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內(nèi)容簡介

　　本書以離子型稀土礦區(qū)的典型復墾植被為研究對象，通過野外測量復墾植被葉片高光譜及其葉綠素含量，利用地面光譜高分辨率的特點，對光譜進行去噪、變換等處理，放大光譜特征差異，辨別復墾植被與非復墾植被的差異；作者研究了復墾植被在不同數(shù)學變換方法中的光譜特征分析，利用均值置信區(qū)間法進行高光譜數(shù)據(jù)降維，提取出各植被的特征波段進行敏感性檢驗，選擇出最佳特征波段，通過三種判別方法實現(xiàn)對復墾植被的有效識別區(qū)分；結合復墾植被葉綠素含量做相關性分析，篩選出針對礦區(qū)復墾地中六種植被的敏感光譜信息，簡化了模型的輸入變量，降低了數(shù)據(jù)維數(shù)，分析了植被的脅迫影響；建立基于植被指數(shù)、PLSR和隨機森林算法的復墾植被葉綠素含量模型，并進行對比分析，篩選出適合復墾植被葉綠素最佳反演模型。該研究為稀土礦區(qū)快速、有效的復墾措施提供了技術支持。

作者簡介

暫缺《稀土礦區(qū)復墾植被高光譜遙感監(jiān)測與分析》作者簡介

圖書目錄

第1章緒論
1.1 研究背景與意義
1.2 國內(nèi)外研究進展
1.2.1 植被環(huán)境脅迫下的光譜特征研究進展
1.2.2 不同植被類型光譜識別研究
1.2.3 植被葉綠素含量估算研究進展
1.2.4 礦山高光譜遙感監(jiān)測進展
1.3 本書主要研究內(nèi)容
第2章數(shù)據(jù)與方法
2.1 研究區(qū)概況
2.2 植被高光譜數(shù)據(jù)及葉綠素含量采集
2.2.1 典型復墾植被介紹
2.2.2 高光譜數(shù)據(jù)獲取
2.2.3 葉綠素含量測定
2.3 復墾植被高光譜數(shù)據(jù)處理
2.3.1 光譜數(shù)據(jù)預處理
2.3.2 原始光譜變換處理
2.3.3 一階導數(shù)變換處理
2.3.4 倒數(shù)的對數(shù)光譜變換處理
2.3.5 連續(xù)統(tǒng)去除光譜變換處理
2.3.6 光譜數(shù)據(jù)小波變換處理
2.3.7 光譜數(shù)據(jù)分數(shù)階微分處理
2.3.8 光譜數(shù)據(jù)植被指數(shù)處理
2.4 復墾植被葉綠素高光譜估算方法
2.4.1 單因素回歸分析和多元逐步回歸方法
2.4.2 偏最小二乘回歸方法(PLSR)
2.4.3 隨機森林算法
2.4.4 估算方法檢驗
第3章礦區(qū)環(huán)境脅迫下的植被光譜特征分析
3.1 基于原始光譜的植被光譜特征對照
3.2 基于一階導數(shù)光譜的植被光譜特征對照分析
3.3 基于小波變換的植被光譜特征對照分析
3.4 基于分數(shù)階微分的植被光譜特征對照分析
3.5 分析與討論
第4章典型植被葉片高光譜特征分析及判別
4.1 復墾礦區(qū)典型植被光譜特征分析
4.1.1 原始光譜特征分析
4.1.2 倒數(shù)的對數(shù)光譜特征分析
4.1.3 一階導數(shù)光譜變換
4.1.4 連續(xù)統(tǒng)去除光譜變換
4.2 高光譜數(shù)據(jù)降維
4.3 特征波段敏感度檢驗
4.4 典型復墾植被判別方法
4.5 分析與討論
第5章復墾植被敏感光譜參數(shù)篩選
5.1 基于原始光譜的復墾植被敏感參數(shù)提取
5.2 基于一階導數(shù)光譜的復墾植被敏感參數(shù)提取
5.3 基于小波變換的復墾植被敏感參數(shù)提取
5.4 基于分數(shù)階微分處理的復墾植被敏感參數(shù)提取
5.5 分析與討論
第6章復墾植被葉綠素含量高光譜估算
6.1 基于植被指數(shù)的葉綠素含量估算模型構建
6.1.1 單植被指數(shù)估算模型構建
6.1.2 多元逐步回歸估算模型構建(MSR)
6.1.3 單一植被指數(shù)估算模型精度驗證
6.1.4 多元逐步回歸(MSR)估算模型精度驗證
6.2 偏最小二乘回歸法葉綠素含量估算
6.3 隨機森林算法葉綠素含量估算
6.4 模型估算精度對比分析
6.5 本章小結
第7章總結與展望
7.1 主要結論
7.2 創(chuàng)新點
7.3 展望
參考文獻