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1 第 31 卷 第 6 期 2016 年 12 月 遥感技术与应用 REMOTESENSING TECHNOLOGY AND APPLICATION Vo.31 No.6 Dc.2016 引用格式 : LuXu,ZhgY,TgYd,.EmoofVgo WCobdoBGvd GugSpcuAUgHppcD[J].RmoSgTchoogdAppcG o,2016,31(6):1075g1082.[ 刘璇, 张晔, 滕艺丹, 等. 基于双倒高斯模型的高光谱数据植被光谱诊断性特征分析及水分反演 [J]. 遥感技术与应用,2016,31(6):1075G1082.] do: /j..1004g 基于双倒高斯模型的高光谱数据植被光谱诊断性特征分析及水分反演 刘璇, 张晔, 滕艺丹, 丁照伦 ( 哈尔滨工业大学图像所, 黑龙江哈尔滨 ) 摘要 : 植被含水量是影响和评价植被生长状态的重要因素之一. 因此, 针对高光谱数据具有目标诊断性特征精细反演的特点, 较为精准地提取了植被的光谱诊断性特征, 在包络线去除法的基础上, 提出了基于双倒高斯模型的光谱吸收峰特征参数提取方法. 首先, 根据植被光谱吸收峰特征建立了双倒高斯模型, 其次, 为了验证模型的正确性和有效性, 利用地面试验数据及真实的 Hpo 高光谱遥感数据对模型进行了验证. 结果表明 : 通过模型提取的光谱特征参数 : 吸收峰深度 对称度与植被含水量呈线性相关, 决定系数 R 2 分别为 0.86 和 0.76,RMSE 为 和 实验结果在证实了模型有效性的同时验证了高光谱数据对于植被含水量反演的可行性. 关键词 : 植被含水量 ; 双倒高斯模型 ; 光谱分析 ; 回归分析中图分类号 :TP75;TP79 文献标志码 :A 文章编号 :1004G0323(2016)06G1075G08 1 引言 植被含水量 (Vgo W Co, VWC) 的测定对于生态环境监测 精准农业 森林火灾风险评估等应用都具有重要的意义 [1]. 野外实测 手段会消耗大量的人力物力, 且仅能反映采样点周 边较小范围和较短时间的含水量状态, 无法获取长 时间连续监测数据, 因此其代表性受到质疑. 但是 高光谱遥感技术的发展使得获取大面积连续时间地 物的光谱成为了可能, 无疑为该问题提供了一种有 效解决途径. 早在 1980 年 Hu 的研究就表明, 大部分地物 的诊断性光谱吸收特征深度一半处的宽度为 20~ 40m [2]. 高光谱数据具有高达 10m 的光谱分辨率以及上百个连续的波段, 极高的光谱分辨率和连 续的光谱足以提取出地表物质的诊断性光谱特征, 相较于波段宽度在 100~200m 且光谱不连续的 多光谱数据, 可以探测原本光学和多光谱都无法探 测的地物更深层次的物质. 由于高光谱图像可以做 到根据单个像元对地物 ( 如矿物 植被 ) 的成分比例 分析, 使其在地物精细分类和物质含量成图应用中 有着更广阔的发展前景. 植被作为地球上覆盖率占有很大比例的地物, 是被遥感手段记录的第一表层. 对于植被的光谱特 征分析及含水量反演, 国内外的学者均有研究, 但大 多基于两到三个波段反射值组合计算得到的植被指 数进行含水量的估算. 其中应用最为广泛的植被指 数有 NDVI(NomzdDfcVgoIG dx) [3] NDWI(Nomzd Dfc WIG dx) [4] GEMI(GobEvomMoogIG [5] dx). 例如王丽涛等利用全球植被水分指数 收稿日期 :2015G11G13; 修订日期 :2016G09G28 基金项目 : 国家自然科学基金项目 ( ). 作者简介 : 刘璇 (1992-), 女, 黑龙江大庆人, 硕士研究生, 主要从事遥感图像处理方面的研究.EGm:uxuh@163.com. 通讯作者 : 张晔 (1960-), 男, 辽宁锦州人, 教授, 主要从事信号与信息处理研究.EGm:zh@h.du.c.

2 1076 遥感技术与应用第 31 卷 (Gob Vgo Mou Idx,GVMI) 对 MODIS 数据中的植被冠层含水量进行应用分析评 [6] 估旱情. 王强等利用高光谱数据中所有波段可能 的两两组合构建了相对最佳的指数表达式来估算棉 [7] 花冠层光谱的水分表征参数. 邓兵等基于光谱分 析与角度斜率指数对植被的含水量进行了定量分 析. 在估算植被含水量的植被指数中, 基于近红外 和短波红外的指数比基于可见光和近红外的指数表 现更好 [8G11]. [12] 除植被指数外, 潘佩芬等利用实验室室内测 量获得的原始光谱及其一阶微分光谱 二阶微分光 谱对棕榈树 杉木 冷水花和臭鼬 4 中森林植被进行 了高光谱特征分析, 与多光谱对比, 可以更有效地区 [13] 分植被. 杨凯等利用导数法和包络线去除法分 [14] 析了那曲典型草地的植被光谱特征. 赵钊等利 用地面测量的 9 种荒漠植物的高光谱数据, 采用包 络线去除法分析含水量和反射光谱之间的相关性, 结果表明 :1373~1534m 波段与植物含水量相关 性最好. 本文研究针对高光谱中的植被光谱吸收特征, 选取植被的水敏感波段范围, 在进行包络线去除对 得到的植被光谱进行归一化处理的基础上, 提出了 一种新的双倒高斯模型拟合分析方法, 较现有方法 利用了更多的光谱信息, 并利用 Hpo 吉林省地 区的高光谱数据和地面实测的点光谱数据对模型进 行了实验验证, 对植被含水量进行较为精确的反演 估算及制图. 2 实验数据 2.1 研究区概况 研究区经纬度范围介于 ~ E, 44 57~43 02 N, 位于吉林省境内, 含长春 松原 铁 岭 辽源等多个市县, 海拔约为 170~220 m. 研究 区域为大陆性季风气候, 四季分明, 全年平均温度 3~5, 地势由东南向西北倾斜, 呈现明显的东南 高 西北低的特征, 拥有东部山地和中西部平原两大 地貌. 拍摄区域多为农田, 有河流经过, 含少量城 区, 吉林省内种植多为玉米 水稻等农作物. 2.2 遥感影像数据 本文选取了 2013 年 8 月 24 日搭载于 EOG1 卫星 平台上 Hpo 传感器高光谱数据 L1R 级产品. 获 取的数据产品已经经过辐射校正. 传感器空间分辨 率为 30m, 波长范围为 ~ m, 共包括 242 个波段, 其中包括可见光 35 个波段, 近红外 35 个波段, 短波红外 172 个波段, 光谱分辨率为 10m. 首先, 删除数据中未标定及受水汽影响严重的 波段, 剩余 155 个波段, 在该数据的 242 个波段中, 被删除的具体波段为 :1~7 58~78 80~82 120~ ~ ~ ~242. 删除后将数据 的像元值转换成绝对辐射值, 可见光波段范围除以 40, 短波红外波段范围除以 80. 并对处理后的图像 进行几何校正 坏线修复 条纹去除等处理. 采用 LAASH 大气校正将数据的辐射值转换成反射率. 2.3 地面实测数据 本次试验采用美国 SVC 公司 HR1024 便携地 物光谱仪测量. 光谱范围为 350~2500m, 光谱 分辨率在 350~1000m 范围内, 小于 3.5m; 在 1000~1850m 范围内, 小于 9.5m; 在 1850~ 2500m 范围内, 小于 6.5m 年 9 月对植被进行光谱采集, 选择晴朗 无云 光照充足 风力较小的时段进行测量, 测量时 间为 11:30~14:30. 共选取 4 组样本, 每组样本取 一定时间间隔进行十次测量, 每次测量都重新采用 白板测量参考光谱, 以防止日光照射变化的影响, 并 记录植被叶片的光谱信息 测量时间 天气状况, 并 对样本叶片进行鲜重以及干重记录, 并计算其叶片 含水量 : WC= W-DW W 100% (1) 其中 :WC 表示叶片含水量 ;W 和 DW 分别表示叶 片鲜重和干重. 图 1() 为测量的光谱数据, 图 1(b) 为测量的叶 片样本水分含量随时间变化的曲线. 3 模型建立与方法 3.1 光谱预处理 光谱吸收特征参数是表示光谱诊断性特征的重 要特征参量, 在应用于植被光谱分析时, 可以通过光 谱特征参数的提取对植被状态进行定性 定量的诊 断性分析. Ck 和 Rouh [15] 的包络线去除法已经在矿物 处理光谱数据以及矿物识别中得到了广泛应用, 该 方法可以有效地突出光谱曲线的吸收特征. 因此, 本文利用包络线去除法对获得的植被光谱曲线进行 归一化处理, 以便于进一步提取光谱诊断性特征 的参数.

3 第 6 期刘璇等 : 基于双倒高斯模型的高光谱数据植被光谱诊断性特征分析及水分反演 1077 图 1 测量数据 g.1 Mumd 首先, 求取光谱曲线的 包络线, 通常定义为逐 点直线连接光谱曲线上那些突出的峰值点, 并且这 些相邻峰值点上的外角大于 180 [16]. 设包络线值 为 C, 原反射率光谱值为 R, 则包络线去除后归一化 的光谱值 CR 为 : CR =R/C (2) 归一化后光谱取值范围为 0~ 双倒高斯模型 对植被光谱进行包络线去除法处理后, 光谱的吸 收峰被突出表示, 在此基础上, 本文建立了双倒高斯模 型用于更好地描述吸收峰的形状及提出其特征参数. 双倒高斯模型是通过两个均值与幅度相同 方 差不同的倒高斯函数, 对具有相似形状的吸收峰进 行拟合以及特征参数反演的模型. 其特点在于该模 型具有形状不对称性, 以及对数据参数反演的鲁棒 性. 当光谱数据部分缺失时, 仍可以通过该模型推 算出数据的诊断性特征参数. 由于光谱中的吸收峰是由于物质中的电子跃迁 和振荡引起的, 假定吸收光谱中的能量呈随机分布, 则一个吸收波段可以用式 (2) 进行高斯分布模拟. { } (3) g x( ) = xp - ( x - μ) 2 2σ 2 其中 :x 表示能量, 为幅值, μ 为均值,σ 为标准差. 但是由于电子跃迁引起的随机变量并不是吸收能量 而是平均键长, 且平均键长与吸收能量呈幂定律关 系, 所以光谱吸收峰并不是一个标准的高斯分布, 而 是一个不对称的形状. 为解决吸收峰形状不对称特点表示, 在植被光 谱吸收峰附近寻找吸收峰峰值位置, 记为 P, 建立双 倒高斯模型, 对于归一化后的光谱, 其表达式为 : ìï f x( ï í ï ïf x( î æ ) =1-1xp - ( x - μ1 ) 2 ö,x < P è ø σ 2 1 æ ) =1-2xp - ( x - μ2 ) 2 ö,x P è ø σ 2 2 (4) 双倒高斯模型拟合的优点体现在其对吸收峰特 征不对称的表达, 由于真实植被光谱吸收峰本身的 分布不对称性, 简单的倒高斯函数或二次多项式很 难对吸收峰进行精确表达, 而高阶多项式则具有参 数过多 计算复杂且参数物理特性不明确等缺点, 双 倒高斯模型仅用均值 方差等 4 个参数变量就可以 精确地表达出吸收峰的形状, 从而计算出诊断性光 谱特征的参数用于诊断植被含水量, 如吸收峰深度 对称度. 且当吸收峰内出现少量由于数据导致的波 段缺失时, 双倒高斯模型具有良好的对参数计算的 鲁棒性, 可以通过剩余的波段信息以及吸收峰附近 的波段信息进行拟合计算, 并不影响对吸收峰特征 参数的提取. 3.3 光谱诊断性特征参数提取 由于吸收峰的位置和深度相同, 所以 μ =μ1 = μ2,=1=2. 光谱吸收特征参数包括吸收波段波长位置 深度 宽度 斜率 对称度 面积和光谱绝对 反射值. 选择与含水量相关性较好的深度和对称度 进行计算, 可以根据拟合出的方程参数 μ σ1 σ2, 计算出光谱吸收参数. 光谱深度 H 的表达式为 : 光谱对称度 S 的表达式为 : H = (5) S =A1/A (6) 其中 :A1 为吸收峰左半端面积,A 为吸收峰面积, 表 达式分别为 : A1 = P æ xp - (x -μ )2 ö dx (7) P1 è σ 2 1 ø A1 = P æ xp - (x -μ )2 ö dx + P1 è σ 2 1 ø P2 P æ xp - (x -μ )2 ö dx (8) è σ 2 2 ø 其中 :P1 P2 为吸收峰左右端点位置, 积分在实际

4 遥 感 技 术 与 应 用 第 31 卷 1078 计算中采用近似处理. 3 4 植被含水量反演 为验 证 模 型 正 确 性 和 有 效 性,本 文 采 用 地 面 实 测数据和 Hp o 高光谱遥感数据进行实验验证. 段,所以在1250~1700m 内体现出了模型的优势, 对于其他方法无法计算的光谱特征参数,该模型先对 吸收峰的右半部分进行倒高斯拟合,求出 μ σ2,再 利用求出的对吸收峰的左半部分进行拟合,根据参数 根据植被光谱特征分析可知 1360~1470m 波长 计算每个像素点吸收峰深度 H 及对称度 S. 段范围呈现波谷的 形 态 和 很 低 的 反 射 率 值,且 此 处 征参数范围内,将植 被 含 水 量 分 为 5 个 等 级:高 较 范围为植被中水的 强 吸 收 带,植 被 反 射 光 谱 在 此 波 吸收峰特征与水的 相 关 性 最 好,因 此 本 文 选 择 该 波 长范围的光谱特征进行分析. 在 1463m 附近的吸收峰特征参数,对特征参数与 实测叶片含水量进行线性回归分析. 当模型应用到 H o 高光谱图像时,首先对高 p 光谱图像计算归一化植被指数 NDVI, 计算公式为: ( R Rd) R Rd) 高 一般 较低 低,并根据计算的含水量等级对高光 谱图像进行制图. 对于 地 面 实 测 数 据,利 用 上 述 模 型 提 取 出 光 谱 NDVI 将每 个 像 素 点 的 特 征 参 数 进 行 统 计 分 析,在 特 ( 9) 取 NDVI值大于 65 的像素点标记为植被,其 余像素点标记为非植被区域.然后对植被区域的每 个像素点的光谱,首 先 利 用 包 络 线 去 除 法 进 行 归 一 化,然后利用上一节 提 出 的 双 倒 高 斯 模 型 拟 合 法 提 取特征参数. Hp o高光谱图像在大气校正等预处理后,由 于 大 气 水 汽 吸 收,吸 收 峰 左 半 部 分 范 围 剩 余 较 少 波 4 实验验证与分析 4 1 光谱特征参数提取 首先对获得的实验数据利用包络线去除法进行 光谱预处理.图 2( )为对地面实验测量的整段光谱 求取包络线的结果,为了进一步突出吸收峰的特征; 图 2( b)为求取吸收峰波长附近范围的包络线去除后 归一化的结果;图 2( c)为 Hp o 图像中光谱曲线 整段光谱的包络线去除结果;图 2( d)为 Hp o 数 据 1250~1700m 波长范围内的吸收峰附近包络线 去除前后结果,其中蓝线为原始数据,红线为归一化 后数据,可以看出 Hp o 数据在 1350~1450m 波长范围内数据缺失,仅采用包络线去除法无法直接 提取光谱的吸收峰特征参数. 图 2 包络线去除 2 Co um mo v 因此,对归一化 以 后 得 到 的 光 谱 曲 线 结 果 进 行 双倒高斯模型拟合 十 分 有 必 要,为 验 证 双 倒 高 斯 模 型的有效性,对归一 化 后 的 光 谱 曲 线 利 用 模 型 进 行 了拟合表达.

5 第 6 期 刘 璇等:基于双倒高斯模型的高光谱数据植被光谱诊断性特征分析及水分反演 1079 图 3( )是地面测量 数 据 归 一 化 后 的 拟 合 结 果, 其中红线是光谱数据,蓝线是拟合结果,可以看出双 3( b)是 Hp o 数 据 中 植 被 光 谱 拟 合 结 果,在 拟 合过程中根据植被地面测量数据去除了少量不合理 倒高斯模型可以很 好 地 与 植 被 光 谱 吸 收 峰 拟 合;图 光谱值,模型也能基本还原出缺失数据部分. 图 3 双倒高斯模型拟合 3 B G v dgu f g 4 2 植被含水量反演 在模型很好地表达了吸收峰形状特性的基础 正相关,而图 4( b)则得出含水量与吸收峰对称度 呈 上,利用双倒高斯模 型 拟 合 参 数 提 取 出 的 光 谱 吸 收 的影响,在 不 同 叶 片 线 性 回 归 方 程 中,斜 率 基 本 相 峰特征.对于特征 参 数 提 取 的 实 验 验 证,本 文 将 吸 似,截距不同.特征 参 数 的 大 小 在 不 确 定 树 叶 种 类 收峰深度及对称度与地面实验测得含水量进行线性 的前提下,无法直接估算含水量,但可以反映该叶片 回归分析,除去部分由于测量原因产生的错误数据, 含水量的相对状态,若 确 定 了 树 叶 种 类 且 有 先 验 知 分析结果如图 4 所示. 识或有少量实测信 息 的 辅 助 下,可 以 确 定 线 性 回 归 图 4( )可以看 出 含 水 量 与 吸 收 峰 深 度 呈 线 性 线性负相关.然而由于存在叶片叶绿素等其他因素 方程,估算叶片含水量. 图 4 回归分析 4 R o g 为了验证本文模型的有效性和评价反演植被含 水量的精度,评 价 指 标 采 用 决 定 系 数 R2 和 均 方 根 误差 RMSE.计算公式如下: 2 ( (mx1 b)) SE 1 R2 1 1 SE ( 1 ) 2 ( 10) Δ 2 ( 11) 1 N 其中: x m b 为 拟 合 曲 线 为 实 际 测 量 值, mx b 的系数, 为测量数据个 为 的 平 均 值, RMSE 数, Δ 为实际测量值与估计值的偏差. 决定系数 R2 越接近 1,证明线性模型拟合的精 度越高,拟合模型越有效,越接近 0,证明实际测量数 据与估计值越不符.均方根误差 RMSE 越接近 0,证 明对植被 含 水 量 反 演 的 精 度 越 高,误 差 越 小, RMSE 数值越大,证明估计值与实际测量值偏差越大. 表 1 为本文 模 型 提 取 出 的 吸 收 峰 深 度 反 演 含 水量的回归方程及精度,表 2 为吸收 峰 对 称 度 反 演 含水量的回归 方 程 及 精 度. 从 表 1 和 表 2 的 实 验 结果可以看出,光谱吸收峰深度与含 水 量 的 拟 合 结 果优于光谱吸收峰对称度与含水量 的 拟 合 结 果,决

6 遥 感 技 术 与 应 用 第 31 卷 1080 定系数约为 86,均方根误 差 RMSE 约 为 79,而 对称度 与 含 水 量 的 决 定 系 数 R2 约 为 76,均 方 根 误差 RMSE 约 为 1 11. 相 比 之 下,吸 收 峰 深 度 R2 对水分反 演 的 精 度 较 高,所 以 在 Hp o 图 像 的 植被含水 量 反 演 中,本 文 使 用 吸 收 峰 深 度 作 为 评 判估计. 样本 1 5x 14 41 117 840 样本 3 74x 11 87 9 960 样本 2 样本 4 样本平均 02x 27 38 7 59x 27 44 85 834 837 868 回归方程 R2 样本 1 71x 12 0 54 696 样本 3 76x 99 65 49 872 样本 2 样本平均 Tb 1 Dp h o g R2 Tb 2 Smm o g 样本 4 表 1 深度线性回归分析 回归方程 表 2 对称度线性回归分析 RMSE 998 1 109 514 579 798 91x 115 1 58 99x 123 4 61 703 772 761 RMSE 1 378 1 459 921 691 1 112 4 3 Hp o 植被含水量制图 本文基于 EO 1 卫星的 Hp o 高光谱数据 采用上述光谱特征 提 取 方 法,对 吸 收 峰 的 深 度 和 对 称度的结 果 进 行 了 统 计 分 析. 统 计 结 果 如 图 5 所 示,图 5( )为深度分 布 情 况,图 5( b)为 对 称 度 分 布 情况. 图 5 特征参数统计分析 5 u p m c 根据图 5 可以看出,深度分布范围为 3~ 9, 大部分植被集中在 5~ 7 范围内;对称度分布范 围为 25~ 5,大 部 分 植 被 集 中 在 4~ 45 范 围 内,有少量集中 在 25~ 3范围内是由于图像获 取过程中某条带失真引起的.由于地面试验证明含 水量与深度的线性 拟 合 关 系 更 好,因 此 将 深 度 分 布 范围平均分为 5 个 等 级,对 应 图 像 中 植 被 含 水 量 的 5 种状态:低 较 低 一 般 较 高 高. 不 同 等 级 依 次 用不 同 颜 色 显 示 如 图 6.图 6( )为 Hp o 的 真 彩色成像,图 6( b)为 含 水 量 反 演 制 图,其 中 红 色 代 表含水量高,橙色代表含水量较高,黄色代表含水量 一般,淡绿 色 代 表 含 水 量 较 低,而 绿 色 代 表 含 水 量 低,黑色区域为非植被区域. 5 结 语 基于高光谱遥感图像的光谱特征分析是地物精 图 6 Hp o 植被含水量制图 6 Hp ov ow c o mpp g g 的方法,解决了对吸收峰不对称信息的表达,以及由 于信息获取时部分波段缺失带来的包络线去除法无 法提取的吸收峰特征信息的问题.并且利用实际地 细分类与识别的发展趋势.本文针对植被的反射光 面数据和遥感数据 验 证 了 模 型 的 合 理 性 及 有 效 性, 谱进行了地面测量,并 结 合 测 得 的 植 被 叶 片 含 水 量 证明了植被光谱吸收特征参数与植被自身含水量具 对植被光谱的诊断 性 吸 收 特 征 进 行 了 分 析,提 出 了 有线性相关性,吸收 峰 深 度 和 对 称 度 与 植 被 含 水 量 基于双倒高斯模型拟合的光谱吸收峰特征参数提取 线性拟合的决定系数 R2 分别在 86 和 76 左 右,

7 第 6 期刘璇等 : 基于双倒高斯模型的高光谱数据植被光谱诊断性特征分析及水分反演 1081 最终利用该特性对 Hpo 遥感图像中植被进行了含水量反演及制图. 本文仅针对植被的含水量的光谱特征进行了分析, 并未综合考虑植被中其余生物化学影响因素, 对植被光谱的物化特性进行全面分析及改进有待于今后进一步的研究. 参考文献 (Rfc): [1] LYux,Yg Wu,Tog Lg,.RmoSg QuvMoogdAofuMouCoG bdospcidx[j].acopcsc,2009,29 (5):1403G1407.[ 李玉霞, 杨武年, 童玲, 等. 基于光谱指数法的植被含水量遥感定量监测及分析 [J]. 光学学报,2009,29(5): 1403G1407] [2] HuG R.Ecomgc Rdo:Th Commuco LkRmoSg[C]//RmoSgGoog.SG gb,gpa.wnw Yok,1980:702. [3] ChoudhuBJ,AhmdN U,IdoSB,.Robw EvpooCofcd VgoIdcSuddb ModSmuo[J].RmoSgofEvom,1994, 50:1G17. [4] GoB.NDWIGA NomzdDfc WIdxfoRG mosgofvgolqud WfomSpc[J].RG mosgofevom,1996,58:257g266. [5] WgLo,WgShx,Zhou Y,.Vgo W CoRvdAppcoofDoughMoogUG g MuGpc Rmo Sg[J].Spcocop d SpcA,2011,31(10):2804G2808.[ 王丽涛, 王世新, 周艺, 等. 基于多光谱数据的植被水分反演及其在旱情评估中的应用分析 [J]. 光谱学与光谱分析,2011,31(10):2804G 2808.] [6] Wg Qg,YQuxg,Bo Amg,.Dcuoo HppcIdxfoh Emo of Coo Cop WCo[J].SpcocopdSpcA,2013, 33(2):507G512.[ 王强, 易秋香, 包安明, 等. 棉花冠层水分含量估算的高光谱指数研究 [J]. 光谱学与光谱分析,2013,33(2): 507G512.] [8] DgBg,Yg Wu,Mu N,.ThRchof Vgo WCobdoSpcum Ad AgSopIdx[J].SpcocopdSpcA, 2016,36(8):2546G2552.[ 邓兵, 杨武年, 慕楠, 等. 基于光谱分析与角度斜率指数的植被含水量研究 [J]. 光谱学与光谱分析,2016,36(8):2546G2552.] [9] CccoP,S,ToS,.DcgVgo LfWCoUgRfcchOpcDom [J].RmoSgofEvom,2001,77:22G33. [10] SoL,USL,RobDA,.DvgWCoG ofchpvgofom AVIRISd[J].Rmo SgofEvom,2000,74:570G581. [11] SmD A,GmoJA.EmoofVgo WCoG dphoohc Tu Afom SpcRfcG c:a CompoofIdcbdo Lqud Wd ChoophAbopou[J].RmoSgofEvG om,2002,84:526g537. [12] PPf,Yg Wu,DXo,.Hppc ChccAofDfoVgo[J].RG mosgtchoogdappco,2013,28(6):1000g 1005.[ 潘佩芬, 杨武年, 戴晓爱, 等. 不同森林植被的高光谱特征分析 [J]. 遥感技术与应用,2013,28(6):1000G1005.] [13] YgK,Sh Whou,LuBo,.RchoSpc Chccfo Nqu Tpc G Ld[J].Rmo SgTchoogdAppco,2014,29(1):40G45.[ 杨凯, 沈渭寿, 刘波, 等. 那曲典型草地植被光谱特征分析 [J]. 遥感技术与应用,2014,29(1):40G45.] [14] ZhoZho,LX,YYbo,.AofSpcG ubdo WCoofDVgo[J].SpcG ocopdspca,2010,30(9):2500g2503[ 赵钊, 李霞, 尹业彪, 等. 荒漠植物含水量的光谱特征分析 [J]. 光谱学与光谱分析,2010,30(9):2500G2503.] [15] CkR N,Rouh T.RfccSpcocop:Quv ATchqufoRmoSgAppco[J].GoG phcrch,1984,89(6):329g340. [16] Dg Lx,Wg Zhhu,G Hog.Couum Rmov bdhppcchccaoflvofdfg ftspc[j].jouofzhjgocog, 2010,27(6):809G814.[ 丁丽霞, 王志辉, 葛宏立. 基于包络线法的不同树种叶片高光谱特征分析. 浙江林学院学报,2010,27 (6):809G814.]

8 1082 遥感技术与应用第 31 卷 EmoofVgo WCobdoBGvdGu gspcuaughppcd LuXu,ZhgY,TgYd,DgZhou (HbIuofTchoog,Hb150001,Ch) Abc:Vgowcooofhmpofcohfucdvuofvgo gowh.thppmohpopofhppcd,hpcum chccofvgo wccuxcd.bdohcouummov,ovmodcdbgvdgumodg fohxcoofbopochcwxpod.,ccodgohvgopcbg opochcc,bgvdgumodwfoudd.th,odovfhvdofh ppoch,hgoud ddh Hpo hppcmog d wud.thu howdhhdphdhmmhdhcoowhvgowco,dh cofcofdmochdo0.86d0.76,rmsechdo0.797d1.112.th modw vfddhpppovdhfbfocfcoofvgobughppcd. Kwod:Vgowco;BGvdGumod;Spc;Rgo ( 上接第 1058 页 ) uo,ogmd modg mhodwpdompovhmoofh b.bdohuddbuoofhgfcwvhghdwdpd,hgobw dvddo6dfudghgmdvof20.accodgotoxpo,h pmcmodhfucoofgfcwvhghdwdpdwbhdchg udgbdohjog2md.thpfomcofhmodwvudbhxg pdvcdhdu.compdwhhmoofhdopmcmodug dhmd,huhowdhhgmdpmcmodofudwupoo h,pcowgudgo.adhpcoofhmodhopmcg mojog2mgdr.thuggdhhgmdpmcmodofudcfg fcvchpcoofhbmo,fuhmpovhcocovofh ufchgh. Kwod:Rdm;Sb;Sgfcwvhgh;Wdpd;Ludgm;PG mcmod

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