1 西华师范大学国土资源学院, 四川 南充 637009
2 新疆大学资源与环境科学学院, 新疆 乌鲁木齐 830046
干旱区土壤盐渍化已对生态环境构成严重威胁, 通过遥感技术对土壤盐分含量进行定量反演具有重要意义。 通过采集艾比湖流域的农田土壤和盐壳结晶, 在室内配制成不同含盐量梯度（盐分占盐土比重: 0.3%～30%）的土壤样品, 利用102F FTIR光谱仪测量土壤样品的热红外光谱, 并通过普朗克函数拟合得到土壤发射率数据。 土壤发射率光谱曲线特征: 不同含盐量土壤的发射率光谱曲线在形态和变化趋势上基本一致, 发射率随含盐量增加而增大; 盐分因子对Reststrahlen吸收特征有抑制作用, 随着含盐量的增加, Reststrahlen吸收特征会减弱。 通过发射率与含盐量相关性分析: 土壤热红外发射率与盐分含量呈正相关关系, 最大相关系数达到0.899, 对应的波段为9.21 μm; 8.2～10.5 μm是土壤盐分因子的最敏感波段。 通过一元线性回归、 多元逐步回归和偏最小二乘法建模分析比较, 偏最小二乘法效果最佳, 模型预测的R2达到0.958, RMSE为1.911%。 选择ASTER, Landsat8和HJ-1B卫星传感器的热红外波段, 进行发射率光谱模拟, 通过相关性分析: ASTER的B10, B11和B12波段属于热红外光谱对盐分因子的敏感波段, 与土壤含盐量相关性较高, 相关系数分别为0.706, 0.786和0.872。 采用多元线性回归法建立基于ASTER热红外波段的土壤含盐量预测模型, 模型预测的R2为0.833, RMSE为3.895%。 结果表明, 遥感传感器对土壤含盐量的预测能力, 取决于传感器的光谱波段对盐分因子的敏感程度, 通过卫星热红外遥感定量反演土壤含盐量是可行的, 为干旱区土壤盐渍化遥感监测提供了新的途径和参考。
土壤 含盐量 热红外光谱 发射率 波段模拟 Soil Salt content Thermal infrared spectrum Emissivity Waveband simulation 光谱学与光谱分析
2019, 39(4): 1063
1 四川建筑职业技术学院测量工程研究所, 四川 德阳 618000
2 四川建筑职业技术学院测绘工程系, 四川 德阳 618000
3 北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室, 北京 100875
针对一些遥感数据缺失蓝波段而无法进行真彩色影像合成的问题，提出一种模拟多光谱传感器真彩色影像的方法。将中分辨率成像光谱仪MODIS 地表反射率产品(MOD09)作为参考影像，经影像聚类分析得到具有代表性训练样本，并通过反向传播(BP)人工神经网络训练得到蓝波段与特征波段(绿/红/近红)间关系的非线性回归模型，该模型用于模拟Landsat TM/MSS 和SPOT-5 的蓝波段并最终合成真彩色影像。实验结果表明：BP 神经网络能够很好地模拟多光谱影像的蓝波段，并且能够在一定程度上去除蓝波段上的大气影响，从而可以得到较为理想的真彩色合成效果。研究成果进一步扩展了图-图遥感影像波段模拟模型的研究深度。
遥感 蓝波段模拟 真彩色影像 反向传播人工神经网络 激光与光电子学进展
2015, 52(5): 051003
1 中国科学院遥感与数字地球研究所, 北京 100101
2 中国科学院大学, 北京 100049
针对“波谱库-影像”多光谱遥感影像波段模拟方法中波谱库以矿物质类别为主、 忽略大气环境和成像时间对地物波谱影响的问题, 以及“参考影像-影像”影像波段模拟方法中地物混合像元和不同空间分辨率像元间模拟的尺度效应问题, 提出基于局部地物端元提取的遥感影像波段模拟方法。 首先对与待模拟影像具有相似地物类别组成的参考影像进行光谱聚类分割, 形成影像局部区域; 然后提取各个局部区域的地物端元, 并对地物端元进行优选形成地物端元样本集; 接着利用端元样本集建立地物端元波谱间的关系模型; 最后利用关系模型预测目标影像波段。 首先通过模拟Landsat TM5影像的蓝光波段, 验证方法的稳定性和可靠性; 然后通过模拟IRS-P6影像的蓝光波段, 验证方法的适用性和推广性; 并在实验过程中同已有的“波谱库-影像”波段模拟方法和“参考影像-影像”波段模拟方法进行视觉效果对比和定量统计分析, 进一步表明方法对各类地物均有较好的模拟效果, 能够准确地表达地物的真实波谱。
聚类分割 端元提取 波段模拟 真彩色 Clustering and segmentation Endmember Band simulation Natural color composite image 光谱学与光谱分析
2013, 33(12): 3349
1 中国科学院新疆生态与地理研究所, 新疆 乌鲁木齐830011
2 中国科学院研究生院， 北京100049
针对常规的“影像-影像”多光谱影像波段模拟模型对研究区参考影像的依赖和随机性采样带来的模型不稳定问题以及“光谱库-影像”波段模拟模型中光谱库在类别、 时间和空间上的不完善导致模型缺乏适用性问题， 本文提出了基于影像光谱库的波段模拟方法。 首先对与待模拟影像具有相似类别组成的参考影像进行光谱聚类， 然后对各个光谱类别进行采样， 形成影像光谱库， 接着提取光谱库中的等量类别样本训练BP神经网络(BPN)回归模型， 最后利用BPN模拟目标影像的波段。 实验结果表明: 该方法能够更为精确的模拟出TM蓝波段， 其模拟均方根误差(RMSE)较“光谱库-影像”模型提高了1.3， 较“影像-影像”模型提高了0.6， 与“影像-影像”和“光谱库-影像”模型相比， 该方法更加稳定可靠； 该方法能够成功的应用到SPOT和MSS的蓝波段的模拟中并取到较好的效果。
影像光谱库 波段模拟 Image spectral library Band simulation SPOT5 SPOT5 MSS MSS TM TM 光谱学与光谱分析
2011, 31(9): 2467
1 中国科学院遥感应用研究所, 北京 100101
2 中国科学院研究生院, 北京 100049
3 中国科学院 新疆生态与地理研究所, 新疆 乌鲁木齐 830011
针对已有遥感影像模拟方法难以在影像光谱维上扩展的不足, 提出了一种基于地物波谱学习的遥感影像波段模拟方法.以地物波谱库作为先验知识,通过支持向量机拟合地物在不同观测波段范围内反射率之间的复杂非线性关系, 进而在多光谱遥感影像已有波段的基础上模拟一个新的波段影像.通过模拟TM红波段影像的实验, 证明本方法能较为准确地模拟出真实的光谱影像, 其模拟结果可靠.进一步将该方法应用于模拟IRS真彩色影像, 验证了本方法的实用性.本方法能够有效地解决多光谱影像波段缺损的问题, 并在一定程度上可解决较高空间分辨率遥感影像光谱维的不足, 为建立地物波谱与遥感像元波谱的定量联系提出了新的思路.
波段模拟 地物波谱 支持向量机 band simulation ground-object spectrum support vector machine(SVM)
军械工程学院军械技术研究所,河北 石家庄 050000
运用模拟光源对光电仪器进行检测与标定是光电装备故障诊断与维修的重要方法之一,在同一检测平台上对不同波长的各种激光装备进行检测,单一波长光源已经很难满足要求。通过采用自主研发的多波段模拟光源,以及集光电测控和光电信息采集、分析、处理于一体的光电检测平台,提出了能够检测多种波长激光设备的检测方法及其检测维修的可行性验证实验装置,经实验验证表明,该方法适用于1.06,0.9和1.55 μm等多种波长、不同脉宽激光检测的需要,集成化程度高,体积质量小,野外条件下检测操作简易可行。
测量 多波段模拟激光 激光设备检测 激光功率 激光光斑
