高光谱植被遥感数据光谱特征分析

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1、维普资讯http://www.cqvip.com高光谱植被遥感数据光谱特征分析杨可明，郭达志，陈云浩(1．中国矿业大学(北京)测绘与土地科学系，北京100083；2．北京师范大学资源科学研究所，北京100875)E-mail：ykm@cumtb．edu．cn摘要：利用植被的光谱数据。探讨了植被冠层的光谱反射特征和诊断性光谱吸收特征。根据植被光谱特征和连续统去除法(CR)。介绍了识别植被种类和预测植被冠层营养元素等生化组分含量的可能性。运用一阶微分反射比(FDR)和从连续统去除的光谱吸收特征中获得的波段深度(BD)、连续统去除后微分反射比(

2、CRDR)、波段深度比(BDR)和归一化波段深度指数(NBDI)等变量。利用逐步线性回归模型并基于光谱吸收特征的变量来选择波长，并通过相关分析来预测植被冠层生化组分。关键词：植被遥感吸收特征；生化组分预测；遥感生物化学文章编号：1002—8331(2006)31—0213—03文献标识码：A中图分类号：rP75AnalysisofVegetationSpectralFeaturesBasedonHyperspectralImagingDataYANGKe—ming，GU0Da—zhi，CHENYun-haof1．InstituteofSu

3、rveyandLandScience。ChinaUniversityofMining&Technology(Beijing)，Beijing100083，China；2，InstituteofResourcesSciences，BeijingNormalUniversity，Beijing100875，China)Abstract：Thispaperanalyzesthespectralreflectedfeaturesanddiagnosticabsorptionfeaturesofvegetationbasedonthehypersp

4、ectralimagingdata，anddescribestheprobabilityofrecognizingplantspeciesandpredictingitsbiochemicalconcentrationslikethemacronutrientsintermsofthevegetationspectralfeaturesandthecontinuum-removedabsorptionfeatures．ByuseofFirstDerivativeReflectance(FDR)andsomevariablesderived

5、fromcontinuum-removedabsorptionfeaturessuchasBandDepth(BD)，Continuum～RemovedDerivativeReflectance(CRDR)，BandDepthRatio(BDR)，Nor-realizedBandDepthIndex(NBDI)andSOon，alsoutilizingselectedwavelengthsbystepwiselinearregressionmodelaccordingtothevariablesfromthespectralabsorpt

6、ionfeatures，andcombiningcorrelationanalysis，thevegetationcanopybiochemicalscanbepredicted．Keywords：vegetationremotesensing；absorptionfeatures；predictingbiochemicals；biochemistryofremotesensing1引言于光谱波长位置变量的分析技术、光学模型方法和参数成图技高光谱遥感(HyperspectralRemoteSensing)是高光谱分辨术。地质遥感工作者在提

7、取各种地质矿物成分信息及制图等工率遥感的简称，与常规遥感相比，高光谱遥感的成像光谱仪作研究时，也发展了许多技术方法，如：光谱匹配技术、混合光(ImagingSpectrometer)可以把光谱分离成几十甚至数百个很窄谱分解技术、光谱分类技术、光谱维特征提取方法和模型方法等，这些方法同样也可以应用于高光谱植被遥感中。以上提到的波段来接收信息，每个波段宽度可小于10nm，光谱的覆盖范围从可见光到热红外的电磁辐射波谱范围。高光谱遥感影像的所有方法详见参考文献f21。通常用一个空间光谱数据立方体(SpectralSpatialDataCube)来

8、表达，如图1所示，立方体中每一层为一个波段，每一像元在各波段的属性值构成一个光谱向量⋯，所有波段排列在一起能形成一条连续的完整的光谱曲线，如图2所示。近来，许多领域都利用高光谱遥感数据光谱特征