高原濕地植物高光譜遙感反演研究

目錄
第1章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展 2
1.2.1 濕地植物類(lèi)型的遙感分類(lèi)技術(shù) 3
1.2.2 植物物理參數(shù)的高光譜反演技術(shù) 4
1.2.3 植物化學(xué)參數(shù)的高光譜反演技術(shù) 6
1.3 主要研究?jī)?nèi)容 7
1.4 技術(shù)路線(xiàn) 9
第2章 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)采集 11
2.1 研究區(qū)概況 11
2.1.1 地理位置 11
2.1.2 氣候特征 11
2.1.3 濕地植物資源 12
2.2 數(shù)據(jù)采集與測(cè)定 12
2.2.1 群落調(diào)查 12
2.2.2 光譜采集與處理 15
2.2.3 理化參數(shù)測(cè)定 16
2.2.4 遙感影像獲取 17
第3章 高光譜遙感影像融合與降維處理 20
3.1 高光譜遙感影像預(yù)處理 20
3.1.1 Hyperion數(shù)據(jù)預(yù)處理 20
3.1.2 HSI數(shù)據(jù)預(yù)處理 24
3.2 高光譜遙感影像融合處理 24
3.3 高光譜遙感影像降維處理 26
3.3.1 特征波段選擇 27
3.3.2 特征提取 33
第4章 典型植物種反射光譜特征分析 37
4.1 原始光譜反射率分析 40
4.2 原始光譜反射率一階微分分析 42
4.3 包絡(luò)線(xiàn)去除分析 43
4.4 連續(xù)小波變換分析 45
4.5 波段間自相關(guān)分析 49
4.6 窄波段NDVI分析 50
第5章 典型植物種的高光譜遙感分類(lèi) 53
5.1 **似然分類(lèi)法 53
5.2 支持向量機(jī)分類(lèi)法 57
5.3 波譜角填圖分類(lèi)法 59
5.4 精度評(píng)價(jià)與結(jié)果優(yōu)選 61
5.4.1 精度評(píng)價(jià)方法 61
5.4.2 精度評(píng)價(jià)與對(duì)比分析 62
第6章 光譜變量與理化參數(shù)相關(guān)分析 67
6.1 理化參數(shù)統(tǒng)計(jì)分析 67
6.2 原始光譜反射率與理化參數(shù)的相關(guān)性 70
6.2.1 鮮生物量與原始光譜反射率的相關(guān)性 70
6.2.2 干生物量與原始光譜反射率的相關(guān)性 71
6.2.3 含水率與原始光譜反射率的相關(guān)性 72
6.2.4 相對(duì)葉綠素含量與原始光譜反射率的相關(guān)性 74
6.2.5 磷與原始光譜反射率的相關(guān)性 75
6.2.6 氮與原始光譜反射率的相關(guān)性 76
6.2.7 鉀與原始光譜反射率的相關(guān)性 77
6.2.8 鈉與原始光譜反射率的相關(guān)性 79
6.3 原始光譜反射率一階微分與理化參數(shù)的相關(guān)性 80
6.3.1 鮮生物量與原始光譜反射率一階微分的相關(guān)性 80
6.3.2 干生物量與原始光譜反射率一階微分的相關(guān)性 82
6.3.3 含水率與原始光譜反射率一階微分的相關(guān)性 83
6.3.4 相對(duì)葉綠素指數(shù)與原始光譜反射率一階微分的相關(guān)性 85
6.3.5 磷與原始光譜反射率一階微分的相關(guān)性 86
6.3.6 氮與原始光譜反射率一階微分的相關(guān)性 88
6.3.7 鉀與原始光譜反射率一階微分的相關(guān)性 90
6.3.8 鈉與原始光譜反射率一階微分的相關(guān)性 91
6.4 “三邊”參數(shù)與理化參數(shù)的相關(guān)性 93
6.5 小波系數(shù)與理化參數(shù)的相關(guān)性 96
6.5.1 小波系數(shù)與鮮生物量的相關(guān)性 96
6.5.2 小波系數(shù)與干生物量的相關(guān)性 98
6.5.3 小波系數(shù)與含水率的相關(guān)性 100
6.5.4 小波系數(shù)與相對(duì)葉綠素指數(shù)的相關(guān)性 102
6.5.5 小波系數(shù)與磷的相關(guān)性 104
6.5.6 小波系數(shù)與氮的相關(guān)性 106
6.5.7 小波系數(shù)與鉀的相關(guān)性 108
6.5.8 小波系數(shù)與鈉的相關(guān)性 110
6.6 窄波段NDVI和理化參數(shù)的相關(guān)性 112
6.6.1 窄波段NDVI和鮮生物量的相關(guān)性 112
6.6.2 窄波段NDVI和干生物量的相關(guān)性 114
6.6.3 窄波段NDVI和含水率的相關(guān)性 115
6.6.4 窄波段NDVI和相對(duì)葉綠素指數(shù)的相關(guān)性 117
6.6.5 窄波段NDVI和磷的相關(guān)性 118
6.6.6 窄波段NDVI和氮的相關(guān)性 119
6.6.7 窄波段NDVI和鉀的相關(guān)性 121
6.6.8 窄波段NDVI和鈉的相關(guān)性 122
6.7 理化參數(shù)間的相關(guān)性 123
第7章 典型植物種理化參數(shù)估算建模 127
7.1 基于實(shí)測(cè)光譜的理化參數(shù)估算模型 127
7.1.1 單變量回歸模型 127
7.1.2 多元逐步回歸模型 132
7.1.3 主成分回歸模型 139
7.2 基于高光譜遙感的理化參數(shù)估算模型 150
7.2.1 單變量回歸模型 153
7.2.2 多變量回歸模型 155
7.2.3 偏*小二乘回歸模型 155
7.3 模型評(píng)價(jià)與優(yōu)選 161
第8章 結(jié)論與討論 165
8.1 主要研究結(jié)論 165
8.2 討論 166
參考文獻(xiàn) 168
附圖 173