【摘要】高光谱遥感数据提供了丰富的地物光谱信息，具有广泛的应用价值。然而高光谱图像具有数据量大、冗余严重等特征，使传统的数据处理技术面临挑战。因此，研究一种既能利用其有效信息又能较快处理高光谱数据的方法是必要的。对高光谱图像数据进行降维处理，就是需要寻找能最大限度保留有效信息的数据压缩的方法。粗糙集是一种新型的数据处理方法，它的特点是在不损失有效信息量的情况下对数据进行约简，获得数据核心知识。本文 […]

【摘要】叶面积指数(LAI)和氮素含量,既是估测作物产量的重要参数,又是监测作物长势及实施田间管理不可缺少的参数。然而,两种参数的传统遥感监测主要获取作物表层的数值,由于作物的氮素在冠层存在不均匀的垂直分布特性,当作物养分亏缺时,下层养分首先表现出缺乏症状。因此,生产上迫切需要早期快速探测作物的养分垂直分布特性和LAI。本文以冬小麦为研究对象,选取多年冬小麦LAI、氮素垂直分布及地面高光谱数据,研 […]

【摘要】论文的第一个工作是关于集成学习的研究。在机器学习领域,我们把具备从经验知识中学习能力的系统或者模型叫做学习器。一般来说训练出一个学习能力较弱的模型比训练出一个学习能力较强的模型所要耗费的代价小得多。集成学习是一类特殊的机器学习方法,其思想是不直接训练一个强学习器,而是通过组合一批弱学习器来得到一个学习能力强的集成学习器。集成学习算法性能好坏主要取决于两个因素：基学习器自身的性能好坏以及基学 […]

【摘要】高光谱遥感技术在过去三十年中取得了飞速的发展，已经成为人们获得地物等感兴趣目标信息尤为重要的手段，在民用与军用领域均发挥着巨大的作用。高光谱遥感具有数据波段众多，波段间相关性强等特点，这为数据处理技术提出了更高的要求。由于高光谱遥感数据特有的“图谱一体化”特性，因此收集并积累各类不同地物的光谱响应数据信息，即光谱指纹，一直以来都是高光谱遥感影像领域的基础研究工作和不可或缺的重要环节。而目前 […]

【摘要】高光谱遥感（HyperspectralRemoteSensing）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[1]获取许多非常窄的光谱连续的影像数据的技术[2]。由于高光谱遥感技术在分辨率方面的巨大优势和相关技术的日趋成熟，其应用领域也日益广泛，世界各国对遥感领域的发展都十分重视。矿物识别在地质学中是一个非常重要的课题。也是高光谱遥感技术最能发挥其优势的应用领域 […]

【摘要】农作物病虫害是影响作物产量的关键因素之一。对病虫害进行早期预警,是控制病虫害蔓延和产量损失的有效方法。高光谱遥感技术以其实时、迅速、无损、准确的特点,有望应用于作物病虫害的监测中。本文以水稻飞虱为对象,采用便携式光谱仪,研究了光谱监测飞虱虫量和为害时间的敏感性,以及基于叶片光谱的白背飞虱和褐飞虱虫量与为害程度的监测方法。获得了以下主要结果：三种稻飞虱为害后稻株的光谱特征表明,随着虫量的增加 […]

【摘要】晚霜冻害是冬小麦在进入拔节期以后所发生的一种霜冻灾害,当春季冬小麦正常拔节以后,如果原本已经逐渐回升的气温突然大幅度下降,就容易导致冬小麦遭受霜冻灾害,农业生产上将其称为晚霜冻害。由于晚霜冻害本身具有灾害发生的突然性,以及灾后症状的隐蔽性,因此,利用传统的农业灾害监测手段难以对其做到及时、准确、高效的灾情诊断。本论文中采用精确性更高、时效性更强的高光谱遥感技术,基于2011～2012年的田 […]

【摘要】随着环境污染问题的日益严峻,我国面临着前所未有的环境治理压力,而导致其诸多环境污染问题的重要根源之一就是大气中大量的氮氧化物污染。本研究通过对13种常见的园林绿化植物N02静态人工熏气下的受害症状进行观察和叶片的含氮量与其光谱反射率进行测定,评价了植物对N02污染的抗性及净化等级,建立了基于高光谱的植物叶片含氮量的反演模型,以期为污染区园林绿化树种的选择和植物叶片含氮量的实时、无损检测提供 […]

【摘要】草地是地球陆地表面仅次于森林的重要绿色覆被层,作为一种自然资源在承载牲畜、保护生物多样性、保持水土、维护生态平衡、调节气候、休憩休闲和营养循环等方面具有重要作用。多年以来,对草地资源的监测与调查一直是草地研究人员的关注焦点和工作重点,其中草类识别与草地多样性评价是进行草原覆盖状况监测、草原生物多样性保护和草地资源开发利用等研究的基础。传统的草地监测方法主要依靠成本高、费时、费力的野外调查方 […]

【摘要】土壤是人类赖以生存、发展和文明的基础,不仅是地球的重要自然资源之一,还是整个生态系统的生命线。煤炭资源的大规模开发,会对土壤造成严重的重金属污染,进而引起土壤退化、水体污染和植被受损等一系列环境问题,甚至威胁到人类的生命安全,而反过来又会制约社会经济的发展。所以,对土壤重金属污染做到快速、实时监测和预警,是当前矿区环境保护工作的急迫任务。由于传统的野外土壤采集和室内化学分析工作费时费力,不 […]