森林生物化学与CASI高光谱分辨率遥感数据的相关分析

该文介绍了利用光谱范围约 417— 80 0nm的航空高光谱分辨率数据估计森叶族叶化学成分浓度的分析方法。沿横跨美国俄勒冈州中西部收集 6个研究立地上的小型机载成象光谱仪 (CASI)数据。 3个族叶化学成分 [总叶绿素 (TC)、全氮 (TN)和全磷 (TP) ]从相同的研究立地取样并在实验室测定。使用多元统计和光谱微分技术评价CASI数据用于估计冠层生化浓度的潜力和效率。 12个族叶化学成分样本被测定 ,并同时在相同立地上提取CASI图象数据。 7个单回归模型被用来探索单波段和植被指数与 3个化学成分的线性与非线性相关关系及预测效果。光谱微分技术被用来压缩背景噪音对目标光谱的影响。利用CASI原始光谱、一阶和二阶微分光谱数据和逐步回归分析来预测TC、TN和TP。结果表明采用光谱微分技术能显著地改善由拟合度 (R2 )和均方根差(SE)描述的森林冠层化学成分浓度的估计精度。由单波段分析的结果说明族叶化学与CASI数据间的相关性很低。事实上 ,对于TP ,CASI原始数据与实验室测定的数据几乎无关