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高光谱遥感应用-精准农业 高光谱遥感应用-精准农业 • 精准农业： • 就是利用遥感、卫星定位系统等技术实时获取农 田每一平方米或几平方米为一个小区的作物生产 环境、生长状况和空间变异的大量时空变化信 息，及时对农业进行管理，并对作物苗情、病虫 害、墒情的发生趋势，进行分析、模拟，为农业 的高效管理提供必要的空间信息。在获取上述信 息基础上，利用地理信息系统、专家系统、决策 支持系统等技术，按每一地块的具体情况做出决 定，准确地进行灌溉、施肥、喷洒农药等。 • 多光谱遥感的信息可以知道作物是否受到胁迫。 而高光谱遥感则可以推断出造成胁迫的原因是水 分缺乏、病虫害还是施肥不足或者其它原因。 • 高光谱遥感可反演的农学参数主要有:叶绿素a、 叶绿素b、叶绿素a ＋b、木质素、氮、纤维素、 水含量、磷、蛋白质、氨基酸以及淀粉。作物参 数反映了作物长势、水肥亏缺状况、营养组分含 量等信息，也是预测作物产量的主要指标。 • 高光谱遥感精准农业研究的主要几种方面： (1) 波段选择与多元相关性分析 (2) 光谱特征与植被指数分析 (3) 植被物理模型分析 (4) 作物生长时间序列分析 (5) 作物参量综合农学分析 • 植被冠层在的反射率主要由植被的两个属 性决定： • （1）冠层的结构属性，LAI； • （2 ）可见光－近红外波段冠层的生物化学 属性，叶绿素等； • （3 ）短波红外谱段冠层的水分含量。 • LAI直接测量方法 (1) 直接采样测量 (2) 点接触和穿刺 (3) 落叶收集 • 利用光学仪器通过辐射传输测量计算LAI，目前可用的仪 器包括： • Li-Cor LAI-2000 Plant Canopy Analyzer • CID Digital Plant Canopy Imager • Decagon Sunfleck Ceptometer • Demon • TRAC 1）波段之间相关性统计 2 ）波段与作物参量间相关性统计 计算反射率光谱波段或其变换（导数、对数 光谱等）与植被生物物理或化学参量之间 的相关系数。 3 ）多元统计分析 建立植被反射率光谱波段或其变换与植被物 化参量之间的统计回归方程。 • 缺点： • 回归方程缺乏鲁棒性和扩展性。 • 模型受大气、土壤背景、作物种类、时间 （成分和结构改变）的影响很大。 • 使用条件： 建模与应用同步。 • 影响植物光谱的因素 从上图植物的典型波谱曲线来看，控制植物反射率的主 要因素有植物叶子的颜色、叶子的细胞结构和植物的水分等。 – 叶子的颜色：不同颜色的叶子，其反射光谱曲线也不同。 – 植物含水量 植物叶子含水量的增加，将使整个光谱反射率降 低，反射光谱曲线的波状形态更为明显，尤其是在近红 外波段，几个吸收谷更为突出。 • 不同植物由于叶子的组织结构和所含色素不同，具 有不同的光谱曲线特征。 在可见光区，没有栅状组织和 海绵组织的草本植物的反射率最 低，没有海绵组织的针叶树次之， 具有栅状组织和海绵组织的阔叶树 的反射率最高； 在近红外区，则草本植物的反 射率迅速增高，而阔叶树叶片中的 海绵组织使得它在近红外光区的反 射明显高于美欧海绵组织的针叶树。 因此，利用