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研究生:溫慧霖
研究生(外文):Hui-Lin Wen
論文名稱:樟樹葉片含水率與光譜訊號之研究
論文名稱(外文):The Relationship between the Leaves' Relative Water Content and Spectral Signatures of Cinnamomum camphora
指導教授:林金樹林金樹引用關係
指導教授(外文):Chinsu Lin
學位類別:碩士
校院名稱:國立嘉義大學
系所名稱:森林暨自然資源學系研究所
學門:農業科學學門
學類:林業學類
論文種類:學術論文
畢業學年度:96
語文別:中文
中文關鍵詞:相對含水率光譜訊號吸收特徵光譜樟樹
外文關鍵詞:Relative Water Content (RWC)spectral signaturesabsorption featuresCinnamonum camphora
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本研究主要利用高光譜訊號技術分析樟樹葉片含水率與其反射率的相關性,以控制試驗的方法測量葉子於不同含水率狀態下的光譜反射率,並建立兩者間的迴歸模式。研究結果顯示,反射光譜與含水率呈負相關,當含水率愈低時光譜反射強度則愈高;由綠光(515~560 nm)與紅光(600~740 nm)二個可見光區所建立的葉子含水率迴歸模式決定係數介於0.65~0.80,短波紅外光區(1320~1650 nm,1840~2240 nm)的光譜訊號與含水率的負相關更強烈,含水率推估模式之 R2均達0.90以上。經皮爾森相關性分析得知在波長900 nm之後與含水率的相關係數為-0.7以上,在短波紅外光區甚至高達-0.9。以逐步迴歸分析篩選出多個特徵波段,對於模式估測含水率的準確度R2 達0.95以上。過去許多研究證明可見光的吸收現象主要由葉子色素所控制,但本研究發現可見光也可以反應出含水率的變化趨勢,其解釋變量能力最高可達81.8%。
This study analyzes the relationship between the water content and spectral reflectance of the Cinnamonum camphora leaves by using hyperspectral technique and measure the water contents of the tree’s leaves and the corresponding spectral reflectance to establish the regression models with the correlated material. Results indicated that reflectance was negatively related to relative water content (RWC), while regression model showed that R2 value ranges from 0.65~0.80 for green and red bands with the spectral range of 515~560 nm and 600~740 nm, respectively. The results also showed that there exists a high correlation between RWC and reflectance of tree’s leaves (R2>0.95) in two SWIR regions (1320~1650 and 1840~2240 nm). Pearson’s correlation showed the RWC was negatively correlated with the reflectance of wavelength longer than 900nm and the correlation coefficient can reach -0.7, and the value can be even higher -0.9 in SWIR region. By multiple linear regressions for choose spectral signatures, the accuracy of proposed model for estimating water status of tree leaves can reach 95%. Studies had proved the absorption of visible band was controlled by the plant pigment, however, the variation of RWC can be also represented by the visible band with the ability of 81.8% in this study.
目錄
圖次
表次
中文摘要
英文摘要
壹、前言 1
貳、前人研究 3
一、光譜概述 3
二、高光譜遙測概述 5
(一) 植被 5
(二) 地質礦物 6
(三) 大氣科學 8
三、植生生化濃度高光譜遙測的應用 9
四、植生含水率與高光譜的相關研究 11
(一) 光譜水分指標 11
(二) 特徵光譜吸收 12
(三) 光譜反射率與相對含水率的相關性 13
五、相關性及迴歸分析 14
(一) 相關 14
(二) 迴歸 16
參、材料與方法 18
一、植生材料 20
二、相對含水率計算 21
三、光譜試驗 21
四、特徵波段選取 23
(一) 歸一化光譜 23
(二) 一階微分光譜 25
(三) 吸收深度 26
(四) 吸收面積 27
(五) 多元迴歸分析 28
(六) 高光譜訊號模式建立與驗證 28
五、皮爾森相關性分析 29
六、逐步迴歸分析 30
肆、結果與討論 31
一、樟樹葉片於不同含水率之變化趨勢 31
二、光譜儀器空白試驗 32
三、反應水分壓力之特徵光譜 33
(一) 光譜值歸一化處理後的特徵波段選取 34
(二) 光譜值一階微分處理後的特徵波段選取 37
(三) 光譜吸收深度與含水率的迴歸分析 41
(四) 光譜吸收面積與含水率的迴歸分析 44
(五) 多元迴歸方程式建立 46
(六) 模式準確度評估 48
四、樟樹與相對含水率的相關性 58
五、植生含水率之推估模式 59
伍、結論 62
陸、參考文獻 68






圖次
圖1、經三稜鏡散射後的光譜示意圖 4
圖2、植物光譜反射特徵曲線 6
圖3、不同的礦物光譜反射曲線 7
圖4、不同光譜解析度對水鋁礦反射光譜的影響 8
圖5、大氣吸收光譜特徵 9
圖6、燕麥光譜特徵曲線 11
圖7、橡樹光譜反射特徵曲線 13
圖8、銀杏不同時間的光譜反射曲線及與相對含水率的相關性曲線 14
圖9、連續統去除法研究流程 18
圖10、相關性及逐步迴歸分析研究流程 19
圖11、國立嘉義大學蘭潭校區內的樟樹 20
圖12、樟樹實驗樣本 20
圖13、ASD攜帶式野外光譜輻射儀 22
圖14、像元大小計算示意圖 22
圖15、光譜試驗示意圖 23
圖16、ASD光譜儀測得人工光源及太陽光源之白板光譜曲線 23
圖17、由連續統去除法調整的樟樹光譜 24
圖18、局部光譜區域的吸收光譜的深度與面積示意圖 24
圖19、一階微分前後的樟樹光譜 26
圖20、吸收深度計算示意圖 27
圖21、各波段光譜吸收長方形面積 28
圖22、相對含水率及原始光譜值轉換後的影像格式 29
圖23、樟樹光譜曲線利用逐步迴歸分析法所選擇的區域 30
圖24、樟樹在不同斷水時間的相對含水率 32
圖25、光譜儀器空白試驗誤差率 33
圖26、樟樹不同斷水時間的原始光譜值 34
圖27、樟樹不同斷水時間的歸一化光譜值 36
圖28、樟樹歸一化光譜與相對含水率之迴歸分析 37
圖29、樟樹不同斷水時間的一階微分光譜值 38
圖30、樟樹一階微分光譜與相對含水率之迴歸分析 40
圖31、樟樹歸一化光譜吸收深度與相對含水率之迴歸分析 42
圖32、樟樹一階微分光譜吸收深度與相對含水率之迴歸分析 43
圖33、四個區域的光譜吸收面積 44
圖34、樟樹光譜吸收面積與相對含水率之迴歸分析 45
圖35、樟樹多元迴歸分析與相對含水率之模式建立 47
圖36、樟樹多元迴歸分析與相對含水率之模式驗證 48
圖37、樟樹歸一化光譜的相對含水率模式驗證 52
圖38、樟樹一階微分光譜的相對含水率模式驗證 54
圖39、樟樹歸一化光譜吸收深度的相對含水率模式驗證 55
圖40、樟樹一階微分光譜吸收深度的相對含水率模式驗證 56
圖41、樟樹吸收面積的相對含水率模式驗證 57
圖42、樟樹葉片反射率與相對含水率之相關性 59
圖43、樟樹特徵吸收原始光譜與相對含水率之迴歸模式建立 61
圖44、樟樹特徵吸收原始光譜與相對含水率之迴歸模式驗證 61




表次
表1、大氣中主要吸收太陽輻射氣體之吸收帶 9
表2、植生生化成分的光譜吸收特徵 10
表3、光譜指標方程式 12
表4、相關係收的強度大小與意義 16
表5、建模資料組樟樹葉片斷水後不同斷水時間的含水率 31
表6、驗證資料組樟樹葉片斷水後不同斷水時間的含水率 49
表7、特徵波段與相對含水率之試驗及驗證模式R2值 50
表8、光譜吸收特徵區之反射率與樟樹含水率逐步迴歸係數統計表 60

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