一种基于高光谱植被指数监测湿地植被冠层氮浓度的方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于高光谱植被指数监测湿地植被冠层氮浓度的方法，包括：湿地植被冠层光谱、叶面积指数（LAI）和氮浓度测量；Hyperion高光谱遥感影像预处理；将SAVI指数改进为SAVI1510指数；构建应用于湿地植被冠层氮浓度监测的高光谱植被指数NDNI/SAVI1510；高光谱植被指数NDNI/SAVI1510应用于湿地植被冠层氮浓度监测性能的评估；基于高光谱植被指数NDNI/SAVI1510构建湿地植被冠层氮浓度监测模型。本发明的有益之处在于：本发明提供了一种基于高光谱植被指数监测湿地植被冠层氮浓度的方法，降低了来自湿地植被复杂背景的多种散射信号对湿地植被冠层氮浓度估算精度的影响，能够以较高的精度估算湿地植被冠层氮浓度。
【专利说明】一种基于高光谱植被指数监测湿地植被冠层氮浓度的方法
[0001]【技术领域】
本发明属于湿地植被遥感技术应用领域，具体地说涉及一种基于高光谱植被指数监测湿地植被冠层氮浓度的方法。
【背景技术】
[0002]湿地是地球上最具生产力的生态系统之一，也是最富生物多样性的生态系统之一。湿地在调节洪水流量、预防自然灾害、地下水补给、维护生物多样性、调节气候、控制土壤侵蚀、保持海岸线、降解环境污染物等方面能够起到其他生态系统无法替代的作用。湿地通过沉降、过滤、化学沉淀和吸附、微生物相互作用、植被吸收等过程可以降低富营养化水体中的氮浓度，湿地植被冠层氮浓度也相应发生变化。监测湿地植被冠层氮浓度有助于对湿地植被生理功能、湿地净化能力、湿地生态系统的生物化学过程等有更深入的理解。
[0003]遥感技术可以通过适用的波段或波段组合构成的光谱指数来无损估算植被的氮浓度状况。快速发展的高光谱遥感技术已成功用于预测包括小麦、水稻、玉米、棉花等多种植被的叶片和冠层氮浓度。植被反射光谱中的氮吸收特征波段是由氮-氢化学键的振动和相关波长处的相应变化产生的。1510nm被认为是一个主要的氮吸收特征波段。
[0004]光谱指数已被接受为是监测植被氮浓度的一种主要方法。在科研文献中已出现的用于监测植被冠层氮浓度的光谱指数主要包括:归一化氮指数(NDNI)、冠层叶绿素浓度指数(CCCI)、转换叶绿素吸收反射/优化土壤调节植被指数(TCARI/0SAVI)、绿光归一化植被指数(GNDVI)、光化学植被指数(PRI)。
[0005]湿地水分条件的变化主要体现在湿地水位的变化，河流水文周期、降水、蒸散、潮汐、海平面上升、土壤蓄水量变化和农业用水都会影响湿地水位的变化，因此水位波动在湿地生态系统中是普遍存在的。湿地水位的波动导致湿地植被背景状态复杂多变，显现为不同含水量的土壤或为水表面等多种状态。来自湿地植被复杂背景的多种散射信号会明显降低氮浓度的估算精度。因此，需要改进氮指数来降低背景信号的影响，以较高的精度估算湿地植被冠层的氮浓度。
【发明内容】
[0006]本发明要解决的技术问题在于，针对湿地植被冠层氮浓度遥感监测存在的主要问题，提供一种基于高光谱植被指数监测湿地植被冠层氮浓度的方法，构建一个基于高光谱植被指数ndni/savi151(i的准确性高、预测能力强的湿地植被冠层氮浓度监测模型。
[0007]本发明技术方案如下:根据本发明的一种基于高光谱植被指数监测湿地植被冠层氮浓度的方法，包括如下步骤:
(I)湿地植被冠层光谱、叶面积指数(LAI)和氮浓度测量。
[0008](2)Hyperion高光谱遥感影像预处理。采用ENVI软件的FIAASH大气校正模块对覆盖研究区的Hyperion高光谱遥感影像进行大气校正；参考Iandsat TM影像,采用二次多项式校正方法，对Hyperion影像进行几何校正。[0009](3)将SAVI指数改进为SAVI151tl指数。以1510 nm波段取代了 SAVI指数中的红光波段，由此改进后的指数SAVI151tl公式为:
【权利要求】
1.一种基于高光谱植被指数监测湿地植被冠层氮浓度的方法，其特征在于:包括如下步骤: 步骤一、湿地植被冠层光谱、叶面积指数(LAI)和氮浓度测量； 步骤二、Hyperion高光谱遥感影像预处理，采用ENVI软件的FIAASH大气校正模块对覆盖研究区的Hyperion高光谱遥感影像进行大气校正,参考Iandsat TM影像,采用二次多项式校正方法，对Hyperion影像进行几何校正； 步骤三、将SAVI指数改进为SAVI151tl指数，以1510 nm波段取代了 SAVI指数中的红光波段，由此改进后的指数SAVI151tl公式为:
2.根据权利要求1所述的一种基于高光谱植被指数监测湿地植被冠层氮浓度的方法，其特征在于，所述步骤三中，SAVI1510指数中土壤调节系数L的取值方法:将LAI值分为0-1、1.1-2,2.1-3,3.1-4,4.1_5五组，L以增加步长0.1从O变化到1，采用指数函数来拟合SAVI1510指数与LAI的关系，基于决定系数值(R2)确定对应于不同LAI分组值的L最优值。
3.根据权利要求1所述的一种基于高光谱植被指数监测湿地植被冠层氮浓度的方法，其特征在于，所述步骤三中，分别采用植被信号/土壤噪音比值(S/N)和Tvi (LAI)两个指标，来评估SAVI151tl指数的性能，所述
4.根据权利要求1所述的一种基于高光谱植被指数监测湿地植被冠层氮浓度的方法，其特征在于:所述步骤五中，相比于其它指数，高光谱植被指数NDNI/SAVI151(i与湿地植被冠层氮浓度(N%)线性拟合结果的决定系数值最高，表现出对湿地植被冠层氮浓度较好的敏感性，同时，NDNI/SAVI1510`与LAI的相关性最低，对湿地背景影响不敏感。
【文档编号】G01N21/25GK103868860SQ201410111720
【公开日】2014年6月18日 申请日期:2014年3月25日 优先权日:2014年3月25日
【发明者】王莉雯, 卫亚星 申请人:辽宁师范大学