小麦条锈病是影响我国小麦产量的主要病害之一, 在小麦受到条锈病菌侵染初期探测到病害信息, 对小麦条锈病的防控以及产量和品质的提高具有更为重要的意义。 反射率光谱主要反映植被生化组分的浓度信息, 而日光诱导叶绿素荧光则对植物光合生理变化响应灵敏。 为了更好地实现小麦条锈病病情严重度的遥感探测, 尤其是条锈病的早期探测, 对日光诱导叶绿素荧光和反射率光谱数据监测小麦条锈病病情严重度的敏感性进行了对比分析。 首先利用地物光谱仪测定了不同病情严重度的小麦冠层光谱数据, 基于夫琅和费暗线原理利用3FLD(three-band Fraunhofer Line Discrimination)方法提取了小麦条锈病不同病情严重度下的日光诱导叶绿素荧光数据, 然后分别利用反射率光谱数据和日光诱导叶绿素荧光数据构建小麦条锈病不同发病状态下的遥感探测模型, 并通过保留样本交叉检验方式对预测模型精度进行了评价。 结果表明: （1）当小麦条锈病病情指数低于20%时, 日光诱导叶绿素荧光对小麦条锈病病害信息的响应比反射率光谱数据更为敏感, 以日光诱导叶绿素荧光为自变量构建的小麦条锈病病情严重度预测模型达到了极显著性水平, 能够在植被叶绿素含量或叶面积指数发生变化之前探测到植物的胁迫状态, 实现作物病害的早期诊断, 而反射率光谱数据则难以探测到条锈病病害信息; （2）在小麦条锈病病情严重度处于中度发病(20%＜DI≤45%)状态时, 虽然日光诱导叶绿素荧光和反射率光谱数据均能实现小麦条锈病病情严重度的遥感探测, 但利用日光诱导叶绿素荧光数据构建的预测模型优于反射率光谱数据; （3）当小麦条锈病病情严重度达到重度水平(DI＞45%)时, 利用反射率光谱数据和日光诱导叶绿素荧光数据构建的小麦条锈病病情严重度预测模型均达到了极显著性水平, 两种数据均能够较好地实现小麦条锈病病情严重度的遥感探测。 该研究结果对提高小麦条锈病的遥感探测精度具有重要的意义, 为利用TanSat等卫星的荧光数据进行小麦条锈病的早期探测提供了参考依据。

害虫引起的林木失叶会严重威胁森林健康。 森林虫害遥感监测与评价中快速、 准确获取失叶信息十分重要。 基于此, 针对雅氏落叶松尺蠖引起的落叶松失叶灾象, 在蒙古国开展受害林木光谱测量和失叶率估测试验。 首先通过光谱实测数据的处理, 得到微分光谱反射率（DSR, 对光谱反射率求一阶导数）和微分光谱连续小波系数（DSR-CWC, 利用Biorthogonal, Coiflets, Daubechies和Symlets等4种小波系的36个母小波基函数对DSR进行连续小波变换）, 分析DSR和DSR-CWC对失叶率的敏感性, 进而借助MATLAB的Findpeaks（Fp）函数自动寻找DSR和DSR-CWC的敏感波段并确定其对应的敏感特征, 然后利用连续投影算法（SPA）对敏感特征进行降维处理, 最后利用敏感特征建立偏最小二乘回归（PLSR）和支持向量机回归（SVMR）失叶率估测模型, 并与逐步多元线性回归（SMLR）模型进行比较。 研究结果表明: ①DSR-CWC与DSR相比, 对失叶率变化的敏感性更显著且敏感波段亦较多, 其敏感波段主要分布于三个吸收谷（440～515, 630～760和1 420～1 470 nm）和三个反射峰（516～620, 761～1 000和1 548～1 610 nm）范围内。 说明DSR-CWC能够增强光谱反射和吸收特征。 ②Fp与SPA结合模式（Fp-SPA）不仅能够快速、 客观选择敏感特征, 而且对特征有效降维, 是一种光谱敏感特征选择的有效方法。 ③4种小波系的最优母小波基分别为bior24, coif2, db1和sym6, 其中db1的失叶率估测性能最稳定, 精度最高。 ④对DSR进行连续小波变换能够提高失叶率估测精度, 在DSR-CWC中db1-PLSR模型（R2M=0934 0, RMSEM=0089 0）提高的最为显著, 比DSR-PLSR的R2M提高了0047 5并且比DSR-PLSR的RMSEM降低了0024 9。 ⑤利用DSR-CWC建立的PLSR和SVMR模型估测精度类似, 其精度优于SMLR模型。 可见, DSR-CWC比DSR失叶率估测更有潜力, 可为森林虫害遥感监测中提供重要参考。

光谱间微弱信息测度是当今高光谱遥感研究难点之一, 传统光谱测度方法难以区分光谱信息的微弱差异。 研究设计了不同浓度的铅(Pb)污染实验, 并测量了不同浓度铅离子（Pb2+）胁迫下玉米叶片的高光谱反射率、 叶绿素含量及Pb2+含量, 但是从所测结果得出, 不同浓度Pb2+胁迫下的光谱相似性相关系数均达到0.999, 难以区分不同浓度Pb2+胁迫引发的光谱间微弱信息差异和污染程度。 针对这一情况, 基于光谱微分处理、 正切函数增强、 光谱角量度与波谱分段检测等, 提出了一种新型的相似光谱测度方法, 即微分光谱角正切(derivative spectral angle tangent, DSAT)法。 为了验证DSAT在区分相关系数达0.99以上相似光谱的可行性和有效性, 将DSAT用于不同浓度Pb2+胁迫玉米叶片的整体波形与光谱区间子波形的信息差异性度量与检测。 实验结果得到, 波形差异信息与玉米叶片中叶绿素相对浓度与Pb2+含量显著相关。 进而也证明DSAT法在甄别较高相似性光谱间差异上具有更好的实用性和优越性。

以长白山牡丹岭典型阔叶木本植被为研究对象, 通过冠层高光谱和微分光谱数据确定叶变色期, 利用红边参数建立光谱与叶变色期的反演模型.研究结果表明：冠层高光谱反射比曲线可以准确反映植被秋季叶变色期的变化, 并表现为三种基本类型：叶开始变色期——叶全部变色期——干枯但不落叶, 叶开始变色期——部分变黄并开始落叶——未完全变黄但落叶结束, 叶开始变色期——叶全部变色期——落叶; 一阶微分光谱曲线与高光谱曲线线能够更清晰的显示出叶开始变色期和叶完全变色期的具体日期; 建立红边参数—叶变色期的反演模型, R2均在0.9以上, 且不同植被适合不同形式的拟合方程.对利用遥感方法定量监测山地秋季物候具有重要理论意义和广泛应用前景.

以福建省延平区实测51条不同虫害等级的马尾松高光谱数据为基础, 对健康、 轻度虫害、 中度虫害、 重度虫害等4个虫害等级光谱反射率及一阶微分光谱特征进行分析, 并在建立7个检验参数的基础上, 构建了虫害等级的检测模型。 结果表明: (1)虫害状态下的马尾松光谱反射率明显较健康状态低, 虫害等级越高, 反射率越低; (2)随着虫害等级的上升, 马尾松光谱反射率曲线“绿峰”和“红谷”渐趋消失, 红边被拉平; (3)虫害导致光谱“绿峰”红移、 红边位置蓝移, 但“红谷”与近红外反射峰位置的变化则较为复杂; (4)CARI, RES, REA, REDVI与松毛虫害等级显著相关, REP, RERVI, RENDVI与虫害等级的相关性较弱; (5)以7个检验参数为自变量的多元线性回归模型可以较为有效地检测松毛虫害等级, 检测精度与准确度均达0.85以上。

对植被病害的精确识别是采取植保措施的前提, 同时对喷施农药也具有积极的指导作用。 比较了受稻干尖线虫胁迫水稻叶片和健康叶片色素含量、 光谱反射率、 高光谱特征参数, 受害水稻叶片与健康叶片相比, 叶绿素和类胡萝卜素含量分别降低18%和22%； 光谱反射率在蓝紫光、 绿光和红光谱段分别增加1.5, 1和2.3倍, 在近红外和短波红外区域分别降低约28.9%和26.3%, 红边和蓝边分别蓝移约8和10 nm, 绿峰和红谷分别红移约8.5和6 nm。以红边面积和红边位置作为C-SVC(非线性软间隔分类机)的输入向量, 对受害和健康叶片进行识别, 精度为100%。 研究表明, 水稻叶片光谱对病害胁迫具有显著的响应特征, 利用C-SVC对受害和健康叶片进行辨别的方法是可行的。Infected by Rice Aphelenchoides besseyi Christie