基于高光谱技术剑湖湿地茭草磷含量估算模型研究

以云南剑湖湿地典型植被优势种茭草为研究对象,利用ASD Filed Spec 3光谱仪采集茭草反射光谱,并测定其磷含量,通过高光谱数据建立茭草磷含量估算模型。结果表明:茭草的反射光谱曲线与健康绿色植被的反射光谱曲线趋势一致,通过一阶导数变换可以更清楚地分析原始光谱的细节特征,作为植被光谱特有的"三边"参数,可以定量分析茭草光谱特征。分别利用光谱反射率、反射率一阶微分值和"三边"参数与磷含量作相关性分析,相关性最高的变量分别为平滑光谱1 085 nm波段、光谱一阶微分1 259 nm波段、红边面积,相关系数分别为0.528、0.619、0.526;基于Land-sat 8 OLI波谱重采样的低维光谱数据,近红外波段对茭草磷含量较为敏感,相关系数为0.519;通过主成分分析提取的变量平滑光谱提取第1成分和反射率一阶微分提取第1成分与磷含量的相关性最高,相关系数分别为0.547和0.494。在建立的估算模型中,多元逐步回归模型估算效果较优,其次为主成分回归模型和单变量回归模型;茭草磷含量最佳估算模型为基于反射率一阶微分建立的多元逐步回归模型,R2为0.76、RMSE为13.69、P为91.08%、MAE为10.75。     

锦橙叶片钾含量光谱监测模型研究

【目的】快速、无损、准确地获取柑橘叶片营养信息。【方法】以盆栽蓬安100锦橙为试材,通过精确控制施肥处理(K0:0g,K1:30g,K2:75g,K3:90,K4:120gk2O/株/年),利用鲜叶进行光谱检测钾素营养状况分析。【结果】可见近红外波段范围内,各施钾处理蓬安100锦橙夏梢叶片光谱反射强度呈K3K0K1K2K4趋势。通过对反射光谱、一阶微分、二阶微分和倒数对数光谱进行多元散射(multiple scattering correction,MSC)校正处理,运用偏最小二乘法(partial least square method,PLS)与内部交叉验证建立了钾含量预测回归模型,其中反射光谱的二阶微分光谱钾含量定标模型具有最好的预测能力,其预测相关系数最大,r=0.82;预测均方根误差较小,RMSEP=0.0038;偏差(Bias)绝对值最小,Bias=-2.34E-05。【结论】通过锦橙叶片反射光谱二阶微分值与叶片钾含量构建的PLS回归模型,可以较好地预测蓬安100锦橙夏梢叶片钾含量。进一步分析表明,波段477—515nm、541—588nm、632—669nm、701—718nm和754—794nm是反射光谱二阶微分与蓬安100锦橙叶片钾含量定标模型的特征波长。     

基于光谱分析不同温度下棉花叶片SPAD值含量估测

【目的】研究不同温度对棉花叶片SPAD值的影响,利用高光谱反演叶片SPAD值。【方法】以不同温度处理花铃期水培棉花叶片为材料,利用美国SVC-HR768光谱仪测定叶片光谱反射率和SPAD502叶绿素计测定叶片SPAD值,采用相关分析、线性回归等方法,分析叶片SPAD值与原始光谱、一阶微分光谱和高光谱参数数据之间的关系。【结果】随着温度的升高,叶片SPAD值和原始光谱反射率逐渐下降,叶片SPAD值与原始光谱、一阶微分光谱和高光谱参数数据均具有较好的相关性,通过相关系数、调整R2和平均相对误差最大优选原则综合比较,筛选建立的叶片SPAD值与原始光谱、一阶微分光谱和高光谱参数的较优估测模型,相关系数分别为0.81、0.857和0.833,调整R2分别0.747、0.844和0.824,平均相对误差分别为9.12%、5.78%和7.72%。【结论】一阶微分光谱671和683 nm组合波段构建的模型Y=50.487 X683-131.617 X671+36.777预测叶片SPAD值最为精确,高光谱参数次之,原始光谱最差,为利用高光谱遥感信息反演花铃期棉花叶片SPAD值提供理论依据。     

贵州南江3号烟叶全氮含量高光谱估算模型

为实现烟叶全氮含量快速无损检测,及时获取烤烟生长实时信息,以贵州喀斯特山区主栽品种南江3号为研究对象,利用地物高光谱仪采集烟叶高光谱,并测定其全氮含量,采用相关性和逐步回归方程分析全氮含量与原始光谱反射率、光谱反射率一阶微分、高光谱特征变量之间的关系。结果表明:全氮含量高光谱原始反射率的特征波长为702nm(r=—0.587),呈极显著负相关;光谱反射率一阶微分的特征波长为632nm(r=0.812),呈极显著正相关;绿峰与红谷比值Rg/Rr(r=—0.812)的相关系数较高;基于光谱反射率一阶微分的逐步回归方程对烟叶全氮含量的估测效果较好(R2=0.961,p0.01)。     

灰漠土土壤全氮含量的高光谱特征分析及估测

【目的】研究传统土壤全氮含量测定方法,解决复杂、耗时、耗力等问题。【方法】以新疆干旱区灰漠土为研究对象,运用经典统计学和光谱学相结合的方法,研究灰漠土土壤全氮含量的光谱反射特性,通过对原始光谱的数据变换和相关性分析,构建了土壤全氮含量的高光谱估测模型,并对模型进行对比和验证。【结果】土壤中全氮含量不同光谱反射特性趋势相近,土壤的光谱反射率在780、1 800和2 140 nm波长附近出现波峰,在1 910 nm附近有明显的波谷,土壤全氮含量与原始光谱反射率相关性较差。通过一阶微分处理后的光谱数据与全氮含量的相关性显著优于原始光谱和二阶微分处理,最大相关系数为0.819,达到极显著相关;利用一阶微分变换从中提取特征波段667和1 414 nm,建立土壤全氮含量的估测模型:Y=2 698.048 X667-1062.149 X1414-0.015,R2为0.75,对估测模型进行验证发现,R2为0.80,当全氮含量过大或过小时,模型估测偏差相对较大,总体预测精度较高。【结论】高光谱分析技术对土壤全氮含量的预测具有一定的意义,利用估测模型可以快速鉴定土壤全氮含量。     

铜离子、铅离子胁迫的玉米冠层微分光谱与污染效应

通过设置玉米在不同浓度重金属铜、铅处理下的污染试验,测定玉米冠层在不同浓度重金属铜、铅污染下的高光谱反射率及其对应玉米叶片中的叶绿素、铜含量,分析玉米叶片中的叶绿素含量与土壤中重金属铜、铅浓度的关系,受不同浓度重金属铜、铅污染的冠层光谱的一阶、二阶、三阶、四阶微分光谱及其所对应的微分光谱角的区别,以及微分光谱及其所对应的微分光谱角与叶片中重金属铜含量的相关性。结果表明,玉米叶片中的叶绿素含量与土壤中Cu2+、Pb2+含量呈负相关;微分光谱波段位置的微分值和微分光谱角值可明显分辨受不同浓度重金属铜、铅的污染,微分光谱波段位置的微分值和微分光谱角值与叶片中重金属铜含量有显著相关性。     

库尔勒香梨不同生育期叶片氮素光谱诊断研究

利用光谱仪(SVC HR-768)对树龄22年的库尔勒香梨叶片进行光谱反射率测定,采集并分析叶片全氮含量。采用逐步回归法分析库尔勒香梨叶片全氮含量与叶片原始光谱反射率、一阶微分光谱反射率的相关性,并建立叶片全氮含量估测模型。结果表明:不同生育期库尔勒香梨叶片光谱的敏感波段和敏感波长均有差异,依据敏感波长建立库尔勒香梨叶片全氮含量估测模型,并对其进行检验。确定基于光谱一阶微分模型Y=50.535X703-40.586可作为坐果期库尔勒香梨叶片全氮含量的最佳估测模型;基于原始光谱模型Y=0.856X769-29.233可作为膨大期库尔勒香梨叶片全氮含量的最佳估测模型;基于原始光谱模型Y=0.728X761-14.142可作为成熟期库尔勒香梨叶片全氮含量的最佳估测模型。不同生育期库尔勒香梨叶片全氮含量估测模型进行比较,坐果期估测模型的拟合效果更好,预测精度更高。     

基于一阶微分变换方法的南方丘陵稻田土壤电阻率高光谱特性研究

通过对土壤电导率和光谱测定,分析了南方丘陵稻田土壤电阻率特征、原始光谱数据及重采样光谱数据特征。在光谱重采样基础上进一步构建光谱包络线去除变换、光谱反射率倒数(1/R)、对数[ln(1/R)]、平方根(R0.5)、一阶微分等单一或复合变换模型。通过横向、纵向综合比较分析不同模型的反射率与电阻率相关性分析的曲线差异,着重探讨了基于一阶微分的数据变换模型间土壤电阻率与光谱反射率间相关性强弱,结果表明:(1)基于一阶微分变换的模型可以对重叠混合光谱进行分解以便识别,扩大样品之间的光谱特征差异,发掘敏感波段的光谱吸收、反射特征;(2)综合反射率的平方根的一阶微分变换、反射率的倒数的对数及反射率对数的一阶微分等模型得出,在波段为382 nm处,土壤电阻率与光谱反射率间相关系数最高达0.788,在波段为555~560 nm,多个微分变换模型相关性系数在0.7以上,可为后续反演因子的确定及土壤电阻率高光谱估测回归模型的建立提供参考。     

基于高光谱的春小麦抽穗期叶绿素含量估算方法

对高光谱数据进行预处理是提升高光谱建模精度十分必要且有效的途径。利用高光谱技术分析春小麦作物光谱及其叶绿素含量的变化,对原始光谱反射率及对应的对数、倒数、平方根、对数倒数等4种数学变换及其一阶、二阶微分进行预处理运算,分析春小麦叶片叶绿素含量与预处理后的光谱数据相关性,基于选取的敏感波段对春小麦抽穗期叶绿素含量进行偏最小二乘回归法、BP神经网络2种方法建模并进行模型验证及比较。结果表明:对原始光谱数据数学变换的微分预处理可以明显提高春小麦叶片叶绿素含量与光谱反射率的相关性;通过显著性检验的敏感波段数量经一阶、二阶微分预处理呈现明显增加趋势,对应数学变换的波段数量有所不同;对数变换的二阶微分处理所建立的PLSR模型为最优模型,该模型精度参数为决定系数R■=0.93,校正均方根误差RMSE_c=2.53,预测决定系数R~2_p=0.91,预测均方根误差RMSE_p=2.41,相对分析误差RPD=3.20。说明数学变换的微分预处理过后的模型精度和稳健性有了大幅度的提升,并且运用在高光谱遥感反演春小麦抽穗期叶片叶绿素含量上是可行的。     

基于非成像高光谱的云烟97号叶片钾含量估算研究

为无损快速检测基于单位重量的烟叶钾元素含量,应用ASD Field Spec 3便携式地物光谱仪采集了曲靖市大莫古镇主栽品种云烟97号不同长势的烟草叶片光谱,测定了相应烟叶的钾元素含量;利用光谱分析技术提取烟草叶片光谱特征变量,并分析了烤烟叶片钾元素含量与原始光谱、光谱一阶微分及高光谱特征变量间的相关性;采用多元逐步回归分析的方法,建立了基于光谱特征单变量估测钾含量模型并进行该模型的精度检验。结果表明,钾元素(K)与原始光谱反射率的相关系数在350 nm波长处最大;钾元素(K)与光谱一阶微分在1 089 nm波长处极显著负相关(相关系数为-0.661),在2 297 nm处极显著正相关(相关系数为0.710);钾元素与高光谱特征变量绿边面积(SDg)的相关系数最大。综合来看,基于叶片光谱反射率一阶微分的钾元素回归模型对烟草叶片钾含量的估测精度较高,估测效果较好。