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    植被法桐和毛白杨环境胁迫下的高光谱的叶绿素含量

    植被是陆地生态系统的基本组成成分,约占地球陆地表面的70%,是遥感对地观测的主要对象。植被叶绿素含量与生态系统中的蒸发蒸腾、初级生产、废物分解的快慢等有密切的联系,其含量的高低可表征植物的营养状况、发育阶段及光合能力,同时可以作为环境胁迫对植物影响的指示器。由此可见,准确快速的测量植物叶片叶绿素含量具有重要的应用价值。高光谱遥感作为目前研究的前沿和热点,具有10也A数量级范围内的光谱分辨率,其精细光谱特征在提取植被叶绿素含量的研究中表现出明显的优势。由于在发展经济的过程中对环境保护的忽视,导致环境污染越来越严重,因此适时快速检测环境变化显得愈加重要,高光谱遥感技术通过植物遥感监测已经成为环境监测的强有力的工具,其中,污染物的植物光谱效应则是这方面研究的重点之一。本论文利用ASD便携式光谱仪和SPAD.502便携式叶绿素计于2007年7月一11月和2008年7—8月测量了暖温带地区典型落叶阔叶树法国梧桐、毛白杨树叶的高光谱反射率与叶绿素含量,分析了法桐、毛白杨的光谱特征;采用多元统计分析方法、基于光谱位置变量的分析技术及神经网络模型对叶绿素含量行了预估;着重探讨了城市环境污染对法桐高光谱特征的影响,得到了以下研究结果:、分析了典型落叶阔叶树法桐、毛白杨的叶片光谱特征,找出了光谱特征因叶绿素含量不同、物候期不同导致的差异性,填补了国内外在此地区研究的空白。
2、本文应用了多元统计分析方法、基于光谱位置变量的分析技术对法桐、毛白杨高光谱数据进行分析,筛选出了估算法桐、毛白杨叶绿素含量的模型。基于敏感波段、DVI、红边位置的预测模型的拟合度R2在O.6858珈.7957之间,拟合值与测量值之间的RMSE在2.7432—3.4017之间。基于红边峰值形状峰度系数、偏度系数的估算模型的拟合度R2在0.8341珈.8583之间,拟合值与测量值之间的RMSE在2.3102—
2.4184之间。
在应用神经网络估算植被叶绿素含量时,对于法桐,BP神经网络预测值相对误差范围为一0.432%一17.836%,RBF神经网络预测值相对误差范围为0.360%一11.160%,主成分分析BP神经网络估算模型预测值相对误差范围为.5.266%—2.870%,自适应神经模糊推理系统模型预测值相对误差范围为.3.185删.816%;对于毛白杨,BP神经网络预测值相对误差范围为0.004%一13.256%,RBF神经网络预测值相对误差范围0.215%一12.930%,主成分分析BP神经网络估算模型预测值相对误差范围为.4.393%一5.815%,毛白杨自适应神经模糊推理系统模型预测值相对误差范围为.0.799%珈.766%。极大的

   提高了估算的精度,特别是自适应神经模糊推理系统的使用,能够使预测值的相对误差控制在5%以内。
3、分析了环境胁迫程度不同区域法桐光谱特征的差异。差异为:环境胁迫程度越大,法桐叶片光谱在绿光区的反射峰越小,在红橙光附近的吸收谷越不明显,在近红外区的反射率越小。环境胁迫程度越大,光谱红边、蓝边及黄边面积越小,红边、蓝边振幅越小。此结论为利用高光谱遥感监测本地区环境污染状况提供了可能性。



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