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针对现有研究在反演叶绿素含量不足的问题,该文基于地面高光谱和实测农学数据,采用PROSAIL模型和连续小波变换并结合偏最小二乘回归、支持向量机和人工神经网络方法反演冬小麦叶绿素。先通过PROSAIL模型模拟作物光谱,再对模拟光谱进行连续小波变换,筛选出敏感波段和尺度并应用于4组实测数据,最后利用小波系数和实测叶绿素构建偏最小二乘回归、支持向量机和人工神经网络反演模型。研究结果表明,利用小波系数构建反演模型的精度相比于植被指数反演有所提高,在基于小波系数反演叶绿素的方法中偏最小二乘法精度略高于其他两种方法。通过将PROSAIL模型、连续小波变换和偏最小二乘回归结合能够实现冬小麦叶绿素遥感估算。 相似文献
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基于电磁感应的干旱区土壤盐渍化定量遥感研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以南疆典型干旱区Landsat 7 ETM+遥感图像为数据源,利用决策树分类法提取农业用地,并对农业用地进行移动式电磁感应调查(简称磁感调查)和光谱特征提取,同时分析磁感数据和图像光谱特征与土壤盐分含量的相关性,从而建立土壤盐分的定量反演模型。研究结果表明:土地利用类型决策树的分类精度达到93.75%,Kappa系数达0.915 4;经多元逐步回归分析,磁感调查获得的土壤盐分含量与差值植被指数(DVI)、ETM+图像第二波段像元值(B2)以及比值植被指数(RVI)间具有显著相关性,由此建立的遥感反演模型可用于土壤盐分含量的定量反演。经89个样点检验,基于磁感调查的土壤盐分遥感反演精度虽低于基于磁感调查的地统计空间分析的精度,但遥感定量反演值与磁感调查实测值仍具有良好的相关性,而且精度较高,因此利用本文方法进行土壤盐渍化大面积监测是快速有效的途径。 相似文献
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不同类型土壤Cu含量高光谱联合反演建模 总被引：1，自引：0，他引：1
《测绘科学》2020,(8)
为探明不同类型土壤重金属Cu的敏感波段及构建普适性高光谱定量反演模型,该文以湖南省红壤、水稻土和潮土3种主要类型土壤为研究对象,在光谱预处理及组合变换基础上,采用相关性分析和逐步回归筛选重金属Cu敏感波段,并分别构建一元回归和逐步回归联合反演模型。结果表明,相较于原始光谱,组合变换光谱与土壤重金属相关性明显提高;通过逐步回归筛选重金属Cu的敏感波段位于400～850 nm和1 800～2 200 nm区域;相较于一元线性回归,逐步回归模型预测精度显著提升,应用对倒一阶微分光谱中400、590、620、670、790、850、1 790、2 270 nm波段反射率构建逐步回归模型反演精度达到最优,满足重金属Cu含量监测精度需求,同时为发展基于高光谱影像大面积反演不同土壤类型重金属Cu含量提供理论支撑。 相似文献
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土壤钾含量高光谱定量反演研究 总被引：2，自引：0，他引：2
为了更快捷准确地进行土壤钾(K)含量的预测,基于土壤高光谱数据和化学元素分析数据,研究土壤光谱与土壤钾含量之间的定量关系.在对土壤原始光谱进行处理分析基础上,提取反射率(R)、反射率倒数的对数(log(1/R))、反射率一阶微分(R')和波段深度(BD)4种光谱指标,运用偏最小二乘回归方法建立相应的预测模型,并对模型进行检验.结果表明,波段深度是估算土壤钾含量最好的光谱指标,其建模精度超过0.85,均方根误差不超过0.1;全波段高光谱分辨率反射光谱具有快速有效估算土壤钾含量的潜力. 相似文献
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基于包络线去除和偏最小二乘的土壤参数光谱反演 总被引：2，自引：0，他引：2
基于江苏省宜兴市100个土样的可见光-近红外高光谱反射率(400~2 450nm)数据,结合包络线去除(continuum removal,CR)与偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR),构建了土壤重金属砷(As)和有机质(OM)含量的反演模型。结果表明,相比普通PLSR模型(模型决定系数R2和预测根均方误差RMSEP分别为0.512,3.090和0.621,5.934),CR-PLSR构建的模型预测能力有明显的改善(R2和RMSEP分别为0.763,2.323和0.911,4.599)。CR有效增强了550、900、1 420、1 900和2 200nm等波段处的反射光谱特征,根据模型回归系数分析,CR有效突出的波段正是As和OM的CR-PLSR模型所共用的重要波段。研究表明,CR能够协助PLSR模型重要波段的选择,利用遥感技术结合CR-PLSR能够有效提高土壤重金属As和OM含量的反演精度,从而为土壤质量的遥感监测提供参考。 相似文献
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耕地污染日益严重,耕地土壤的重金属高光谱信息属于非线性的微弱信号。小波变换作为常用的非线性微弱信号处理手段,在保留更多微弱信号的基础上可以更好的提取出土壤重金属的微弱光谱信息。文中研究在Db4小波对土壤原始光谱进行分解与重构的基础上提取特征波段,利用特征波段与重金属含量的相关性建立偏最小二乘模型反演土壤重金属铬含量。研究表明,利用Db4小波函数对原始光谱进行分解和重构可以有效提取土壤重金属铬的特征光谱信息;利用小波分解与重构所提取的特征光谱信息与重金属铬含量之间的相关性所建立的PLS模型的决定系数明显高于基于传统一阶微分处理土壤光谱所建立的PLS模型的决定系数。 相似文献
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针对艾比湖流域盐渍化土壤盐分定量监测的需要,利用Landsat8 OLI多光谱影像进行土壤盐分估算模型研究,以提高土壤盐分反演的精度。通过分析不同含盐量土壤的影像光谱反射率特征和不同变换形式的光谱反射率与盐分的相关性,寻求对盐分含量敏感的光谱波段;采用多元逐步回归算法,分别建立基于OLI影像光谱与ASD光谱仪重采样光谱的土壤盐分估算模型,并对影像光谱模型进行校正。结果表明:ASD重采样光谱数据的对数倒数一阶微分变换的土壤盐分估算模型精度较高,模型的决定系数(R2)为0.779;校正后的OLI影像光谱土壤盐分估算模型的R2从0.28提高到0.777 6,且均方根误差值仅为0.281。本研究实现了从实地测量光谱尺度向遥感多光谱尺度的转换,为土壤盐渍化的遥感定量监测提供了科学参考。 相似文献
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基于高光谱数据的苔草营养成分反演方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
《地理空间信息》2017,(10)
研究基于高光谱数据的苔草营养成分(侧重粗蛋白质、总氮、总磷)反演方法。结果显示,粗蛋白质的最佳反演模型是通过原始光谱反射率(偏最小二乘回归的方法)获得,R2=0.814、RMSE=0.450;总氮的最佳反演模型是通过一阶光谱反射率(偏最小二乘回归的方法)获得,R~2=0.850、RMSE=0.175;总磷的最佳反演模型是通过原始光谱反射率(偏最小二乘回归)获得,R~2=0.882、RMSE=0.025。最佳模型检验结果显示估算值和实测值之间的强相关性:粗蛋白质R2=0.801、RMSE=1.029,总氮R2=0.777、RMSE=0.234,总磷R2=0.756、RMSE=0.043。 相似文献
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煤炭开采产生的拉张裂隙破坏土壤结构,影响土壤质量。利用高光谱技术对裂隙区土壤的重要成分进行监测,对精确恢复裂隙区土壤质量及改善农业产量具有重要意义。本文首先在淮北朱庄煤矿采煤拉张裂隙区采集了90组土壤样品,并在室内测定了土壤样本光谱;然后将反射率值与测定的有机质含量进行相关分析,选取对有机质敏感的特征波段;最后利用偏最小二乘、BP神经网络进行建模,并评价各模型的精度。研究表明,本文反演效果较理想,比较所建模型精度,一阶微分与偏最小二乘模型(FDPLSR)建模效果最佳。FD-PLSR模型建模集和验证集的R2分别为0.876 1、0.845 9,RMSE分别为0.497 2、0.680 6。该研究可为采煤拉张裂隙区土壤有机质含量监测提供一定的技术支持。 相似文献
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鄱阳湖叶绿素a浓度遥感定量模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
叶绿素a浓度是反映湖泊水体营养状况的重要指标,本研究通过分析水体叶绿素a浓度与高光谱反射特征的相互关系,采用一阶微分值和峰值比值法分别建立了叶绿素a的高光谱定量反演模型,在此基础上与同步MODIS数据敏感波段建立卫星定量反演模型。结果表明:叶绿素a荧光峰出现在波段690nm-700nm,波段696nm一阶微分值相关系数最大;波段700nm与波段680nm的比值与其对数相关性较好,MODIS数据波段2和波段1比值的指数模型为最佳的回归模型。 相似文献
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本文分析了高光谱反射率及红边位置与叶片绿度的相关性,建立了基于敏感波段和红边位置的叶绿素估算模型。通过对不同叶绿素含量高光谱曲线特征的分析,提出了基于高光谱曲线峰度和偏度的叶绿素估算新思路,并分别建立基于原始光谱560-760nm波段和一阶导数光谱660-760nm波段对应峰度、偏度的叶绿素反演模型。结果表明,法国梧桐、无花果和白毛杨基于敏感波段的叶绿素含量反演模型的拟合度,与传统估算模型相比,本文提出的新估算模型可以明显提高高光谱反演叶绿素含量的能力。 相似文献
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基于地貌类型的土壤有机质多光谱遥感反演 总被引：2，自引：0，他引：2
基于地貌类型分析土壤有机质含量与多光谱遥感影像光谱波段之间相关关系,构建不同地貌类型区有机质含量反演模型。结果表明,各波段光谱反射率与土壤有机质含量均呈负相关关系。利用SPSS软件对所有波段进行剔除变量(remove)线性回归分析,当全部波段参与构建反演模型时,一次反演模型拟合效果较好。分地貌类型区构建土壤有机质反演模型精度高于整个区域反演模型精度,与实际值对比,当允许误差为7%时,土壤有机质含量识别度为91.65%。基于地貌类型构建土壤有机质含量反演模型提取研究区土壤有机质含量切实可行,且精度较高。 相似文献
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不同尺度反演土壤重金属铜含量研究 总被引：1，自引：0，他引：1
采用实测土壤高光谱遥感数据和多光谱遥感影像数据采用单元回归分析法对土壤重金属铜含量建立反演预测模型。利用单元回归分析法分别建立模型,得出高光谱的最佳预测波段是R_(942),模型决定系数R2=0.634,多光谱最佳预测波段为B2,模型决定系数R2=0.625。通过显著性检验,均达到显著水平。结果表明多光谱遥感影像数据在本研究区内具有预测重金属铜含量的能力。 相似文献
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探明不同区域及不同营养状况下水库叶绿素a的共同敏感波段,基于G F-1号卫星16 m分辨率的多光谱WFV传感器影像构建叶绿素a浓度普适性反演模型.文中以湖南省3种不同营养状况的水库为研究对象,在实测高光谱及GF-1/WFV影像预处理基础上,对比实测高光谱数据与GF-1/WFV影像数据,采用相关性分析筛选叶绿素a敏感波段,基于GF-1/WFV影像数据构建叶绿素a浓度一元回归联合反演模型,生成浓度等级图.研究表明,相关性分析下叶绿素a的敏感波段区间为550～620 nm,波段区间对应影像中的绿波段(520～590 nm),模型反演精度较优,满足水库叶绿素a浓度监测精度要求,可为发展基于遥感影像大面积反演不同污染程度水质叶绿素a浓度提供基础支持. 相似文献
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以福建省平和县琯溪蜜柚为研究对象，利用星载Hyperion高光谱遥感数据对蜜柚叶片进行氮浓度估测。在分析Hyperion数据特征的基础上进行大气校正、几何纠正等预处理，从而得到图像反射率；结合地面光谱测量和蜜柚叶片采样分析，通过逐步回归分析法研究叶片氮浓度与高光谱图像反射率及其衍生量的关系，最终建立其遥感定量监测模型。结果表明，图像反射率的对数变换更有利于氮浓度的定量反演，入选的波段是983 nm、1 245 nm、1 316 nm和1 457 nm，其中1 245 nm波段对氮浓度影响最大，1 457 nm波段最小。利用该模型对氮浓度进行估算的值域与地面调查结果一致，说明利用高光谱进行氮浓度定量反演具有一定的可行性。 相似文献
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盐渍化土壤光谱特征分析与建模 总被引：2，自引：0，他引：2
为建立土壤盐渍化遥感监测模型,选取宁夏回族自治区平罗县典型土壤盐渍化发生区域作为研究区,以野外原位光谱测量数据和实验室内测得的土壤含盐量与p H值数据为基础,进行高光谱数据处理,分析不同盐渍化程度土壤的光谱特征;对实测土壤光谱反射率进行倒数、对数、均方根及其一阶微分等光谱变换,计算高光谱指数;与土壤样本含盐量进行相关性分析,筛选盐渍化土壤的光谱特征波段,利用多元线性回归分析建立土壤盐渍化监测模型。研究结果表明:以倒数一阶微分变换后的940 nm和1 094 nm波段作为特征波段构建的土壤盐渍化遥感监测模型最优。 相似文献
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《国土资源遥感》2016,(2)
高光谱遥感数据能够提供比多光谱遥感数据更为丰富的光谱信息,从而更精确地刻画地物的光谱特征。在水体遥感原理基础上,采用自适应波段选择(adaptive band selection,ABS)方法对HJ-1A卫星高光谱数据的波段相关性和信息量进行分析,结合BP神经网络技术确定最优波段组合并构建盐湖矿物离子含量的反演模型,对柴达木盆地西台吉乃尔湖的K+,Mg2+,Na+,Cl-和SO2-4离子含量进行定量反演,获得盐湖矿物离子含量的空间分布情况。研究结果表明,BP神经网络反演模型的盐湖矿物离子含量反演精度在85%以上,反演得到的矿物离子含量的分布情况与实地调查结果基本一致。因此,利用高光谱数据和BP神经网络可以对盐湖矿物资源进行大范围动态监测,为盐湖资源的合理开发和高效利用提供科学依据。 相似文献