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Meiling Liu Xiangnan Liu Weicui Ding Ling Wu 《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》2011
Remote sensing allows monitoring heavy metal pollution in crops for agricultural production and food security. This paper presents an approach to wavelet-fractal analysis for exploring a set of sensitive spectral parameters to monitor the heavy metal pollution levels in rice crops from hyperspectral reflectance data. Hyperspectral and biochemical data were collected from three study farms in Changchun, Jilin Province, China. Our study explored the fractal dimension of reflectance with wavelet transform (FDWT) that demonstrated a better performance than other existing methods. Our results obtained in this study show that the red edge position (REP) was the most sensitive indicator for monitoring the heavy metal pollution levels in rice crops among common indices. As compared with REP, the FDWT is more sensitive to biochemical composition, namely with respect to chlorophyll concentrations, N, Cu and Cd. The established linear models showed a correlation coefficient (R2) above 0.70, model efficiency (ME) above 0.65 and a root mean square error (RMSE) below 3.5. Minimum FDWT values occurred in rice with Level II pollution followed by Level I pollution, and finally the safe level. This study suggests that wavelet transform is well suited as a spectral analysis method to eliminate noise and amplify the stress information from heavy metals. The wavelet transform in conjunction with fractal analysis is promising for detecting heavy metal-induced stress in rice crops. 相似文献
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遥感技术在环境监测中的应用探讨 总被引：1，自引：0，他引：1
环境监测作为环境污染防治的重要手段之一,在环境保护领域发挥着日益重要的作用,随着航空遥感和卫星遥感技术的发展,它的高效、即时更新、连续性好等优势为环境监测工作者所认识,在此主要介绍了遥感技术的主要特点,说明了遥感技术在环境监测领域中的应用,着重阐述了高光谱遥感技术在环境监测中新的发展趋势,最后提出了遥感技术在环境监测中的发展方向。 相似文献
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多时相遥感影像变化检测的现状与展望 总被引：3，自引：0，他引：3
多时相遥感影像变化检测技术能够监测生态环境变化、跟踪城市发展,对于研究人类与自然环境之间的交互关系有着重要的意义。随着新型遥感影像的不断普及,变化检测也在高光谱影像变化检测和高分辨率影像变化检测两个方向上有了深入的探索。本文围绕变化检测的基本流程,从预处理、变化检测方法、阈值分割与精度评价4个角度介绍了变化检测研究的最新进展,并总结了变化检测技术的主要应用领域。最后,对变化检测技术未来的发展进行了展望。 相似文献
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矢量C-V模型的高光谱遥感影像分割 总被引：1，自引：0，他引：1
高光谱遥感影像除了包含普通2维影像所具有的空间信息还包含了1维光谱信息,传统的针对2维影像的分割方法不能很好地应用于高光谱遥感影像。为此,本文提出一种能够同时处理多波段影像的高光谱遥感影像矢量C-V模型分割方法。首先选出高光谱遥感影像中目标与背景对比度较大的波段,并通过计算波段相关系数,去除其中的冗余信息形成新的波段组合,进而根据所确定的波段组合构建高光谱遥感影像矢量矩阵;在此基础上,构造基于该矢量矩阵的矢量C-V分割模型。模型中通过引入基于梯度的边缘引导函数,在保留传统C-V模型基于区域信息进行影像分割的基础上,利用影像的边缘细节信息,增强了模型在异质区域和复杂背景情况下对目标边缘的捕捉能力,提高了对高光谱遥感影像的分割精度和速度。最后利用HYPERION数据进行仿真实验,并将实验结果和传统C-V模型和相关方法进行了对比,结果表明,本文方法能够在短时间内有效地分割高光谱遥感影像,与传统方法相比,具有分割精度更高运算速度更快的特点。 相似文献
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公路路面质量的好坏对行车安全性、舒适性、经济性有重要的影响,因此路面状况的监测对于公路交通的健康发展具有重要意义。遥感技术作为一种新兴的数据采集手段,具有图像覆盖范围大、时效性强、信息客观现实、可重复使用、便于计算机分析等优势,为解决大范围的路面监测问题提供了强有力的支持。本文综述了现有基于遥感技术的道路路面状况监测方法,对其中存在的问题进行了分析和探讨。遥感技术在路面状况监测中具有广泛的应用前景,部分技术已经成熟并在公路养护作业中广泛使用,例如路面监测管理系统、探地雷达等;但是仍有部分技术还存在着鲁棒性差、精度较低等问题,还需要进一步的研究探索,如路面光谱分析、基于机载和星载的路面状况遥感监测应用的适用性等。本文最后给出了一种基于多端元混合像元分解模型的沥青路面老化状况监测与评估方法的研究实例。实验结果证明该方法可有效区分沥青公路路面混合像元中不同老化状况的沥青路面,为大范围路面老化状况监测提供了一种技术途径。 相似文献
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陆基（地基、岸基）水环境遥感的提出、实践和初步应用 总被引：1，自引：0，他引：1
断面监测是准确掌握中国地表水水质和水环境变化特征,开展水环境成因机制分析、评价评估、治理修复和管理考核的重要基石。提高监测立体化、自动化、智能化水平是未来水生态环境监测的重要方向,可以切实提高中国生态环境监测现代化能力。本文针对全国地表水环境断面监测,首次提出陆基（地基、岸基）水环境遥感概念,有效补充和完善传统的卫星遥感和断面监测技术方法。通过与杭州海康威视数字技术股份有限公司（简称“海康威视”）开展合作研发,自主研制了国产高光谱成像仪,于2020-07-31—2020-08-17在太湖开展了复杂天况和水况场景下陆基（地基、岸基）水环境遥感实践应用,构建了透明度、悬浮物、总氮、总磷等关键水质参数高精度遥感反演算法,反演精度可达80%及以上。将相关算法植入高光谱成像仪中获得关键水质参数高频动态变化过程,精细刻画其时间演化过程。太湖陆基（地基、岸基）水环境遥感实践表明,在全国地表水监测断面架设国产高光谱成像仪开展关键水质参数高频精准观测具有广泛应用前景和市场推广价值,可以与卫星和无人机遥感形成天—空—地立体化遥感监测体系,结合断面人工巡测和自动观测开展协同监测。 相似文献
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多结构元素组合型MODIS影像水体边缘检测 总被引：1，自引：0，他引：1
受空间分辨率的约束,MODIS遥感影像中存在很多混合像元,不利于水体边缘信息的提取,为提高水体边缘混合像元的检测精度,本文提出了多结构元素组合型边缘检测算法。方法选取了适合于遥感影像水体边缘检测的膨胀型和腐蚀型算子,同时针对遥感影像自身的特点,构建了多尺寸多方位的结构元素,设计了不同的方向权重和尺寸权重系数,再将基于不同检测算子的边缘检测结果组合得到最终结果。实验结果表明与传统算法相比,多结构元素组合型边缘检测算法边缘提取效果良好,提高了水体边缘的检测精度。 相似文献
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监督分类方法是海冰遥感监测中常用的有效方法,但不同的监督分类方法以及波段选择,在海冰识别中的精度有较大差异。为提高海冰监测的精度,本文使用高光谱传感器提供的可见光、近红外波段的连续成像光谱信息,对比了不同的波段组合在多种分类方法中海冰提取的精度,分析了不同波段组合、不同分类方法在海冰监测上的优缺点,最终得出海冰监测中最佳的波段组合以及最适宜的监督分类方法。 相似文献
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基于高光谱遥感反射比的太湖水体叶绿素a含量估算模型 总被引：19，自引：1，他引：19
旨在寻找叶绿素a的高光谱遥感敏感波段并建立其定量估算模型。通过对太湖水体的连续监测，获得了从2004年6月到8月3个月的太湖水体高光谱数据和水质化学分析数据。利用实测的高光谱数据分析计算太湖水体的离水辐亮度和遥感反射比；然后，通过相关分析寻找反演叶绿素a浓度的高光谱敏感波段，进而建立反演太湖水体叶绿素a浓度的高光谱遥感定量估算模型，并用相关数据对模型进行精度分析。研究发现，水体的遥感反射比光谱在719nm和725nm存在两个峰，其中719nm处的峰更明显且稳定。通过模型的对比分析，发现用这两个峰值处的遥感反射比参与建模可以提高叶绿素a的估算精度；并且认为由反射比比值变量R719／R670所建立的线性模型对叶绿素a浓度的估算精度最理想。 相似文献
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高光谱--遥感测绘的新机遇 总被引：13，自引：0，他引：13
通过对高光谱遥感技术的主要优势、基本特征和地理空间信息探测潜力的分析,展示了高光谱数据在遥感测绘领域大规模应用的可能性.同时,还分析了围绕高光谱测绘应用相关的一系列问题,包括高光谱数据的测绘需求、面向测绘应用的高光谱影像分析的关键技术、高光谱遥感测绘模式以及实用化系统建立的设想等.通过对这些问题的进一步深化研究,高光谱技术就可充分与现有的遥感测绘手段有机结合,并对地理空间信息的遥感探测技术产生有力的推动. 相似文献
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薇甘菊是危害最严重的外来入侵物种之一，其生长与传播极其迅速，对我国森林生态系统造成了严重破坏，相关管理部门需要一个有效的薇甘菊监测手段。传统人工调查方式需要投入大量的人力物力，成本高昂、效率低下；近年来快速发展的高光谱遥感技术为薇甘菊的监测提供了新思路。本文以无人机搭载的Nano-Hyperspec高光谱仪获取的广东省增城林场遥感影像数据为基础，对高光谱数据进行几何校正、影像降噪处理、辐射定标及坏带波段剔除等影像预处理；运用最佳指数因子法（OIF）、自适应波段法（ABS）、自动子空间划分（ASP）与自适应波段相结合的波段选择法（ASP+ABS）3种方法进行波段选择，获取信息量较大且波段间相关性较低的特征波段组成薇甘菊分类最佳波段组合，生成3幅遥感影像；最后采用支持向量机方法（SVM）对生成的3幅不同遥感影像进行分类，以分类结果的精度评价3种波段组合对薇甘菊高光谱特征的响应程度，选出更能反映薇甘菊的光谱特征的波段组合。试验结果表明，针对Nano-Hyperspec遥感影像数据，使用OIF波段选择法，研究区内薇甘菊的制图精度和用户精度分别为74.62%、66.52%；使用ABS波段选择法，研究区内薇甘菊的制图精度和用户精度分别为74.37%、67.43%；使用ASP+ABS波段选择法，研究区内薇甘菊的制图精度和用户精度分别达到95.98%、92.98%，分类精度最佳，相较OIF法中薇甘菊的制图精度和用户精度分别提高了21.35%、26.46%，相较ABS法中薇甘菊的制图精度和用户精度分别提高了17.15%、19.3%。可见，本文使用的子空间划分与自适应波段相结合的波段选择方法相较其他两种波段选择方法能更好地反映薇甘菊的光谱特征，可为薇甘菊监测提供有效的技术手段。 相似文献
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成像高光谱数据在赤潮检测和识别中的应用研究 总被引：11，自引：1，他引：11
近年来,频繁发生的海洋赤潮灾害给我国沿海经济带来了巨大损失.在对海洋赤潮的监视监测中,航空遥感是重要的监测平台,推帚式成像光谱仪(PHI)是获取高分辨率高光谱图像的重要手段.2001年7月至8月,中国海监飞机对辽东湾海域频繁发生的大面积赤潮进行了航空遥感监测,首次获取了海上高光谱数据.本文以获取的高光谱数据为研究对象,通过合成假彩色图像、提取异常区域的反射率曲线以及构造相关分析函数等方法,初步探讨了利用高光谱数据进行赤潮水体检测和赤潮种类识别的方法. 相似文献
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针对图像自适应边缘检测的难点和传统多光谱遥感图像边缘检测方法的局限性,提出了一种结合四元数与直方图的自适应边缘检测方法。该方法在四元数空间,利用矢量旋转完成了多光谱图像的边缘检测,并通过直方图统计的方法获取自适应阈值,实现了边缘图像的检测。利用陆地多光谱遥感图像和水域多光谱遥感图像分别进行实验,验证了方法的有效性。 相似文献
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Grass nitrogen (N) and phosphorus (P) concentrations are direct indicators of rangeland quality and provide imperative information for sound management of wildlife and livestock. It is challenging to estimate grass N and P concentrations using remote sensing in the savanna ecosystems. These areas are diverse and heterogeneous in soil and plant moisture, soil nutrients, grazing pressures, and human activities. The objective of the study is to test the performance of non-linear partial least squares regression (PLSR) for predicting grass N and P concentrations through integrating in situ hyperspectral remote sensing and environmental variables (climatic, edaphic and topographic). Data were collected along a land use gradient in the greater Kruger National Park region. The data consisted of: (i) in situ-measured hyperspectral spectra, (ii) environmental variables and measured grass N and P concentrations. The hyperspectral variables included published starch, N and protein spectral absorption features, red edge position, narrow-band indices such as simple ratio (SR) and normalized difference vegetation index (NDVI). The results of the non-linear PLSR were compared to those of conventional linear PLSR. Using non-linear PLSR, integrating in situ hyperspectral and environmental variables yielded the highest grass N and P estimation accuracy (R2 = 0.81, root mean square error (RMSE) = 0.08, and R2 = 0.80, RMSE = 0.03, respectively) as compared to using remote sensing variables only, and conventional PLSR. The study demonstrates the importance of an integrated modeling approach for estimating grass quality which is a crucial effort towards effective management and planning of protected and communal savanna ecosystems. 相似文献
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Quantification of chlorophyll content provides useful insight into the physiological performance of plants. Several leaf chlorophyll estimation techniques, using hyperspectral instruments, are available. However, to our knowledge, a non-destructive bark chlorophyll estimation technique is not available. We set out to assess Boswellia papyrifera tree bark chlorophyll content and to provide an appropriate bark chlorophyll estimation technique using hyperspectral remote sensing techniques. In contrast to the leaves, the bark of B. papyrifera has several outer layers masking the inner photosynthetic bark layer. Thus, our interest includes understanding how much light energy is transmitted to the photosynthetic inner bark and to what extent the inner photosynthetic bark chlorophyll activity could be remotely sensed during both the wet and the dry season. In this study, chlorophyll estimation using the chlorophyll absorption continuum index (CACI) yielded a higher R2 (0.87) than others indices and methods, such as the use of single band, simple ratios, normalized differences, and conventional red edge position (REP) based estimation techniques. The chlorophyll absorption continuum index approach considers the increase or widening in area of the chlorophyll absorption region, attributed to high concentrations of chlorophyll causing spectral shifts in both the yellow and the red edge. During the wet season B. papyrifera trees contain more bark layers than during the dry season. Having less bark layers during the dry season (leaf off condition) is an advantage for the plants as then their inner photosynthetic bark is more exposed to light, enabling them to trap light energy. It is concluded that B. papyrifera bark chlorophyll content can be reliably estimated using the chlorophyll absorption continuum index analysis. Further research on the use of bark signatures is recommended, in order to discriminate the deciduous B. papyrifera from other species during the dry season. 相似文献