高光谱反演叶片叶绿素及全氮含量  

Inversion of Leaf Chlorophyll Content and Total Nitrogen Content Using Hyper-spectral Reflectance

作　　者：董晶晶[1,2] 牛铮[1] 

机构地区：[1]中国科学院遥感应用研究所遥感科学国家重点实验室,北京100101 [2]中国科学院研究生院,北京100049

出　　处：《遥感信息》2008年第5期25-27,共3页Remote Sensing Information

基　　金：国家重点基础研究发展规划项目(2007CB714406);中国科学院知识创新工程重要方向项目(KZCX2-YW-313);遥感科学国家重点实验室科研资助基金项目(KQ060006);国家高技术研究发展专项经费资助(2006AA120108)

摘　　要：植物的含氮量和叶绿素含量指示了植被的健康状况。本文利用野外采集的叶片样本获取叶片的光谱反射率及叶绿素和全氮的含量,分析和利用高光谱数据反演叶片叶绿素及全氮含量的可行性及精度。鉴于高光谱数据存在冗余这一特性,本次试验采取了偏最小二乘法来对光谱数据进行回归分析,进行叶绿素和氮素含量的估算。同时,本文也比较了叶片叶绿素含量和氮素含量在不同单位表达形式下,偏最小二乘法对其的估算精度。试验结果表明,基于偏最小二乘法分析叶片反射率估测叶片的叶绿素含量及全氮含量具有很好的结果,精度全都达到85%以上,具有应用价值。The chlorophyll content and total nitrogen content indicate the plant healthy status. In this paper, we chose 13 kinds of plants and studied the relationships between component contents and leaf reflectance, in order to find out the feasibility and accuracy of chlorophyll content and nitrogen content inversion using leaf reflectance. Considering the characteristics of high spectral resolution reflectance data set of samples, data redundancy, PLS （partial least square method） was used for data analysis. Also, this paper compared the inversion efficiencies of component content expressed in different units. The results indicated that PLS could be used in chlorophyll and total nitrogen content inversion, and the inversion accuracy is above 85%.

关 键 词：叶绿素 全氮 反演 高光谱遥感 

分 类 号：TP79[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]