植被含水量的遥感反演方式..
植被参数遥感反演
2019‐06‐15植被参数遥感反演种间竞争条件下互花米草光谱特征分析及叶绿素含量反演研究目录研究背景1数据来源2光谱分析与叶绿素反演3总结401研究背景面临外来物种入侵等威胁长江口盐沼湿地互花米草vs 芦苇等湿地生态系统重要的生态服务价值面积占5.8%丰富的生态系统产品和服务宏观研究→精细化研究单一物种→多物种混合-入侵物种与本地物种的竞争-生态学–光谱学–遥感科学湿地生态遥感以国产高分系列为例-空间分辨率GF2: 1m-光谱分辨率GF5: 0.45~12.5μm ，12个谱段-时间分辨率GF4: 分钟级机遇挑战种间竞争条件下互花米草光谱特征分析及叶绿素含量反演研究种间竞争生态学研究多(入侵机制、扩散方式、影响因子等)光谱学研究少互花米草生态学研究多(环境影响、生物多样性、驱动因子等)光谱学研究少，遥感主要针对纯物种分类和制图长江口盐沼湿地：华东师大、复旦大学、同济大学、南大、中科院、上师大叶绿素反演农田研究多，湿地研究少光谱指数多，集成应用少123入侵机制-Yokomizo,2009;Z. Ge, 2013; Hu,2015等扩散方式-Paradis,2014;H.Liu,2017影响因子-B.Li,2009;Medeiros,2013环境影响-B.Li,2012;C.Zhang,2017等生物多样性-C. Wang,2006;L. Tang;2013光谱-Z.Gao,2006;B. Zhao, 2015制图-Davranche,2013;Ai,2017叶绿素-Jacquemoud,2009;Main,2013等生物量-Quan,2011;Verrelst,2013;Pastor,2015;LAI-Ustin, S.2009;Tian,2013;B.Liu,2016等01数据来源数据来源研究意义研究区崇明东滩野外实验基地长江口北部典型盐沼湿地典型湿地植被互花米草VS 芦苇。
基于改进植被指数土壤水分遥感反演
基于改进植被指数土壤水分遥感反演蔡亮红;丁建丽【期刊名称】《干旱区地理》【年(卷),期】2017(40)6【摘要】以渭-库绿洲为例,基于Landsat8 OLI遥感数据,考虑到短波红外特征与土壤水分有很好的关联,将短波红外波段引入可见光-近红外波段构成的传统植被指数中,旨在建立新的植被指数监测土壤水分。
基于改进前后共8种植被指数,通过灰色关联分析(GRA)筛选出3种高关联度植被指数,再用偏最小二乘回归(PLSR)进行建模,然后用该模型对研究区土壤水分反演,并对其空间分布格局进一步分析。
结果显示:(1)在传统植被指数的基础上引入信息量较大的短波红外,可大幅度降低植被指数间的VIF,消除其多重共线性。
(2)通过GRA分析可知,改进后的植被指数与土壤水分之间的关联度均要高于传统植被指数。
(3)通过GRA分析筛选出3种高关联度植被指数建立得到精度较高,稳定性较好的PLSR模型,并反演研究区土壤水分分布状况,土壤水分总体上至西向东,由北到南降低,然而土壤水分最小值主要分布在绿洲—荒漠交错带,使得交错带成为"生态裂谷"。
研究表明:将短波红外波段引入到可见光-近红外植被指数中,建立的新植被指数可获得较好的土壤水分空间分布反演结果。
【总页数】8页(P1248-1255)【关键词】土壤水分;植被指数;灰色关联分析;偏最小二乘回归【作者】蔡亮红;丁建丽【作者单位】新疆大学资源与环境科学学院智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室;新疆大学绿洲生态教育部重点实验室【正文语种】中文【中图分类】S152.7【相关文献】1.玛多地区基于植被指数对土壤水分的反演 [J], 洪钟;王冕;赵之重2.基于改进植被指数的黄河口区盐渍土盐分遥感反演 [J], 陈红艳;赵庚星;陈敬春;王瑞燕;高明秀3.基于改进粒子群算法的主动微波遥感土壤水分反演方法研究 [J], 钟侠;陈鲁皖;王锐欣;杨家辉;赵淑鲜4.不同植被指数在基于TVDI方法反演土壤水分中的应用 [J], 杨茹;高超;查芊郁;阮甜5.基于条件温度植被指数的土壤水分反演研究 [J], 吴金亮;王玉成;杨国范因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
遥感生物量反演反演原理-概述说明以及解释
遥感生物量反演反演原理-概述说明以及解释1.引言1.1 概述遥感生物量反演是利用遥感技术对地表物质进行监测与测量，通过反演算法来估算生物量密度的一种方法。
在生态环境监测、资源管理和气候变化研究等领域具有重要的应用价值。
本文旨在探讨遥感生物量反演的原理及其在环境研究中的应用，以期为相关研究提供参考和借鉴。
遥感技术为生物量反演提供了全新的视角和手段，可以实现对辽阔地域范围内生物量的遥感监测和评估。
通过对地表反射、辐射和散射数据的提取和分析，结合地面实测数据和数学模型，可以精确地反演出不同植被类型的生物量分布情况。
这种非接触式的监测方法极大地提高了生物量反演的效率和精度，同时也为科学研究和资源管理提供了更加便捷的工具和手段。
在未来的发展中，随着遥感技术的不断创新和完善，遥感生物量反演将更加深入到生态环境监测、碳汇评估和气候变化研究等领域。
同时，对于生物量反演算法和模型的进一步优化和改进也将成为未来研究的重点之一。
希望通过本文的探讨和总结，可以为遥感生物量反演的研究和应用提供一定的参考和指导。
1.2 文章结构:本文将分为三个主要部分，即引言、正文和结论。
在引言部分，将对遥感生物量反演的概念进行概述，介绍文章的结构和目的。
在正文部分，将从遥感技术的概述开始，然后详细解释生物量反演的原理，最后探讨其应用与发展。
在结论部分，将总结生物量反演的原理，讨论其实际应用意义，并展望未来的发展方向。
通过这三个主要部分的论述，读者可以全面了解遥感生物量反演的反演原理及其在现实中的应用和未来的发展前景。
1.3 目的目的部分的内容：本文旨在深入探讨遥感生物量反演的反演原理，通过对遥感技术和生物量反演的基本概念进行介绍，进一步阐述生物量反演原理的相关理论与方法。
同时，通过对该技术在实际应用和发展趋势进行分析，探讨生物量反演在资源监测、环境保护和生态研究等领域的潜在意义。
最终，通过总结反演原理及其实际应用意义，展望未来遥感生物量反演技术的发展方向，为相关领域的研究提供参考和借鉴。
ENVI土壤水分反演 流程
利用ENVI软件反演土壤湿度指数晏红波2015-03-200. 绪论土壤湿度在陆地与大气界面进行水分和能量的交换过程中起重要作用，同时对农作物的生长起决定性作用，而且影响着土地退化、植被覆盖，是气候、生态、水文、农业等多个领域的重要参数。
区域性和大尺度的陆地土壤湿度变化信息对于陆气交互作用平衡和陆面水文研究、改善区域及全球气候模式预报结果、水涝和干旱的监测、农作物生长态势评估、自然和生态环境问题的研究等都是十分关键的因素。
因此，研究区域性和大尺度的陆地土壤湿度变化情况意义重大，这也是当前国际研究的热点问题之一。
传统的土壤湿度监测方法包括烘干称重法、中子仪探测法、电阻法等，虽然可以比较准确地监测小范围内的土壤含水量，但是需要耗费较大的人力和时间，时效性不高，而且不能完全反映出较大区域内的土壤含水量的情况，不能用于大范围土壤水分的监测。
利用遥感手段反演土壤湿度可以实现全区域大面积的实时动态监测，因此利用遥感手段监测土壤湿度越来越引起人们的重视。
常用的遥感波段包括可见光，近红外，热红外以及微波等。
不同波段反演土壤湿度所用的反演方法也不同。
1. 遥感反演土壤湿度的主要方法遥感反演土壤湿度根据波段的不同分为3类：微波遥感土壤湿度法；作物植被指数法；热红外遥感监测法（主要是应用热惯量模型）。
（1）微波遥感土壤湿度法分主动微波遥感监测法和被动微波遥感监测法两种。
此方法物理基础坚实，即土壤的介电特性和土壤含水量密切相关，水分的介电常数大约为80，干土仅为3，它们之间存在较大的反差。
土壤的介电常数随土壤湿度的变化而变化，表现于卫星遥感图像上将是灰度值G亮度温度Tb的变化。
因此，微波遥感土壤水分的方法被广泛地应用于实际的监测工作中。
A 主动微波遥感监测法以应用x波段侧视雷达为主，主要是后向反射系数法。
因为含水量的多少直接影响土壤的介电常数，使雷达回波对土壤湿度反映极为敏感，据此可建立后向散射系数和土壤水分含量之间的函数关系。
多源遥感数据反演土壤水分方法
多源遥感数据反演土壤水分方法张友静1,王军战2,鲍艳松3(1 河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏南京 210098;2 中国科学院寒区旱区环境与工程研究所,甘肃兰州 730000;3 南京信息工程大学大气物理学院,江苏南京 210044)摘要:基于A S AR A PP 影像数据和光学影像数据,根据水云模型研究了小麦覆盖下地表土壤含水量的反演方法。
利用TM 和M OD IS 影像构建的植被生物、物理参数与实测小麦含水量进行回归分析,发现T M 影像提取的归一化水分指数(N D W I)反演精度较好,相关系数达到0 87。
根据这一关系,结合水云模型并联立裸露地表土壤湿度反演模型,建立了基于多源遥感数据的土壤含水量反演模型和参数统一求解方案。
反演结果表明:该方案可得到理想的土壤水分反演精度,并可控制参数估计的误差。
反演土壤含水量和准同步实测数据的相关系数为0 9,均方根误差为3 83%。
在此基础上,分析了模型参数的敏感性,并制作了研究区土壤缺水量分布图。
关键词:土壤含水量;多源遥感数据;水云模型;A S AR;多尺度中图分类号:P338 9 文献标志码:A 文章编号:1001 6791(2010)02 0222 07收稿日期:2009 03 09基金项目:国家自然科学基金资助项目(40701130;40830639)作者简介:张友静(1955-),男,江苏南京人,教授,主要从事遥感机理与方法研究。
E m a i:l zhangy @j hhu edu cn 土壤含水量是地表和大气界面的重要状态参数,并直接影响地表的热量和水量平衡,因而受到水文、气象和农业灌溉等多个学科的关注。
微波土壤水分遥感研究始于20世纪80年代,其中最具代表性的是U laby 利用试验数据得出土壤后向散射系数的主导因素为粗糙度和含水量[1]。
80年代后,Dobson 和U laby 利用车载、高塔、航空平台的微波数据研究了土壤湿度反演的最佳工作模式,并一致认为小角度入射后向散射系数对土壤湿度最敏感[2]。
自然资源质量参数遥感反演-土壤、植被和水体
研究结果-洞庭湖 -悬浮泥沙浓度-Landsat 8
研究结果-鄱阳湖&洞庭湖 -悬浮泥沙浓度-MODIS
CSPM model (CSPM = 1.98*Exp(23.47*Red), R2 = 0.76, SE = 17 mg/l, n = 89)
CSPM model (CSPM = 3.98*Exp(20.62*Red’’),R2 = 0.76, SE = 16 mg/l, n = 89)
研究结果-景观尺度
无人机高光谱影像（2018年6月， 400-1000nm, 270个波段）
无人机激光雷达数据（2018年6月）
研究结果-景观尺度
红树林冠层生化组分：生化组分包含叶绿素含量（SPAD-502值）、氮含量、 磷含量、水含量、类黄酮含量以及氮平衡指数值
基于51个植被指数（高光谱）以及99个结构参数（LIDAR），利用SPAMLR模型联合反演6个生化组分
思考
现状： 研究多，但大部分侧重实验室和冠层尺度，景观尺度不足，受星载数据限制 可反演的参数多、百花齐放
思考： 机理：同质异谱、异质同谱、部分机理解释牵强 方法：统计、机器学习->在机理的理解基础上建立物理模型？ 植被生理生态过程？从技术到协助回答科学问题 耦合遥感反演模型与生物地球化学模型回答更大的问题 实验室、冠层、景观尺度，能到卫星上实现更大尺度的反演吗？ 卫星高光谱数据可以期待吗？（珠海一号、高分五好、德国EnMap，哪个更 靠谱)
1.2
1.0
0.8
0.6
0.4
0.2 0
100
200
300
400
500
Number of vessels
（Water Research， 2007，从遥感角度阐明采砂引起鄱阳湖水质下降）
基于微波雷达的植被与土壤湿度遥感反演技术
基于微波雷达的植被与土壤湿度遥感反演技术引言：在农作物生长和土壤管理中，植被和土壤湿度的监测是至关重要的。
然而，传统的观测方法往往耗时耗力，并且难以在大范围内提供准确的数据。
基于微波雷达的植被与土壤湿度遥感技术因其高效、准确的特点，越来越受到研究者的关注。
本文将介绍微波雷达的工作原理、植被与土壤湿度的反演算法以及该技术在农业领域中的应用。
一、微波雷达的工作原理微波雷达是一种通过发射微波信号并接收反射信号来获取目标物理性质的仪器。
它可以利用射频信号的干涉、散射、吸收等特性，实现植被与土壤湿度的遥感监测。
微波雷达的工作原理主要涉及雷达回波的处理和数据解析。
首先，雷达向地面发射微波信号，经过植被和土壤后，一部分信号被反射回来。
接收机会接收到这些回波信号，并将其转化为数字数据。
这些数字数据包含了与植被和土壤湿度相关的信息。
然后，研究人员利用雷达的回波数据进行处理和解析。
通过分析回波信号的幅度、相位、极化等特征，可以推断出植被的生长状况和土壤湿度的分布情况。
例如，植被的反射率与其覆盖率和生长状态相关，土壤湿度则与微波信号的吸收和散射有关。
二、植被与土壤湿度的遥感反演算法植被与土壤湿度的遥感反演算法是微波雷达技术中的核心环节。
目前，常用的反演算法主要包括基于回波幅度和相位的模型方法以及基于极化特征的统计方法。
1. 基于回波幅度和相位的模型方法在这种方法中，研究人员通过建立植被与土壤湿度的数学模型，利用回波幅度和相位等信息来反演植被覆盖度和土壤湿度。
该方法适用于植被较为单一且土壤湿度变化较小的区域。
然而，由于植被和土壤湿度的反射和散射特性具有一定的复杂性，模型方法在复杂地形和多种植被类型的区域中可能存在精度不高的问题。
2. 基于极化特征的统计方法相较于模型方法，统计方法更注重于植被和土壤湿度的统计学特征。
通过对多极化和多角度的雷达数据进行统计分析，研究人员可以推断出植被覆盖度和土壤湿度。
这种方法适用于复杂地形和多植被类型的区域，能够提供更准确的结果。
土壤水分遥感反演研究进展
土壤水分遥感反演研究进展一、本文概述Overview of this article随着遥感技术的快速发展，其在土壤水分监测方面的应用日益广泛，成为研究土壤水分动态变化的重要手段。
土壤水分遥感反演，即通过遥感手段获取地表土壤水分信息的过程，已成为遥感科学与农业科学交叉领域的研究热点。
本文旨在综述土壤水分遥感反演的研究进展，探讨不同遥感数据源、反演算法及其在实际应用中的优缺点，为进一步提高土壤水分遥感反演的精度和效率提供参考。
With the rapid development of remote sensing technology, its application in soil moisture monitoring is becoming increasingly widespread, becoming an important means of studying the dynamic changes of soil moisture. Remote sensing inversion of soil moisture, which is the process of obtaining surface soil moisture information through remote sensing methods, has become a research hotspot in the intersection of remote sensing science and agricultural science. This article aims to review the research progress of soil moisture remotesensing inversion, explore different remote sensing data sources, inversion algorithms, and their advantages and disadvantages in practical applications, and provide reference for further improving the accuracy and efficiency of soil moisture remote sensing inversion.本文首先介绍了土壤水分遥感反演的基本原理和方法，包括遥感数据源的选择、预处理、反演算法的设计与实施等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
近年来随着成像光谱技术的兴起,如何利用遥感数据监测植被化 学特性,已成为全球变化研究中重要的议题。 水分是控制植物光合作用、呼吸作用和生物量的主要因素之一, 水分亏缺会直接影响植物的生理生化过程和形态结构,从而影响植物 生长和产量与品质,因此植物的水分在农林业的应用中是一个重要的 参数,研究植物水分状况具有重要的意义。利用成像光谱遥感估测植 物水含量有很大的潜力,它可以实时快速准确地监测或诊断出植物水 分状况,从而可有效及时指导精确植物灌溉,有效评价自然干旱情况, 及时预测森林火灾。
植被含水量反演方法
• 在明确了水分于近红外-短波红外波段比较敏感后,许多学者 对用光谱反射率诊断植株水分状况 进行了可行性分析。国内 外研究植被水分含量与光谱特征之间的关系,主要集中在两个 方面: • 一是利用统计模型,即对观测到的数据作经验性的统计描述,或 进行相关分析,由叶片和冠层光谱特征估算含水量,不解答为什 么有这样的相关或统计结果这类问题; • 二是建立物理模型,即建立含水量的叶片散射和吸收模型,将叶 片模型耦合到冠层模型中反演整个冠层的含水量。
2:水分的敏感光谱波段
但利用热红外波段反演植被水分仍受到环境状况的强烈影响,还 不足以说明作物水分状况在时间和空间上随环境的巨大变化而变 化,并且热红外波段更适合于指示植被的蒸腾作用所以对植被含水 量的反演更多的焦点聚集于近红外-短波红外波段。
2:水分的敏感光谱波段
为了明确水分的敏感光谱波段,早在1951年, Curcio就指出820nm、 970nm、1200nm、1450nm和1940nm处是水分的强吸收波段,可以用来诊 断植物的含水量。 在1971年, Thomas就用完全饱和的叶片在室温下逐渐干燥的方法来获取 不同含水量下的反射光谱,并研究了叶片含水量与光谱反射率之间的关系, 结果表明叶片的光谱反射率随叶片含水量的下降而增加,1450nm和 1930nm波段的反射率与叶片的相对含水量显著相关。 Sims等经过研究指出950～970nm ,1150～1260nm和1520～1540nm波段 和冠层水分相关性很好,尤其在960nm和1180nm处没有大气的干涉,是监测 冠层含水量的较佳选择。
2:水分的敏感光谱波段
对于MODIS数据而言,1230～1250nm比较适合用于预测含水量。 Penuelas等指出近红外858nm波段是反演水含量的一个好的选择,因为相对 于更长的近红外和短波红外波段,此波段对水含量的变化不敏感,故很适合 用它来进行归一化处理。 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。
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 % • RWC =(FW-DW)/(TW –DW)×100 % • EWT =(FW-DW)/A g/ cm^2 • 植物鲜重用FW表示;植物干重用DW表示;植物饱和鲜重用TW表示; 单位都是g • 叶面积用A表示 单位是cm^2
• 把植物鲜重在80℃下烘干24小时以上直到恒重,就得到植物的干重
• 把新鲜植物水合至饱和就得到了植物饱和鲜重 • 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。
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。
统计分析方法
• 叶片生化组分对应特定光谱的吸收特征,利用多元回归可以确定化学组分 和光谱数据相关程度高的波段和波段组合,从而反演出化学组分含量。在 进行回归分析的过程中,采用逐步回归的方法,通过F检验,使对因变量贡献 大的因子随时可以进入方程,贡献小的因子又可以随时剔除,从而建立最优 回归方程。
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。
植被含水量光谱反演原理及 水分的敏感光谱波段
•1
•2
植被含水量光谱反演原理 水分的敏感光谱波段
Hale Waihona Puke 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。
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