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點(diǎn)擊藍(lán)字,關(guān)注我們健康的水環(huán)境對(duì)可持續(xù)的城市發(fā)展至關(guān)重要。然而,隨著城市化的快速推進(jìn)和人口增長(zhǎng),工業(yè)廢水和生活污水造成了嚴(yán)重的水污染,危及人類健康和水生生態(tài)系統(tǒng)。傳統(tǒng)的水質(zhì)監(jiān)測(cè)方法成本高昂且勞動(dòng)密集。近年來(lái),MODIS、Landsat 和 Sentinel 等衛(wèi)星圖像技術(shù)取得了進(jìn)展,提供了廣泛且具成本效益的監(jiān)測(cè)手段,但由于空間和光譜分辨率的限制,在監(jiān)測(cè)總磷 (TP) 和化學(xué)需氧量 (CODMn) 等非光學(xué)活性參數(shù)時(shí)仍面臨挑戰(zhàn)。機(jī)載高光譜成像儀通過(guò)提供高分辨率圖像,彌補(bǔ)了衛(wèi)星與地面監(jiān)測(cè)之間的不足,成為一種有效的解決方案。無(wú)人機(jī)獲取的高光譜圖像能夠捕捉到詳細(xì)的光譜數(shù)據(jù),從而改善非光學(xué)活性水質(zhì)參數(shù)的反演。盡管具備優(yōu)勢(shì),但仍面臨諸如水質(zhì)樣本有限和光譜特征復(fù)雜等挑戰(zhàn)。有效的光譜預(yù)處理和特征選擇對(duì)于提高高光譜圖像水質(zhì)反演的準(zhǔn)確性和效率至關(guān)重要。分?jǐn)?shù)階導(dǎo)數(shù) (FOD) 和離散小波變換 (DWT) 等技術(shù)能夠降低噪聲并提取有價(jià)值的信息,但它們?cè)谒|(zhì)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用仍處于發(fā)展階段。本文旨在:(1) 評(píng)估 FOD、DWT 及特征選擇在水質(zhì)參數(shù)反演中的有效性;(2) 比較不同回歸模型的性能;(3) 確定敏感光譜帶及其在水質(zhì)估計(jì)中的作用。目標(biāo)是建立一個(gè)基于無(wú)人機(jī)高光譜圖像的城市河流水質(zhì)監(jiān)測(cè)綜合框架。這項(xiàng)研究聚焦于廣州市荔灣區(qū)部分河流。荔灣區(qū)位于廣州中心城區(qū),人口稠密,擁有大量舊城區(qū)建筑以及發(fā)達(dá)的花卉和貿(mào)易產(chǎn)業(yè)。研究區(qū)位于珠江三角洲北部,地勢(shì)平坦,水系復(fù)雜,夏季降水充沛。人類活動(dòng)產(chǎn)生的污染物通過(guò)排水系統(tǒng)進(jìn)入城市河流,導(dǎo)致嚴(yán)重的水污染問(wèn)題,甚至出現(xiàn)黑臭水體。自2015年以來(lái),廣州市政府采取了一系列水環(huán)境治理措施,水質(zhì)明顯改善。采樣點(diǎn)分布在花地河、葵蓬河、廣佛河和涌沙河。無(wú)人機(jī)圖像及部分視圖如圖1b所示,紅、綠、藍(lán)波段分別選為620 nm、520 nm、432 nm。圖 1. 研究區(qū)域地圖和采樣點(diǎn)位置。(a...
發(fā)布時(shí)間: 2025 - 03 - 06
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【摘要】最近研究發(fā)現(xiàn),在混合落葉闊葉林中,相比于葉片氮含量,葉綠素含量可以更好地指示葉片的光合能力。葉片光合能力與葉綠素含量之間關(guān)系的一個(gè)關(guān)鍵概念就是光合成分(即光收集,光化學(xué)和生化成分)的協(xié)調(diào)調(diào)節(jié)。為了檢驗(yàn)該假設(shè),作者在生長(zhǎng)季測(cè)量了水稻地葉片氮含量(NLeaf),葉片光合色素(即葉綠素(ChlLeaf),類胡蘿卜素(CarLeaf)和葉黃素(XanLeaf))以及葉片光合能力(即1,5-二磷酸核酮糖(RuBP)在25℃被羧化(Vcmax25)和再生(Jmax25)的最大速率)的季節(jié)性變化。同時(shí)還調(diào)查了NLeaf,葉片光合色素,晴天中午的葉片光化學(xué)植被指數(shù)(PRILeaf,noon)的有效性及其可能的組合,以估算水稻地的葉片光合能力(即Vcmax25和Jmax25)。ChlLeaf與Vcmax25和Jmax25高度相關(guān)(R2分別為0.89和0.87),優(yōu)于NLeaf(R2分別為0.80和0.85)。PRILeaf,noon與葉片色素的產(chǎn)物也與Vcmax25高度相關(guān)(R2=0.95-0.96)。而且葉綠素a和CarLeaf的產(chǎn)物可以很好地替代Vcmax25。總而言之,該研究支持了以前的發(fā)現(xiàn),即葉綠素含量與Vcmax25的相關(guān)性比葉氮含量更好。而且,將PRILeaf,noon與葉片色素(即ChlLeaf,CarLeaf和XanLeaf)結(jié)合起來(lái),為估算葉片光合能力(即Vcmax25)提...
發(fā)布時(shí)間: 2020 - 09 - 01
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有害藍(lán)藻(cyanoHABs)通常生長(zhǎng)在世界各地的水生環(huán)境中,包括北美五大湖的淡水湖。營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)豐富或過(guò)量(例如N和P)的水體可以支持藍(lán)藻的快速生長(zhǎng)。除此之外,水溫,風(fēng),浪和水流都會(huì)影響水華的形成和垂直分布。一些藍(lán)藻會(huì)產(chǎn)生有毒化合物從而危害動(dòng)物和人類健康。因此對(duì)有害藻華的預(yù)先監(jiān)測(cè)顯得尤為重要?!菊坷妹绹?guó)航空航天局(NASA)格倫研究中心開發(fā)的高光譜成像系統(tǒng)于2015年至2017年在伊利湖和俄亥俄河采集高空間分辨率數(shù)據(jù)。配合密歇根理工學(xué)院實(shí)施的替代校正方法,將HSI系統(tǒng)采集的輻亮度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為高質(zhì)量的反射率數(shù)據(jù),并使用現(xiàn)有算法實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)有害藻華。替代校正方法依賴于成像光譜恒定的目標(biāo)以歸一化大氣和儀器校準(zhǔn)信號(hào)的高光譜數(shù)據(jù)。對(duì)伊利湖西部盆地附近的一個(gè)大型瀝青停車場(chǎng)進(jìn)行光譜特征分析,確定為一個(gè)合適的校正目標(biāo)。機(jī)載HIS可以提供對(duì)水質(zhì)狀況的獨(dú)特見(jiàn)解。飛機(jī)可以在云層下運(yùn)行,并且可以根據(jù)需要選擇和更改飛行路線,這比基于空間平臺(tái)的靈活性更大。HIS能以較高的空間分辨率(~1 m)采集數(shù)據(jù),從而可以監(jiān)測(cè)小型水體,檢測(cè)小塊的表面浮渣,以及監(jiān)測(cè)水華與感興趣目標(biāo)(例如進(jìn)水口)的接近程度。借助這種新的快速周轉(zhuǎn)時(shí)間,機(jī)載數(shù)據(jù)可以作為現(xiàn)有衛(wèi)星平臺(tái)的補(bǔ)充監(jiān)測(cè)工具,針對(duì)關(guān)鍵區(qū)域并按需響應(yīng)水華事件。2015年NASA GRC HIS停車場(chǎng)反射率。粗紅線表示ASD FieldSpec III的原位反射率。校正前,HIS...
發(fā)布時(shí)間: 2020 - 07 - 30
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雪反照率可用于估算雪崩,美國(guó)國(guó)家航空航天局機(jī)載降雪觀測(cè)臺(tái)將其與激光雷達(dá)聯(lián)合用于測(cè)量雪深。反照率(或“白度”)是單位時(shí)間,單位面積上各方向出射的總輻射能量與入射的總輻射能量之比,其測(cè)量范圍從0(對(duì)應(yīng)于吸收所有入射輻射的黑體)到1(對(duì)應(yīng)于反射所有入射輻射體)。根據(jù)Wikipedia的說(shuō)法“雪反照率變化很大,可以從0.9(剛落下的雪)到0.4(融化的雪)到0.2(臟雪)。南極洲平均雪反照率略高于0.8。如果積雪區(qū)域邊緣變暖,雪易于融化,會(huì)降低反照率,因此積雪吸收了更多的輻射導(dǎo)致了更多的融雪。”在所附的文章中“The Airborne Snow Observatory: Fusion of scanning lidar, imaging spectrometer, and physically-based modeling for mapping snow water equivalent and snow albedo”特別提到了ITRES CASI在測(cè)量雪反照率上的重要性?!菊吭谑澜缭S多山區(qū),積雪覆蓋和融化主導(dǎo)著區(qū)域氣候和水資源。山區(qū)的融雪時(shí)間和量級(jí)主要受太陽(yáng)輻射的吸收和雪水當(dāng)量(SWE)的分布控制,但是即使在全球儀器設(shè)備最完善的山區(qū),對(duì)其了解和認(rèn)識(shí)仍不充分。本研究中我們描述并介紹了機(jī)載降雪觀測(cè)臺(tái)(ASO)的結(jié)果,它耦合了成像光譜儀,掃描激光雷達(dá)以及積雪分布模型以測(cè)定積雪光譜反照率...
發(fā)布時(shí)間: 2020 - 07 - 30
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摘要:采礦后地區(qū)受到大規(guī)模和嚴(yán)重的干擾,會(huì)對(duì)周圍生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生重要的影響。原本的生態(tài)系統(tǒng)被破壞,而植樹造林可以恢復(fù)這些生態(tài)系統(tǒng)。但其成功和速度取決于所挖出棄土基質(zhì)的特性。熱紅外遙感為棄土基質(zhì)的標(biāo)測(cè)和分類帶來(lái)了優(yōu)勢(shì),從而確定了其特性。棄土基質(zhì)庫(kù)包含光譜發(fā)射率(Designs and Prototypes Model 102便攜式FTIR光譜儀)和化學(xué)性質(zhì),可以促進(jìn)遙感活動(dòng)。該研究提供了從捷克共和國(guó)褐煤開采場(chǎng)提取的棄土基質(zhì)發(fā)射率的光譜庫(kù)。通過(guò)干燥和篩分將提取的樣品均質(zhì)化。每個(gè)樣品的光譜發(fā)射率通過(guò)光譜平滑算法來(lái)確定,該算法適用于傅立葉變換紅外(FTIR)光譜儀測(cè)得的數(shù)據(jù)。同時(shí)測(cè)量了每個(gè)樣品的化學(xué)參數(shù)(pH、電導(dǎo)率、Na、K、Al、Fe、灼燒損失和多酚含量)和毒性。本文中光譜基因庫(kù)以地理坐標(biāo)的形式提供了獲取位置的有價(jià)值的信息,呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)本質(zhì)上是唯一的,可以在長(zhǎng)波紅外電磁頻波中為許多遙感活動(dòng)提供服務(wù)。1總結(jié)露天采礦過(guò)程中,煤層上方大量的基質(zhì)被清除并重新堆放,覆蓋了廣闊的區(qū)域,這些從幾百米深處挖出的材料被稱為棄土基質(zhì)。其物理和化學(xué)特性會(huì)發(fā)生變化,異質(zhì)性很大程度上受地質(zhì)及采礦和堆放方法的影響,由于這個(gè)原因,基質(zhì)與最近的土壤有很大的不同。它們有極端的pH值,高濃度的重金屬、多酚(即煤分解產(chǎn)物)和鹽含量。這些性質(zhì)會(huì)影響采礦后地區(qū)植被發(fā)展的成功和速度。因此,在土地...
發(fā)布時(shí)間: 2020 - 05 - 28
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植被冠層的光合特性是基于地球系統(tǒng)模型進(jìn)程的重要參數(shù),可用于理解全球碳循環(huán)。然而這些地球系統(tǒng)模型缺乏光合特性連續(xù)的時(shí)空信息,導(dǎo)致了很大的不確定性,無(wú)法解釋碳的源和匯以及大氣層與陸地生物圈的交換。此外,光合速率的準(zhǔn)確表征對(duì)于重設(shè)光合作用途徑以提高作物產(chǎn)量至關(guān)重要。選擇新品種需要在給定環(huán)境中將基因型與表型聯(lián)系起來(lái),但尚未以高通量方式實(shí)現(xiàn),這成為植物育種的主要瓶頸之一。為此,作為全球糧食安全問(wèn)題解決方案的一部分,迫切需要光合特性高通量表征技術(shù)的進(jìn)步,這對(duì)于深刻理解全球環(huán)境變化至關(guān)重要。基于此,作者研究了安裝在移動(dòng)平臺(tái)上的高光譜成像相機(jī)是否能解決這些問(wèn)題,重點(diǎn)研究三種主要方法-基于偏最小二乘法回歸(PLSR)的反射光譜,光譜指數(shù)以及數(shù)值模型反演,以從11個(gè)煙草品種冠層高光譜反射率估算光合特性。結(jié)果表明,基于PLSR建立的反射光譜和光譜指數(shù)模型預(yù)測(cè)Vcmax和Jmax的R2為~0.8,高于數(shù)值反演的預(yù)測(cè)結(jié)果(R2為~0.6)。與反射光譜的PLSR相比,光譜指數(shù)的PLSR預(yù)測(cè)Vcmax(R2 = 0.84 ± 0.02, RMSE = 33.8 ± 2.2 μmol m?2 s?1)的結(jié)果更好,預(yù)測(cè)Jmax(R2 = 0.80 ± 0.03, RMSE = 22.6 ± 1.6 μmol m?2 s?1)的結(jié)果相似。...
發(fā)布時(shí)間: 2020 - 05 - 28
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摘要:本研究旨在理解不同缺水脅迫下10個(gè)水稻基本型的表現(xiàn)。記錄了不同脅迫水平下植物的相對(duì)含水量(RWC)以及在350-2500 nm范圍內(nèi)的高光譜數(shù)據(jù)。通過(guò)光譜指數(shù),多元技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)確定最佳波段,并建立預(yù)測(cè)模型。建立了新的水敏感光譜指數(shù),并就RWC評(píng)估了現(xiàn)有的水帶光譜指數(shù)。這些基于指數(shù)的模型可以有效地預(yù)測(cè)RWC,R2值為0.73至0.94。在350-2500 nm范圍內(nèi)的所有可能組合中,使用比率光譜指數(shù)(RSI)和歸一化光譜指數(shù)(NDSI)繪制等高線,并量化與RWC的相關(guān)性以確定最佳指數(shù)。光譜反射率數(shù)據(jù)(ASD Field Spec3 spectroradiometer測(cè)量)還用于建立偏最小二乘回歸(PLSR),然后進(jìn)行多元線性回歸(MLR)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN),支持向量機(jī)回歸(SVR)和隨機(jī)森林(RF)模型來(lái)計(jì)算植物RWC。在這些多元模型中,PLSR-MLR被認(rèn)為是預(yù)測(cè)RWC的最佳模型,校正和驗(yàn)證的R2分別為0.98和0.97,預(yù)測(cè)的均方根誤差(RMSEP)為5.06。結(jié)果表明,PLSR是鑒定作物缺水脅迫的可靠技術(shù)。盡管PLSR是可靠的技術(shù),但如果將PLSR提取的最佳波段饋入MLR,則結(jié)果會(huì)得到顯著改善。使用所有光譜反射帶建立了ANN模型。建立的模型未取得令人滿意的結(jié)果。因此,使用PLSR選擇的最佳波段作為獨(dú)立x變量開發(fā)了模型,發(fā)現(xiàn)PLSR-ANN模型比單獨(dú)的ANN模型...
發(fā)布時(shí)間: 2020 - 05 - 25
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土壤有機(jī)碳(SOC)源和匯之間的平衡會(huì)影響溫室氣體以及全球氣候。SOC儲(chǔ)量的微小變化會(huì)影響碳循環(huán),并可能顯著增加或降低大氣中的碳濃度。土壤碳的變化受氣候和土地利用的影響,并且在不同土壤中也會(huì)發(fā)生變化。為了更好地理解土壤有機(jī)碳的動(dòng)力學(xué)及其驅(qū)動(dòng)因子,作者收集了華北和東北地區(qū)1980年代和2000年代的數(shù)據(jù),其中2000年代的樣品利用ASD Fieldspec ProFR vis–NIR光譜儀進(jìn)行了漫反射光譜的測(cè)定用于土壤碳的預(yù)測(cè),并對(duì)各個(gè)時(shí)期土壤有機(jī)碳的空間變化進(jìn)行了數(shù)字土壤制圖。在1980年代,在30公里的方格中采集了585個(gè)土壤樣品,并在2003年和2004年對(duì)該區(qū)域進(jìn)行了重新采樣(1062個(gè)樣品)。該地區(qū)土地利用類型主要是農(nóng)田,森林和草地。土地利用,地形因素,植被指數(shù),可見(jiàn)近紅外光譜和氣候因素作為預(yù)測(cè)因子,使用隨機(jī)森林預(yù)測(cè)土壤有機(jī)碳濃度及其時(shí)間變化。1985年平均土壤有機(jī)碳濃度為10.0 g kg-1,而2004年為12.5 g kg-1。在這兩個(gè)時(shí)期中,土壤有機(jī)碳變化相似且從南到北增加。據(jù)估計(jì)土壤有機(jī)碳儲(chǔ)量在1985年為1.68 Pg,在2004年為1.66 Pg,但是不同土地利用下土壤有機(jī)碳變化是不同的。在過(guò)去的20年中,平均氣溫升高,大面積森林和草原轉(zhuǎn)化為農(nóng)田。農(nóng)田土壤有機(jī)碳增加了0.094 Pg(+9%),而森林和草地土壤有機(jī)碳分別損失了0.089 Pg(?25%)和0....
發(fā)布時(shí)間: 2020 - 05 - 15
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6372117373571266866723166.pdf
發(fā)布時(shí)間: 2020 - 03 - 30
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點(diǎn)擊下載:廣州市秋季氣溶膠光學(xué)特性日變化.pdf
發(fā)布時(shí)間: 2020 - 02 - 24
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ASD 地物光譜儀FieldSpec 4 技術(shù)文獻(xiàn):不同干旱條件下,夏玉米全生育期冠層吸收光合有效輻射比的高光譜遙感反演 冠層吸收光合有效輻射比(fAPAR)是植被生產(chǎn)力遙感模型的重要參數(shù),但關(guān)于不同干旱條件下作物全生育期的fAPAR遙感反演研究仍未見(jiàn)報(bào)道。本研究利用2015年夏玉米5個(gè)灌水處理模擬試驗(yàn)的高光譜反射率和fAPAR觀測(cè)資料,分析了不同干旱條件下夏玉米關(guān)鍵生育期fAPAR和高光譜反射率變化特征,探討了fAPAR與反射率、一階導(dǎo)數(shù)光譜反射率和植被指數(shù)的關(guān)系。 輕度水分脅迫和充分供水條件下,fAPAR較高;重度水分脅迫和重度持續(xù)干旱條件下,fAPAR較低。冠層可見(jiàn)光、近紅外光和短波紅外光區(qū)的反射率與fAPAR分別呈負(fù)相關(guān)、正相關(guān)和負(fù)相關(guān)關(guān)系。fAPAR與可見(jiàn)光和短波紅外光區(qū)的383、680和1980 nm附近的反射率的相關(guān)性最強(qiáng),相關(guān)系數(shù)均達(dá)-0.87。一階導(dǎo)數(shù)光譜反射率與fAPAR相關(guān)性強(qiáng)且穩(wěn)定的波段為580、720和1546 nm,相關(guān)系數(shù)分別為-0.91、0.89和0.88。9個(gè)常用植被指數(shù)與fAPAR呈線性或?qū)?shù)關(guān)系,其中,增強(qiáng)型植被指數(shù)、復(fù)歸一化植被指數(shù)、土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)和修正的土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)與fAPAR的關(guān)系模型最好,決定系數(shù)(R2)均在0.88以上,平均相對(duì)誤差分別為16.6%、16.6%、16.7%和16.2%;基于一階導(dǎo)數(shù)光譜反射率與...
發(fā)布時(shí)間: 2020 - 02 - 07
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