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2024.01.31

来自北京林业大学和北京师范大学的研究团队在中国河北省怀来遥感站纯人工落叶阔叶林（40.35°N，115.78°E）进行了田间测量（结构信息、叶面积指数（LAI）、上中下垂直冠层高度5个不同位置收集叶片、树皮和土壤反射率）、受损叶片分类（健康、轻度、中度和重度受损）、光谱分析（植物反射率和透射率，ASD FieldSpec?4 Hi-Res NG）、TLS激光扫描、3D森林场景重建、机载高光谱激光雷达和高光谱图像模拟、高光谱点云表征胁迫水平、随机森林（RF）模型构建及分类模型准确性评估（混淆矩阵和kappa系数）。主要目的是基于3D辐射传输模型（LESS）评估机载高光谱激光雷达（AHSL）在森林病虫害胁迫监测方面的潜力。具体来说，首先根据TLS数据和测量的受损叶片光谱重建虚拟3D森林场景，并在此基础上定义不同冠层受损位置和不同胁迫水平的不同病虫害干扰场景。然后，针对不同受损位置和胁迫水平的每种组合，使用LESS模拟AHSL点云和相应的高光谱图像（HI）。提取AHSL点云不同层的LiDAR点云并光栅化为3m空间分辨率的图像，结合高光谱图像，使用随机森林预测病虫害。

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来自首都师范大学的一组研究团队以北京东北部地区（40°10′0″-40°15′30″ N，116°58′4″-117°5′4″ E）为例，基于实验室测得的光谱数据（ASD FieldSpec 4光谱仪），结合地理加权回归（GWR）和XGBoost算法提出了一种新的模型（GW-XGBoost模型）来估算土壤重金属浓度。并评估了所提出模型的有效性。

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由比利时奥斯坦德法兰德斯海洋研究所、比利时根特大学水生生态学研究小组、佛兰德技术研究所(VITO)、比利时布鲁塞尔自然与森林水产管理研究所、研究基金会-佛兰德斯(FWO)，比利时布鲁塞尔组成的一组研究团队收集了安特卫普港码头和特姆斯桥附近谢尔特河自然条件下的原始、风化和生物污染的塑料制品和塑料碎片样品，同时选择纯原始塑料聚合物，进行塑料样品人工风化模拟、生物污染模拟，利用ASD FieldSpec 4地物光谱仪规范测量由不同聚合物组成的塑料样品的干燥光谱反射率、潮湿和水下环境中（人工模拟环境）的光谱反射率，提出了一个利用ASD FieldSpec 4地物光谱仪获得的宏观塑性样品的高光谱反射率数据集。

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中国科学院国家天文台李春来、刘建军研究员团队结合嫦娥五号月球样品的实验室分析结果和遥感探测数据（ASD FieldSpec 4），解答了过去对月球晚期玄武岩遥感光谱解译的疑惑，纠正了月球晚期玄武岩独特遥感光谱特征的物质成分解译结果。研究团队通过对返回月壤样品开展实验室光谱和X射线衍射分析，与以往获取的月球样品进行对比，并结合电子探针分析的数据结果，证明嫦娥五号月壤的光谱特征主要是由其富含的富铁高钙辉石引起，而非富含橄榄石所致。由于国外历次月海采样任务鲜有以富铁高钙辉石为主的月壤样品，加之富铁高钙辉石晶体结构的特点在光谱特征上与月球上常见的橄榄石光谱相近，导致了月球晚期玄武岩的遥感光谱被错误地解译为富含橄榄石。为了解决富铁钙辉石与富橄榄石月壤光谱的易混性，研究团队基于大量地面实测的橄榄石和辉石混合物光谱数据，提出了一种新的基于光谱参数判别月壤中橄榄石含量的遥感光谱反演方法，能够有效地解决月表富橄榄石区域和富铁钙辉石区域的区分和圈定问题，为利用遥感光谱数据探测月表主要矿物成分和分布提供了新的方法。

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来自洛林大学岩相学和地球化学研究中心和克莱蒙特奥弗涅大学岩浆和火山实验室的一组研究团队，①选择了五个不同地理来源含长石的宏观岩石样品（均是火山或深成岩），分别是NJ2（英安岩）、NJ11（花岗岩）、NM6（斜长岩)、NR1（玄武岩）和NR2（玄武岩）。②通过光学显微镜观察，了解样品显微结构和矿物组成。通过地球化学分析，确定元素含量。通过化学成分的映射分析，观察不同矿物的分布情况。此外，还进行了长石矿物化学成分的定量分析。③获取样品的光谱反射率（ASD Fieldspec 4地物光谱仪）和高光谱图像。④对光谱数据进行归一化处理等，使用ENVI软件进行化学成分的分析和矿物分类。并与美国地质调查局（USGS）的参考光谱库进行比对，识别矿物特征。⑤分析长石矿物的化学成分和光谱特征之间的相关性，探讨长石的光谱特征与其组成的关系。并讨论样品中颗粒大小和伴生矿物对长石光谱特征的影响。⑥总结研究结果，并对火星上的长石特征进行讨论和解释。

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来自苏伊士运河大学、埃及国家遥感和空间科学管理局、埃及米尼亚大学、俄罗斯RUDN大学的一组研究团队，①首先从埃及尼罗河附近的一个污染区域收集了80个土壤样本（60个来自0-20cm深度，20个来自20-40cm深度）。②进行土壤化学分析，测定每个土壤样本的有机碳含量和潜在有毒元素（PTEs）含量。③使用ASD FieldSpec 4地物光谱仪对每个样本进行可见-红外（Vis-NIR）光谱测量，获取反射光谱数据。④使用变量选择算法（如UVE和SA）从光谱数据中选择有效波长。⑤使用PLSR算法分别基于全波段光谱（FR-PLS）和基于变量选择的光谱数据（UVE-PLS和SA-PLS）建立光谱模型。⑥使用决定系数（R2）和相对分析误差（RPD）等指标评估模型的预测性能，比较不同模型（FR-PLS、UVE-PLS和SA-PLS）在预测关键PTEs方面的能力。分析结果，讨论模型在农业土壤中的应用前景。

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来自南京农业大学的一组研究团队在2018-2021年以中国东部的江苏省3个地点（以水稻和冬小麦轮作种植为特征的农业平原地区）为例，进行了7个实验，开展室内接种侵染试验、田间自然侵染试验、及实地调查测量，使用ASD FieldSpec 4 Hi-Res光谱仪测量感染及健康样品叶片和冠层的光谱反射率。基于实测的高光谱数据和哨兵-2图像数据，结合线性判别分析（LDA）、简单线性回归及热点分析，确定两年（2018年和2019年）中单波段对健康和感染叶片的可分性、构建稻瘟病敏感植被指数（RIBI）、建立回归模型以评估RIBI在不同尺度对稻瘟病发生的识别精度和对病情指数（DI）的估算能力、及进行RB的时空动态监测。

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为了实现矿井水中煤浓度的准确测量，来自河南理工大学测绘与土地信息工程学院的一组研究团队，首先制备了不同煤浓度的样品（0mg/L-1000mg/L），并利用ASD Fieldspec 3便携式地物光谱仪测量不同煤浓度矿水的可见-近红外光谱数据，再使用CARS算法（竞争自适应重加权采样）提取敏感波段，最后利用卷积神经网络方法（CNN）建立矿水煤浓度光谱反演模型（CKCNN模型），并采用k倍交叉验证对模型进行优化，以预测矿井水中的煤浓度，控制化学试剂的量，减少二次污染的影响，实现煤浓度的反演。并同时使用均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和相关系数（R）等评估指标评价模型。

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由吉林大学地球科学学院、鲁汶大学地球与生命研究所、中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所组成的一组研究团队以中国东北吉林省中部德惠市木石河流域（44°34′-44°38′N，125°51′-125°59′E，面积约46.20 km2）为例，进行土壤取样与分析（共选取72个采样点，其中山顶19个，斜坡中段28个，山脚25个）；在实验室内使用ASD Fieldspec 3 FR光谱仪测量土壤样品VNIR光谱数据；建立地面真实数据集；结合主成分分析和综合光谱判别分析（PCA-LDA）方法对实验室高光谱数据进行测试与分析、研究不同侵蚀影响下土壤的光谱可分性；建立侵蚀分类方案、创建混淆矩阵，通过Kappa系数评估分类性能；最后通过多时间裸土像素合成方法，优化裸土反射率稳定性，基于哨兵-2衍生的宽带光谱对研究区土壤侵蚀情况进行测绘与验证。

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ASD | ASD FieldSpec 4地物光谱仪在评估森林病虫害方面的应用

ASD | ASD FieldSpec 4地物光谱仪在土壤砷浓度估测上的应用

ASD | ASD Fieldspec 4 光谱仪在塑料污染探测方面的应用

ASD | 好想看看月壤长啥样！

ASD | ASD Fieldspec 4地物光谱仪在了解火星上的斜长石VNIR特征方面的应用

ASD | ASD Fieldspec 4地物光谱仪在估计干旱农业土壤中关键潜在有毒元素方面的应用

ASD | ASD FieldSpec 4 Hi-Res光谱仪在小农户田块稻瘟病发生时空动态遥感监测方面的应用

ASD丨ASD Fieldspec 3地物光谱仪在矿井水中煤浓度探测方面的应用

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