水稻地上鲜生物量的高光谱遥感估算模型研究

红外光谱分析概述

红外光谱分析概述（上） 1．红外光谱 红外光谱是反映红外辐射强度或其他与之相关性质随波长（波数）变化的谱图。目前，它是一种被广泛应用于研究表征物质的化学组成，在分子层次上的结构及分子间相互作用的有力手段。红外射线发现于1800年，在用普通温度计测量可见光谱的温度效应时，在红光一端的外侧观察到有较强的热效应。后来，实验证实了这是由一种肉眼看不见、波长比红光更长的电磁辐射所造成的，这种电磁辐射被称为红外光。通常将红外辐射的波长范围定为0.8～1000微米，并可粗略地分为三个波段：（1）近红外的波段为0.8～2.5微米，波数为12500～4000厘米-1；（2）中红外的波段为2.5～25微米，波数为4000～400厘米-1；（3）远红外的波段为25～1000微米，波数为400～10厘米，目前，实验上已能测定到2500微米，波数为4厘米-1。相应地有近红外光谱、中红外光谱和远红外光谱。 红外光谱的形式虽然多种多样，从本质上可分为发射光谱和吸收光谱两大类。物体的红外发射光谱是指样品在通过受激或自发辐射的条件下，所发射的红外光的强度随波长(波数)变化的光谱图，红外发射光谱主要决定于物体的温度和化学组成。吸收光谱是指样品对红外辐射的吸收能力随波长(波数)变化的光谱图，在实验上，使红外光与样品发生相互作用，测定红外光与物质相互作用前后光强的变化与波长(波数)之间的关系, 称红外吸收光谱。 2．分子的振动和转动光谱 对于分子体系而言，其振动和转动是量子化的，其能级差所对应的光子的波长落在红外光范围，因此是红外光谱(拉曼光谱)的主要研究对象。研究指出，红外光谱的研究范围不仅仅局限于分子的振动、转动跃迁，某些特殊体系的电子能级跃迁亦可能落在红外光谱波段范围内，例如，超大规模共轭体系的电子跃迁、某些稀土离子的f-f能级跃迁等等。不过目前绝大多数的红外光谱研究工作仍集中于分子的振动能级跃迁上，以最简单的双原子为例，其振动吸收Eν可近似地表示为： 式中h为普朗克常数；ν为振动量子数（取正整数）；n0为简谐振动频率。当ν=0时，分子的能量最低，称为基态。处于基态的分子受到频率为n0的红外射线照射时，分子吸收了能量为n0的光量子，跃迁到第一激发态，得到频率为n0的红外吸收带, 它称为分子振动的基频。反之，处于该激发态的分子也可发射频率为n0的红外射线而恢复到基态。n0的数值决定于分子的约化质量μ和力常数κ： κ决定于原子的核间距离、原子的特性和化学键及键级等。 在多原子分子体系中，各原子在平衡位置附近作相对运动。这些振动方式可以被分解为各种简正振动的线性组合，所谓简正振动就是指分子中各原子以同一频率、同一相位在平衡位置附近作简揩振动。含N个原子的非线分子有3N-6个简正振动方式；线性分子有3N－5种简正振动方式。 对于分子的转动而言，往往可以假定分子为刚性转子，则其转动能量Er为： 红外光谱分析概述（中）

森林生物量模型建立主要技术规定

附件2 国家森林资源连续清查森林生物量模型建立暂行办法 （试行） 第一章总则 第一条目的任务 森林生物量是森林生态系统的最基本数量特征，是研究许多森林问题和生态问题的基础。建立森林生物量模型的目的是制定森林植被（包括乔木、灌木和草本）生物量计量标准，为评价森林生产力和森林质量，以及监测我国的森林固碳释氧能力提供基础依据。同时，增加森林枯落物储量调查建模，结合森林生物量，以满足森林碳汇现状与碳汇能力变化估算需要。 主要任务是通过采集所需的乔木、灌木、草本和枯落物等建模样本，建立森林生物量和枯落物储量模型，实验测定相应的固碳系数和储能系数。 第二条主要内容 （一）样本采集。包括乔木层（含竹类、下木，下同）、灌木层、草本层3个层次的生物量样本及枯落物层储量样本。 （二）系数测定。实验测定样品的含水率、含碳系数与储能系数。 （三）模型建立。森林生物量分别按乔木、竹类、灌木和草本建立回归模型，其中乔木和竹类建立单木回归模型，灌木建立

单木或样方回归模型，草本建立样方回归模型。枯落物储量按样方建立回归模型。 第三条建模单元 （一）乔木生物量建模单元原则上参照原农林部标准立木材积表（LY208－77）的分区和树种（组）确定。竹类生物量建模单元原则上按散生、丛生竹种类型，分毛竹类、刚竹类、其他散生竹类、簕竹、绿竹、其他丛生竹类确定建模单元。灌木和草本生物量建模单元原则上在森林植被群落内按建群种确定。枯落物储量建模单元原则上按森林的优势树种（组）确定。 （二）各省、自治区、直辖市可在上述原则要求的基础上，根据各自需求，并结合本地实际，进一步细化乔木、竹类、灌木、草本和枯落物建模单元。 第四条精度要求 （一）回归模型精度。乔木和竹类生物量模型精度在90％以上，灌木和草本生物量模型精度在85%以上，枯落物储量模型精度80%以上。 （二）系数测定精度。含水率、含碳系数和储能系数的实验测定精度要求在98％以上。 第二章样本采集 第五条前期准备 生物量建模承担单位根据本暂行办法编制操作细则，制定工

近红外光谱分析及其应用简介

近红外光谱分析及其应用简介 1、近红外光谱分析及其在国际、国内分析领域的定位 近红外光谱分析是将近红外谱区（800-2500nm）的光谱测量技术、化学计量学技术、计算机技术与基础测试技术交叉结合的现代分析技术，主要用于复杂样品的直接快速分析。近红外分析复杂样品时，通常首先需要将样品的近红外光谱与样品的结构、组成或性质等测量参数（用标准或认可的参比方法测得的），采用化学计量学技术加以关联，建立待测量的校正模型；然后通过对未知样品光谱的测定并应用已经建立的校正模型，来快速预测样品待测量。 近红外光谱分析技术自上世纪60年代开始首先在农业领域应用，随着化学计量学与计算机技术的发展，80年代以来逐步受到光谱分析学家的重视，该项技术逐渐成熟，90年代国际匹茨堡会议与我国的BCEIA等重要分析专业会议均先后把近红外光谱分析与紫外、红外光谱分析等技术并列，作为一种独立的分析方法；2000年PITTCON 会议上近红外光谱方法是所有光谱法中最受重视的一类方法，这种分析方法已经成为ICC（International Association for Cereal Science and Technology国际谷物科技协会）、AOAC(American Association of Official Analytical Chemists美国公职化学家协会)、AACC（American Association of Cereal Chemists美国谷物化学家协会）等行业协会的标准；各发达国家药典如USP(United States Pharmacopoeia美国药典)均收入了近红外光谱方法；我国2005年版的药典也将该方法收入。在应用方面近红外光谱分析技术已扩展到石油化工、医药、生物化学、烟草、纺织品等领域。发达国家已经将近红外方法做为质量控制、品质分析和在线分析等快速、无损分析的主要手段。 我国对近红外光谱技术的研究及应用起步较晚，上世纪70年代开始，进行了近红外光谱分析的基础与应用研究，到了90年代，石化、农业、烟草等领域开始大量应用近红外光谱分析技术，但主要是依靠国外大型分析仪器生产商的进口仪器。目前国内能够提供完整近红外光

高光谱图像分类

《机器学习》课程项目报告 高光谱图像分类 ——基于CNN和ELM 学院信息工程学院 专业电子与通信工程 学号 35 学生姓名曹发贤 同组学生陈惠明、陈涛 硕士导师杨志景 2016 年 11 月

一、项目意义与价值 高光谱遥感技术起源于 20 世纪 80年代初，是在多光谱遥感技术基础之上发展起来的[1]。高光谱遥感能够通过成像光谱仪在可见光、近红外、短波红外、中红外等电磁波谱范围获取近似连续的光谱曲线，将表征地物几何位置关系的空间信息与表征地物属性特征的光谱信息有机地融合在了一起，使得提取地物的细节信息成为可能。随着新型成像光谱仪的光谱分辨率的提高，人们对相关地物的光谱属性特征的了解也不断深入，许多隐藏在狭窄光谱范围内的地物特性逐渐被人们所发现，这些因素大大加速了遥感技术的发展，使高光谱遥感成为 21 世纪遥感技术领域重要的研究方向之一。 在将高光谱数据应用于各领域之前，必须进行必要的数据处理。常用的数据处理技术方法包括：数据降维、目标检测、变化检测等。其中，分类是遥感数据处理中比较重要的环节，分类结果不但直接提取了影像数据有效信息，可以直接运用于实际需求中，同时也是实现各种应用的前提，为后续应用提供有用的数据信息和技术支持，如为目标检测提供先验信息、为解混合提供端元信息等。 相对于多光谱遥感而言，由于高光谱遥感的波谱覆盖范围较宽，因此我们可以根据需要选择特定的波段来突显地物特征，从而能够精确地处理地物的光谱信[2]。目前，许多国家开展大量的科研项目对高光谱遥感进行研究，研制出许多不同类型的成像光谱仪。高光谱遥感正逐步从地面遥感发展到航空遥感和航天遥感，并在地图绘制、资源勘探、农作物监测、精细农业、海洋环境监测等领域发挥重要的作用。

高光谱遥感技术及发展

遥感技术与系统概论 结课作业 高光谱遥感技术及发展

高光谱遥感技术及发展 摘要：经过几十年的发展，无论在遥感平台、遥感传感器、还是遥感信息处理、遥感应用等方面，都获得了飞速的 发展，目前遥感正进入一个以高光谱遥感技术、微波遥感技 术为主的时代。本文系统地阐述了高光谱遥感技术在分析技 术及应用方面的发展概况，并简要介绍了高光谱遥感技术主 要航空/卫星数据的参数及特点。 关键词：高光谱，遥感，现状，进展，应用 一、高光谱遥感的概念及特点 遥感是20 世纪60 年代发展起来的对地观测综合性技术，是指应用探测仪器，不与探测目标相接触，从远处把目标的电磁波特性记录下来，通过分析，揭示出物体的特征性质及其变化的综合性探测技术[1]。所谓高光谱遥感，即高光谱分辨率遥感，指利用很多很窄的电磁波波段（通常<10nm）从感兴趣的物体获取有关数据；与之相对的则是传统的宽光谱遥感，通 常>100nm，且波段并不连续。高光谱图像是由成像光谱仪获取的，成像光谱仪为每个像元提供数十至数百个窄波段光谱信息，产生一条完整而连续的光谱曲线。它使本来在宽波段遥感中不可

探测的物质，在高光谱中能被探测。 同其它传统遥感相比，高光谱遥感具有以下特点： ⑴波段多。成像光谱仪在可见光和近红外光谱区内有数十甚至数百个波段。 ⑵光谱分辨率高。成像谱仪采样的间隔小，一般为10nm 左右。精细的光谱分辨率反映了地物光谱的细微特征。 ⑶数据量大。随着波段数的增加，数据量呈指数增加[2]。 ⑷信息冗余增加。由于相邻波段的相关性高，信息冗余度增加。 ⑸可提供空间域信息和光谱域信息，即“图谱合一”，并且由成像光谱仪得到的光谱曲线可以与地面实测的同类地物光谱曲线相类比。近二十年来，高光谱遥感技术迅速发展，它集探测器技术、精密光学机械、微弱信号检测、计算机技术、信息处理技术于一体，已成为当前遥感领域的前沿技术。 二、发展过程 自80 年代以来，美国已经研制了三代高光谱成像光谱仪。1983 年，第一幅由航空成像光谱仪

高光谱遥感图像研究意义及现状

高光谱遥感图像研究意义及现状 1研究高光谱遥感图像的意义 (1) 2高光谱遥感图像分类以及其基本现状 (2) 2.1图像预处理 (3) 2.2定义感兴趣地物类别并标记训练样本 (3) 2.3特征提取与特征选择 (4) 2.4分类判决 (4) 1研究高光谱遥感图像的意义 遥感图像是按一定比例尺,客观真实地记录和反映地表物体的电磁辐射的强弱信息,是遥感探测所获得的遥感信息资料的一种表现形式，因此遥感技术应用的核心问题是根据地物辐射电磁辐射强弱在遥感图像上表现的特征,判读识别地面物体的类属及其分布特征。遥感图像特征取决于遥感探测通道、地物光谱特征、大气传播特征及传感器的响应特征等因素。只要了解这些因素对遥感图像特征的影响，则可按图像特征判读地面物体的属性及其分布范围，实现遥感图像的分类识别。 高光谱遥感图像是一种高维图像，可反映地物的空间信息和光谱信息，其数据量庞大。随着传感器的不断更新，人们已经可以在不同的航空、航天遥感平台上获取不同时空间分辨率和光谱分辨率的遥感影像。高光谱遥感与以往遥感技术相比，具有图谱合一的特征和从可见光到红外甚至热红外的一系列波段，是一种综合性的遥感技术手段。特别是在地面的信息比较微弱的情况下，高光谱遥感具有识别微弱信息和定量探测的优势。 发展高光谱遥感技术，满足军事和民用对该技术的需求，开展该领域的研究是非常必要而有实际意义的。发展以地物精确分类、地物识别、地物特征信息提取为目标的超光谱遥感信息处理模型，提高超光谱数据处理的自动化和智能化水平。 高光谱遥感技术将确定物质或地物性质的光谱与揭示其空间和几何关系的图像结合在一起，而许多物质的特征往往表现在一些狭窄的光谱范围内，高光谱遥感实现了获取地物的光谱特征同时又不失其整体形态及其与周围地物的关系。 高光谱技术产生的一组图像所提供的丰富信息可以显著地提高数据分析的质量、细节性、可靠性以及可信度，可有效地用于地物类型的像素级甚至亚像素级识别，己广泛应用于地质勘探与地球资源调查、城市遥感与规划管理、环境与

近红外光谱技术在药物分析中的应用

近红外光谱技术在药物分析中的应用 1·前言 近红外光谱分析技术是分析化学领域迅猛发展的高新分析技术，越来越引起国内外分析专家的注目，在分析化学领域被誉为分析“巨人”，它的出现可以说带来了又一次分析技术的革命。 近红外（NIR）谱区是人类认识最早的非可见光谱区，波长范围在0.75—2.5 m之间，用波数表示时则在13330—4000cm-1之间。由于近红外的吸收谱带复杂，谱峰重叠，信号弱，在分析上难以应用，长期以来没有受到人们的重视。近十多年来，随着近红外仪器的改良，新的光谱理论和光度分析方法的建立，特别是计算机技术和化学计量学的广泛应用和迅速发展，使近红外光谱技术成为目前发展最快、最引人注目的分析技术，并以其简单快速、实时在线、无损伤无污染分析等特点，在复杂物质的分析上得到广泛应用。在包括制糖和制药的许多与化学分析和品质管理有关的行业中的应用前景极其广阔。 关于近红外光谱技术在制药行业中应用的文献报道越来越多，显示了近红外光谱技术在制药领域中越来越受到人们的重视。近红外光谱分析具有的快速实时、操作简单、无损伤测定、不受样品状态影响的特点很符合药物分析的要求。因此，在制药业中原料药的分析、药物制剂中水分、有效成分的分析、药物生产品质的过程控制等方面近红外光谱技术得到了十分广泛的应用。 2·光谱介绍 近红外光是介于可见光和中红外光之间的电磁波，根据ASTM（美国试验和材料检测协会）定义是指波长在780～2526nm范围内的电

磁波，习惯上又将近红外区划分为近红外短波（780~1100nm）和近红外长波（1100~2526nm）两个区域。 近红外光谱属于分子振动光谱的倍频和主频吸收光谱，主要是由于分子振动的非谐振性使分子振动从基态向高能级跃迁时产生的，具有较强的穿透能力。近红外光主要是对含氢基团X－H（X=C、N、O）振动的倍频和合频吸收，其中包含了大多数类型有机化合物的组成和分子结构的信息。由于不同的有机物含有不同的基团，不同的基团有不同的能级，不同的基团和同一基团在不同物理化学环境中对近红外光的吸收波长都有明显差别，且吸收系数小，发热少，因此近红外光谱可作为获取信息的一种有效的载体。近红外光照射时，频率相同的光线和基团将发生共振现象，光的能量通过分子偶极矩的变化传递给分子；而近红外光的频率和样品的振动频率不相同，该频率的红外光就不会被吸收。因此，选用连续改变频率的近红外光照射某样品时，由于试样对不同频率近红外光的选择性吸收，通过试样后的近红外光线在某些波长范围内会变弱，透射出来的红外光线就携带有机物组分和结构的信息。通过检测器分析透射或反射光线的光密度，就可以确定该组分的含量。 3·近红外光谱技术在制药业中的应用 3·1 原料和活性组分的测定 药物加工过程中第一步就是原料的鉴定，其质量的好坏直接决定后续加工过程的成败于否，而同一类型的原料中多变因素主要是湿度和颗粒大小，近红外光谱在湿度测定中的灵敏度及其适于固体表面的表征的特性，使他能够很快地得到样品的湿度和颗粒大小的信息，然

生物量模型模型评价指标

生物量模型模型评价指标 在Parresol （1999）对生物量模型所做的综述中，推荐了一系列评价模型拟合优度的统计指标，这些指标也可用于不同模型之间的比较。概括起来，用于模型评价和比较的统计指标包括以下7项： 1）确定系数（R 2）：也称为拟合指数，由总平方和（TSS ）和残差平方和（RSS ）计算： R 2＝∑∑---22)(/)?(1y y y y i i i （1-7） 2）估计值的标准误（Standard Error of Estimate ）：根据残差平方和（RSS ）按下式计算： SEE ＝∑--)/()?(2p n y y i i （1-8） 式中p 为模型参数个数。 3）变动系数（Coefficient of Variation ）：根据SEE 按下式计算： CV ＝100)/(?y SEE （1-9） 该项统计指标对模型之间的快速比较非常实用。 4）Furnival 指数：是Furnival （1961）基于正态似然函数提出的，其一般形式为： FI ＝[f ’(Y)]－1*RMSE （1-10） 式中f ’(Y)是因变量的偏导数，括号表示几何平均，而RMSE （Root Mean Square Error ）是拟合方程的均方根误差。指数值FI 一般用于不同因变量形式的模型之间的比较（Jayaraman 1999；Samalca 2007）。 5）平均百分标准误（Mean Percent Standard Error ）：根据每一个估计值的残差按下式计算： MPSE ＝∑=?-n i i i i y y y n 1 100?/?1 （1-11） 平均百分标准误的期望值为0，所以MPSE 越小表示模型越精确。 6）百分误差（Percent Error ）：其计算公式为：

简述高光谱遥感及其进展与应用综述

高光谱遥感及其进展与应用综述 摘要：高光谱遥感是20世纪80年代兴起的新型对地观测技术。文中归纳了高光谱遥感技术波段多、波段宽度窄，光谱分辨率高，数据量大、信息冗余，“图谱合一”等特点，具有近似连续的地物光谱信息、地表覆盖的识别能力极大提高、地形要素分类识别方法灵活多样、地形要素的定量或半定量分类识别成为可能等优势，简单介绍了高光谱遥感在国外及国内的发展情况。在此基础上，概述了高光谱遥感在植被生态、大气科学、地质矿产、海洋、农业等领域的应用。 关键词：高光谱遥感；发展；应用 高光谱遥感（Hyperspectral Remote Sensing）的兴起是20世纪80年代遥感技术发展的主要成就之一，是当前遥感的前沿技术。高光谱遥感在光谱分辨率上具有巨大的优势，被称为遥感发展的里程碑。世界各国对此类遥感的发展都十分重视，随着高光谱遥感技术的日趋成熟，其应用领域也日益广泛。本文系统地阐述了高光谱遥感及其发展的概况，并简要介绍了高光谱遥感技术的主要应用。 1 高光谱遥感 孙钊在《高光谱遥感的应用》中提到，高光谱遥感是在电磁波谱的可见光、近红外、中红外和热红外波段范围内，利用成像光谱仪获取许多非常窄的光谱连续的影像数据的技术。[1] 高光谱遥感具有较高的光谱分辨率，通常达到10～2λ数量级。[2] 1.1 高光谱遥感特点 综合多篇关于高光谱的期刊文章，总结高光谱具有如下特点： （1）波段多，波段宽度窄。成像光谱仪在可见光和近红外光谱区内有数十甚至数百个波段。 [3]与传统的遥感相比，高光谱分辨率的成像光谱仪为每一个成像象元提供很窄的(一般<10nm) 成像波段，波段数与多光谱遥感相比大大增多，在可见光和近红外波段可达几十到几百个，且在某个光谱区间是连续分布的，这不只是简单的数量的增加，而是有关地物光谱空间信息量的增加。[4] （2）光谱响应范围广，光谱分辨率高。成像光谱仪响应的电磁波长从可见光延伸到近红外，甚至到中红外。[5]成像光谱仪采样的间隔小，光谱分辨率达到纳米级，一般为10nm左右。精细的光谱分辨率反映了地物光谱的细微特征。 （3）可提供空间域信息和光谱域信息，即“谱像合一”，并且由成像光谱仪得到的光谱曲线可以与地面实测的同类地物光谱曲线相类比。在成像高光谱遥感中，以波长为横轴，灰度值为纵轴建立坐标系，可以使高光谱图像中的每一个像元在各通道的灰度值都能产生1 条完整、连续的光谱曲线，即所谓的“谱像合一”。 （4）数据量大，信息冗余多。高光谱数据的波段众多，其数据量巨大，而且由于相邻波段的相关性高，信息冗余度增加。 （5）数据描述模型多，分析更加灵活。高光谱影像通常有三种描述模型：图像模型、光谱模型与特征模型。 1.2 高光谱遥感的优势

生物量测定方法

生物量测定方法 1树木生物量测定方法 1.1树木生物量的组成 一木树的生物量可以分为地下及地上两部分，地下部分是指树根系的生物量（WR）；地上部分主要包括树干生物量（WS）、枝生物量（WB）和叶生物量（WL）。在生物量的测定中，除称量各部分生物量的干重量外，有时还要计算它们占全树总生物量干重的百分数，此百分数称为分配比。树干占地上部分的分配比最大（一般为65～70%），而枝叶部分的分配比约各占15%左右。 与材积测定相比，生物量测定的对象更为复杂，测定的部分也多，因而使得生物量的测定工作即复杂又困难。但是树木生物量与树木胸径、树高等测树因子之间也有着密切的关系，这些关系也为树木生物量测定提供了依据。在树木生物量测定中，树冠量的大小与形状对枝、叶量的多少有着显著的影响，因此，在实际工作中，要研究反映冠形和冠量的因子，常用的因子有冠长率、树冠圆满度、树冠投影比等因子，这些因子的意义如下： ⑴冠长率是冠长与树高之比 ⑵树冠圆满度是冠幅与冠长之比。用以表明树冠的圆满程度，此值愈大愈圆满，反之而树冠狭长。 ⑶树冠投影比是冠幅与胸径之比。用以表明树木营养面积的相对大小，此值愈大则树木占有的相对空间愈大。 上述这些因子在枝叶生物量测定、估计及分析比较中起着较大的辅助作用。而且，这些因子与胸径、树高等测树因子之间有着密切的相关关系，这为利用测树因子直接估测树木生物量提供了依据。 1.2树木生物量鲜重和干重的测定 树体在自然状态下含水时的重量称为鲜重，它是砍伐后立即称量的重量。干燥后去掉结晶水的重量称为干重。在外业中只能测得树木的鲜重，然后采用各种方法将鲜重换算为干重，最常用的换算方法是计算树木的干重比（），即， 而（11-8） 式中可用取样测定获得。 （1）树干干重的测定方法 ①木材密度法

红外光谱分析

红外光谱分析 序言 二十世纪初叶，Coblentz发表了一百多个有机化合物的红外光谱图，给有机化学家提供了鉴别未知化合物的有力手段。到四十年代红外光谱技术得到了广泛的研究和应用。当今红外光谱仪的分辨率越来越高，检测范围扩展到10000－200cm-1，样品量少至微克级。红外光谱提供的某些信息简捷可靠，检测样品中有无羰基及属于哪一类（酸酐、酯、酮或醛）是其他光谱技术难以替代的。因此，对从事有机化合物为研究对象的化学工作者来说，红外光谱学是必需熟悉和掌握的一门重要光谱知识。 一、基本原理 1、基本知识 光是一种电磁波。可根据电磁波的波长范围分成不同类型的光谱，它们各自反映出物质的不同类型的运动形式。表1列出这些电磁波的波长，其所在区域的光谱名称，以及对应的运动形式。 红外光谱研究的内容涉及的是分子运动，因此称之为分子光谱。通常红外光谱系指2-25μ之间的吸收光谱，常用的为中红外区4000-650cm-1或4000-400cm-1。 这段波长范围反映出分子中原子间的振动和变角振动，分子在振

动运动的同时还存在转动运动。在红外光谱区实际所测得的图谱是分子的振动与转动运动的加合表现，即所谓振转光谱。 每一化合物都有其特有的光谱，因此使我们有可能通过红外光谱对化合物作出鉴别。 红外光谱所用的单位波长μ，波数cm-1。光学中的一个基本公式是λυ= C，式中λ为波长，υ为频率，C为光速(3×1010cm/s)。设υ为波数，其含义是单位长度(1cm)中所含的波的个数，并应具有以下关系：波数(cm-1)＝104/波长(μ) 波长和波数都被用于表示红外光谱的吸收位置，即红外光谱图的横坐标。目前倾向于普遍采用波数为单位，而在图谱上方标以对应的波长值。红外光谱图的纵坐标反映的是吸收强度，一般以透过率(T%)表示。 2、红外光谱的几种振动形式 主要的基本可以分为两大类：伸缩振动和弯曲振动。 (1)伸缩振动(υ) 沿着键轴方向伸或缩的振动，存在对称与非对称两种类型。它的吸收频率相对在高波数区。 (2)弯曲振动(δ) 包括面内、面外弯曲振动，变角振动，摇摆振动等。它的吸收频率相对在低波数区。 4000cm-1（高）400cm-1（低） 3、红外光谱吸收峰主要的几种类型 (1)基频峰：伸缩振动，弯曲振动产生的吸收峰均为基频峰。 (2)倍频峰：出现在基频峰波数二倍处。如基频为900cm-1，倍频为 1800cm-1。 4、红外光谱吸收峰的强度

高光谱遥感影像的光谱匹配算法研究概要

https://www.wendangku.net/doc/226690641.html, 中国科技论文在线高光谱遥感影像的光谱匹配算法研究 蔡燕1，梅玲2作者简介：蔡燕，（1984-），女，硕士研究生，主要研究方向：高光谱遥感 通信联系人：梅玲，（1984-），女，助理工程师，主要研究方向：水文地质. E-mail: meilingcumt@https://www.wendangku.net/doc/226690641.html, （1. 中国矿业大学环境与测绘学院，江苏徐州 221008； 2. 江苏煤炭地质勘探四队，南京 210046） 摘要：在高光谱遥感影像处理中，光谱匹配技术是高光谱地物识别的关键技术之一。本文主要围绕光谱匹配算法的研究展开，分析讨论了常用的几种光谱匹配技术的特点，根据先验知识建立了多种地物标准光谱库，并将其读入程序存储，基于Visual C++平台实现了最小距离匹配，光谱角度匹配，四值编码匹配法，最后基于混淆矩阵对分类图像进行精度比较分析并对三种编码匹配法进行比较。 关键词：高光谱；光谱匹配；最小距离匹配；光谱角度匹配；四值编码 中图分类号：TP751 The Study on the Spectral Matching Technique of hyperspectral romote sensing Cai Yan1, Mei Ling2 (1. School Of Environment Science and Spatial Informatics China University of Mining and Technology, JiangSu XuZhou 221008;

2. JiangSu Geological Prospecting Team Four, NanJing 210046 Abstract: In the hyperspectral image processing, the spectral match technique is one of key techniques to identify and classify materials in the image. This paper addresses some issues of spectral matching methods. Several algorithms are analyzed and compared, such as minimum distance matching, spectral angle mapping and quad-encoding. According to the prior knowledge, standard spectral library including typical land-cover types is built, which is stored and used for spectral matching. All of work is done in the programming environment of Visual C++. Finally, the experimental results are tested and compared when classification accuracies are computed based on confusion matrixes. Keywords:hyperspectral; spectral match; minimum distance matching; spectral angle mapping; quad-encoding 0 引言 高光谱遥感技术的发展和广泛应用是20世纪最具有标志性的科学技术成就之一，与传统的多光谱遥感技术相比，高光谱分辨率遥感的核心特点是图谱合一，即能获取目标的连续窄波段的图像数据[1]。高光谱遥感信息的分析处理集中于光谱 维上进行图像信息的展开和定量分析。 高光谱影像分类与地物识别是建立在传统的遥感图像分类算法基础之上，结合高光谱数据特点，对高光谱图像数据进行目标识别，是对遥感图像基本分类方法的扩展与延伸。高光谱遥感影像有着很高的光谱分辨率，且光谱通道连续，因此对于影像中的任一像元均能获取一条平滑而完整的光谱曲线，将其与地物波谱库中的光谱曲线进行匹配运算，实现地物识别与定量反演[2-4]。光谱匹配技术是成像光谱地物识别的关键技术之一，主要通过对地物光谱与参考光谱的匹配或地物光谱与数据库的比较，求算他们之间的相似性或差异性，突出特征谱段，有小提取光谱维信息，以便对地物特征进行详细分析[5]。本文紧紧围绕光谱匹配的算法分析了最小 距离法，光谱角度匹配法，以及四值编码法，进行精度分析与方法比较。

高光谱遥感期末考复习材料

1、地面光谱测量的作用： ①地面光谱辐射计在成像光谱仪过顶时，常用于地面野外或实验室同步观测，获取下 行太阳辐射，以用于遥感器定标。 ②在一些反射率转换模型中，需要引入地面光谱辐射计测取得地面点光谱来完成 DN 值图像到反射率图像的转换。 ③地面光谱辐射计可以为图像识别获取目标光谱和建立特征项。但是，这时地面光谱 测量要在空间尺度上与图像像元尺度相对应，且要具有代表性；另外，地面光谱测 量要与高光谱图像获取条件相一致。 ④通过地面光谱辐射计测量数据和地面模拟，可以帮助人们了解某一地物被高光谱遥 感探测的可能性，理解其辐射特性，确定需要采用的探测波长、光谱分辨率、探测 空间分辨率、信噪比、最佳遥感探测时间等重要参数。 ⑤地面光谱辐射计还可以勇于地面地质填图。它可以用于矿物的光谱吸收特征，识别 地面矿物或矿物的集合，从而直接完成野外矿物填图。 ⑥可以用来建立地物的表面方向性光谱反射特性。 ⑦建立目标地面光谱数据与目标特性间的定量关系。 2、高光谱成像特点： ①高光谱分辨率。高光谱成像光谱仪能获得整个可见光、近红外、短波红外、热红外 波段的多而窄的连续光谱，波段多至几十甚至数百个，其分辨率可以达到纳米级， 由于分辨率高，数十、数百个光谱图像可以获得影像中每个像元的精细光谱。 ②图谱合一。高光谱遥感获取的地表图像包含了地物丰富的空间、辐射和光谱三重信 息，这些信息表现了地物空间分布的影像特征，同时也可能以其中某一像元或像元 组为目标获得他们的辐射强度以及光谱特征。 ③光谱波段多，在某一光谱段范围内连续成像。成像光谱仪连续测量相邻地物的光谱 信号，可以转化城光谱反射曲线，真实地记录了入射光被物体所反射回来的能量百 分比随波长的变化规律。不同物质间这种千差万别的光谱特征和形态也正是利用高 光谱遥感技术实现地物精细探测的应用基础。 3、高光谱遥感图像数据表达： ①图像立方体——成像光谱信息集。 ②二维光谱信息表达——光谱曲线。 ③三维光谱信息表达——光谱曲线图。（书本44页） 4、成像光谱仪的空间成像方式： （1）摆扫型成像光谱仪。摆扫型成像光谱仪由光机左右摆扫和飞行平台向前运动完成二维空间成像，其线列探测器完成每个瞬时视场像元的光谱维获取。扫描镜对地左右平行扫描成像，即扫描的运动方向与遥感平台运动方向垂直。其优点：可以得到很大的总视场，像元配准好，不同波段任何时候都凝视同一像元；在每个光谱波段只有一个探测元件需要定标，增强了数据的稳定性；由于是进入物镜后再分光，一台仪器的光谱波段范围可以做的很宽，比如可见光一直到热红外波段。其不足之处是：由于采用光机扫描，每个像元的凝视时间相对就很短，要进一步提高光谱和空间分辨率以及信噪比比较困难。 （2）推扫型成像光谱仪。是采用一个垂直于运动方向的面阵探测器，在飞行平台向前运动中完成二维空间扫描，它的空间扫描方向是遥感平台运动方向。其优点是：像元的凝视

森林生物量的研究进展

森林生物量的研究进展-生物论文 森林生物量的研究进展 摘要：森林生物量是森林生态系统的最基本数量特征，是研究许多森林问题和生态问题的基础。建立森林生物量模型的目的是制定全国森林植被（包括乔木、灌木和草本）生物量的计量标准，为评价我国森林生产力和森林质量，以及监测我国的森林固碳释氧能力提供基础依据。 关键词：森林；生物量；生态系统 1 森林生物量 生物量是一定时间、一定空间一种或数种生物有机体的总重量，或者一个群落内所有生物有机体的总重量，前者是种的生物量，后者是群落的生物量。生物量实质是绿色植物在单位面积上通过同化器官进行光合作用积累的有机物和能量。群落生物量的多少，反映了群落利用自然潜力的能力，是衡量群落生产力的重要指标，也是研究森林生态系统物质循环的基础。 森林生物量是近代林学中发展起来的一项新内容，它是指各种森林在一定的年龄、一定的面积上所生长的全部干物质的重量，它是森林生态系统在长期生产与代谢过程中积累的结果。森林生物量是研究森林生态系统结构和功能的基本数据，主要有3个研究目的：一是在全球或区域的尺度上通过对森林生物量和生产力的地理空间分布规律，以及与气候因子、植物群落分布之间关系的研究，可以估算地球生物圈的承载能力。森林具有减缓温室效应的作用，森林生物量和生产力的研究与森林碳汇功能紧密结合起来，使森林的生物量和生产力成为新的研究热点。二是在生态系统的尺度上，某一森林生态系统生物产量的分布格局和机理可用来揭示生态系统生产力与环境的相互关系，探索维持持久林地生产力和健康

森林生态系统的内在生理要素和外在生态条件，为评价森林的可持续经营提供理论依据。三是森林生物量作为可再生的生物能源，通过生物技术措施来提高短轮伐期能源林的生物产量和生产力水平、能源林收获与加工贮存以及能源转换利用等技术，均是森林生物量的主要研究内容。 2 生物量的研究进展 最早有关生物量和生产力的研究报道，德国几种森林的枝叶掉落物和木材重量的测定。后来在研究森林自然稀疏问题时，探讨了森林的初级生产量。1944年，Kittredge利用叶重和胸径的拟合关系，成功地拟合了白松等树种预测叶量的对数回归方程。但这些研究都是局限于少数树种局部地段针对某项目的独立研究，总体上来说，森林生物量和生产力的研究并未引起人们的重视。到了20世纪50年代，人们开始关心生态系统到底能为人类提供多少有机物，世界上开始重视对森林生物量研究。20世纪80年代后，随着全球环境问题日益突出，全球碳循环研究得到重视，研究者将以往在斑块水平的生态系统研究成果和生物量数据，扩展到景观、区域乃至全球的空间尺度上，从而科学地评价森林生态系统在全球大气中发挥的碳源和碳汇的作用，同时也进一步推动了森林生物量和生产力的研究。 我国生物量研究工作起步较晚，20世纪60年代初，少数学者在部分地区对为数不多的树种开展了生物量测定和研究工作，以后的数十年里发展迅速。潘维俦等对杉木人工林的研究，冯宗炜对马尾松人工林的研究，以及李文华等对长白山温带天然林的研究，使我国森林生态系统生物量的研究在人工林和天然林两个方面得到了发展。冯宗炜采用特征木调查与分层切割等方法，对湖南省会同县森林群落的生物量及生物生产力进行了研究，并总结了全国不同森林类型的生物量

高光谱图像分类讲解学习

高光谱图像分类

《机器学习》课程项目报告 高光谱图像分类 ——基于CNN和ELM 学院信息工程学院 专业电子与通信工程 学号 2111603035 学生姓名曹发贤 同组学生陈惠明、陈涛 硕士导师杨志景 2016 年 11 月

一、项目意义与价值 高光谱遥感技术起源于 20 世纪 80年代初，是在多光谱遥感技术基础之上发展起来的[1]。高光谱遥感能够通过成像光谱仪在可见光、近红外、短波红外、中红外等电磁波谱范围获取近似连续的光谱曲线，将表征地物几何位置关系的空间信息与表征地物属性特征的光谱信息有机地融合在了一起，使得提取地物的细节信息成为可能。随着新型成像光谱仪的光谱分辨率的提高，人们对相关地物的光谱属性特征的了解也不断深入，许多隐藏在狭窄光谱范围内的地物特性逐渐被人们所发现，这些因素大大加速了遥感技术的发展，使高光谱遥感成为21 世纪遥感技术领域重要的研究方向之一。 在将高光谱数据应用于各领域之前，必须进行必要的数据处理。常用的数据处理技术方法包括：数据降维、目标检测、变化检测等。其中，分类是遥感数据处理中比较重要的环节，分类结果不但直接提取了影像数据有效信息，可以直接运用于实际需求中，同时也是实现各种应用的前提，为后续应用提供有用的数据信息和技术支持，如为目标检测提供先验信息、为解混合提供端元信息等。 相对于多光谱遥感而言，由于高光谱遥感的波谱覆盖范围较宽，因此我们可以根据需要选择特定的波段来突显地物特征，从而能够精确地处理地物的光谱信[2]。目前，许多国家开展大量的科研项目对高光谱遥感进行研究，研制出许多不同类型的成像光谱仪。高光谱遥感正逐步从地面遥感发展到航空遥感和航天遥感，并在地图绘制、资源勘探、农作物监测、精细农业、海洋环境监测等领域发挥重要的作用。高光谱遥感技术虽然是遥感领域的新技术，但是高光谱图像的分类一直制约着高光谱遥感的应用[3,4]，因此对其进行研究显得尤为重要。 高光谱遥感图像较高的光谱分辨率给传统的图像分类识别算法提出严峻的挑战。波段维数的增加不仅加重了数据的存储与传输的负担，同时也加剧了数据处理过程的复杂性，并且由于波段与波段间存在着大量的冗余信息，从而使得传统图像分类算法并不适用于高光谱遥感图像的分类。传统

生物量计算新方法-唐守正

生物量数据是研究林业和生态问题的基础数据，而森林生物量是森林生态系统最基本的数量特征，它既能表明森林的经营水平和开发利用价值，又能反映森林及其所在环境物质循环和能量流动上的复杂关系。 早在2009年，国务院新闻办公室举行了新闻发布会，发布了我国第七次全国森林资源清查结果：我国森林植被总碳储量为78.11亿吨。这是我国首次对外公布的全国性森林碳储量数据，由此填补了我国在国际上的一项空白。2010年，我院举行了中国森林生态服务评估研究成果新闻发布会，公布了另一研究结果：我国森林植被生物量总量为157.7亿吨。这也是我国首次公布的全国生物量数据。这两项数据，全面评估了我国森林生态服务功能的物质和价值量，为构建我国林业三大体系、促进现代林业发展提供了科学依据，同时也客观反映了我国森林在全球碳循环及全球气候变化中所做出的贡献，为我国树立大国形象，以及在全球气候变化谈判中争取更多话语权发挥了重要的作用。 而这些数据的获得，得益于中国科学院院士、我院专家唐守正研究员率领的科研团队的长期研究结果。自1995年始，唐守正院士率领我院资源信息研究所、国家林业局中南林业调查规划设计院的专家，在林业部重点基金、国家自然基金、948、国家林业局专项基金等项目的陆续支持下，开展了森林生物量估算模型的研究和推广应用，形成了“与森林资源调查相结合的森林生物量测算技术”的研究成果，本成果获得了2012年度国家科技进步奖二等奖。 成果首次提出了非线性模型联合估计方法，有效解决了各维量模型之间不相容的问题。首次对干物质率法和密度法进行了比较研究，证明了生物量样品的密度和干物质率估计的最佳方法，证明在通过样品的密度和干物质率来计算全树的平均密度和干物质率的两种方法中，加权法优于直接回归法，提出了树干、树冠部分生物量外业测定时最好分别采用密度法、干物质率法。 据研究主要参加人我院资信所张会儒研究员介绍，森林生物量的测定和估计是当代林业生产和科研的热点问题，立木生物量是森林生物量的主体，它的优化模型尚不系统，之前在我国基本处在空白状态。“与森林资源调查相结合的森林生物量测算技术”研究成果的获得，对规范我国森林生物量调查评价技术、推进森林可持续经营，以及在研究森林生态系统功能等方面将发挥十分重大的作用。国家林业局资源司基于第七次全国森林资源连续清查资料，应用“与森林资源调查相结合的森林生物量测算技术”成果中提出的技术线路和方法，进行了我国森林植被生物量和碳储量评估。成果除了在第七次全国森林资源连续清查中发挥了重要的作用外，还在广东、贵州等部分省区的森林资源监测工作中得到了很好的推广应用。为结合森林资源调查编制森林生物量表提供了一套可行的技术路线和方法，为计量森林生态效益提供了强有力的技术手段，推动了我国森林生物量估测模型研究的深入发展。 张会儒研究员介绍说，在东北天然林区及南方人工林区，研究团队通过野外调查，研究提出了一套完整的建立相容性立木地上部分生物量模型的方法，研建了我国南、北11个树种(组)的二元和多元相容性生物量模型，在国内外首次提出了非线性模型联合估计方法，解决了生物量调查用表中的相容性和规范性问题。由此编制的生物量表解决了长期以来调查表中分量和总量不相容的问题。提出了生物量模型的评价指标体系，综合反映了模型的拟合效果、统计性能和预估的准确性。在模型中引进了材积因子，提高了模型的估计精度。将自适应树高曲线引入生物量模型，实现了由通用性向局部应用的转换。模型精度达到了总量和树干及木材生物量总相对误差±5%以内，平均相对误差±1%以内，预估精度达到了90%以上；树皮、树冠、枝和叶的平均相对误差在±8%以内，具有较高的精度和稳定性。成果具有明显创新性，在同类研究中处于国际先进水平。 广东省林业调查规划院在2002年和2007年开展的广东省森林资源连续清查和生态状况监测工作中，利用“与森林资源调查相结合的森林生物量测算技术”中的杉木、马尾松和阔

近红外光谱分析技术的数据处理方法

引言 近红外是指波长在780nm～2526nm范围内的光线，是人们认识最早的非可见光区域。习惯上又将近红外光划分为近红外短波（780nm～1100nm）和长波（1100 nm～2526 nm）两个区域.近红外光谱（Near Infrared Reflectance Spectroscopy，简称NIRS）分析技术是一项新的无损检测技术，能够高效、快速、准确地对固体、液体、粉末状等有机物样品的物理、力学和化学性质等进行无损检测。它综合运用了现代计算机技术、光谱分析技术、数理统计以及化学计量学等多个学科的最新研究果，并使之融为一体，以其独有的特点在很多领域如农业、石油、食品、生物化工、制药及临床医学等得到了广泛应用，在产品质量分析、在线检测、工艺控制等方面也获得了较大成功。近红外光谱分析技术的数据处理主要涉及两个方面的内容：一是光谱预处理方法的研究，目的是针对特定的样品体系，通过对光谱的适当处理，减弱和消除各种非目标因素对光谱的影响，净化谱图信息，为校正模型的建立和未知样品组成或性质的预测奠定基础；二是近红外光谱定性和定量方法的研究，目的在于建立稳定、可靠的定性或定量分析模型，并最终确定未知样品和对其定量。 1工作原理 近红外光谱区主要为含氢基团X-H（X=O,N,S,单健C,双健C,三健C等）的倍频和合频吸收区，物质的近红外光谱是其各基团振动的倍频和合频的综合吸收表现，包含了大多数类型有机化合物的组成和分子结构的信息。因为不同的有机物含有不同的基团，而不同的基团在不同化学环境中对近红外光的吸收波长不同，因此近红外光谱可以作为获取信息的一种有效载体。近红外光谱分析技术是利用被测物质在其近红外光谱区内的光学特性快速估测一项或多项化学成分含量。被测样品的光谱特征是多种组分的反射光谱的综合表现，各组分含量的测定基于各组分最佳波长的选择，按照式(1)回归方程自动测定结果：组分含量＝C0＋C1(Dp)1＋C2(Dp)2＋…＋Ck(Dp)k(1)式中：C0～k为多元线性回归系数；(Dp)1～k为各组分最佳波长的反射光密度值（D＝－lgp，p为反射比）。该方程准确的反映了定标范围内一系列样品的测定结果，与实验室常规测定法之间的标准偏差SE为：SE＝[Σ(y－x)2/(n－1)]1/2(2)式中：x表示实验室常规法测定值，y表示近红外光 谱法测值，n为样品数。 2光谱数据的预处理 仪器采集的原始光谱中除包含与样品组成有关的信息外，同时也包含来自各方面因素所产生的噪音信号。这些噪音信号会对谱图信息产生干扰，有些情况下还非常严重，从而影响校正模型的建立和对未知样品组成或性质的预测。因此，光谱数据预处理主要解决光谱噪音的滤除、数据的筛选、光谱范围的优化及消除其他因素对数据信息的影响，为下步校正模型的建立和未知样品的准确预测打下基础。常用的数据预处理方法有光谱数据的平滑、基线校正、求导、归一化处理等。 2.1数据平滑处理 信号平滑是消除噪声最常用的一种方法，其基本假设是光谱含有的噪声为零均随机白噪声，若多次测量取平均值可降低噪声提高信噪比。平滑处理常用方法有邻近点比较法、移动平均法、指数平均法等。 2.1.1邻近点比较法 对于许多干扰性的脉冲信号，将每一个数据点和它旁边邻近的数据点的