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在田间栽种玉米,并按氮、磷肥的不同施用量分为10种情况处理。在不同生长期进行了生长形态指标测量和活体叶片的荧光光谱与激光诱导荧光光谱测量,并测试了叶片浸出液的荧光光谱。结果表明,不同的施肥条件.不仅使玉米在长势上有所反映,而且还会引起光合作用效率和叶绿素含量等的变化,因而导致了玉米叶片荧光光谱的变化。利用440,550,685nm等处的荧光强度可探测玉米的养分供应状况,当利用它们的比值时,表征更为明显。这就为遥感监测玉米的长势和估产提供了新的途径和可靠依据。从玉米的需肥情况、农时、荧光光谱的差异性以及遥感的可行性来看,在拔节期是遥感监测的最佳时期。 相似文献
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叶绿素荧光是光合作用的有效探针,可用于海洋浮游植物的监测与定量评估。太阳诱导叶绿素荧光覆盖可见光—近红外650—800 nm,在～685 nm与～740 nm表现出两个形态不同的荧光峰特征。基于～685 nm荧光峰的叶绿素浓度反演算法较为成熟,但在高悬浮物和高叶绿素浓度的水体中,算法的有效性不足。基于叶绿素荧光在氧气吸收谱段(O2-A)的填充作用,水体遥感反射率光谱～761 nm峰值中包含有太阳诱导叶绿素荧光信号,能用于水体叶绿素浓度的估算,但该反射峰形态特征还取决于传感器的光谱分辨率。本研究基于不同光谱分辨率的大气吸收谱线特征,模拟了水体遥感反射率光谱(750—775 nm)上太阳诱导叶绿素荧光的信号响应特征;分析了利用遥感反射率(～761 nm)计算叶绿素荧光的原理,阐明了不同光谱分辨率条件下水体叶绿素荧光信号在反射光谱上的形态变化规律。采用水面以上测量法获取的离水光谱辐亮度,包含了水面的菲涅尔反射信号,由于真实的菲涅尔系数难以准确测量,这给基于～761 nm处遥感反射率峰值的荧光信号估算带来不确定性影响。研究表明,假定菲涅尔系数为0时,虽然～761 nm叶绿素荧光信号与其浓度具有较好的线性统计关系,但却带来较大的不确定性;这种不确定的影响,在低浓度叶绿素水体中表现明显,在高浓度叶绿素水体中,影响相对较小;准确估算菲涅尔系数,有助于减少这种不确定性影响。对基于遥感反射率～761 nm叶绿素荧光信号的深入探讨,将能推动未来水体叶绿素荧光的识别与利用。 相似文献
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大豆残茬光谱响应特征研究 总被引：2，自引：2，他引：0
利用HR-768型便携式光谱仪,测定了不同大豆残茬覆盖度下的地面光谱,利用照相法获取对应的大豆残茬覆盖度。采用线性回归方法分析了单波段反射率、反射率一阶导数、归一化指数、比值指数与大豆残茬覆盖度的相关性,获取了不同覆盖度水平下大豆残茬的光谱响应特征,并结合MODIS、TM、HJ-1B星的波段响应函数建立了大豆残茬覆盖度最优估算模型。结果表明,在2050—2150nm和2250—2350nm两个波段范围内,大豆残茬与裸土的光谱差异最显著,可用于二者的区分;大豆残茬的光谱特征与玉米、小麦残茬的光谱特征相似,仅在920—967nm范围内存在特殊的吸收峰;以高光谱数据为数据源,941.6nm处的反射率、2151.8nm处反射率一阶导数、1461.3nm和2404.4nm反射率构建的归一化指数以及2247nm和608.6nm反射率构建的比值指数适宜用于作物残茬覆盖度估算,以宽波段数据为数据源,短波红外与红波段反射率构建的比值指数适宜用于大豆残茬覆盖度估算。 相似文献
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冠层光能利用率的叶绿素荧光光谱探测 总被引：4，自引：0，他引：4
设计了玉米生长期日变化试验,同步获取玉米冠层光谱和通量观测数据,探究从植被发射荧光光谱角度实现植被光能利用率可靠反演的可能性。运用涡度相关法获取群体生态系统净生产力(NEP),通过呼吸作用拟合得到冠层总初级生产力(GPP);在此基础上结合吸收光合有效辐射(APAR)获取冠层光能利用率(LUE);同时,利用叶绿素荧光光谱分离算法,提取了光合作用叶绿素荧光绝对强度和相对强度。结论表明,植被发射荧光光谱与光合有效辐射(PAR)显著正相关,760nm波段荧光与PAR的复相关系数R2在0.99以上;叶绿素荧光绝对强度与NEP和GPP显著正相关,荧光和NEP对环境日变化具有类似的响应特征;688nm和760nm植被发射的叶绿素荧光相对强度与LUEGPP存在可靠负相关关系,即叶绿素荧光强度越大,光能利用率越低。同时,通过比较几种植被指数与各种光合参量的相关性表明,叶绿素荧光能够更好的跟踪植被光合状态的变化,更适宜于植被光能利用率的探测。 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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叶绿素a荧光遥感研究进展 总被引：11，自引：0，他引：11
继叶绿素a反演的“蓝绿比值法”后,叶绿素a荧光遥感成为海水叶绿素a浓度反演的重要方法,对提高二类水体和赤潮水体的叶绿素a浓度的反演精度效果明显。本文回顾了人们对水体叶绿素a荧光的认识、测量和研究的历史过程,介绍了荧光产生的生物学机理以及它随叶绿素a浓度的正相关和“红移现象”等主要光谱特征。本文还总结了荧光量子产量、不同藻种生理状态、水体其他物质及大气的吸收等多种因素对叶绿素a荧光遥感的影响。基于对叶绿素a荧光光谱特征和影响因素的认识,人们相继建立了两种荧光遥感方法———基线荧光高度法和归一化荧光高度法。对于前景广阔的叶绿素荧光遥感领域,人们正进行着更深入的研究与探索,积累更多的现场数据和卫星同步数据,逐步完善和改进反演模型。 相似文献
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岛礁浅海水深是海洋重要的基础资料。中国南海岛礁远离大陆,水下现场调查效率低、难度大,难以评估水下地形的长期变化,迫切需要大面积、高频次成像的卫星遥感数据。海洋一号C/D (HY-1C/D)卫星双星组网大大提高了覆盖频次,配置的海岸带成像仪CZI (Coastal Zone Imager)可为岛礁水下探测提供快速的业务化遥感数据服务。为充分发掘两颗卫星的岛礁水深反演能力,本文以中国南海永乐环礁为研究区域,以HY-1C/D CZI多光谱遥感影像为数据源,结合半分析模型和对数比值模型开展了不依赖实测数据的水深反演研究,并与GeoEye-1高分辨率卫星多光谱遥感数据反演结果进行对比。结果表明,HY-1C/D CZI多光谱数据在甘泉岛的水深反演结果与实测数据相比,在0—20 m水深范围内的平均绝对误差分别为1.60 m和1.85 m,平均相对误差分别为22.48%和26.23%;HY-1C/D CZI多光谱数据与基于GeoEye-1数据在甘泉岛的水深反演结果相比,平均绝对偏差分别为1.65 m和1.81 m,平均相对偏差分别为22.33%和23.83%。HY-1C/D CZI与GeoEye-1多... 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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叶绿素荧光的GOSAT卫星遥感反演 总被引：1，自引：0，他引：1
由于大气吸收和散射等大气辐射传输影响,叶绿素荧光卫星遥感反演存在很大的困难和挑战。本文利用日本温室气体观测卫星GOSAT的TANSO-FTS超光谱数据,选取770 nm附近受大气影响较弱的KI夫琅和费暗线,借助KPNO2010高分辨率太阳辐照度光谱,设计了加权最小二乘拟合的叶绿素荧光卫星反演算法,利用矩阵的谱条件数确定了算法中KI吸收线所采用的权重系数,获得了中国区域2010年1月至2011年6月的叶绿素荧光数据。并利用TANSO-CAI云标识数据剔除了受云影响的反演结果,并按照2°×2°格网逐月计算了荧光强度均值。将反演叶绿素荧光强度结果与同期MODIS的增强性植被指数EVI、光合有效辐射比例FPAR、总初级生产力GPP产品作对比分析,结果表明：荧光强度高值主要分布在中国西南、中南等植被覆盖度高、生长旺盛的地区,荧光强度季节性变化规律与EVI、FPAR、GPP等相似,但季节变化比上述各参数变化提前且更敏感,可以反映其他参数所不具备的独特信息。 相似文献
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SCS+C地形辐射校正模型的应用分析研究 总被引：1，自引：0，他引：1
在对有森林覆盖的山区影像进行地形辐射校正时，基于太阳-冠层-传感器（SCS）几何关系的校正模型优于基于太阳-地形-传感器（STS）几何关系的模型。SCS校正模型解释了树木不依赖于地形、观测角和光照入射角而具有向地性生长的本质特性，但在某些地形区域，SCS与余弦校正同样存在过度校正的问题。为了解决这个问题，研究者在SCS校正模型中引入C校正系数来解释散射辐射项，提出了SCS+C校正模型。以北京密云Landsat 5影像为数据源，通过目视判别、直方图、定量的统计参数和地物光谱曲线对比等方法，对SCS+C校正模型与传统的余弦校正、C校正和SCS校正模型进行了对比。结果表明，4种方法均能在很大程度上消除地形阴影，更好地反映阴影区域的细节信息； 从总体的光谱特性保真程度来说，余弦和SCS校正都因过度校正问题表现较差，SCS+C校正最好，C校正次之。 相似文献
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Human diets strongly rely on wheat, maize, rice and soybean; research on the potential crop productivity of these four main crops could provide the basis for increasing global crop yields. The evaluation model of realistic potential crop productivity based on remote sensing and agro-ecological zones was proposed in this study to provide reliable reference data for world food security. The statistical data on these four main crops yields were obtained from the FAO. The model was used to investigate the potential production of four staple crops in the world. The distributions of the realistic potential productivity of four staple crops (winter wheat, maize, rice and soybean) were produced. In the main producing countries of the four staple crops, statistical analysis was conducted on the realistic potential productivity (RPP) of the four staple crops, the highest productivity (HP) during the period 1983–2011 and the gap between RPP and HP. 相似文献
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To study the anisotropy of vegetation indices (VIs) and explore its influence on the retrieval accuracy of canopy soil-plant analyzer development (SPAD) value, the bidirectional reflectance distribution function (BRDF) models of soybean and maize are calculated from the multi-angle hyperspectral images acquired by UAV, respectively. According to the reflectance extracted from the BRDF model, the dependences of 16 commonly-used VIs on observation angles are analyzed, and the SPAD values of maize and soybean canopy are predicted by using the 16 VI values at different observation angles and their combinations as input parameters. The results show that the 16 VIs have different sensitivity to angle in the principal plane: green ratio vegetation index (GRVI), ratio vegetation index (RVI), red edge chlorophyll index (CIRE), and modified chlorophyll absorption in reflectance index/optimized soil-adjusted vegetation index (MCARI/OSAVI) are very sensitive to angles, among which MCARI/OSAVI of maize fluctuated the most (138.83 %); in contrast, the green optimal soil adjusted vegetation index (GOSAVI), normalized difference vegetation index (NDVI), and green normalized difference vegetation index (GNDVI) hardly change with the observation angles. In terms of SPAD prediction, the accuracy of different VI is different, the mean absolute error (MAE) showed that MCARI1 provided the highest accuracy of retrieval for soybean (MAE=1.617), while for maize it was MCARI/OSAVI (MAE=2.422). However, when using the same VI, there was no significant difference in the accuracy of the predicted results, whether the VI from different angles was used or the combination of multi-angles was used. The present results provide guiding significance and practical value for the retrieval of SPAD value in vegetation canopies and in-depth applications of multi-angular remote sensing. 相似文献
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Reduced availability of plant nutrients such as nitrogen (N) and phosphorous (P) has detrimental effects on plant growth. Plant N:P ratio, calculated as the quotient of N and P concentrations, is an ecological indicator of relative N and P limitation. Remote sensing has already been widely used to detect plant traits in foliage, particularly canopy N and P concentrations and could be used to detect canopy N:P faster and at lower cost than traditional destructive methods. Despite the potential opportunity of applying remote sensing techniques to detect canopy N:P, studies investigating canopy N:P remote detection are scarce. In this study, we examined if vegetation indices developed for canopy N or P detection can also be used for canopy N:P detection. Using in situ spectrometry, we measured the reflectance of a common grass species, Yorkshire fog (Holcus lanatus L.), grown under different nutrient ratios and levels. We calculated 60 VIs found in literature and compared them to optimized VIs developed specifically for this study. The VIs were calculated using both the original narrow band spectra and the spectra resampled to the band properties of six satellite sensors (MSI – Sentinel 2, OLCI – Sentinel 3, MODIS – Terra/Aqua, OLI – Landsat 8, WorldView 4 and RapidEye) to investigate the influence of bandwidths and band positions. The results showed that canopy N:P was significantly related to both existing VIs (r2 = 0.16 - 0.48) and optimized VIs (r2 = 0.59 – 0.72) with correlations similar to what was observed for canopy N or canopy P. Existing VIs calculated with MSI and OLI sensors bands showed higher correlation with canopy N:P compared to the other sensors while the correlation with optimized VIs was not affected by the differences in sensors’ bands. This study might lead to future practical applications using in situ reflectance measurements to sense canopy N:P in grasslands. 相似文献
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叶片光谱是估算植被生化参数的重要依据。然而,遥感影像获取的光谱为像元及冠层光谱,因此,在进行植被生化参数的遥感定量估算时,需将冠层光谱转化到叶片尺度。根据几何光学模型原理,推导出植被冠层光谱和叶片光谱的尺度转换函数,将冠层光谱转换到叶片尺度。首先,采用叶片光谱模拟模型PROSPECT模拟出叶片水平的光谱;其次,在几何光学模型4-scale模型中,通过改变叶片光谱和叶面积指数（leaf area index,LAI）,模拟出不同叶片特征下的冠层光谱。最后,通过LAI建立两个查找表,一个是传感器观测到树冠光照面和背景光照面概率的查找表,另一个是多次散射因子M的查找表,从而实现冠层光谱和叶片光谱的转化。结果表明,利用4-scale模型能实现冠层光谱与叶片光谱的尺度转换,此方法有很好的适用性。 相似文献
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传感器波段平均太阳辐照度是计算表观反射率等辐射参量的必要参数,是开展定量遥感分析的重要基础。通过中国气象局发布的零大气条件下太阳光谱辐照度数据和遥感数据运营商提供的珠海一号高光谱传感器光谱响应函数资料,计算了珠海一号三颗高光谱卫星上三组传感器的波段平均太阳辐照度。以中国资源卫星应用中心发布的高分一号资料为参考,确定结果具有较高的准确度,可为珠海一号高光谱数据的推广和使用提供参考。 相似文献
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基于热红外成像仪获取的玉米冠层图像，对垄行结构玉米的方向亮温（DBT）进行模型化描述并开展了初步验证工作。模型中假设某一方向上的冠层DBT是组分亮温及各组分在视场中所占面积权重的函数，它们在视场中的比例依赖太阳与传感器的几何位置关系，以及在作物行内，作物行与行之间孔隙的分布。对于玉米冠层的几何特征，简化为横截面是矩形的、其中有空隙透光的一组无限长的平行立方体；立方体内双向孔隙率的方向变化由Kuusk函数来描述。模型模拟表明，玉米亮温组分在视场中的权重具有垄行特性。中午前后，通过对中等密度的冠层DBT模拟，在DBT极坐标图形上发现了一个明显位于垄行方向的热条带的出现，热点出现在太阳位置的周围。最后，利用实地观测的结果与模型模拟结果作对比，对该模型的不足和以后的改进作了初步分析。 相似文献
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A study on crop discrimination was carried out using simulated IRS 1C LISS-III data produced using visible (to simulate B2, B3) and NIR (to simulate B4) channels from SPOT and middle infrared (MIR) channel (to simulate B5) from TM over a previously investigated test site, characterized by multiple crops and small fields, in Sabarkantha district (Gujarat). The separability amongst dominant kharif season crops, namely, cotton, groundnut, maize, pigeonpea, between crops and various natural vegetation classes was investigated using Jeffries-Matusita (JM) distance, a pair-wise inter-class separability measure. The study highlighted the capability of simulated LISS-III data to be useful in identifying and labelling small fields and the 4-band data set (B2345, i.e., simulated LISS-III) to significantly improve the separability amongst various crops and vegetation over two 3-band sets (B234, equivalent to SPOT)and B345. 相似文献