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二向反射遥感中冬小麦植被组分和土壤特性的季相变化 总被引:9,自引:1,他引:9
在二向反射物理模型的反演研究中,李小文和Strahher等提出基于知识的反演,强调了地面知识积累对反演的重要性.根据在北京、山东禹城和河北栾城等地不同年份积累的不同品种冬小麦实测数据,按照二向反射理论模型及模型反演研究的要求,分析了冬小麦群体植被组分的几何结构、光学特性和土壤光学特性等参数的季相变化特征.具体内容包括(1)叶面积指数的季相变化;(2)叶、茎、穗面积在它们总面积中比例的季相变化;(3)叶倾角分布的季相变化;(4)叶茎穗光学特性的季相变化(5)土壤背景垂直向上反射率的季相变化,文中各项季相变化特征覆盖的冬小麦生育期长.这是一份比较系统和有较好代表性的结果. 相似文献
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世界高光谱遥感技术的发展只有20 多年的历程, 中国的高光谱遥感发展与国际基本同步, 在需求牵引和中国科学院、自然科学基金委员会的支持下, 特别是通过863 计划和国家攻关计划, 中国科学院遥感应用研究所(简称遥感所)与上海技术物理研究所等单位紧密协作, 相继研制了一系列高光谱遥感设备, 开展了大量的技术试验和应用基础研究, 不仅在国内结合国家需求取得了很好的应用效益, 而且开展了多项国际合作, 走向世界, 开创了以中国高光谱技术支持中国科学家与国外发达国家科学家合作研究的先河, 并进一步推动了高光谱遥感的发展。在长达20 多年的发展中, 遥感所高光谱遥感已成为中国的一个重要研究基地。本文从航空航天高光谱成像仪器的研制、应用技术及信息处理等方面, 回顾了遥感所高光谱遥感走过的历程及其对高光谱遥感发展的贡献。 相似文献
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基于叶片光谱的森林叶绿素浓度反演研究 总被引:2,自引:0,他引:2
准确估测森林叶片叶绿素浓度有助于进一步理解和模拟森林生态系统。基于江西省千烟州试验区主要树种光谱数据和相应叶绿素浓度等化学参量数据,使用高光谱指数和偏最小二乘(PLS)回归方法进行森林叶绿素浓度的反演,对具代表性的几种叶绿素相关的光谱指数进行反演能力评价,构造出表征叶绿素吸收特征的叶绿素吸收面积指数(CAAI),发现TCAR I(改进型的叶绿素吸收比率指数)和CAAI能较好地估测试验区森林主要树种的叶绿素浓度。针对叶片生化参量之间强相关现象,首先使用了叶片生化参量吸收特征分析方法,选定特定波段。然后对叶绿素浓度进行PLS回归估测,并从PLS获得估测模型的结果来评价和解释几种高光谱指数的叶绿素反演能力。 相似文献
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应用高光谱遥感数据估算土壤表层水分的研究 总被引:8,自引:0,他引:8
土壤水分是土壤的重要组成部分,它在陆地表层和大气之间的物质和能量交换方面扮演着重要角色,寻求快速而准确的方法估算土壤水分具有重要意义。通常,从可见光一近红外对土壤表层水分的估计多是建立在土壤水分与反射率的关系之上的。而在土壤水分含量不高时,土壤水分的增加使土壤光谱反射率在整个波长范围内降低,尤其在760nm,970nm,1190nm,1450nm,1940nm和2950nm等水分吸收波段,而在土壤水分含量较高时,土壤水分的增加会使土壤光谱反射率在某些光谱波段升高。而土壤水分的估计往往是基于土壤水分与土壤水分吸收波段的吸收强度之间的线性关系上,虽然这些经验的方法对于估算某些土壤的表层水分含量是有效的,但这些关系应用于其它条件(如不同种类土壤、土壤湿度变化范围很大的情况)时却面临很多困难,这与土壤的光谱反射率是由土壤的组成成分(土壤水分、有机质、氧化铁和粘土矿物等)的含量和它们在土壤中的分布密切相关。微分技术处理“连续”的光谱是遥感中常用的数学方法,微分技术能部分消除低频光谱成分的影响。现在微分光谱已广泛地应用于研究植被的生物物理参数、矿物和有机质等。然而利用微分光谱对土壤水分反演的研究却鲜见报道。本文通过对实验室中多种不同类型的土壤进行光谱与土壤表层水分含量进行观测,探讨了通过土壤反射率与微分光谱对土壤表层水分的反演方法。4种类型的土壤光谱数据(反射率(R),反射率倒数的对数(log(1/R)),反射率的一阶微分光谱(dR/dλ),反射率倒数的对数的一阶微分光谱(d(log(1/R))/dλ))与土壤表层水分之间的关系在本文中得到分析,R与log(1/R)对于不同土壤类型与土壤表层水分都很敏感,说明通过R与log(1/R)反演土壤表层水分受土壤类型的影响很大,而dR/dλ,d(log(1/R))/dλ)对土壤类型却不敏感,对土壤表层水分较为敏感,说明dR/dλ和d(log(1/R))/dλ)对于反演不同类型土壤具有很大的潜力,微分光谱与土壤水分在某些波段具有显著的相关性。通过随机对9种土壤(各具有4个土壤水分)的数据建立反演土壤水分的模型,并其他9种土壤(各具有4个土壤水分)的数据进行验证模型,结果表明,dR/dλ和d(log(1/R))/dλ)能够显著提高R与log(1/R)对于不同土壤类型土壤表层水分的反演精度,由于吸收过程是非线性的,在四种类型的土壤光谱数据中,总体来说,d(log(1/R))/dλ)具有最好的能力预测不同类型土壤的表层水分含量。 相似文献
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金矿遥感探测之关键在于成矿构造及铁氧化物、含羟基蚀变矿物的信息提取。JERS—1SAR在构造探测方面具有很大的优势,可通过噪斑消除及边缘增强的空间滤波来提取构造信息。LandsatTM可通过主成分变换,比值分析-主成分变换来提取蚀变矿物波谱信息、抑制植被波谱干扰。这两种遥感数据的复合处理可综合蚀变与构造信息。 相似文献
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面向应用的海量高光谱影像处理与分析系统集成与实践 总被引:1,自引:0,他引:1
论述了基于VC 6.0平台开发的高光谱遥感影像处理与分析系统H IPAS V1.0TM系统关键技术与总体架构,详细讨论了面向海量高光谱影像数据框架设计和针对行业应用的系统集成思路。给出了基于航空平台的高光谱图像处理与分析系统的处理流程和业务模式。解决了海量遥感影像的处理、分析以及地表参量反演等关键问题,并针对具体行业应用(如水环境监测,植被生长监测,岩石矿物填图)提供基础支撑平台。并给出了H IPAS V1.0TM系统典型的应用实例。 相似文献