高光谱技术在农业遥感中的应用

高光谱技术是一个非常有利于农业行业发展的技术，该技术在农业遥感中有着非常重要的作用。虽然效果较好，但是在应用的过程中也仍然存在着一些的问题。首先对高光谱技术在农业遥感中的应用进行了分析，其次阐述了高光谱技术在农业遥感应用中存在的问题，最后提出了一些有效的解决措施，旨在提升高光谱技术的应用质量，促进农业遥感的发展。      

张家港市农田土壤重金属含量高光谱遥感监测模型构建

以张家港农田土壤作为研究对象,在实验室测定土壤重金属元素As、Cd、Cr、Cu、Zn、Ni、Pb、Hg的含量,并与土壤可见近红外高光谱数据建立土壤重金属含量的定量估测模型,以快速获取研究区农田的土壤重金属含量。为保证模型预测的精度和稳定性,首先,对原始高光谱数据进行平滑处理,并进行一阶导数、倒数一阶导数、倒数的对数一阶导数、平方根一阶导数和连续统去除等形式的光谱变换;然后,提取不同变换光谱的特征波段进行相关性分析;最后,通过逐步回归法建立重金属含量的定量估算模型。结果表明:张家港市农田土壤中Cd、Hg、Cu、Zn存在一定的污染风险。在高光谱的不同变换形式中,一阶导数和连续统去除与重金属含量的相关系数高于其他变换形式。基于8种土壤重金属含量与高光谱数据建立的定量估算模型具有良好的预测精度。Cd、Hg、Cr、As、Cu、Zn、Ni、Pb估算模型的实际值与验证值的拟合度分别为0.874、0.879、0.800、0.646、0.513、0.655、0.603和0.542,可用于预测张家港市的农田土壤重金属含量。     

棕色彩棉内在品质近红外光谱无损检测方法研究

为了探索快速、简便、无损、高效的棕色彩棉品质的检测方法，提出了采用近红外光谱技术结合偏最小二乘回归法（Partial least squares regression，PLS）快速无损检测棕色彩棉品质指标的方法。利用近红外光谱仪采集了651份新疆不同收获年份、不同品种的棕色彩棉样品的近红外光谱，选取1 300～1 670 nm和1 870～2 430 nm组合波段为建模波段，采用Savitzky-Golay平滑＋Savitzky-Golay一阶导数光谱预处理方法和PLS法分别建立棕色彩棉马克隆值和断裂伸长率的近红外光谱定量校正模型。结果表明，该定量校正模型的预测性能较好，能够应用于棕色彩棉马克隆值和断裂伸长率的无损快速预测。 关键词：天然棕色彩棉；近红外光谱；马克隆值；断裂伸长率；定量预测模型     

基于实测高光谱和Landsat 8 OLI影像的土壤盐化和碱化程度反演研究

针对宁夏银北地区土壤盐碱化定量监测的需要,利用实测土壤高光谱和Landsat 8 OLI多光谱影像数据采用多项式、多元线性回归等方法进行土壤含盐量和pH值反演研究,并对影像光谱反演模型进行校正,以提高遥感定量反演精度。结果表明:(1)基于实测光谱的土壤含盐量反演精度均高于基于OLI影像反演精度;基于实测光谱敏感波段反射率反演精度高于实测盐分指数反演精度,其中实测光谱经平滑后敏感波段建立的模型效果最佳(R~2=0.695)。(2)基于实测光谱平滑后敏感波段建立的pH值反演模型精度最高且最稳定(R~2=0.545),基于OLI影像光谱反演精度低于实测光谱,但也通过了显著性检验和精度验证。(3)经实测光谱模型校正后的Landsat 8 OLI影像光谱的土壤含盐量反演模型R~2从0.347提高到0.623。研究结果可以为准确、快速地定量监测当地土壤盐分含量、pH值的变化提供科学依据和技术手段。