基于高光谱遥感数据估算植物物种多样性的模型及方法技术

本发明专利技术公开了一种基于高光谱遥感数据估算植物物种多样性的模型及方法，模型公式为：Y＝321.434FD654‑38.89FD976+31.274FD966+204.216FD847+122.714FD853+0.258。该模型的构建方法包括：采用高光谱测量仪进行现场测量；数据矫正和检验；数据平滑处理；计算一阶光谱导数；选择特征波段；逐步回归，选择逐步显著性最高的模型作为优化模型。本发明专利技术根据光谱异质性‑物种多样性假说，可以快速估算植物物种的多样性，可广泛适用于草原、草地、灌丛、农田及苗圃地等的植物物种多样性快速评估。

Models and methods for estimating plant species diversity based on hyperspectral remote sensing data

The invention discloses a model and method for estimating plant species diversity based on hyperspectral remote sensing data. The model formula is Y=321.434 FD654 38.89 FD976 + 31.274 FD966 + 204.216 FD847 + 122.714 FD853 + 0.258. The construction methods of the model include: field measurement with Hyperspectral instrument; data correction and verification; data smoothing; calculation of first-order spectral derivatives; selection of characteristic bands; stepwise regression, selection of the model with the highest stepwise significance as the optimization model. According to the hypothesis of spectral heterogeneity and species diversity, the invention can quickly estimate the diversity of plant species, and can be widely applied to the rapid assessment of plant species diversity in grasslands, grasslands, shrubs, farmlands and nurseries.

【技术实现步骤摘要】
基于高光谱遥感数据估算植物物种多样性的模型及方法
本专利技术涉及一种模型及方法，尤其涉及一种基于高光谱遥感数据估算植物物种多样性的模型及方法。
技术介绍
高光谱遥感技术已经广泛的应用于生态环境监测、农作物病虫害与作物估产、地矿勘探等方面，发挥着越来越重要的作用。植物的光谱特征是由生理生态特征、组成结构特征引起的对光的吸收、透射和反射的变化，能够利用高光谱数据定量反演植被生理和生化参数，主要涉及植被覆盖度、生物量、叶面积指数，以及叶片或冠层的水分含量、叶绿素含量、矿质营养含量、纤维素、木质素、淀粉和蛋白质含量、光合生理参数等。我国草地面积广阔，约占国土面积的1/3以上，其中约50％—60％的天然草地存在着不同程度的退化现象。为了治理生态退化，需采取多种措施进行生态恢复。植被生态恢复是个长期的过程，不同生态恢复阶段植被群落特征表现不同，群落里面的优势植物物种是生态恢复的重要指标。不同生态恢复阶段优势植物物种的矿质营养状况、生理生态状况、形态结构特征也不相同。大面积监测不同生态恢复阶段草原的表现，对于传统的植物样方调查法来说，需要大量人力物力，往往耗时数月才能完成。高光谱遥感由于能够有效监本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于高光谱遥感数据估算植物物种多样性的模型，其特征在于：所述模型的表现公式为：Y＝321.434FD654‑38.89FD976+31.274FD966+204.216FD847+122.714FD853+0.258其中，FD654表示654nm处光谱反射率的一阶导数；同理，FD976、FD966、FD847、FD853分别表示976nm、966nm、847nm、853nm处光谱反射率的一阶导数；将各波段处光谱反射率的一阶导数记为FDλ(j)，则：FDλ(j)＝(Rλ(j+1)‑Rλ(j))/Δλ其中，Rλ(j)是波段j的反射率；Rλ(j+1)是波段j+1的反射率，Δλ是波长j到j+1...

【技术特征摘要】
1.一种基于高光谱遥感数据估算植物物种多样性的模型，其特征在于：所述模型的表现公式为：Y＝321.434FD654-38.89FD976+31.274FD966+204.216FD847+122.714FD853+0.258其中，FD654表示654nm处光谱反射率的一阶导数；同理，FD976、FD966、FD847、FD853分别表示976nm、966nm、847nm、853nm处光谱反射率的一阶导数；将各波段处光谱反射率的一阶导数记为FDλ(j)，则：FDλ(j)＝(Rλ(j+1)-Rλ(j))/Δλ其中，Rλ(j)是波段j的反射率；Rλ(j+1)是波段j+1的反射率，Δλ是波长j到j+1的间隔。2.一种如权利要求1所述的基于高光谱遥感数据估算植物物种多样性的模型的构建方法，其特征在于：所述方法的整体步骤为：A、采用高光谱测量仪进行现场测量，获取待测植物样方的高光谱数据，每个待测定样方测定5次，获取325-1075nm之间的光谱数据；B、将获取的高光谱数据进行矫正和检验，确保无数据错误；C、将获取的高光谱数据进行平滑处理，以相邻的4个数据为基础，获取中间数据的均值；D、将处理后的数据计算一阶光谱导数；E、采用相关性分析法，选择与植物物种多样性相关性最高的波段作为特征波段；F、对选择的特征波段与植物多样性指数进行逐步回归，选择逐步显著性最高的模型作为优化模型；优化模型的表现公式...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭羽，夏建新，范敏，
申请(专利权)人：中央民族大学，
类型：发明
国别省市：北京,11