法】我们选择贵妃杧果和台农1号杧果作为研究对象，使用NIR-HSI技术获取杧果样本的光谱数据。然后，采用CARS-PLS模型分析可溶性固形物与各波段光谱反射率的相关系数。为了验证模型的性能，我们计算了建模R2、斜率Slope、截距和RMSE等指标。【结果】经过分析，我们得到CARS-PLS模型的性能指标：建模R2为0.8806，斜率为0.8515，截距为12.208，RMSE为0.6366。这些指标表明该模型具有较高的建模拟合度和预测精度。【结论】研究结果表明，应用NIR-HSI技术对杧果可溶性固形物进行检测具有可行性。我们的研究为进一步研究不同水果可溶性固形物的高精度模型奠定了基础。通过NIR-HSI技术的应用，可以提供一种非破坏性且高效准确的方法，用于水果品质评估和检测。这对于农产品质量控制和市场营销具有重要的意义。

关键词：近红外(NIR) 高光谱成像(HSI) 杧果可溶性固形物无损检测光谱差异