高光谱在农业遥感中的应用

作物分类与识别
光谱角分类： 光谱角分类通过计算测定光谱和参考光谱之间“夹 角”来表征两者之间相似程度，从而实现光谱匹配分类。 决策树分层分类： 决策树是一种把一个数据集循环地划分到越来越小 的子集中去的方法。树由节点组成，一组中间节点和一组 末端节点（叶子）组成一个决策树。
作物生态物理参数反演与提取
高光谱技术在农业遥感中的应用
杨赛
高光谱技术在农业遥感应用背景
农业遥感应用中，特别是作物长势评估、灾害监测和农业
管理等方面，利用高光谱遥感数据能准确地反映田间作物 本身的光谱特征以及作物之间光谱差异，可以更加精准地 获取一些农学信息，如作物含水量、叶绿素含量、叶面积 指数（LAI）等生态物理参数，从而方便地预测作物长势和 产量。
作物生态物理参数主要包括作物水分、叶绿素含量等表征
农学信息的参量。目前，高光谱遥感数据反演与提取作物 生态物理参数主要有3类方法：
①利用多元回归方法建立高光谱数据（原始反射率、 光谱微分等）与作物农学信息参数之间的关系； ②构建基于光谱特征的光谱指数与作物含水量等农学 信息之间的经验方程；
③建立物理模型来反演与提取作物参数。本文着重选 取作物水分和叶绿素含量（代表性的生态物理参数）两类 参数加以论述；
图 遥感信息的获取、传输、判断分析和运用的全过程
研究方向
（1）作物叶片光谱特征研究； （2）作物分类与识别； （3）作物生态物理参数反演与提取； （4）作物养分诊断与监测研究； （5）作物长势监测与产量预测； （6）农业遥感信息模型研究； （7）农业灾害监测。
作物叶片光谱特征研究
作物的叶片光谱特征与作物生长状况有直接的关系，包括
解决途径
1）农业光谱数据库的完善与扩充
完善和扩充农业光谱数据库，是提高农学信息提取模型精度 和适用性的基础，也是开展精准农业研究的前提。 2）高光谱遥感与GIS、GPS集成应用 高光谱遥感与GIS、GPS的一体化应用可以有效解决只靠高 光谱技术面临着一些问题 3）加强高光谱数据农学信息挖掘研究 充分利用光谱空间中光谱变化知识进行农学信息的深入挖掘 将是有效解决混合光谱分解的有效手段之一
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光谱反射率变化对作物化学组分敏感性变化、土壤水分胁 迫下与正常条件下作物光谱特征变化对作物生长状况的影 响、作物光谱中红边位置与作物叶绿素含量之间关系等。 利用成像光谱仪从 400 nm到1900 nm波段范围内分析水分 胁迫条件下水稻光谱特征和反射能力，发现近红外/中红外 波段反射率及其一阶微分导数变化可以探测早期水稻冠层 水分胁迫作用的影响，作物叶片光谱特征研究对于应用高 光谱遥感技术监测作物病虫害，以及了解农田养分供应状 况，采取有效增肥措施和加强农田管理具有积极意义。
遥感
遥感即遥远的感知，指在一定距离上，应用探测 仪器不直接接触目标物体，从远处把目标的电磁 波特性记录下来，通过分析，揭示出物体的特征 性质及其变化的综合性探测技术。摄影照相便是 一种最常见的遥感 ,照相机并不接触被摄目标 ,而是 相隔一定的距离 , 通过镜头把被摄目标的影像记录 在底片上,经过化学处理 ,相片便重现被摄目标的图 像。从拍摄目标到再现目标所用的手段 , 便是一种 遥感技术。
作物养分诊断与监测研究
作物养分高光谱诊断与监测方法主要包括： ①多元统计回归方法诊断作物养分含量 ②基于特定吸收波段内波谱特征参数的作物养分诊断
作物长势监测与产量预测
作物长势监测：作物长势是作物生长发育状况评价的综合
参数，长势监测是对作物苗情、生长状况与变化的宏观监 测。
作物产量预测 ：作物高光谱遥感产量预测是通过搭载在卫
1）农业干旱监测：常用的遥感农业干旱监测方法分为植被
指数-地表温度法、热惯量法等。
2）农业病虫害监测 ：基于波谱波长位置变量分析方法是
农业病虫害监测的主要方法
高光谱农业遥感应用尚需解决的关键问题 1）高光谱遥感农学信息提取模型的适用性 高光谱遥感农学信息提取模型虽多，但很难找到一种通用 的方法 2）田间组分混合光谱分解模型和端元提取方法 研究多种田间组分（作物、土壤等）混合光谱分解模型， 特别是作物不同生长阶段，作物、土壤等组成的混合光谱 具有复杂的机制，需要加强研究
总结与展望
随着精准农业研究的深入，遥感光谱分辨率和空间分辨率 的不断提高，今后高光谱遥感在农业方面的应用从理论走 向业务化运作成为一个主要发展方向。虽然高光谱遥感在 农业应用中已经取得了一些研究进展，但是走向成熟仍然 任重而道远。
Thank you
星上的高光普遥感器，来获取作物各生长时期光谱特征数 据，对其反映的产量进行预测。
农业遥感信息模型研究
农业遥感信息模型是应用遥感信息和地理信息影
像化的方法，集成农学模型、数理模型和地学模 型建立起来的一种模型。常见的农业遥感信息模 型包括土壤含水量遥感信息模型、作物旱灾估算 遥感信息模型等
农业灾害监测