發(fā)布時(shí)間：2024-03-10 03:12

　　為探究地面高光譜遙感監(jiān)測(cè)不同光譜尺度對(duì)水稻重金屬脅迫區(qū)分度,以不同污染水平地面ASD高光譜數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),通過光譜敏感特征優(yōu)選確定450～900 nm為水稻重金屬脅迫敏感波段,利用DB5小波變換產(chǎn)生的多尺度小波特征系數(shù)模擬不同光譜分辨率,結(jié)合小波參數(shù)的信息熵特征和分形維數(shù)特征,對(duì)水稻重金屬脅迫特征光譜尺度進(jìn)行識(shí)別,通過構(gòu)建脅迫相關(guān)的葉綠素光譜指數(shù)MCARI/OSAVI、NDSI_R、Depth驗(yàn)證所識(shí)別的特征尺度的可靠性和精準(zhǔn)性。結(jié)果表明:(1)小波分解各尺度細(xì)節(jié)系數(shù)計(jì)算出的信息熵在分解的5～7尺度附近不同脅迫水平有明顯的特征轉(zhuǎn)折點(diǎn);(2)隨著分解尺度的增加,不同脅迫水平的分維數(shù)差異值變小,第5尺度是水稻受不同重金屬脅迫8層尺度分解和重構(gòu)下光譜曲線尺度的最明顯的轉(zhuǎn)折點(diǎn),在尺度5下,光譜曲線的峰谷細(xì)節(jié)得到更好的反映;(3)研究水稻重金屬污染光譜特征尺度既保留光譜信息的主要特征,又最大程度的減少了光譜數(shù)據(jù)量,不僅提高了水稻重金屬污染監(jiān)測(cè)的效率而且為環(huán)境監(jiān)測(cè)提供了新的手段。

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【部分圖文】：

圖1A1、A2區(qū)域原始水稻高光譜反射率

圖2為不同污染程度下所選擇的兩個(gè)樣本點(diǎn)進(jìn)行DB5小波分解示例,研究區(qū)A1、A2的光譜信號(hào)經(jīng)過8層小波分解,1～8層對(duì)應(yīng)的分解尺度分別為2、4、8、16、32、64、128和256nm。每層光譜信號(hào)經(jīng)離散小波分解后,在第1～8層能夠產(chǎn)生8個(gè)細(xì)節(jié)系數(shù)向量,最后八個(gè)小波細(xì)節(jié)系數(shù)被記錄....

圖2研究區(qū)域分解后的小波細(xì)節(jié)系數(shù)和原始水稻光譜敏感曲線

圖1A1、A2區(qū)域原始水稻高光譜反射率2.3不同光譜尺度小波信息熵分析

圖3各尺度下不同污染水平小波信息熵

小波信息熵能描述小波各分解尺度下不同脅迫水平光譜曲線攜帶的信息量差異,熵大所攜帶的信息量大;熵小所攜帶的信息量小,特征尺度對(duì)應(yīng)于信息量較大的尺度[25]。圖3為A1、A2區(qū)域40個(gè)實(shí)測(cè)點(diǎn)的小波信息熵的平均值柱狀圖,可以看出,不同脅迫水平下小波信息熵隨尺度的變化走勢(shì)大體相同,A1區(qū)....

圖5各光譜分辨率不同脅迫水平水稻葉綠素高光譜指數(shù)

為了檢驗(yàn)定量計(jì)算的小波信息熵和小波分形維數(shù)在識(shí)別不同尺度下區(qū)分不同污染脅迫水平的可靠性和普適性,全面描述不同尺度對(duì)水稻重金屬脅迫監(jiān)測(cè)的影響,計(jì)算實(shí)測(cè)光譜曲線在不同尺度下的葉綠素光譜指數(shù),圖5為40個(gè)實(shí)測(cè)樣本點(diǎn)的高光譜指數(shù)平均值隨不同尺度的變化情況。由圖5可知,MCARI/OSAV....

本文編號(hào)：3924153