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高光譜成像用于草地可燃物含水率估測的研究進(jìn)展

鐘小瑞 ? 來源:jf_56671478 ? 作者:jf_56671478 ? 2025-10-20 11:44 ? 次閱讀
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草地可燃物含水率(Fuel Moisture Content, FMC)是預(yù)測火災(zāi)發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)、評估火勢蔓延速度及制定防火策略的關(guān)鍵參數(shù)。傳統(tǒng)FMC測定方法依賴實(shí)驗(yàn)室烘干稱重等離線手段,存在耗時(shí)、成本高、空間覆蓋有限等問題。高光譜成像技術(shù)(Hyperspectral Imaging, HSI)通過捕捉地物在可見光至短波紅外波段(400–1700 nm)的連續(xù)光譜信息,結(jié)合光譜特征與含水率的物理關(guān)聯(lián),為草地可燃物含水率的快速、無損、大范圍監(jiān)測提供了新思路。中達(dá)瑞和綜述高光譜成像在草地FMC估測中的研究進(jìn)展,重點(diǎn)分析技術(shù)原理、模型構(gòu)建、關(guān)鍵挑戰(zhàn)及未來發(fā)展方向。

高光譜成像技術(shù)原理與FMC估測基礎(chǔ)

光譜特征與水分關(guān)系

草地可燃物(如牧草、枯枝落葉)的水分含量會(huì)顯著改變其反射光譜特性:

吸收特征:水分子在近紅外波段(~1400 nm、1900 nm)具有強(qiáng)吸收峰,含水率越高,反射率越低。

光譜連續(xù)性:高光譜數(shù)據(jù)提供數(shù)百個(gè)窄波段(<10 nm),可捕捉細(xì)微的水分變化。

植被指數(shù)(VIs):如水分指數(shù)(WI)、歸一化差異水分指數(shù)(NDMI)等,通過特定波段組合增強(qiáng)水分敏感性。

高光譜成像系統(tǒng)組成

高光譜相機(jī)類型SVC多光譜云臺(tái)攝像機(jī)、無人機(jī)搭載SKY-W417高光譜相機(jī)

光譜云平臺(tái):lrisCube Cloud

研究進(jìn)展與關(guān)鍵技術(shù)

光譜特征提取方法

波段選擇:基于相關(guān)系數(shù)分析、隨機(jī)森林(RF)等方法篩選與FMC強(qiáng)相關(guān)的敏感波段(如1300–1400 nm)。

連續(xù)統(tǒng)去除法(CSR:消除背景反射干擾,增強(qiáng)水分吸收特征。

導(dǎo)數(shù)光譜分析:一階/二階導(dǎo)數(shù)可突出吸收邊緣(如1450 nm、1950 nm附近)。

估測模型構(gòu)建

傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)模型

多元線性回歸(MLR):利用敏感波段建立FMC與反射率的線性關(guān)系。

偏最小二乘回歸(PLSR):處理高維光譜數(shù)據(jù)共線性問題,適用于草地復(fù)雜混合像元。

機(jī)器學(xué)習(xí)模型

隨機(jī)森林(RF):通過特征重要性排序優(yōu)化模型,抗過擬合能力強(qiáng)。

支持向量機(jī)(SVM):在小樣本、非線性數(shù)據(jù)中表現(xiàn)優(yōu)異。

深度學(xué)習(xí):卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)可自動(dòng)提取光譜-空間特征,但需大量標(biāo)注數(shù)據(jù)。

混合模型

光譜-形態(tài)學(xué)融合:結(jié)合植被結(jié)構(gòu)參數(shù)(如葉面積指數(shù)LAI)提升估測精度。

多源數(shù)據(jù)整合:融合熱紅外、LiDAR數(shù)據(jù)補(bǔ)償高光譜的空間分辨率不足。

應(yīng)用案例與精度驗(yàn)證

草地類型適應(yīng)性:研究表明,高光譜模型在針茅、羊草等典型草地中R2可達(dá)0.85–0.92(RMSE<5%)。

時(shí)空動(dòng)態(tài)監(jiān)測:無人機(jī)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)草地FMC日間/季節(jié)變化的高頻率觀測,支持火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)。

區(qū)域尺度驗(yàn)證:歐洲FIREPARC項(xiàng)目利用機(jī)載高光譜數(shù)據(jù)反演地中海地區(qū)草地FMC,驗(yàn)證誤差<8%。

高光譜成像技術(shù)為草地可燃物含水率的快速、無損估測提供了革命性工具,其高精度、高效率已得到多項(xiàng)研究驗(yàn)證。然而,模型泛化能力、數(shù)據(jù)處理復(fù)雜度及成本控制仍是亟待解決的問題。未來需進(jìn)一步推動(dòng)多學(xué)科交叉創(chuàng)新,結(jié)合人工智能與新型傳感器技術(shù),構(gòu)建可持續(xù)的草地火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測體系,為生態(tài)安全與災(zāi)害防控提供科學(xué)支撐。

審核編輯 黃宇

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