基于遥感数据的净月潭公园植被冠层叶片含水率反演
基于Hyperion高光谱数据的植被冠层含水量反演
范 围获取植被含水量信息提供有效方 法。
关键词 Ｈｙ ｐ ｅ ｒ ｉ ｏ ｎ ； Ｐ Ｒ ＯＳ ＡＩ Ｌ模型 ；一阶导数 ； 植被冠层含水量
文献标识码 ： Ａ Ｄ Ｏ Ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ４ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ０ — ０ ５ ９ ３ （ ２ ０ １ ３ ） １ ０ — ２ ８ ３ ３ — ０ ５
（ 图 １ ） 。
由于物理意义明确 ， 综 合考 虑 了叶片、冠层 、土壤和 观测 几
何 角度等因素 ， 相对 于单一 的光谱指数 ， 能 够获得更 高 的反 演 精度 ， 从 而被广 泛应 用于冠层生化 参数反 演 中Ｌ ４ Ｊ 。目前 广
１ ． ２ 卫星数据
泛应用于反演冠层含水量 的物理模 型是基 于辐射 传输 方程的 叶片与冠层耦合模型 Ｐ Ｒ ０ｓ Ａ Ｉ Ｉ ［ ５ ］ 。如 Ｃ ｌ ｅ ｖ ｅ ｒ ｓ 等基于地 面站 点 ＡＳ Ｄ地 物 光谱 仪 数据 ，研 究 了冠 层含 水 量 的 反演Ｌ ６ ’ ７ １ ；
黑 河流域是 我国西北 地区第 二大内陆流域 ，位于河西走
廊 中部 ， 为甘蒙西部最大 的内陆河流域 。 ２ ０ ０ ８ 年 夏季在黑河
流域中游开展了干旱区水文试验 ， 本文选择盈科 绿洲加密观
测 区 作 为 研 究 区 ，其 位 于 盈 科 灌 区 绿 洲 站 自动 气 象 站 （ １ ０ ０ ． ４ ２ Ｅ， ３ ８ ． ８ ５ Ｎ） 周 边 ，植 被类 型 主要 为 玉米 和小 麦 Ｌ ９ ］
利用连续统去除方法遥感反演冠层水分含量的比较研究
关键词： 遥感； 冠层水分含量 ； 连续统去除 ； ห้องสมุดไป่ตู้光谱
１ 遥 感 反 演 冠层 水 分含 量 的原 理
为 了量 化水 分含 量 ， 叶 水平 ， 在 叶水 分 含量 叫等 效 水 厚 度 （ＷＴ ， 具 体 定 义 为 植 物 叶含 水 量 （ Ｅ ）其 鲜 重 与干重 之差 ） 与叶 的表 面积 之 比值 ， 单位 为克 每平 方厘 米 （－ｃ － ， 数 学表 达式 为 ：ＷＴ Ｆ ＤＷ ｇ ￣其 ｋｍ ） Ｅ ＝ Ｗ－
利用连续统去 除方 法遥感反演冠层水分含量 的 比较研 究
林
摘
波 ，杨 玉静
（ 平 市 气 象局 ， 西 桂 平 ５７ ０ ） 桂 广 ３ ２ ０
要： 用连续统去除的技术方法来处理冬小麦的高光谱数 据 。 用其参量来与冠层水分含量进行相 关性分析并建立 回
归反演模型 ， 最后对模型进行检验 。比较不 同吸收峰的不同参量与冠层水分含量 的相关性 ； 比不同的反演模型 ， 出 对 得
感 。定 量化 观测 和提取 冠层 水 分含 量 的精度 不仅 仅
是成为可能 ， 精度也越来越高。当进行遥感观测时， 应当要考虑到大气 中存在水汽在红外波段也会有很
（ ＷＴ 之间 的单 位转 换 ： ＷＣ Ｌ ＩＥ （） Ｅ ） Ｃ ＝ Ａ ｘ ＷＴ ２ 另外 一 种计算 冠层 水分含 量 是取 鲜重 （ｗ ） ｔ 和干 重 （ Ｗ ） － Ｄ 之
差 ： ＷＣ Ｆ ＤＷ（ ） Ｃ ＝ Ｗ－ ３
每一种 物质对 不 同波 长 的 电磁 波 的吸 收和反 射
分 的强 吸 收波段 ， 以用来 诊 断植 物 的含水量 。 来 可 后 的研 究 也表 明 由于冠 层 液 态水 的 Ｏ Ｈ化 学 键 光 谱 — 特 性 ，引起 的水 分 吸 收 特 征 ：在 ９ ０ ｍ、 ２ ０ ｌ、 ７ ｎ １ ０ ｎｎ
光学和微波遥感数据联合反演植被覆盖表层土壤含水率
2024年1月灌溉排水学报第43卷第1期Jan.2024Journal of Irrigation and Drainage No.1Vol.4345文章编号：1672-3317（2024）01-0045-07光学和微波遥感数据联合反演植被覆盖表层土壤含水率周美玲1，张德宁2，王浩3，魏征4*，林人财4（1.江西省水投江河信息技术有限公司，南昌330029；2.德州市潘庄灌区运行维护中心，山东德州253000；3.中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司，昆明650051；4.中国水利水电科学研究院，北京100038）摘要：【目的】探究Vertical-Vertical （VV ）、Vertical-Horizontal （VH ）极化及双极化方式对微波遥感反演表层0~10cm 土壤含水率影响，分析不同数据源（Landsat-8,L8;Sentinel-2,S2）得到的归一化植被指数（NDVI ）、归一化水体指数（NDWI ）对表层土壤含水率遥感反演精度的影响。
【方法】基于VV 、VH 单一极化和双极化模式，结合S2和L8计算的NDVI 与NDWI 估算植被含水率（VWC ），消除植被对土壤的后向散射影响，得到土壤后向散射系数，基于水云模型反演北京市大兴区表层土壤含水率。
【结果】对于VV 极化，VV+S2NDWI 反演0~10cm 土层的土壤含水率精度最高（R 2=0.763，RMSE =1.55%）；对于VH 极化，VH+S2NDVI 反演的0~10cm 土层的土壤含水率精度最高（R 2=0.622，RMSE =1.66%）；对于双极化，Dual-Polarized （DP ）+S2NDVI 反演的0~10cm 土层的土壤含水率精度最高（R 2=0.895，RMSE =0.89%）。
【结论】NDVI 更适用于去除水云模型中的植被影响，且双极化方式反演0~10cm 土层的土壤含水率精度较高。
关键词：含水率；Sentinel-1；双极化；多源遥感；NDVI ；NDWI 中图分类号：S161文献标志码：Adoi ：10.13522/ki.ggps.2023312OSID ：周美玲,张德宁,王浩,等.光学和微波遥感数据联合反演植被覆盖表层土壤含水率[J].灌溉排水学报,2024,43(1):45-51.ZHOU Meiling,ZHANG Dening,WANG Hao,et al.Inversion of surface soil moisture under vegetated areas based on optical and microwave remote sensing data[J].Journal of Irrigation and Drainage,2024,43(1):45-51.0引言【研究意义】表层土壤含水率在能量平衡、气候变化和陆地水循环中扮演着重要角色，是作物生长发育、产量估算、水资源管理、气候变化等研究领域的关键指标[1]。
植被含水量的遥感反演方式
Chen等在用Landsat数据反演含水量时发现短波红外位于1550～1750nm波段较佳,并且发现1640nm、2130nm波段处对水分的吸收很敏感。 在研究EWT和FMC的关系时发现,对于桉树叶,其近红外波段反射光谱与FMC有很好的相关性,而短波红外波段的反射光谱与EWT高度相关。 其中C为生化组分含量,N为入选的波段数,α0、αi分别为回归常数和第i个回归系数,D(λi)为入选的波段光谱值。 Penuelas等也发现用近红外波段的一阶导数的最小值或其所在的波长能清楚地指示RWC状况的变化。
2:水分的敏感光谱波段
大量的研究表明植被水分对热红外波段 (6. 0～15. 0μm)、近 红外(700～1300nm)和短波红外(1300～3000nm)波段比较敏感。
自1963年提出以冠层温度指示植被水分亏缺以来,冠层温度法 成为诊断作物水分状况的一个重要手段。
30多年来,有关科学家相继提出了参考温度法、胁迫积温法、 作物缺水指标法以及水分亏指数法等,并在田间以及区域尺度上展 开了大量的应用研究。
植被含水量的定义
• 常用含水量表示方法有三种:
• 叶片含水量FMC( Fuel Moisture Content )
• 相 对 含 水 量RWC( Relative Water Content )
• 等效水深EWT ( Equivalent Water Thickness)
• FMC =(FW-DW)/(FW or DW) ×100 %
1:植被含水量光谱反演原理
• 每一种物质对不同波长的电磁波的吸收和反射都不同,物质的这种 对不同波段光谱的响应特性叫光谱特性。植被光谱诊断便是基于 植被的光谱特性来进行的。
植被覆盖度遥感反演研究
植被覆盖度遥感反演研究植被覆盖度是指一定面积内植被所占的比例，是评估地表生态环境和气候变化的重要指标。
传统的植被调查方法需要大量的人力物力，且成本高，限制了其应用范围。
遥感技术的出现，使得基于遥感数据的植被覆盖度反演成为可能，为生态环境和气候变化研究提供了重要的手段。
本文将探讨植被覆盖度遥感反演研究的方法和应用。
植被覆盖度遥感反演的方法有多种，如高光谱遥感反演、主成分分析遥感反演、归一化差值植被指数（NDVI）反演等。
其中，NDVI方法是应用最广泛的一种方法。
NDVI在可见光和近红外波段反映植被叶绿素含量和植被覆盖度。
植被叶绿素是光合作用中的重要成分，当植被覆盖度增加时，植被叶绿素含量也会增加，因此NDVI值也会增加。
NDVI方法的反演准确性较高，适用于不同尺度和时间尺度的研究。
植被覆盖度遥感反演的应用涵盖环境生态、农业生产、荒漠化治理、城市化规划等多个领域。
以生态环境为例，植被覆盖度是评估生态环境质量和植被类型特征的重要指标。
借助遥感技术，可以实现对大范围、多时段的植被覆盖度监测和评估，为自然保护和生态修复提供科学依据。
在荒漠化治理方面，植被覆盖度反演可以为荒漠化治理提供地面覆盖度和植被生产力等信息，进而指导荒漠化治理和生态恢复。
在农业生产方面，植被覆盖度反演可以为农业生产提供田间植被信息，提高农作物生产的效率，促进可持续农业发展。
除此之外，植被覆盖度遥感反演还具有大数据分析能力和智能化应用的发展潜力。
随着遥感数据分辨率的不断提高和信息获取能力的增强，植被覆盖度反演将更加精准。
同时，基于机器学习和人工智能算法的植被覆盖度反演也在逐步发展，将开拓更广阔的应用空间。
例如，能够自动识别植被类型、提升遥感图像解译精度、辅助研究广泛分布的植被样地等。
虽然植被覆盖度遥感反演技术已经相对成熟，但在实际应用过程中还存在一些挑战。
首先，植被覆盖度遥感反演需要考虑到地表物体的光谱响应与大气辐射影响，因此需要进行大气校正等数据预处理。
植被叶片含水量反演的精度及敏感性
植被叶片含水量反演的精度及敏感性陈小平;王树东;张立福;姜海玲【摘要】Spectral index method was widely applied in drought prehensive use of multi-sensor data needs to be taken to improve precision and timeliness of drought detection.The effect of bandwidth on retrieval of leaf water content by spectral indices (including vegetation water indices and vegetation indices)was evaluated in order to monitor leaf water content from multiple remote sensing data.13 vegetation water indices and 10 vegetation indices were analyzed and compared based on data simulated by radiation transfer model PROSPECT.The results showed that both indices had good correlation with leaf water content in leaf scale (average correlation coefficientsquare:0.983,0.917).Then,sensitivity of indices to variations of leaf water content and bandwidth was analyzed and compared,and the results showed that vegetation water indices were sensitive to leaf water content variations and comparatively insensitive to bandwidth variations (except plant water index),while vegetation indices had low correlation with leaf water content and were strongly affected by bandwidthvariation.Therefore,vegetation water indices instead of vegetation indices should be chosen in estimating leaf water content in leaf scale.The impact of bandwidth should be considered when choosing vegetation indices from multiple satellite data.Among 13 selected vegetation water indices,NDII and GVMI were proved to be most sensitive to leaf watercontent and most sensor-independent.%针对利用多源遥感数据监测旱情变化需要研究波段宽差异对指数的影响，而目前缺乏相关对比研究这一问题，该文基于叶片辐射传输模型，选用已广泛应用的光谱指数（包括植被指数与植被水分指数），通过对比研究筛选出反演精度高、对叶片含水量变化敏感、受波段宽变化影响小（适合应用于多源遥感数据）的指数。
植被含水量的遥感反演方式
总结
统计模型相对比较简单,适用性强,在地面实况不清或遥感信号产生机理过于复 杂的情况下,是一种很好的工具来暂时回避困难,留待以后继续研究。 但是随着地面知识的积累和遥感观测波段的增加,统计模型的这一优势逐渐减弱。 并且当这些方法从实验室状态推广到室外冠层遥感数据的时候,就出现了大量的干扰 因素,包括不同的照明强度和角度、观测状态、冠层结构、下覆地表和大气状态等。 到目前为止,发展新的光谱指数仍然是一个活跃的研究领域,但是不论是经验或 半经验统计方法都缺乏鲁棒性和可移植性。可能在某些地点和时间,某种方法或指数 能够取得很好的效果,但事异时移,它们很可能就不适用了,因此人们逐渐考虑利用物 理模型反演得到植物的组分含量。
在使用PROSPECT 模型时考虑了三种生化组分:叶绿素,水分,干物质。其中干物 质代表纤维素、半纤维素、木质素、蛋白质、淀粉等,这些物质或者因其在叶片 内的含量极其微量,或者由于它们的吸收作用非常微弱,很难将他们的作用单独表 示出来,因此采用了总的干物质来表达这些物质的综合作用。PROSPECT 模型 是目前公认的叶片尺度最好的辐射传输模型之一,其输入参数只有4 个,为反演带 来了很大的方便。在这4个输入参数中,只有叶肉结构参数n 的确定无法通过测量
• 例如Penuelas等发现用水分指数WI(WI=R970/R900)能清楚地指示水分状况的变化.
• Penuelas和Inoue在随后的研究中还表明WI(WI=R900/R970)与NDVI(NDVI=(R900R680)/(R900+R680))的比值WI/NDVI不仅可以用来预测叶片的水分含量,还可以用来预 测植株或冠层的含水量,且显著提高了预测的精度.
物理模型方法：
叶片光学模型基于生物物理机制,通过描述光子在叶片内的散 射和吸收,模拟叶片的光谱特性,其前向过程通常都包含生化组分含 量,这些参数通常无法获得解析表达式,但是可以通过反向反演得到 。进一步可以将叶片模型耦合到冠层模型中,就可以利用冠层光谱 数据反演得到组分含量。由于物理模型解释了光与叶片物质的作 用机制,原理清楚,加之在模型的初始假设范围内,不受限于时间地点 等因素,因此成为植被生化组分参数提取研究的又一个方向。 目前应用于反演植被含水量的物理模型主要考虑基于辐射传 输方程的叶片光学模型PROSPECT 和冠层模型SAIL 及其耦合模 型。
植被覆盖地表土壤水分遥感反演
植被覆盖地表土壤水分遥感反演一、概述植被覆盖地表土壤水分遥感反演是当前遥感科学与农业科学交叉领域的重要研究方向。
随着遥感技术的不断进步，利用遥感手段对植被覆盖地表下的土壤水分进行反演，已经成为监测土壤水分动态变化的有效手段。
本文旨在深入探讨植被覆盖地表土壤水分遥感反演的基本原理、方法进展及实际应用，以期为相关领域的研究和实践提供有益的参考。
植被覆盖地表土壤水分遥感反演的基本原理在于，通过遥感传感器获取地表植被和土壤的综合信息，进而利用特定的反演算法提取出土壤水分含量。
这一过程中，植被覆盖对遥感信号的影响不可忽视，如何有效去除植被覆盖的影响，成为植被覆盖地表土壤水分遥感反演的关键问题。
在方法进展方面，近年来国内外学者提出了多种植被覆盖地表土壤水分遥感反演方法，包括基于植被指数的反演方法、基于热惯量的反演方法、基于微波遥感的反演方法等。
这些方法各有特点，适用于不同的研究区域和植被类型。
随着深度学习等人工智能技术的快速发展，其在植被覆盖地表土壤水分遥感反演中的应用也逐渐受到关注。
在实际应用方面，植被覆盖地表土壤水分遥感反演在农业、生态、环境等领域具有广泛的应用前景。
通过实时监测土壤水分状况，可以为农业生产提供科学的灌溉指导，提高水资源的利用效率也可以为生态环境监测和评估提供重要的数据支持，有助于维护生态平衡和可持续发展。
植被覆盖地表土壤水分遥感反演是一项具有重要意义的研究工作。
随着遥感技术的不断进步和反演算法的不断优化，相信这一领域的研究将会取得更加丰硕的成果。
1. 背景介绍：植被覆盖地表土壤水分的重要性及其在农业、生态和环境监测中的应用。
植被覆盖地表的土壤水分是地球水循环的重要组成部分，它直接影响着植被的生长和生态系统的平衡。
在农业领域，土壤水分是作物生长的关键因素之一，其含量和分布直接影响着作物的产量和品质。
准确获取植被覆盖地表的土壤水分信息，对于指导农业生产、优化水资源管理具有重要意义。
在生态方面，土壤水分与植被覆盖度之间存在着密切的相互作用关系。
利用遥感与测绘技术进行植被监测与评估
利用遥感与测绘技术进行植被监测与评估植被是地球上生物多样性和生态系统稳定性的基础之一。
因此，对植被覆盖、类型和变化进行准确监测和评估至关重要。
遥感与测绘技术提供了一种高效且准确的方法，能够帮助我们实现这一目标。
本文将探讨如何利用遥感与测绘技术进行植被监测与评估。
首先，遥感技术是通过卫星、飞机和地面传感器等手段，收集并分析地球上的遥感数据。
这些数据包括红外、近红外、可见光等不同波段的光谱信息，以及雷达和激光等其他传感数据。
借助遥感技术，我们能够获取广泛且详细的地表信息，包括植被覆盖、植被类型、植被生物量等。
利用遥感技术进行植被监测与评估，首先需要进行植被分类。
通过提取遥感图像中的光谱信息，并结合植被指数等方法，可以将遥感图像中的像元划分为不同的植被类型。
植被分类的准确性对于后续的植被监测和评估至关重要。
植被监测是指对植被覆盖、植被变化以及植被生长情况的定期监测。
遥感技术可以提供长时间序列的植被监测数据，基于这些数据，我们可以分析和研究不同地区的植被变化趋势。
例如，可以观察到城市化和农田扩张对植被覆盖的影响，或者通过对干旱和湿地等特定地区的植被监测，提前预警植被退化和生态环境恶化的风险。
植被评估是对植被状况和生态系统功能进行定量评估。
测绘技术可以提供高分辨率的地面数据，用于植被生物量估算和碳储量测算。
通过采集地面样点数据，并结合遥感数据，可以建立植被生物量反演模型。
这些模型可以根据遥感图像中的植被光谱和冠层结构信息，估算出地表植被生物量的分布情况。
同时，植被评估还可以通过测算植被的净初级生产力、光合作用效率等指标，来评估生态系统的功能和健康状态。
遥感与测绘技术在植被监测与评估中还可以与地理信息系统（GIS）相结合，以实现更全面和深入的分析。
GIS能够整合不同来源的数据，并进行空间分析和模型建立。
例如，可以基于遥感数据构建植被变化模型，通过将模型与其他环境和社会经济因素叠加分析，评估植被变化对生态系统和人类社会的影响。
基于无人机高光谱遥感的水质参数反演研究
基于无人机高光谱遥感的水质参数反演研究发布时间：2022-04-21T07:17:25.620Z 来源：《中国科技信息》2022年1月中作者：寇立权[导读]天津市政工程设计研究总院有限公司寇立权 300000摘要：为准确、合理地对大面积的河流进行水体富营养化监测及评价，本文将流经山东德州与河北沧州交界的漳卫新河部分区域作为研究区域，获取整条河段水体高光谱数据和对20个采水样进行了指标测定。
然后经数据归一化处理、一阶微分处理的手段对获取的高光谱数据进行分析，获取各水质参数的敏感波段，进而对漳卫新河水体中的总氮(TN)、总磷(TP)的进行高光谱模型构建，分析结果发现：①漳卫新河总氮的敏感波段为657.7nm和926.3nm，总磷的敏感波段为445.2nm和762.8nm；②一阶微分处理的相关效果优于归一化处理，归一化加一阶微分处理的效果优于一阶微分处理的效果。
关键词：无人机；高光谱；总氮；总磷；反演1．概述河流与人类生活的环境愈来愈密切，但由于河流长期暴露于地表，其中氮、磷等物质成为导致藻类大量繁殖和水体富营养化的关键因子，因此,对水体中的氮、磷等元素进行大范围监测具有重要意义。
传统的监测方法通常使用定点定剖面采样分析的方法，不能够及时给出这些水质参数的时空间分布状况。
通过遥感反演的方法获取水体中的氮、磷等物质的含量，从宏观角度获取的监测数据，有效地改变了传统的监测方式，告别了耗时、费力、片面的局面，实现了由点到面的提升。
此外，搭载在飞机平台的高光谱成像仪相比于搭载在卫星上的成像仪，有着更高的光谱分辨率和空间分辨率，在2005年段洪涛等根据高光谱数据与实测叶绿素a、总磷、总氮数据之间的相关关系，从而对水体中总磷、总氮进行了反演[1]；在2017年张海威等对艾比湖流域地表进行了总磷、氨氮、水体悬浮物光谱诊断，采用微分法和反射率变换法以及偏最小二乘法有效地反演了TN、TP、SS空间分布特征[2]。
2.研究区概况测区位于德州市区东北方向2公里处，监测河段平均河宽90米。
基于无人机可见光谱的城市植被含水量反演
关键词：无人机；可见光；反演；HSCNN；最小二乘法；ElasticNet
中图分类号：P231
文献标志码：B
文章编号：1672-4623（2022）06-0012-05
Retrieval of Urban Vegetation Water Content Based on UAV Visible Spectrum
LI Xuepeng1, XU Zeng1, YANG Yu1, DENG Hongxia1, LI Haifang1
(1. School of Information and Computer, Taiyuan University of Technology, Taiyuan 030600, China)
性关系则会引起回归方程的不稳定，由于 2.3 中图像
的特征向量维数较多，需要用较少的几个综合变量来
代替原来较多的变量，使得这几个综合变量彼此之间
n
的联系，可采用最小二乘法拟合多元变量来建立回归
[18]
模型 。考虑到模型中使用的样本数量较少，可能出现
过拟合的现象，为了避免这种情况，可以通过在最小二
乘法回归方程后加上正则化参数来调节。在这里选择添
1.1
a 草地
b 白蜡
c 冬青
d 美人瑜
e 白杨
f 枣树
数据采集
本文的数据来源于山西省晋中市榆次区，使用深圳
市大疆创新科技有限公司生产的Mavic Air2型多旋翼无人
机，搭载一颗全新的 1/2 英寸 CMOS 传感器，支持拍摄
4 800 万像素的照片 （角度 84°，等效角度 24 mm，光圈
植被含水量的遥感反演方法及研究进展
光谱 反 演原 理 及 水 分 的敏 感 光 谱 波 段 ， 后 对 国 内外 植 物水 分 光 谱 诊 断 的研 究 方 法 及 进 展 以及 存 在 的 困难 进 行 然
了评 述 ， 并提 出 了今 后 的研 究方 向和 发 展 前 景 。 关 键 词 ： 水 量 ； 感 ； 谱 反 演 含 遥 光 中 图分 类号 ：ＴＰ ９ ７ 文 献 标 识 码 ：Ａ 文章 编 号 ：１ ０ —３ ７ （ ０ ８ ９ —０ ０ —０ ０ ０ １ ７ ２０ ） ５ １ ０ ６
维普资讯
遥枣信 息
综
述
植被含水量的遥感反演方法及研究进展
王 洁① ， 瑞松 ①，马 跃 良①， 睿 ① ， ～ 徐 蔡 ～ 苗莉 ① ，陈 或① ② ～ ・
（ 中 国科 学 院广 州地 球 化 学研 究所 ， 州 ５ ０ ４ ； 中 国科 学 院研 究 生 院 ， ① 广 １６ ０ ② 北京 １ ０ ３ ） ０ ０ ９
基 金 项 目 ： 国 科 学 院 院 创 新 项 目“ 海 北 部 陆 缘 多 旋 回 红 土 系 列 年 代 与 环 境 变 化 记 录 ” ＫＺ 中 南 （ ＣＸ３ Ｓ 一 １ ２ 及 广 东 省 自 然 科 学 基 － 谱 遥感探 测 机理研究 ” ０ ０ ５ ６ ） 助 。 （６ ２４４资
Ｔ 一 —Ｗ Ｆ －Ｄ Ｗ
单 位 ： ／ ｍ （ ） ｇｃ ３
化对 该化 学组 分 的含量 多 少 非 常 敏感 （ 称 敏感 光 故 谱） 。植 物含水 量 光谱 诊 断 的 实 现便 是 以植 物水 分
收 稿 日期 ：０ ７ ０ — １ ２０ － ５ １
修 订 日期 ： ０ ７ ０ — １ ２ ０— ６ ０
摘 要 ： 分 是 影 响 植 物 生 长 的 最 主 要 限 制 因子之 一 。及 时准 确 监 测 或 诊 断 出植 物 含 水 状 况 ， 提 高 农 业 的 灌 水 对 溉 效 率指 导 农 业 生 产 、 测 自然 群 落 的 干 旱 状 况 、 报森 林 火 灾具 有 重 要 意 义 。 本 文 首 先 简 单 介 绍 了植 物含 水 量 监 预
全球植被叶片叶绿素含量遥感反演
汇报人： 2024-01-08
目录
• 引言 • 全球植被叶片叶绿素含量遥感
反演技术概述 • 全球植被叶片叶绿素含量遥感
反演算法
目录
• 全球植被叶片叶绿素含量遥感 反演结果与分析
• 全球植被叶片叶绿素含量遥感 反演的挑战与展望
• 参考文献
01
引言
研究背景与意义
研究背景
研究目的与任务
研究目的：本研究旨在利用遥感数据，建立全球植被叶 片叶绿素含量的反演模型，提高反演精度，为相关研究 提供可靠的数据支持。 分析全球不同地区植被叶片叶绿素含量的分布特征；
构建基于遥感数据的叶绿素含量反演模型；
研究任务 研究遥感数据与植被叶片叶绿素含量之间的关系； 对反演模型进行验证和优化，提高反演精度。
样本验证
通过实地采集的样本数据，对遥感反演结果进行精度验证 ，评估反演结果的可靠性。
01
同其他方法比较
将遥感反演结果与其他传统测量方法的 结果进行比较，验证遥感反演的准确性 和可靠性。
02
03
误差来源分析
分析遥感反演过程中可能存在的误差 来源，如数据源的局限性、算法的不 完善等，并提出改进措施。
结果对比与分析
05
全球植被叶片叶绿素含量遥感 反演的挑战与展望
面临的挑战
数据获取难度大
01
全球范围内获取高精度、高分辨率的遥感数据存在技术难度和
成本限制。
叶绿素含量与光谱特征关系复杂
02
叶绿素含量与光谱特征之间的关系受多种因素影响，如光照条
件、叶片结构等。
反演算法精度要求高
03
叶绿素含量反演算法需要高精度、高稳定性的数据支持，以提
植被含水量的遥感反演方式
统计分析方法
• 确定了植被水分的敏感光谱后,在统计分析的基础上,前人提出了很多不 同的指数和方法来诊断植物的含水量。这些统计模型可以大致分为以下 三类:
• 1:建立光谱指数 • 2:基于光谱导数变量建立模型 • 3包络线消除法
植被含水量光谱反演原理及 水分的敏感光谱波段
• 1 植被含水量光谱反演原理
• 2 水分的敏感光谱波段
1:植被含水量光谱反演原理
• 每一种物质对不同波长的电磁波的吸收和反射都不同,物质的这 种对不同波段光谱的响应特性叫光谱特性。植被光谱诊断便是基 于植被的光谱特性来进行的。
• 植被反射波谱中某些波长的光谱反射和吸收差异是由植被中化学 组分分子结构的化学键在一定辐射水平的照射下发生振动引起的, 从而产生了不同的光谱反射率,且该波长处光谱反射率的变化对 该化学组分的含量多少非常敏感(故称敏感光谱) 。植被含水量 光谱诊断的实现便是以植被水分敏感光谱的反射率与水含量的相 关关系为基础的。
• 研究表明,FMC、RWC和EWT是表征含水量的三个不相关量,是定量提取含水量 的不同方法。
• 研究发现在用遥感数据反演含水量时,短波红外波段与EWT相关性较好,而与 FMC相关性较差,并且表明用EWT来表征含水量要优于用FMC表示,因为FMC要受 叶子中的干物质影响。
• 在研究EWT和FMC的关系时发现,对于桉树叶,其近红外波段反射光谱与FMC有 很好的相关性,而短波红外波段的反射光谱与EWT高度相关。
建立光谱指数
• 建立的光谱指数一般是两个波段或多个波段的组合,如简单的加减组合、比值或者 是归一化比值,这是根据植被波谱的物理特性和半经验方法提出的。
基于高光谱遥感的植被冠层氮素反演方法研究进展
基于高光谱遥感的植被冠层氮素反演方法研究进展喻俊;李晓敏;张权;侍昊;褚军【摘要】氮素是植被生长活动中的重要元素,对植被叶绿素、蛋白质和酶等物质的合成至关重要,在植被光合作用中起关键作用.高光谱遥感反演技术凭借其快速、准确和不破坏植被的优势,已经成为植被氮素含量的定量分析的重要方法.本研究综述了近年科学文献中高光谱氮素反演的研究成果,主要介绍了植被冠层氮素高光谱研究的原理及处理方法,包括了高光谱数据处理、光谱变换、高光谱植被指数,多元逐步回归、偏最小二乘回归(PLSR)和人工神经网络(BP网络和RBF网络)回归模型等,在此基础上,对植被冠层氮素高光谱反演中存在的问题进行了探讨.【期刊名称】《陕西林业科技》【年(卷),期】2016(000)006【总页数】5页(P93-97)【关键词】高光谱;植被氮素;去噪变换;特征波段;模型构建【作者】喻俊;李晓敏;张权;侍昊;褚军【作者单位】江西省林业调查规划研究院,南昌330046;江西省林业调查规划研究院,南昌330046;江西省林业调查规划研究院,南昌330046;江苏省环境监测中心,南京210036;扬州市职业大学,江苏扬州225009【正文语种】中文【中图分类】Q945.13氮素是植被生命活动的必须元素，对植被的光合作用以及生长具有指标性及决定性的作用，并且主要以叶绿素、核酸、酶、蛋白质等形式存在植被体内[1]。
因此，快速高效监测植被氮素含量及变化对于监测植被生长具有重要作用，也对了解当地生态系统循环具有重大意义。
与传统遥感技术相比，高光谱遥感(Hyperspectral Remote Sensing)是通过大量很窄且连续性的电磁波段获取感兴趣目标的有关数据，具有高光谱分辨率、数据信息丰富的特点。
高光谱数据能够完整揭示地物的光谱特征，使得在地表及高空直接识别目标、辨析目标的精细光谱差异成为可能。
随着高光谱遥感技术的日渐成熟，利用高光谱技术定量研究植被生长逐渐增多。
基于光谱指数的植被含水率遥感反演模型研究——以岷江上游毛尔盖地区为例
基于光谱指数的植被含水率遥感反演模型研究——以岷江上游毛尔盖地区为例潘佩芬;杨武年;简季;戴晓爱【摘要】Based on the measured vegetation moisture content and vegetation spectrum of samples in the study area,this paper firstly established the mathematical model between vegetation moisture content and vegetation spectral index and then inversed the vegetation moisture content by using the vegetation spectral index method.Results show that:the simple ratio spectral index has good correlation to vegetation moisture content,and the linear model is more suitable for retrieving vegetation moisture content.The vegetation moisture content retrieval results in 1999 and 2007 show that:the vegetation moisture content has raised during the 9 years,and the area of increased vegetation moisture content has also increased.%利用研究区植被样本实测含水率和实测光谱数据,基于植被光谱指数法,建立植被含水率与植被光谱指数之间的数学模型,同时利用该模型对研究区的遥感数据进行分析,反演植被含水率.结果证明:简单比值光谱指数与植被含水率有较好的相关性,线性模型更适合该研究区的植被含水率反演.1999年和2007年两年的植被含水率反演结果显示:9年间植被含水率提高,含水率高的面积增大.【期刊名称】《遥感信息》【年(卷),期】2013(028)003【总页数】5页(P69-73)【关键词】光谱指数;植被含水率;遥感反演模型;毛尔盖【作者】潘佩芬;杨武年;简季;戴晓爱【作者单位】成都理工大学地学空间信息技术国土资源部重点实验室,成都610059;成都理工大学地学空间信息技术国土资源部重点实验室,成都610059;成都理工大学地学空间信息技术国土资源部重点实验室,成都610059;成都理工大学地学空间信息技术国土资源部重点实验室,成都610059【正文语种】中文【中图分类】TP791 引言植被含水率能够反映植被的生长状况，对于森林等的生态环境和生态安全具有重大的意义。
基于改进的PRI方法对植被冠层叶绿素含量的反演
基于改进的PRI方法对植被冠层叶绿素含量的反演随着遥感技术的不断发展，遥感反演叶绿素含量成为研究植被生长和生态环境变化的重要手段。
目前，基于植被指数的遥感反演方法是应用最广泛的方法之一。
PRI（photochemical reflectance index）作为一种新型的植被指数，对植被叶绿素含量的反演具有很高的精度和敏感度。
然而，传统的PRI方法的精度和稳定性有待提高。
本文提出了一种基于改进的PRI方法，以更准确地反演植被冠层叶绿素含量。
首先，本文采用大气修正技术对遥感图像进行预处理。
然后，利用PRI与叶绿素含量的高相关性，设计了一个改进的PRI模型。
该模型将植被冠层的叶绿素含量作为目标函数，PRI指数作为自变量进行模拟。
同时，考虑到植被叶片的结构对PRI 指数的影响，在模型中引入了植被结构指数。
综合考虑多个影响因素，提高了PRI指数的精确性和稳定性。
此外，本文还对改进的PRI方法进行了实验验证。
实验结果表明，改进的PRI方法反演植被冠层叶绿素含量的精度和稳定性均有明显提高。
与传统的PRI方法相比，改进的PRI方法平均误差降低了10%以上，最大误差降低了20%以上。
同时，改进的PRI方法对植被结构的适应性也得到了提高，模型误差更加均匀分布。
在实际应用中，改进的PRI方法可以为环境监测、林业管理等领域提供更为精准的植被叶绿素含量反演结果。
此外，本文的方法也可以为遥感反演植被指数及其相关研究提供参考。
需要注意的是，本文提出的改进方法仍然存在改进空间，尤其是对于不同的植被类型和生态环境，需要不断完善和优化。
综上所述，本文提出了一种基于改进的PRI方法反演植被冠层叶绿素含量的方法。
改进的PRI方法通过引入植被结构指数，考虑多个影响因素，提高了PRI指数的精确性和稳定性。
实验结果表明，该方法的精度和稳定性均有明显提高，具有一定的实际应用价值。
与传统遥感反演方法相比，基于光谱指数的植被叶绿素含量反演方法具有一定的优势。
基于激光雷达数据与多角度遥感模型的森林参数反演
国内外研究现状
国外研究现状
激光雷达和遥感技术在森林参数反演方面的应用研究在国外已经取得了一定的进展。一 些发达国家已经建立了基于激光雷达和遥感技术的森林资源调查和管理系统，实现了对 森林资源的快速、准确和全面的监测和管理。同时，国外的研究机构和高校也在不断开
展相关研究，探索更加高效和准确的森林参数反演方法和技术。
国内研究现状
相比之下，我国在这方面的研究起步较晚，但近年来也取得了一定的进展。国内的一些 研究机构和高校开始开展基于激光雷达和遥感技术的森林参数反演研究，取得了一些初 步成果。然而，与国外相比，我国在这方面的研究还存在一定的差距，需要进一步加强
研究和探索。
02
激光雷达数据与多角度遥感模 型基础
激光雷达数据介绍
未来研究可以进一步优化算法和模型，提高反演精度和效率，同时降低成 本和时间消耗。
此外，可以考虑将该技术应用于更多的森林类型和地区，以验证其普适性 和应用价值。
THANKS
谢谢您的观看
模型验证与评估
采用实际数据对反演模型进行验证和评估，分析模型 的精度和误差来源，提出改进措施。
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实验结果与分析
实验数据与实验环境
实验数据
采用激光雷达数据和多角度遥感影像 作为主要数据源，数据覆盖了不同地 区和不同类型的森林。
实验环境
在高性能计算机上运行算法，使用 Python编程语言和相关数据处理和分 析软件。
数据融合策略
激光雷达数据预处理
对原始激光雷达数据进行滤波、去噪等处理，以提高数据质量。
多角度遥感影像配准
将不同角度获取的遥感影像进行几何校正和配准，确保数据空间位 置的一致性。
数据层叠加
将处理后的激光雷达数据与多角度遥感影像进行叠加，形成多源数 据层。