高光谱遥感土壤信息提取与挖掘研究
【摘要】:
精准农业的发展迫切要求遥感技术提供给其快速与准确的地表信息。对于土壤来说,土壤湿度、土壤的有机质含量、土壤粗糙度、土壤质地等特性是精准农业中所需要的重要信息。高光谱遥感技术作为国际遥感科学的研究前沿和热点,除具备常规遥感对农作物监测的大面积、适时、非破坏性等优点,它能够克服常规遥感的不足,通过其精细光谱优势提高农业分类的精度和准确性,动态地监测和分析作物的健康状况与影响作物产量的环境因素,具有定量反演地物特性的潜力。高光谱遥感正是凭借其极高的光谱分辨率在农业土壤和植被特性的研究中表现出非凡的研究潜力。
本论文围绕高光谱土壤信息的提取为中心,着重研究了土壤的光谱特性以及土壤特性的实验室反演研究。在论文的第一章主要介绍了高光谱遥感的概况与精准农业对高光谱遥感的需求,及高光谱遥感在精准农业中的广泛前景。在论文的第二章,主要介绍了实验室土壤光谱数据的采集与相应土壤特性信息的实验室测试方法,对土壤光谱数据进行预处理,对土壤的光谱进行特征参数提取与特征分析。第三章是本论文的重点,主要探讨了土壤的光谱特性,包括土壤光谱特征与土壤矿物成分的关系;土壤颜色与土壤反射率的关系及其土壤颜色的反演;土壤表面湿度与土壤反射率的关系及其土壤表面湿度的几种反射率反演方法的评价;土壤有机质含量与土壤反射率的关系及其有机质含量的反演;氧化铁与土壤质地与土壤反射率的关系。论文的第四章主要对土壤的二向反射特性进行了研究,并且通过两个已有的模型对土壤的模型参数进行反演,探讨这些模型参数与土壤特性的关系。论文的第五章主要介绍了一些高光谱遥感图像的预处理的基本知识,并且对北京市精准农业示范基地的航空高光谱遥感图像进行了土壤的一些特性填图。论文的第六章,主要是对全文进行了概括总结,列举了作者的主要研究进展和在高光谱遥感图像中精确反演土壤特性参数的地难点及其改进之处。
主要成果与结论如下:
(1)通过对大量的土壤实验室光谱进行特征分析,除在明显的吸收峰外,发现波长在400、600、800、1350、1800、2100、2400nm位置的控制点的连线与土壤的光谱曲线吻合很好,这对于波段选择与土壤光谱数据压缩与波段选择都具有重要意义。
摘 要
(2)由土壤光谱反射率与土壤孟塞尔颜色属性的相关分析知,在可见光光
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谱波段土壤光谱反射率与土壤色调和色度的相关不明显,而与土壤的明度值相
关显著,能够通过土壤的反射率直接预测土壤的明度值。能够通过多元预测方
程提高预测土壤明度值与土壤色度的精度,而多元方程对土壤的色调预测结果
不好。通常,由于土壤的孟赛尔颜色属性是通过比对孟赛尔颜色卡获得,因此
土壤孟赛尔颜色具有一定的主观性,而且盂赛尔颜色属性的量化比较粗略,这
些都影晌了通过反射率预测土壤颜色属性的精度。
(3)分析了土壤湿度与土壤光谱反射率的关系。在高土壤湿度水平时,土
壤的光谱反射率随土壤湿度的增加而增加,在低上壤湿度水平时,土壤的光谱
反射率随土壤湿度的增加而最小。这种增加或减小的幅度与土壤的类型有关,
也与波长有关。通过分析土壤湿度与土壤相对反射率的关系,建立了利用相对
反射率对土壤表面湿度的预测方法,我们发现土壤湿度水平不高时,使用近红
外波段(如 1998urn)预测土壤水分含量的效果好于使用可见光波段(如 574urn)
的效果,然而当土壤湿度水平较高时,使用可见光波段对土壤水分的预测效果
好于使用近红外部分的。
(4)通过使用相对反射率方法、一阶微分方法、差分方法对土壤表面湿度
进行预测并且进行验证,结果表明,从总体卜看,反射率倒数的对数的一阶微
分与差分方法对土壤水分的预测能力较强。
(5)本文分析了土壤光谱反射率与土壤有机质含量的关系,建立了预测土
壤有机质含量的模型,结果表明,由反射率倒数的对数的一阶微分建立的多元
口归方程预测结果较好。
(6)本文通过己有的几何光学模型与辐射传输模型,对土壤的光谱二向反
射特性,进行了研究,分析了不同土壤质地土壤的二向反射特性,相同土壤不
同湿度的二向反射特性。
门)通过实验室光谱所建立的土壤特性参数的反演模型,尝试了对高光谱
遥感图像进行了土壤部分特性的填图,建立了较为精细的土壤参数空间分布图。
【关键词】:高光谱 土壤 信息提取 光谱特性 二向反射 【学位授予单位】:中国科学院研究生院(遥感应用研究所)
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2002
【分类号】:P236
【目录】:
- 中文摘要4-6
- 英文摘要6-10
- 第一章 引言10-22
- 1.1 研究背景10-11
- 1.2 高光谱研究概况11-15
- 1.2.1 高光谱遥感的基本概念11-12
- 1.2.2 高光谱遥感发展概况12-15
- 1.3 高光谱遥感在精准农业中的研究现状与前景15-20
- 1.3.1 精准农业的内涵15-16
- 1.3.2 遥感技术与精准农业16-17
- 1.3.3 高光谱遥感技术在农业中研究状况与前景17-20
- 1.4 本文的研究目标与研究内容20-21
- 1.5 拟解决的关键问题及可能的创新点21-22
- 第二章 土壤实验室光谱数据特征分析与处理22-37
- 2.1 土壤样本的采集与准备22-23
- 2.2 土壤的物理化学性质分析23-26
- 2.3 土壤光谱数据的预处理、特征分析与特征参数提取26-37
- 2.3.1 光谱数据的预处理26-27
- 2.3.2 光谱特征分析参数提取27-37
- 2.3.2.1 土壤光谱曲线控制点的获得27-29
- 2.3.2.2 光谱特征吸收带的提取和分析:去包络线29-37
- 第三章 土壤光谱特性分析及其土壤特性的反射率反演研究37-98
- 3.1 土壤光谱特征与土壤矿物成分的关系38-45
- 3.1.1 土壤矿物成分38-39
- 3.1.2 岩石、矿物在350-2500nm光谱范围的吸收与反射机理39-40
- 3.1.3 典型成土矿物的(400-2500nm)光谱特征40-45
- 3.2 土壤颜色与土壤反射率的关系45-55
- 3.2.1 概述45-47
- 3.2.2 土壤孟赛尔颜色与土壤反射率的关系及其反演47-55
- 3.2.2.1 数据的获取47-48
- 3.2.2.2 数据处理与分析48-55
- 3.3 土壤表面水分含量与土壤反射率的关系及其反演55-78
- 3.3.1 土壤水分对光谱反射率的影响55-67
- 3.3.1.1 研究概述55-56
- 3.3.1.2 实验与研究方法56-57
- 3.3.1.3 实验结果与分析57-67
- 3.3.1.3.1 土壤水分对光谱反射率影响的一般描述57-59
- 3.3.1.3.2 波段选择59
- 3.3.1.3.3 光谱反射率作为湿度的函数59-63
- 3.3.1.3.4 相对反射率和湿度的关系63-67
- 3.3.2 土壤水分的反射率反演研究67-78
- 3.3.2.1 概述67-68
- 3.3.2.2 材料和方法68-72
- 3.3.2.3 数据分析与处理72-75
- 3.3.2.4 反演结果的评价75-78
- 3.4 土壤有机质含量与土壤反射率78-96
- 3.4.1 概况78-82
- 3.4.2 数据获取与分析82-96
- 3.5 氧化铁与土壤质地对土壤光谱反射率的影响96-98
- 第四章 土壤的二向反射特性研究98-119
- 4.1 二向性反射分布函数概述98-101
- 4.2 二向反射率的测量101-102
- 4.3 应用几何光学模型对土壤二向反射率的模拟与预测102-111
- 4.3.1 模型说明102-103
- 4.3.2 模型预测103-105
- 4.3.3 几种土壤实测的光谱二向反射105-107
- 4.3.4 模型参数的反演107-110
- 4.3.5 对土壤二向反射串的预测110-111
- 4.4 应用辐射传输模型对土壤二向反射率的模拟与预测111-119
- 4.4.1 模型描述111-114
- 4.4.2 模型参数的反演114-119
- 第五章 高光谱遥感图像预处理与土壤信息提取119-133
- 5.1 遥感图像的成象机理119-124
- 5.1.1 辐射传输理论119-122
- 5.1.2 传感器工作原理122-124
- 5.2 光谱定标与辐射定标124
- 5.3 辐射校正124-125
- 5.4 反射率反演125-126
- 5.5 高光谱遥感图像的获取126-133
- 5.5.1 研究区概况126-127
- 5.5.2 成像光谱仪概况127-128
- 5.5.3 高光谱遥感图像获取与图像预处理128-129
- 5.5.4 高光谱遥感图像光谱土壤特性填图129-133
- 第六章 结论与展望133-135
- 参考文献135-144
- 攻读博士期间所撰写的学术文章144-145
- 致谢145
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