土壤水分是直接影响蒸发、入渗和径流等多种环境过程的重要因素。而且，土壤水分在农业蒸散与粮食安全、湿地退化、干旱、陆气界面的能量交换等相关研究领域发挥着重要的作用。地面测量能够提供易于校准和长时间连续获取的数据，但该种方法仅针对单个小区域，难以支持空间变化研究或实地研究。基于水和土壤介电特性的巨大差异，微波遥感被广泛应用于大空间尺度的土壤水分监测，但不适用于精准农业等多种研究。热遥感可以根据地表温度来估算土壤水分，但热遥感信号不单受到土壤含水量（SMC）的影响，湿度、风速、大气条件等其他参数也会影响估计结果。而光学遥感由于其精细的空间分辨率和利用诸如MODIS、Landsat系列和Sentinel任务等卫星数据进行大尺度监测潜力之间的平衡而引起了诸多关注。目前已经提出了许多指标和模型来阐明反射率特征随SMC的变化，并利用实验室、实地、机载和卫星数据从窄带和宽带的反射率来估计SMC。这些方法/指标主要针对从饱和到风干的各级SMC；然而，作者发现饱和到风干的单一关系映射会导致准确估计的错误印象。在整个干燥过程中，光谱反射率特征和SMCs之间的回归关系不一致导致对相对较低的SMCs估计的精度较低。基于此，在本研究中， 来自南京大学、康奈尔大学和河南农业大学的研究团队提出了一种分割方法以更准确的估计SWC。作者监测了代表不同土壤特性的三种土壤样品的整个干燥过程，并通过蒸发速率变化确定其过渡点...
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2022
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PROSDM：PROSPECT模型与光谱导数和相似性度量相结合从双向反射率中提取叶片生化性状的适用性叶片生化性状为理解植物光合功能、动态生长、养分循环和初级生产提供了有价值的信息。叶片叶绿素含量（Cab）、类胡萝卜素含量（Cxc）、含水量（Cw）和干物质含量（Cm）是四个重要的叶片生化性状，与植物光合作用、氮素、胁迫和衰老等健康和生长状态密切相关。能够对这些叶片生化性状进行高通量测量的方法对于表征植物生理状态和关键功能过程至关重要。PROSPECT模型是目前最常用的叶片辐射传输模型之一，可从叶片定向半球反射因子（DHRF）光谱来提取叶片生化性状，然而，在应用于叶片双向反射因子（BRF）光谱提取叶片生化性状方面尚待探索。叶片表面反射率和各向异性性状的存在可能是限制PROSPECT从叶片BRF光谱评估叶片生化性状的主要问题。基于此，在本研究中，研究者们提出了一个方法，整合了PROSPECT模型、光谱导数和相似性度量（SDM），称为PROSDM，去除了叶片BRF和DHRF光谱的差异，并从叶片BRF光谱提取了叶片生化性状。具体目标是：（1）通过PROSPECT反演调查叶片BRF和DHRF光谱差异随波长的变化以及对Cab、Cxc、Cw和Cm提取的影响，（2）开发PROSDM消除BRF和DHRF光谱差异，从叶片BRF光谱与PROSPECT和PROCOSINE以及PROCWT的比较来提取Cab、...
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2022
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【摘要】最近研究发现，在混合落叶阔叶林中，相比于叶片氮含量，叶绿素含量可以更好地指示叶片的光合能力。叶片光合能力与叶绿素含量之间关系的一个关键概念就是光合成分（即光收集，光化学和生化成分）的协调调节。为了检验该假设，作者在生长季测量了水稻地叶片氮含量（NLeaf），叶片光合色素（即叶绿素（ChlLeaf），类胡萝卜素（CarLeaf）和叶黄素（XanLeaf））以及叶片光合能力（即1,5-二磷酸核酮糖（RuBP）在25℃被羧化（Vcmax25）和再生（Jmax25）的最大速率）的季节性变化。同时还调查了NLeaf，叶片光合色素，晴天中午的叶片光化学植被指数（PRILeaf,noon）的有效性及其可能的组合，以估算水稻地的叶片光合能力（即Vcmax25和Jmax25）。ChlLeaf与Vcmax25和Jmax25高度相关（R2分别为0.89和0.87），优于NLeaf（R2分别为0.80和0.85）。PRILeaf,noon与叶片色素的产物也与Vcmax25高度相关（R2=0.95-0.96）。而且叶绿素a和CarLeaf的产物可以很好地替代Vcmax25。总而言之，该研究支持了以前的发现，即叶绿素含量与Vcmax25的相关性比叶氮含量更好。而且，将PRILeaf,noon与叶片色素（即ChlLeaf，CarLeaf和XanLeaf）结合起来，为估算叶片光合能力（即Vcmax25）提...
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2020
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有害蓝藻（cyanoHABs）通常生长在世界各地的水生环境中，包括北美五大湖的淡水湖。营养物质丰富或过量（例如N和P）的水体可以支持蓝藻的快速生长。除此之外，水温，风，浪和水流都会影响水华的形成和垂直分布。一些蓝藻会产生有毒化合物从而危害动物和人类健康。因此对有害藻华的预先监测显得尤为重要。【摘要】利用美国航空航天局（NASA）格伦研究中心开发的高光谱成像系统于2015年至2017年在伊利湖和俄亥俄河采集高空间分辨率数据。配合密歇根理工学院实施的替代校正方法，将HSI系统采集的辐亮度数据转换为高质量的反射率数据，并使用现有算法实时监测有害藻华。替代校正方法依赖于成像光谱恒定的目标以归一化大气和仪器校准信号的高光谱数据。对伊利湖西部盆地附近的一个大型沥青停车场进行光谱特征分析，确定为一个合适的校正目标。机载HIS可以提供对水质状况的独特见解。飞机可以在云层下运行，并且可以根据需要选择和更改飞行路线，这比基于空间平台的灵活性更大。HIS能以较高的空间分辨率（~1 m）采集数据，从而可以监测小型水体，检测小块的表面浮渣，以及监测水华与感兴趣目标（例如进水口）的接近程度。借助这种新的快速周转时间，机载数据可以作为现有卫星平台的补充监测工具，针对关键区域并按需响应水华事件。2015年NASA GRC HIS停车场反射率。粗红线表示ASD FieldSpec III的原位反射率。校正前，HIS...
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2020
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摘要：本研究旨在理解不同缺水胁迫下10个水稻基本型的表现。记录了不同胁迫水平下植物的相对含水量（RWC）以及在350-2500 nm范围内的高光谱数据。通过光谱指数，多元技术和神经网络技术确定最佳波段，并建立预测模型。建立了新的水敏感光谱指数，并就RWC评估了现有的水带光谱指数。这些基于指数的模型可以有效地预测RWC，R2值为0.73至0.94。在350-2500 nm范围内的所有可能组合中，使用比率光谱指数（RSI）和归一化光谱指数（NDSI）绘制等高线，并量化与RWC的相关性以确定最佳指数。光谱反射率数据（ASD Field Spec3 spectroradiometer测量）还用于建立偏最小二乘回归（PLSR），然后进行多元线性回归（MLR）和人工神经网络（ANN），支持向量机回归（SVR）和随机森林（RF）模型来计算植物RWC。在这些多元模型中，PLSR-MLR被认为是预测RWC的最佳模型，校正和验证的R2分别为0.98和0.97，预测的均方根误差（RMSEP）为5.06。结果表明，PLSR是鉴定作物缺水胁迫的可靠技术。尽管PLSR是可靠的技术，但如果将PLSR提取的最佳波段馈入MLR，则结果会得到显着改善。使用所有光谱反射带建立了ANN模型。建立的模型未取得令人满意的结果。因此，使用PLSR选择的最佳波段作为独立x变量开发了模型，发现PLSR-ANN模型比单独的ANN模型...
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2020
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土壤有机碳（SOC）源和汇之间的平衡会影响温室气体以及全球气候。SOC储量的微小变化会影响碳循环，并可能显著增加或降低大气中的碳浓度。土壤碳的变化受气候和土地利用的影响，并且在不同土壤中也会发生变化。为了更好地理解土壤有机碳的动力学及其驱动因子，作者收集了华北和东北地区1980年代和2000年代的数据，其中2000年代的样品利用ASD Fieldspec ProFR vis–NIR光谱仪进行了漫反射光谱的测定用于土壤碳的预测，并对各个时期土壤有机碳的空间变化进行了数字土壤制图。在1980年代，在30公里的方格中采集了585个土壤样品，并在2003年和2004年对该区域进行了重新采样（1062个样品）。该地区土地利用类型主要是农田，森林和草地。土地利用，地形因素，植被指数，可见近红外光谱和气候因素作为预测因子，使用随机森林预测土壤有机碳浓度及其时间变化。1985年平均土壤有机碳浓度为10.0 g kg-1，而2004年为12.5 g kg-1。在这两个时期中，土壤有机碳变化相似且从南到北增加。据估计土壤有机碳储量在1985年为1.68 Pg，在2004年为1.66 Pg，但是不同土地利用下土壤有机碳变化是不同的。在过去的20年中，平均气温升高，大面积森林和草原转化为农田。农田土壤有机碳增加了0.094 Pg（+9％），而森林和草地土壤有机碳分别损失了0.089 Pg（−25％）和0....
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2020
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点击下载：广州市秋季气溶胶光学特性日变化.pdf
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2020
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ASD 地物光谱仪FieldSpec 4 技术文献：不同干旱条件下，夏玉米全生育期冠层吸收光合有效辐射比的高光谱遥感反演 冠层吸收光合有效辐射比(fAPAR)是植被生产力遥感模型的重要参数，但关于不同干旱条件下作物全生育期的fAPAR遥感反演研究仍未见报道。本研究利用2015年夏玉米5个灌水处理模拟试验的高光谱反射率和fAPAR观测资料，分析了不同干旱条件下夏玉米关键生育期fAPAR和高光谱反射率变化特征，探讨了fAPAR与反射率、一阶导数光谱反射率和植被指数的关系。 轻度水分胁迫和充分供水条件下，fAPAR较高；重度水分胁迫和重度持续干旱条件下，fAPAR较低。冠层可见光、近红外光和短波红外光区的反射率与fAPAR分别呈负相关、正相关和负相关关系。fAPAR与可见光和短波红外光区的383、680和1980 nm附近的反射率的相关性最强，相关系数均达-0.87。一阶导数光谱反射率与fAPAR相关性强且稳定的波段为580、720和1546 nm，相关系数分别为-0.91、0.89和0.88。9个常用植被指数与fAPAR呈线性或对数关系，其中，增强型植被指数、复归一化植被指数、土壤调节植被指数和修正的土壤调节植被指数与fAPAR的关系模型最好，决定系数(R2)均在0.88以上，平均相对误差分别为16.6%、16.6%、16.7%和16.2%；基于一阶导数光谱反射率与...
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2020
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M.K. Maid1*, R.R. Deshmukh21*Department of CS and IT, Dr. B. A. M. U, Aurangabad, India2Department of CS and IT, Dr. B. A. M. U, Aurangabad, India*Corresponding Author: mm915monali@gmail.com Available online at: www.ijcseonline.org Abstract— Remote Sensing has wide range of applications in many different fields. Remote Sensing has been found to be a valuable tool in evaluation, monitoring, and management of land, water and crop resources. The applications of remote sensing techniques in the field of agriculture are wide and varied ranging from crop identification, detection of diseas...
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2019
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