彭建 1,2徐飞雄 1邓凯 2吴见 2[ ... ]刘民士 2
作者单位
摘要
1 湖南师范大学旅游学院, 湖南 长沙 410081
2 滁州学院地理信息与旅游学院, 安徽 滁州 239000
叶绿素含量高低反映植物健康状况, 研究景区树种叶片叶绿素绝对值(SPAD)不同的光谱变化规律能为叶绿素高光谱监测波段识别与景区树种管理提供理论支撑。 从琅琊山景区灌木和乔木类选取9个常见树种, 探讨相同树种叶片SPAD值变化时的光谱差异, 同时, 横向对比相同SPAD值不同树种叶片的光谱特征, 并深入分析不同树种叶片SPAD值与单波段原始光谱、 光谱倒数、 一阶微分、 二阶微分及波段组合差值指数、 归一化指数、 比值指数、 一阶微分归一化指数、 一阶微分比值指数之间的关系。 结果表明: 9个所测树种叶片随着叶绿素SPAD值的升高, 光谱变化规律各不相同, 在可见光波段区分明显, 总体上, 光谱反射率最高的样本组SPAD值较低; 叶绿素SPAD值相同时, 在可见光波段, 桂花较其余树种反射率整体较高; 在780~1 350 nm波段, 广玉兰叶片反射率始终排前三, 其余波段变化规律不明显; 原始光谱反射率的二阶微分与海桐叶片SPAD值相关系数最大, 一阶微分与其余8种相关性最高; 与灌木、 落叶乔木叶片SPAD值相关系数最大的光谱指数分别为差值指数、 一阶微分归一化指数, 与常绿乔木、 不分树种相关系数最大的为一阶微分比值指数。
光谱反射率 叶绿素仪 SPAD值 光谱差异 琅琊山 Spectral reflect Chlorophyll meter SPAD values Spectral differences Langya Mountain 
光谱学与光谱分析
2018, 38(6): 1839
作者单位
摘要
1 湖南师范大学旅游学院, 湖南 长沙 410081
2 滁州学院地理信息与旅游学院, 安徽 滁州 239000
高光谱技术已广泛运用于水质检测领域。 探讨不同指标浓度下水质光谱变化规律及其光谱特征, 能够为水质指标遥感光谱精准识别与定量提取提供理论基础。 选取琅琊山景区不同水体景观共47个典型站位进行水质指标与光谱同步测量, 提取每个检测点的7个水质指标及350~950 nm波段, 探讨不同浓度水质指标光谱特征变化规律, 分析水质指标与光谱反射率、 反射率一阶微分、 任意两波段反射率比值及差值之间的关系。 结果表明: 各水质指标光谱曲线变化趋势一致, 但各有差异, 区分度最大的波段在可见光范围; 不同盐度、 溶解性总固体、 电导率含量的水质光谱曲线变化较为接近, 含量最高的样本光谱反射率最高, 且变化最显著; 浊度含量较高的水质样本光谱反射率变化较显著, 700~950 nm波段不同浊度含量的水质样本光谱反射率区分不明显; 溶解氧浓度为4~49 mg·L-1的水质光谱反射率在350~900 nm波段内明显低于其余样本; 在350~380 nm波段范围, 光谱反射率不随叶绿素含量变化而变化, 叶绿素含量接近0的样本在400~950 nm波段低于其余样本; 不同蓝绿藻藻蓝蛋白含量的样本光谱曲线相比其余水质指标在350~730 nm波段变化较大, 交叉点较多。 此外, 水质指标与原始光谱反射率相关性较低, 光谱一阶微分、 差值指数、 比值指数与各水质指标相关性整体有所提升。 该研究可为水质高光谱遥感检测提供一定的理论基础。
光谱反射率 光谱分析 水质指标 琅琊山 Spectral reflectance Spectral analysis Water quality index Langya Mountain 
光谱学与光谱分析
2018, 38(5): 1499

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