基于BP神经网络的盐湖矿物离子含量高光谱反演

引用本文

周亚敏, 张荣群, 马鸿元, 张健, 张小栓. 基于BP神经网络的盐湖矿物离子含量高光谱反演[J]. 国土资源遥感, 2016,28(2): 34-40
ZHOU Yamin, ZHANG Rongqun, MA Hongyuan, ZHANG Jian, ZHANG Xiaoshuan. Retrieving of salt lake mineral ions salinity from hyper-spectral data based on BP neural network[J]. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES,2016,28(2): 34-40 复制到剪切板

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《国土资源遥感》编辑部

基于BP神经网络的盐湖矿物离子含量高光谱反演

周亚敏¹, 张荣群¹, 马鸿元¹, 张健², 张小栓¹

1.中国农业大学信息与电气工程学院,北京 100083

2.北京信息科技大学经济与管理学院,北京 100192

张荣群(1964-),男,教授,主要从事地图学与3S技术综合应用研究。Email:zhangrq@cau.edu.cn。

第一作者简介: 周亚敏(1989-),女,硕士研究生,主要研究方向为地理信息技术与遥感应用。Email:591283291@qq.com。

收稿日期: 2014-11-13

基金项目: 国家科技支撑计划项目“循环经济试验区产业集群科技服务集成平台研发与应用”(编号: 2012BAH10F01)资助

摘要

高光谱遥感数据能够提供比多光谱遥感数据更为丰富的光谱信息,从而更精确地刻画地物的光谱特征。在水体遥感原理基础上,采用自适应波段选择(adaptive band selection,ABS)方法对HJ-1A卫星高光谱数据的波段相关性和信息量进行分析,结合BP神经网络技术确定最优波段组合并构建盐湖矿物离子含量的反演模型,对柴达木盆地西台吉乃尔湖的K⁺,Mg²⁺,Na⁺,Cl^-和SO42-离子含量进行定量反演,获得盐湖矿物离子含量的空间分布情况。研究结果表明,BP神经网络反演模型的盐湖矿物离子含量反演精度在85%以上,反演得到的矿物离子含量的分布情况与实地调查结果基本一致。因此,利用高光谱数据和BP神经网络可以对盐湖矿物资源进行大范围动态监测,为盐湖资源的合理开发和高效利用提供科学依据。

关键词: 矿物离子含量; 遥感反演; 高光谱数据; 自适应波段选择(ABS); BP神经网络

中图分类号:TP 751.1 文献标志码:A 文章编号:1001-070X(2016)02-0034-07 doi: 10.6046/gtzyyg.2016.02.06

Retrieving of salt lake mineral ions salinity from hyper-spectral data based on BP neural network

ZHOU Yamin¹, ZHANG Rongqun¹, MA Hongyuan¹, ZHANG Jian², ZHANG Xiaoshuan¹

1. College of Information & Electrical Engineering, China Agriculture University, Beijing 100083, China

2. College of Economic and Management, Beijing Information Science & Technology University, Beijing 100192, China

Abstract

Hyper-spectral remote sensing data can provide more spectral information and describe the spectral signature of salt lake more accurately than multi-spectral remote sensing data. Based on the theory of remote sensing on water, the authors analyzed the band correlation and information of HJ-1A satellite hyper-spectrum image by using adaptive band selection(ABS) method. Combined with BP neural network techniques, the authors determined the optimal band combination, established the retrieval models for mineral ions salinity of salt lake, quantitatively determined the salinities of K⁺, Mg²⁺, Na⁺, Cl^-, SO42- ions of west Taijinar Salt Lake in Qaidam Basin, and acquired the spatial distribution siuation of mineral ions salinity. The results show that the forecast accuracy of BP neural network models are exclusively higher than 85%, the spatial distribution of mineral ions content of salt lake is consistent with the result of field survey. The research confirms that the correlation of BP neural network and domestic hyper-spectral remote sensing data can be used to monitor the mineral resource of salt lake dynamically, thus providing the scientific foundation for the reasonable development and efficient utilization.

Keyword: mineral ions content; remote sensing retrieval; hyper-spectral data; adaptive band selection(ABS); BP neural network

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0 引言

近年来, 国内外研究学者对盐湖矿物离子含量的监测进行了大量研究。传统方法采用实地采样和实验室分析等手段^{[1, 2, 3, 4]}, 在精度上虽有较高的准确性, 但受制于在局部点上进行, 不能全面反映盐湖矿物离子含量的分布情况, 且费时、费力、成本高。随着遥感技术的快速发展, 应用遥感方法研究盐湖受到越来越多的关注^[5]。遥感具有宏观、动态、实时等优点。目前, 对盐湖的遥感研究大多基于多光谱数据, 采用统计方法, 依据经验模型获得水体总含盐量和水深等信息^{[6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14]}。但由于盐湖卤水中盐分矿物组成之间对光谱反射相互影响, 复杂成分卤水中单一离子含量的实测光谱反射特征很难在多光谱数据中找到相对应的波段; 因此, 利用多光谱数据对单一离子含量的定量反演存在一定难度。高光谱遥感利用许多狭窄的电磁波波段能够捕捉到盐湖复杂的光谱特征, 使得本来在宽波段遥感中不可探测的物质可以被探测到^[15]。因此, 采用高光谱数据能够精确地描述盐湖的光谱特征, 为监测盐湖离子含量提供前提条件。因盐湖矿物离子含量与光谱反射率之间是一种复杂的非线性关系^[16], 故利用传统的线性回归模型进行盐湖矿物离子含量反演的精度较低。BP神经网络模型由于其具备映射复杂关系的能力, 非常适用于光学特征复杂的水体参数的提取^[17]; 因此, 对盐湖矿物离子含量可采用BP神经网络模型进行模拟。

本文利用HJ-1A卫星高光谱成像仪(hyper spectral imager, HSI)数据2级产品(以下简称HJ-1A高光谱数据)对柴达木盆地西台吉乃尔湖的K⁺, Mg²⁺, Na⁺, Cl^-和S $\begin{matrix} O_{4}^{2 -} \end{matrix}$ 离子含量做定量分析, 建立盐湖矿物离子含量BP神经网络估测模型, 实现对盐湖现有资源动态监测及探明资源分布特征, 为该地区盐矿产业的可持续发展提供技术支持和科学依据。

1 研究区与数据

1.1 研究区概况

西台吉乃尔湖位于青海省柴达木盆地中部, 地理位置介于E93° 16'~93° 29', N37° 39'~37° 47'之间。北近邻315国道上的一里坪, 南离格尔木市的乌图美仁90 km, 东距东台吉乃尔湖35 km, 西距海西州茫崖镇约130 km。盐湖湖盆呈近似三角形, 为封闭的内流盆地, 固、液相并存; 液相卤水资源包括湖表卤水和晶间卤水, 水化学类型为硫酸镁亚型, 富含K, B, Li等元素, 有较好的开发应用前景。湖表卤水矿化度336.3 g/L, 相对密度1.225 5, pH值7.7; 晶间卤水矿化度334.6 g/L, 相对密度1.223 3, pH值7.9。西台吉乃尔盐湖固体盐类矿物由石盐、芒硝、石膏和白纳镁矾等组成, 以石盐为主^[18] 。

1.2 样本采集

2013年5月8— 10日, 天气晴朗, 能见度高, 在西台吉乃尔湖通过GPS布点, 采集包括湖表液体样本和盐滩固体样本。采样点共21个, 其中盐滩固体采样点15个、湖表液体采样点6个。固体样本用自封袋封装, 液体样本用塑料瓶封装, 并贴上标签, 记录其经纬度坐标和采样点号。在实验室采用光谱分析仪测得采样点主要矿物离子K⁺, Mg²⁺, Na⁺, Cl^-和S $\begin{matrix} O_{4}^{2 -} \end{matrix}$ 的含量。采样点分布情况如图1所示。

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	图1 西台吉乃尔湖采样点分布图Fig.1 Distribution map of sampling points in west Taijinar salt lake

1.3 高光谱数据获取与预处理

实验采用与样本采集同期获取的1景HJ-1A高光谱图像数据, 空间分辨率为100 m, 平均光谱分辨率为4.32 nm; 共有115个波段, 分布在可见光和近红外谱段(450~950 nm)内; 图像大小为589像元× 639像元, 覆盖了整个西台吉乃尔湖, 无明显的云盖, 光谱信息丰富, 没有局部几何失真和变形。

HJ-1A高光谱数据的2级产品采用HDF5格式, 需格式转换为ENVI可读文件; 经辐射校正后得到绝对辐射亮度值图像。由于部分波段的图像存在严重的条带噪声, 图像质量较低, 会影响高光谱图像的应用效果; 为此, 本文参考高海亮等^[19]提出的基于参考波段的移动窗口条带去噪方法, 有效地去除了图像的条带噪声, 显著地提高了图像的清晰度, 并保留了原始影像的基本信息。然后利用FLAASH大气校正模型对高光谱辐亮度图像进行大气校正, 最终获得115个波段的地表反射率图像。实验采用的HJ-1A高光谱数据的2级产品已经过系统校正, 为便于在图像中对采样点精确定位, 使用Landsat8图像作为标准图像对HJ-1A图像进行几何精纠正。为避免光谱信息丢失, 图像重采样采用最邻近点法, 选择UTM投影, WGS84坐标系, 控制点力求均匀分布, 总误差在0.5个像元之内。

2 研究方法

2.1 高光谱数据降维

HJ-1A高光谱数据的光谱分辨率很高, 能探测到地物光谱特性的微小差异, 为地物的精确监测提供了前提条件。但因光谱维度较高, 数据信息冗余大, 波段相关性强, 会对高光谱数据的处理带来困难; 因此, 实现高光谱数据的降维对数据的后续处理具有重要意义^[20] 。通过数据降维, 一方面能降低影像噪声的影响, 另一方面能减小数据的冗余, 提高图像处理的效率。本文参考刘春红等^[21]提出的自适应波段选择(adaptive band selection, ABS)方法进行波段选择。这种降维方法着重分析波段之间的空间相关性和谱间相关性, 通过构造的数学模型获得每个波段的ABS指数, ABS指数越大表明该波段信息量越大且与其他波段相关性越小。将ABS指数由大到小排列, 根据实际应用需求选取排在前面的n个波段。ABS方法基于以下原则: ①选取的波段组合信息量丰富; ②选取波段之间相关性小。

构造的数学模型为

I_i= $\begin{matrix} \frac{σ_{i}}{(R_{i - 1, i} + R_{i, i + 1} \frac{)}{2}} \end{matrix}$ , (1)

σ _i= $\begin{matrix} {\{\frac{1}{MN} \overset{M}{\sum_{x = 1}} \overset{N}{\sum_{y = 1}} [f_{i} (x, y) - {\overset{̅}{f}}_{i}]^{2}\}}^{\frac{1}{2}} \end{matrix}$ , (2)

R_i_,_j(x, y)= $\begin{matrix} \frac{E \{[f_{i} (x, y) - f_{i}] [f_{j} (x, y) - {\overset{̅}{f}}_{j}]}}{\sqrt[]{E \{[f_{i} (x, y) - {\overset{̅}{f}}_{i}]^{2}}} \sqrt[]{E \{[f_{j} (x, y) - {\overset{̅}{f}}_{j}]^{2}}}} \end{matrix}$ 。 (3)

式(1)— (3)中: I_i为第i个波段的ABS指数; σ _i为第i个波段DN值的标准差; R_i-_1,_i和R_i_,_i+₁分别为第i个波段与其前后2个波段的相关系数, 数值越小表明2个波段的独立性越高; M和N分别为图像的行、列像元数; f_i(x, y)为第i个波段中第x行第y列像元的DN值; $\begin{matrix} {\overset{̅}{f}}_{i} \end{matrix}$ 为第i波段DN值的平均值; E{}为数学期望。

用ABS方法获得的指数充分考虑了每个波段的信息富集程度以及与相邻波段的相似性, I_i越大, 相应图像的信息量越大, 越具代表性^[21] 。

2.2 BP神经网络模型及参数选择

BP神经网络技术是模拟人脑的神经网络行为特征而建立的分布式并行信息处理算法的数学模型。该模型采用了反向传播(back propagation, BP)算法训练, 其基本思想是: 如果利用已有权重和阈值正向传播得不到期望的输出, 则反向传播; 反复修改(迭代)各节点的权重和阈值, 逐步减小代价函数, 直至达到预先设定的要求。一般以代价函数小于某一相当小的正数, 或迭代不再减小而使反复振荡停止时, 完成BP网络的训练及输入与输出之间映射关系的确定。简言之, 就是不断调整权值, 使网络总误差最小^[22]。

本文将降维处理后的波段组合光谱反射率作为模型的输入层; 输出层为1个节点, 对应矿物离子含量。隐含层节点数根据经验公式确定, 即

n= $\begin{matrix} \sqrt[]{n_{i} + n_{0} + a} \end{matrix}$ , (4)

式中: n为隐含层节点数; n_i为输入节点数; n₀为输出节点数; a为1~10之间的常数。

通过不断训练, 选取训练效果较好的传递函数和训练函数^[23] 。

2.3 模型精度检验

由于样本是小样本数据, 本文采用循环精度检验的方法进行精度验证。其原理是: 抽取任一样本作为检验值, 将剩余样本输入模型进行训练, 利用训练好的模型获得抽取样本的预测值; 循环以上步骤, 即可得到所有样本的预测值。循环精度检验的前提是假设训练样本数据的好坏程度基本一致, 使得每次检验得出的模型可以大致认为是相同的^[22] 。

此外, 本文还选择以下2个指标来评价监测模型的预测效果。

1)决定系数(R²)。该指标反映用预测值解释实测值变化的程度, R²越大, 模型越稳定。其计算公式为

R²= $\begin{matrix} \overset{n}{\sum_{i = 1}} \end{matrix}$ ( $\begin{matrix} y_{i}^{*} \end{matrix}$ - $\begin{matrix} \overset{̅}{y} \end{matrix}$ )²/ $\begin{matrix} \overset{n}{\sum_{i = 1}} \end{matrix}$ (y_i- $\begin{matrix} \overset{̅}{y} \end{matrix}$ )² 。 (5)

式中: i为采样点号; $\begin{matrix} y_{i}^{*} \end{matrix}$ 为第i个采样点的离子含量预测值; y_i为第i个采样点的离子含量实测值; $\begin{matrix} \overset{̅}{y} \end{matrix}$ 为采样点离子含量实测平均值^{[24, 25]}。

2)相对误差(RE)。该指标反映预测的可信程度, 是一个无量纲的值, RE越小, 模型预测精度越高。其计算公式为

RE= $\begin{matrix} \frac{| \dot{y} - y |}{y} \end{matrix}$ × 100% 。 (6)

式中: $\begin{matrix} \dot{y} \end{matrix}$ 为采样点离子含量预测值; y为采样点离子含量实测值^{[24, 25]} 。

3 结果与分析

3.1 ABS指数求解

利用ABS方法求得的前20个指数如表1所示, 其中, ABS指数值由高到低排列; 波段号为对应于HJ-1A高光谱数据115个波段的波段序号。

表1 ABS指数及对应波段号 Tab.1 ABS index and its corresponding band number

3.2 BP神经网络模型建立

本文采用的BP神经网络由Matlab的Neural Network Toolbox提供, 共有3层, 即输入层、隐含层和输出层。

选取采样点对应的ABS指数排在前n个波段组合的光谱反射率作为输入层, 节点数即为n。本文分别将n设为20, 15, 10和5, 用以检验何种波段组合会使得模型精度和效率最优。分别将采样点对应的K⁺, Mg²⁺, Na⁺, Cl^-和S $\begin{matrix} O_{4}^{2 -} \end{matrix}$ 离子含量作为输出层, 节点数为1。隐含层节点数由经验方程得到。隐含层传递函数为tansig(正切S型传递函数), 能够快速收敛。输出层传递函数为purelin(线形传递函数), 可以使整个网络输出任意值。

训练函数为trainlm( Levenberg-Marquardt BP训练函数), 对中等规模的BP神经网络有最快的收敛速度。网络的学习函数为learngdm(梯度下降动量学习函数), 用于计算权值或阈值的变化率。网络的性能函数采用mse(均方误差性能函数), 是衡量“ 平均误差” 较快捷的方法。由于输入数据与输出数据量纲不同, 所以首先要用premnmx函数对样本数据做归一化处理, 训练完毕后再用postmnmx函数做反归一化处理。

以预测Na⁺离子含量的BP神经网络为例, 不同波段组合构建的BP神经网络模型的训练速度与精度如表2所示。

表2 不同波段组合BP神经网络模型训练速度与预测精度 Tab.2 Training speed and prediction precision of BP neural networks based on different bands

从表2可以看出, 选取ABS指数排在前20, 15, 10的波段组合训练的BP神经网络模拟结果精度都很高, 但运算效率随波段组合数的减少而降低。波段组合数为5时, 模拟结果精度较低且运算效率显著下降。因此, 本文选择ABS指数排在前20位的波段组合作为BP神经网络输入层, 神经网络拓扑结构为20-5-1, 即20个输入层节点、5个隐含层节点、1个输出层节点。

本文构建的BP神经网络模型中的各个参数和传递函数、训练函数等是经过多次试验比较而得出的较优结果。

3.3 模型精度分析

在循环精度检验中, 先对所得的神经网络模型进行初始化; 选出20个样本输入该神经网络模型进行训练, 调整权值, 用剩余的一个样本来检验该模型误差, 若|y^*-y|/y小于既定误差(y^*是预测值, y是实测值), 则将此结果计为“ 1” , 否则结果记为“ 0” ;

继续选出20个样本(不能与前次重复)输入该神经网络模型进行训练, 再用剩余的1个样本检验该模型误差; ……; 循环进行上述步骤, 直至所有样本全部检验完毕。将检验结果相加、除以总样本数所得百分比就是该模型的精度。既定误差设为5%。由于训练样本数据的好坏程度大致相同, 因此可以认为每次检验得到的模型大致相同。检验结果表明Na⁺ , Cl^-, K⁺, Mg²⁺和S $\begin{matrix} O_{4}^{2 -} \end{matrix}$ 离子含量反演精度分别为90.48%, 85.71%, 95.24%, 95.24%和90.48%。

表3为与Na⁺, Mg²⁺, Cl^-, K⁺和S $\begin{matrix} O_{4}^{2 -} \end{matrix}$ 离子含量反演对应的BP神经网络模型评价。反演的最大相对误差(RE_max)均在10%以内, 最小相对误差(RE_min)接近于0, 平均相对误差(RE_mean)均在1%以内, R²均接近1, 表明所构建的模型能够有效地定量反演对应的离子含量。

表3 不同离子含量反演的BP神经网络模型评价 Tab.3 Evaluation of BP neural network models for retrieving different ions salinity

模型	R²	RE_max/%	RE_min/%	RE_mean/%
Na⁺模型	0.99	6.12	0.02	0.75
Mg²⁺模型	0.99	6.25	0.00	0.57
Cl^-模型	0.99	7.63	0.01	0.98
K⁺模型	0.99	5.30	0.00	0.43
S $\begin{matrix} O_{4}^{2 -} \end{matrix}$ 模型	0.99	5.08	0.01	0.77

表3 不同离子含量反演的BP神经网络模型评价 Tab.3 Evaluation of BP neural network models for retrieving different ions salinity

图2为Na⁺, Cl^-, Mg²⁺, S $\begin{matrix} O_{4}^{2 -} \end{matrix}$ 和K⁺离子含量的实测与预测结果散点图。

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	图2 实测矿物离子含量与神经网络预测值的关系Fig.2 Relationship between measured mineral ions salinity and neural network predicted value

由于盐湖与盐滩采样点的矿物离子含量差别很大, 因此对盐湖和盐滩的样本分别展示对应矿物离子含量实测与预测结果。从图2可以看出, 模型的验证精度均为0.999 9, 表明BP神经网络可以很好地反演盐湖矿物离子含量。

3.4 盐湖区域尺度矿物离子含量预测

图3为盐湖矿物Na⁺, Mg²⁺, Cl^-, K⁺和S $\begin{matrix} O_{4}^{2 -} \end{matrix}$ 离子含量分布反演结果。

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	图3 西台吉乃尔湖不同矿物离子含量分布反演结果Fig.3 Retrieved results for spatial distribution of different mineral ions salinity in west Taijinar lake

从图3可以看出, 高含量的Na⁺离子主要分布在西台吉乃尔湖南部, 推测这种分布特征可能是受到南部漫流区卤水补给的影响; 在盐湖边缘的Na⁺离子含量也较高, 为长期蒸发、沉积造成的结果。Cl^-离子的高含量分布区域与Na⁺离子的相同。Mg²⁺, K⁺和S $\begin{matrix} O_{4}^{2 -} \end{matrix}$ 离子主要分布在盐湖中, 在盐滩的含量极低。与张西营等^[26] 2001年西台吉乃尔湖分析结果对比, 发现2013年盐湖面积和矿物离子含量分布情况发生了较大变化。除气候影响外, 人工对地表径流的控制使进入湖区的水资源发生了再分配, 扰乱了原本河水对于湖区的自然补给系统, 使补给过程变得复杂化。研究结果显示, 西台吉乃尔湖已具有明显的退化趋势, 而且由于长期的卤水补给不足, 势必会影响对西台吉乃尔湖的长期开采。

4 结论

1)传统的盐湖矿物资源监测采用已有资料研究和实地调查、实验室分析等方法不仅时效性差、费时、费力, 而且不能全面反映整个盐湖矿物资源分布情况。本文采用高光谱遥感数据实现了全面、实时、准确地监测盐湖的矿物离子含量, 为盐湖矿物资源监测提供了一种新方法。

2)HJ-1A卫星高光谱数据比多光谱数据具有更高的光谱分辨率, 能探测到地物在光谱特性上更微小的差异, 这为精确反演盐湖矿物离子含量提供了前提条件。但庞大的数据量和波段之间复杂的相关性使高光谱数据处理存在一定困难。本文采用自适应波段选择(ABS)的降维方法, 并通过对比分析选择出最优波段组合构成新的高光谱图像空间, 在不损失重要信息的情况下, 大大降低了计算量, 减少了噪声干扰, 提高了矿物离子含量反演的效率。

3)水体各项水质组分与光谱之间的相互影响是一种非常复杂的非线性关系, 适合用神经网络这样的黑箱模型来模拟。本文采用BP神经网络很好地模拟了盐湖矿物离子含量与光谱反射率之间的关系, 构建的模型精度较高, 且模型稳定性高, 反演结果符合实地调查情况。因此, 应用BP神经网络模型能够有效地反演盐湖矿物离子含量。

4)经研究、分析和对比, 发现西台吉乃尔湖近几年盐湖面积和矿物离子含量分布情况发生了较大变化。气候变化的影响与人工对地表径流的干扰使得盐湖长期处于卤水供给不足的环境下, 西台吉乃尔湖已显现明显的退化趋势。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献

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[17]	吕恒, 李新国, 曹凯. 基于BP神经网络模型的太湖悬浮物浓度遥感定量提取研究[J]. 武汉大学学报: 信息科学版, 2006, 31(8): 683-686, 735. Lyu H, Li X G, Cao K. Quantitative retrieval of suspended solid concentration in lake Taihu based on BP neural net[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2006, 31(8): 683-686, 735. [本文引用:1]
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[25]	杨婷, 张慧, 王桥, 等. 基于HJ-1A卫星超光谱数据的太湖叶绿素a浓度及悬浮物浓度反演[J]. 环境科学, 2011, 32(11): 3207-3214. Yang T, Zhang H, Wang Q, et al. Study of retrieving for chlorophyll-a concentration and suspended substance concentration based on HJ-1A HIS image[J]. Environmental Science, 2011, 32(11): 3207-3214. [本文引用:2]
[26]	张西营, 马海州, 高东林, 等. 柴达木盆地西台吉乃尔盐湖矿区卤水水化学特征[J]. 盐湖研究, 2007, 15(2): 12-20. Zhang X Y, Ma H Z, Gao D L, et al. Hydrochemical characteristics of brines in the mining area of west Taijinar salt lake in Qaidam basin[J]. Journal of Salt Lake Research, 2007, 15(2): 12-20. [本文引用:1]

2006

0.0

... 传统方法采用实地采样和实验室分析等手段^[1,2,3,4],在精度上虽有较高的准确性,但受制于在局部点上进行,不能全面反映盐湖矿物离子含量的分布情况,且费时、费力、成本高 ...

2003

0.0

2014

0.0

2013

0.0

2007

0.0

张博, 张柏, 洪梅, 等. 湖泊水质遥感研究进展[J]. 水科学进展, 2007, 18(2): 301-310.

Zhang

, Zhang

, Hong

, et al. Advance in remote sensing of lake water quality[J]. Advances in Water Science, 2007, 18(2): 301-310.

The latest developments of the remote sensing of lake water quality,such as the mathematic methods for the remote sensing of water quality model,the water quality indicators with the most sensible wave band and applications of TM,SPOT, MODIS,MERIS,AVHRR,CASI etc.,the satellite sensors and the airborn remote sensing,as well as reasons and solution which probably result in the errors of remote sensing of the lake water quality model,are explicated and analyzed. It can be regarded as the most complex and non-linear black-box model for the effect of several components in lake water on each other. Thus it is the most useful for the remote sensing of water quality simulated by Bp ANN. And the sensible band,the ultra-spectrum as well as wave bands clearly associated with water quality indicators should be selected and studied. A good way of making the remote sensing of lake water quality become a practical monitoring method is that water quality remote sensing must be combined with the aquatic eological problems.As a monitoring tool,it would be combined with the algae distribution in water, the nutrient transportation model and the lake water quality model. The ultra-spectrum data is seldom used in China,because the band width for the water quality monitor of sensor is not very suitable in China. We should develop the water quality sen-sors by ourselve.

1. Northeast Institute of Geography and Agriculture Ecology, CAS, Changchun 130013, China; 2. Environment and Resource College of Jilin University, Changchun 130026, China; 3. Graduate School of CAS, Beijing 100049, China

详述了湖泊遥感水质最新发展动态,如遥感水质模型的数学方法、与水质指标最敏感的波段以及TM、SPOT、MODIS、MERIS、AVHRR、CASI等传感器的适用情况,并分析了可能导致湖泊水质遥感模型误差的原因和解决办法。湖泊各项水质组分与光谱之间相互影响可认为是一种非常复杂的非线性关系,最适合用神经网络这样的黑箱模型来模拟。应当研究和选取敏感波段,用高光谱逐段分析与各种水质指标相关最密切的波段。湖泊水质遥感最终走向实用化必将其与水生态问题结合起来,作为一种监测手段,在水中藻类的时空分布、流域营养物质输送模型和湖泊水域水质模型等问题中得到广泛应用。我国学者使用超光谱数据源获得更为精确的监测成果还比较少,由于我国卫星可以用来进行水质遥感的波段比较宽,应当在新一代的资源环境卫星上加入更适合水质遥感的波段。

... 随着遥感技术的快速发展,应用遥感方法研究盐湖受到越来越多的关注^[5] ...

2007

0.0

张大林, 田淑芳, 栾学文. 西藏扎布耶盐湖氧化硼含量空间分布遥感研究[J]. 国土资源遥感, 2007, 19(1): 32-35. doi: DOI: 106046/gtzyyg. 2007. 01. 06.

Zhang D

, Tian S

, Luan X

Remote sensing research on the spatial distribution of Boric anhydride in the Zhabuye salt lake of Tibet[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2007, 19(1): 32-35. doi: DOI:10.6046/gtzyyg.2007.01.06.

With the help of multispectral data collected by Landsat-7 and the in situ data collection and on the basis of the preprocessing of the remote sensing data and the spectral and correlation analysis of data, the authors made an analysis of the boric anhydride content of the Zhabuye salt lake, which has a high concentration of boric anhydride and complex components, as evidenced by the results obtained by such methods as ratio enhancement, principal components and density slice. It is found that there exists spatial distribution regularity governing the boric anhydride content of the Zhabuye salt lake.

China University of Geosciences, Beijing 100083, China

利用Landsat-7多波段数据和氧化硼含量实测数据，在对数据进行预处理、波谱分析及相关分析等基础上，采用比值增强、主成分分析及彩色密度分割等处理方法，对浓度高、成分复杂的扎布耶盐湖氧化硼含量的空间分布进行了研究，揭示了扎布耶盐湖氧化硼含量的空间分布规律。

... 目前,对盐湖的遥感研究大多基于多光谱数据,采用统计方法,依据经验模型获得水体总含盐量和水深等信息^{[6,7,8,9,10,11,12,13,14]} ...

2005

0.0

... 目前,对盐湖的遥感研究大多基于多光谱数据,采用统计方法,依据经验模型获得水体总含盐量和水深等信息^{[6,7,8,9,10,11,12,13,14]} ...

2014

0.0

... 目前,对盐湖的遥感研究大多基于多光谱数据,采用统计方法,依据经验模型获得水体总含盐量和水深等信息^{[6,7,8,9,10,11,12,13,14]} ...

2012

0.0

张焜, 马世斌, 刘丽萍. 基于SPOT5数据的盐湖矿产开发及矿山环境遥感监测[J]. 国土资源遥感, 2012, 24(3): 146-153. doi: DOI: 106046/gtzyyg. 2012. 03. 26.

Zhang

, Ma S

, Liu L

Remote sensing monitoring of the mineral resources exploration and mining environment of the salt lake based on SPOT5 data[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2012, 24(3): 146-153. doi: DOI:10.6046/gtzyyg.2012.03.26.

Using the remote sensing interpretation data of the SPOT5 images acquired in three periods from 2008 to 2010, the authors analyzed the mining geological environment and the status of mineral resources exploitation in the Chaerhan salt lake. The results show that the numbers of factories and pump stations have increased, the exploited saline land,tailings and waste bittern convergence areas are rapidly expanding. Both extracting ditches and transporting ditches are extending. The monitoring scheme for the study area is discussed in detail,which provides some essential scientific references for regulating a monitoring system and technical standard in this field.

1. Institute of Geological Survey of Qinghai Province, Xining 810012, China; 2. Qinghai Province North of Qinghai- Tibet Plateau Geological Process and Mineral Resources Key Laboratories, Xining 810012, China

为了查明察尔汗盐湖区的矿产资源开发状况和矿山地质环境现状及变化趋势,利用2008—2010年获取的3期SPOT5卫星图像的遥感解译资料,对该地区的矿山地质环境及矿产资源开发状况进行了研究。结果表明,区内工厂数量和泵站数量均有所增加,开采盐田、尾盐、老卤汇集区占地面积扩展迅速,采卤渠、输卤渠长度均在延展。同时,从监测目标以及遥感数据源入手,进一步探讨了对青海省察尔汗盐湖进行矿山遥感监测的技术方案,为最终形成系统的监测方法和技术规范奠定了基础。

... 目前,对盐湖的遥感研究大多基于多光谱数据,采用统计方法,依据经验模型获得水体总含盐量和水深等信息^{[6,7,8,9,10,11,12,13,14]} ...

2012

0.0

... 目前,对盐湖的遥感研究大多基于多光谱数据,采用统计方法,依据经验模型获得水体总含盐量和水深等信息^{[6,7,8,9,10,11,12,13,14]} ...

2005

0.0

... 目前,对盐湖的遥感研究大多基于多光谱数据,采用统计方法,依据经验模型获得水体总含盐量和水深等信息^{[6,7,8,9,10,11,12,13,14]} ...

2004

0.0

... 目前,对盐湖的遥感研究大多基于多光谱数据,采用统计方法,依据经验模型获得水体总含盐量和水深等信息^{[6,7,8,9,10,11,12,13,14]} ...

2005

0.0

... 目前,对盐湖的遥感研究大多基于多光谱数据,采用统计方法,依据经验模型获得水体总含盐量和水深等信息^{[6,7,8,9,10,11,12,13,14]} ...

2006

0.0

... 目前,对盐湖的遥感研究大多基于多光谱数据,采用统计方法,依据经验模型获得水体总含盐量和水深等信息^{[6,7,8,9,10,11,12,13,14]} ...

2007

0.0

... 高光谱遥感利用许多狭窄的电磁波波段能够捕捉到盐湖复杂的光谱特征,使得本来在宽波段遥感中不可探测的物质可以被探测到^[15] ...

2009

0.0

周立国, 冯学智, 肖鹏峰, 等. 盐湖遥感研究的进展与展望[J]. 地球科学进展, 2009, 24(2): 141-149.

Zhou L

, Feng X

, Xiao P

, et al. Advance and prospection of remote sensing application to salt lakes[J]. Advances in Earth Science, 2009, 24(2): 141-149.

In this paper, The recent national and international developments on the study of remote sensing application to saline lakes is recently are reviewed and summarized, including saline lake spectral feature, characteristic bands sensitive to saline lake water and salt components, estimation model of the salt content and depth of the high-concentration saline lake, interpretation of geological evolution, surface and inner-crystalline brine change monitoring, changes of saline lake ecological environment, etc. Along with the remote sensing developing from low-resolution to high-resolution, Multi-Spectrum to hyper-spectrum and visible-light to microwave, on the basis of saline lake information identification and composition quantitative estimation, more emplasis shoald be paid to the inversion of salinity materialization parameters for hyperspectral remote sensing and inner-crystalline change monitoring with Radar data. We should also do our best to deeply investigate the relationship between the ecological system and the effect factors such as climate and salinity from remote sensing aspect. The saline lake research can also be extended to the salt lake biology, salt lake disaster or other feasible area.

1.Department of Geographic Information Science, Nanjing University, Nanjing 210093,China; 2.College of Geography and Biology Information, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing 210093, China

盐湖遥感因其研究对象的独特性和重要性而具有重要的理论和实际应用意义。从盐湖水体的光谱特征，盐湖水体、盐分的敏感特征波段，盐湖盐量、水深的估测模型，以及盐湖地质演化的解译，盐湖水面、晶间卤水的变化监测、生态环境的变化等方面，详述了国内外最新的研究进展。指出随着遥感从低分辨率到高分辨率，多光谱到高光谱，可见光到微波方向的发展，应在盐湖信息识别、盐湖成分定量估测的基础上，注重盐湖盐分物化参数的高光谱反演、晶间卤水的雷达遥感监测等，从遥感角度探求生态系统和气候、盐度等因素的深层次相互关系，此外还应在盐湖生物、盐湖灾害等领域拓展研究。

... 因盐湖矿物离子含量与光谱反射率之间是一种复杂的非线性关系^[16],故利用传统的线性回归模型进行盐湖矿物离子含量反演的精度较低 ...

2006

0.0

... BP神经网络模型由于其具备映射复杂关系的能力,非常适用于光学特征复杂的水体参数的提取^[17] ...

2002

0.0

... 西台吉乃尔盐湖固体盐类矿物由石盐、芒硝、石膏和白纳镁矾等组成,以石盐为主^[18] ...

2013

0.0

... 为此,本文参考高海亮等^[19]提出的基于参考波段的移动窗口条带去噪方法,有效地去除了图像的条带噪声,显著地提高了图像的清晰度,并保留了原始影像的基本信息 ...

2007

0.0

... 因此,实现高光谱数据的降维对数据的后续处理具有重要意义^[20] ...

2005

0.0

刘春红, 赵春晖, 张凌雁. 一种新的高光谱遥感图像降维方法[J]. 中国图象图形学报, 2005, 10(2): 218-222.

Liu C

, Zhao C

, Zhang L

A new method of hyperspectral remote sensing image dimensional reduction[J]. Journal of Image and Graphics, 2005, 10(2): 218-222.

The high dimensions of hyperspectral remote sensing image have caused problems to further processing. In order to solve the above problems, this paper proposes an adaptive band selection (ABS) algorithm of dimensional reduction, which selects high informative and low correlative bands by calculating the index of each band. After calculating and rearranging the index of each band, there are two methods of selecting the final bands: one is to select the bands whose index is bigger than the specified index, another is to select the first n bands whose index is the first n bands. In order to testify the effect of ABS method, Bayesian supervised classification was implemented on the dimensionally reduced image. The results of the classification show that highly informative bands can be selected by ABS method, the classification accuracy of selected bands is 10 4% bigger than the original image, and the computing complication is decreased rapidly too.

高光谱遥感图像的高数据维给图像进一步处理带来了困难，为了解决这一问题，提出了自适应波段选择(ABS)的降维方法。该方法充分考虑了高光谱图像的空间相关性和谱间相关性，通过计算各个波段的指数来选择信息量大并且与其他波段相关性小的波段。对各波段相应的指数重新排列之后，有两种方法来选择最终波段：一种是选择波段指数比设定指数大的波段，另一种方法是选择波段指数排在前n个的所有波段。为了验证ABS方法的有效性，对降维后的高光谱图像进行了贝叶斯监督分类，分类结果表明自适应波段选择的方法能够选择出信息丰富的波段，分类精度与使用原始波段相比提高10．4％，计算复杂度大大降低。

... 本文参考刘春红等^[21]提出的自适应波段选择(adaptive band selection,ABS)方法进行波段选择 ...

... 用ABS方法获得的指数充分考虑了每个波段的信息富集程度以及与相邻波段的相似性,I_i越大,相应图像的信息量越大,越具代表性^[21] ...

2010

0.0

... 简言之,就是不断调整权值,使网络总误差最小^[22] ...

... 循环精度检验的前提是假设训练样本数据的好坏程度基本一致,使得每次检验得出的模型可以大致认为是相同的^[22] ...

2009

0.0

... 通过不断训练,选取训练效果较好的传递函数和训练函数^[23] ...

2012

0.0

张娟娟, 余华, 乔红波, 等. 基于高光谱特征的土壤有机质含量估测研究[J]. 中国生态农业学报, 2012, 20(5): 566-572.

Zhang J

, Yu

, Qiao H

, et al. Soil organic matter content estimation based on hyperspectral properties[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2012, 20(5): 566-572.

Organic matter (OM) content is a suitable index of soil fertility which is widely used in field nutrient management. This study established spectral indices and derived equations for estimating soil organic matter (SOM) using hyperspectral technology. In the study, visible-NIR spectral reflectance of paddy and fluvo-aquic soils were measured using the ASD2500 device. Then by usingdried soil samples from two different soil types, variations in the spectrum characteristics and sensitive wavebands in relation to changing OM content were determined. Then spectral index-based models were established for estimating SOM content. The results showed that under similar SOM content, changing trends of spectrum curves of different soil types exhibited no obvious difference,while their reflectance were different. The first derivative better described the spectrum curve peak. At sensitive wavebands of two soil types existed in similar spectral regions. The original spectral reflectance was negatively correlated with OM in visible-NIR ranges, with the highest significance at 685 nm. The first derivative spectrum had a significant negative correlation at 554 nm. Step-wise multiple regression analysis revealed that for all the calibrated samples, combined spectral bands of 800 nm, 1 398 nm and 546 nm well estimated SOM content of two types of soil. Furthermore, estimation model of SOM based on difference index ( SOMDI ) and the first derivatives of reflectance at 1 400 nm ( R_FD 1 400 ) and 554 nm ( R_FD 554 ) showed a better prediction performance; with a general equation of Y =4.19?12.85×( R_FD 554? R_FD 1 400 ). The above monitoring models tested with independent datasets from two soil samples gave an R 2 = 0.79. This suggested that it was feasible to rapidly estimate SOM using hyperspectral technology.

在室内条件下, 利用 ASD2500 高光谱仪测定了潮土和水稻土自然风干土壤样品的光谱。通过系统分析两种不同类型土壤的高光谱特征差异及其有机质含量的敏感波段区位, 建立了土壤有机质含量的光谱估测模型。结果表明, 具有相同有机质含量的两种类型土壤整体光谱变化趋势无明显差别, 但反射率表现出明显差异, 一阶导数变换能较好地显现谱图中的肩峰。潮土和水稻土有机质的敏感波段集中在相同区域, 原始反射率在 685 nm 处相关性最高, 而一阶导数光谱在 554 nm 处相关性最高。通过对整体样本的多元逐步回归分析, 筛选出两种土壤有机质相同的敏感波段为 800 nm、1 398 nm 和 546 nm。进一步以一阶导数为自变量, 基于 1 400nm和554 nm两个波段构建了土壤有机质差值指数 SOMDI 及估测模型, 即 Y =4.19?12.85×( R_FD 554 ?R_FD 1 400 )。利用独立的样本对建立的光谱模型进行了检验, 预测决定系数均达 0.79 以上。上述结果表明, 利用高光谱技术可实现土壤有机质的快速监测与诊断。

... y̅为采样点离子含量实测平均值^[24,25] ...

... y为采样点离子含量实测值^[24,25] ...

2011

0.0

... y̅为采样点离子含量实测平均值^[24,25] ...

... y为采样点离子含量实测值^[24,25] ...

2007

0.0

... 与张西营等^[26] 2001年西台吉乃尔湖分析结果对比,发现2013年盐湖面积和矿物离子含量分布情况发生了较大变化 ...