截形叶螨危害对国槐叶片生理的影响

采用人工接螨 ,测定幼树叶片的主要生理参数 ,同时结合叶螨危害程度不同路段的国槐行道树叶片的生理参数测定结果 ,研究截形叶螨危害对国槐叶片生理的影响。结果表明 ,受叶螨危害叶片中叶绿素含量减少 33.5%～ 53.4% ,光合强度降低 42 .3%～54.5% ,国槐行道树受害叶片的光合强度降低达 74.0 % ;过氧化氢酶活性降低 63.1 %～94.2 % ;气孔传导率下降为 1 9.9%～ 2 2 .0 % ;蒸腾强度也显著下降。由此可见 ,截形叶螨危害致使国槐叶片生理和代谢发生紊乱是造成西安市国槐行道树夏季落叶的内在原因之一。     

胁迫处理蜜柚叶片色素含量高光谱遥感估测模型研究

通过在梅州蜜柚农业园实地采集健康成熟、缺锌成熟、受潜叶蛾胁迫成熟柚叶以及健康嫩叶4种不同健康状况叶片的高光谱数据,并通过生化手段测定柚叶样本的叶绿素总量和类胡萝卜素含量,分析构建基于高光谱特征变量的不同环境胁迫下最优的蜜柚叶片色素含量估测模型。在分析色素含量值与原始光谱反射率及其微分光谱、高光谱特征参数相关性的基础上,选取每个类别中与柚叶色素含量极显著相关的波段和高光谱特征参数,通过单变量的线性、对数和指数模型以及多元线性逐步回归方法建立不同类别柚叶色素含量的估测模型。结果表明,通过多元线性逐步回归建立的估测模型具有最高的精度,对健康成熟柚叶叶绿素总量和类胡萝卜素含量的建模精度分别为0.850和0.705,检验精度为0.754和0.606;对缺锌成熟柚叶2种色素的建模精度为0.895和0.904,检验精度为0.932和0.908;对潜叶蛾胁迫成熟柚叶叶绿素总量的建模精度为0.738,检验精度为0.834;健康嫩叶2种色素的建模精度为0.911和0.897,检验精度为0.898和0.944。推荐使用多元线性逐步回归模型来估测不同环境胁迫下蜜柚叶绿素总量和类胡萝卜素含量。     

棉花棉叶螨叶片遥感监测技术研究

通过使用便携式光谱仪对新疆石河子地区不同程度棉叶螨为害后的叶片光谱进行测量,同步进行理化参数测定,定性和定量地分析了棉叶螨为害后叶片叶绿素a、叶绿素b、叶绿素(a+b)、类胡萝卜素、厚度、全氮含量和含水量的变化和光谱反射特性,建立了棉叶螨叶片光谱诊断模型.结果表明:棉叶螨为害后的叶片所有理化参数较正常叶片低,叶绿素a变化幅度最大(88.8%),叶绿素(a+b)与棉叶螨的相关性最高(r=-0.924).棉叶螨叶片光谱反射率大小在近红外(750~860nm除外)和短波红外波段均随严重度的增加而增加,且可见光波段650nm附近有一个独特的反射峰,但在550nm附近低于正常叶片.605~724nm可作为棉花棉叶螨叶片光谱识别的敏感波段,706nm和758nm为最佳波段.4个估测参数建立的诊断模型均达到极显著相关水平,其中R758nm/R706nm建立的诊断模型检验R2最高(0.823),RE最小(0.351),可推荐为棉花棉叶螨叶片光谱识别的最佳模型.利用高光谱遥感可实现对棉花棉叶螨叶片的有效识别,可为棉花棉叶螨大面积监测提供借鉴和参考.     

基于高光谱植被指数的马铃薯叶片叶绿素含量估测模型

【目的】筛选相关性好的植被指数构建马铃薯叶片叶绿素a、叶绿素b估测模型,为科学、无损地进行马铃薯叶片叶绿素含量估算提供技术支撑。【方法】采用便携式高光谱地物波谱仪,获取不同施氮水平下不同生育时期的马铃薯植株叶片光谱反射率,提取植被指数,测定马铃薯叶片叶绿素a、叶绿素b含量,并研究叶绿素含量与植被指数的相关性。【结果】12个植被指数与叶绿素a、叶绿素b含量相关性较好,其中修正归一化差异指数(mND_(705))、修正简单比值指数(mSR_(705))、地面叶绿素指数(MTCI)、修改叶绿素吸收反射指数(MCARI)与叶绿素a、叶绿素b含量相关性最好。基于这4个植被指数建立的估测模型中,MTCI构建的乘幂模型估测叶绿素a含量的效果最佳,mND_(705)构建的指数模型估测叶绿素b含量的效果最佳。【结论】MTCI构建的乘幂模型能较为精确地估测叶绿素a含量,mND_(705)构建的指数模型能较为精确地估测叶绿素b含量;这2种模型可用于间接监测马铃薯植株的氮营养亏缺状态。     

油茶叶片叶绿素含量高光谱估测的偏最小二乘模型参数选择

[目的]利用高光谱技术估测植物叶片叶绿素含量时,如何在高维的光谱数据中选择有效的高光谱参数作为估测模型的输入矢量是估测叶绿素含量精度的关键.[方法]以南方丘陵地区油茶为试验材料,收集了182份油茶叶片光谱反射率及叶绿素含量样本,综合分析了敏感波段、光谱指数、高光谱特征参数和全波段(400～1350 nm)4个不同高光谱...     

截形叶螨危害对国槐叶片生理的影响

采用人工接螨,测定幼树叶片的主要生理参数,同时结合叶螨危害程度不同路段的国槐行道树叶片的生理参数测定结果,研究截形叶螨危害对国槐叶片生理的影响。结果表明,受叶螨危害叶片中叶绿素含量减少３３．５％～５３．４％,光合强度降低４２．３％～５４．５％,国槐行道树受害叶片的光合强度降低达７４．０％;过氧化氢酶活性降低６３．１％～９４．２％;气孔传导率下降为１９．９％～２２．０％;蒸腾强度也显著下降。由此可见,截形叶螨危害致使国槐叶片生理和代谢发生紊乱是造成西安市国槐行道树夏季落叶的内在原因之一。     

双季晚稻叶片叶绿素含量的冠层高光谱估测模型研究

叶绿素是水稻光合能力的指示器,水稻叶片叶绿素含量直接影响光合速率。高光谱遥感技术可以为水稻叶片叶绿素含量的定量化诊断提供简便有效、非破坏性的数据采集和处理方法,为构建和验证以水稻光谱参数为自变量的水稻叶片叶绿素含量的高光谱估测模型,对不同氮素条件下水稻叶片叶绿素含量和各类"三边"参数间的相关性进行分析。结果表明,各类"三边参数"中以Dr、SDr、SDr/SDb为自变量的二次模型的决定系数R2达到较大值,分别为0.636、0.644、0.632,通过模型预测精度检验,得出最适合估测水稻叶片叶绿素含量的模型是以Dr为自变量建立的水稻叶片叶绿素含量诊断模型[y=1.278+1.943x+0.880x~2(均方根差为0.83,相对误差为1.4),其中x为冠层光谱参数Dr,该模型可以定量估测水稻叶片叶绿素含量。     

棉花主要栽培生理参数的高光谱估测研究

 应用地物光谱仪获取近地高光谱遥感数据 ,用高光谱技术提取和估计棉花主要栽培生理参数。结果表明 ,棉花叶片具有绿色植物典型的反射光谱曲线特征 ;早衰的棉花反射光谱红谷区谷低变浅 ,最小波段光谱反射率Ro及数值积分面积SRo增大 ,与叶片光合速率呈显著负相关。经逐步回归分析 ,确定的一阶微分光谱值与棉叶叶绿素浓度的最大相关系数是 0 .734 4 (n =2 1) ,发生在 75 0nm波段处 ;群体叶面积指数 (LAI)与归一化差值植被指数 (ND VI)呈很好的对数相关关系 ;红边、蓝边、黄边每边的积分面积积累了多波段信息 ,在估测棉花冠层叶片全氮含量中有较大的应用潜力。研究建立了棉花主要栽培生理参数叶绿素含量、LAI和冠层叶片全氮含量等的遥感估测统计模型。     

基于高光谱植被指数对棉花叶绿素含量的估算

为了研究不同水氮组合条件下叶片叶绿素含量与光谱反射率之间的相关性,从而进一步估算叶绿素含量,利用ASD Field Spec Pro Fr型光谱仪室外测量棉花叶片的光谱反射率,同时采收棉花叶片获得叶绿素含量值。计算光谱一阶微分、原始光谱反射率组成的植被指数,以及对"三边参数"与叶片叶绿素含量进行相关性分析,结果表明:"三边参数"中的红边内最大一阶微分值(D_r)与棉花叶绿素含量有很好的相关性,其决定系数r~2为0.530 5**,估测模型决定系数r~2为0.856 3**,均方根误差RMSE为0.366;植被指数中Bm SR705:(DR750-DR445)/(DR705-DR445)与棉花叶绿素含量有很好地相关性(r~2=0.696 3**),估测模型决定系数r2为0.815 7**,均方根误差RMSE为0.278。因此利用特定的植被指数和"红边参数"能够很好地预测叶绿素含量,从而为高光谱数据预测棉花叶片叶绿素含量提供理论基础。     

防治枣树红蜘蛛应抓几个重要环节

枣树红蜘蛛又称火龙、火珠子。属蛛形纲、蜱螨目、有叶螨属和苔螨属两类。其叶螨属的朱砂叶螨、二斑叶螨（普通叶螨）、截形叶螨、山楂叶螨等为主要害螨。红蜘蛛成虫个体较小，平均体长0．5mm左右。成虫繁殖能力较强，气温适宜时1年可繁殖10～20代，气温高的6～8月份3～5d即可繁衍l代，该时期对枣树危害最重。枣树红蜘蛛主要为害叶片，吸食叶绿素和细胞液，抑制光合作用，减少养分积累。     

截形叶螨春季活动规律

对截形叶螨在树干上的越冬分布、出蛰后的转移规律、耐饥饿能力、爬行速度、寄主杂草等进行为期2 a的研究。截形叶螨在枣树主干树皮裂缝、主枝和树干基部的土壤缝隙中均能越冬,其中距地面60 cm左右的主干是主要越冬场所,越冬数量占总虫数的70%,主枝次之。从树干不同方位上的越冬情况来看,主干南面越冬数量最多。出蛰后的成螨沿树干转移取食。其耐饥饿时间为24~104 h、死亡高峰期间为56~80 h。这为冬季和早春用树干捆草圈诱杀、刮老树皮、喷洒农药等措施来降低越冬虫口密度和树干涂抹毒环诱杀、阻止转移以及清除灰绿藜等措施来控制截形叶螨提供了理论依据。     

东北水稻叶片SPAD遥感光谱估算模型

为通过构建高精度SPAD遥感估算模型,实现对水稻叶片叶绿素含量进行实时无损的监测,以东北地区多时期不同施氮水平下水稻叶片光谱反射率为研究对象,采用回归模型与BP神经网络算法构建不同输入量的SPAD高光谱估算模型,通过模型精度评价指标决定系数R~2、均方根误差RMSE,确定最优输入量和最优模型。结果表明:1)不同品种水稻成熟时期不同导致在孕穗期和抽穗期之间光谱反射率出现差异;2)回归模型中以DVI(D755,D930)为变量建立多项式模型估算精度最高;3)与回归模型相比,不同波长处单波段反射率作为输入量的BP神经网络模型估算精度显著提高,R~2为0.98。BP神经网络模型在隐藏节点数为7时估算精度达到稳定,在可见光和近红外处经过不同波段反射率作为输入量的尝试说明神经网络模型较为稳定,可以用来反演叶绿素相对含量。     

基于机器学习的粳稻叶片叶绿素含量高光谱反演建模

叶绿素含量是表征粳稻生长状态的重要指标,高光谱遥感技术能够无损、快速的获取粳稻叶片叶绿素含量。本研究利用2015—2017年沈阳农业大学辽中水稻实验站粳稻叶片高光谱数据,并利用主成分分析法(PCA)、典型相关分析法(CCA)、核典型关联分析法(KCCA)3种方法对粳稻叶片高光谱信息降维,选出较优光谱参数作为叶绿素含量反演模型的输入变量。采用支持向量机回归(SVR)、神经网络(NN)、随机森林(RF)、偏最小二乘法(PLSR)四种机器学习算法建立粳稻叶片叶绿素含量反演模型。结果表明,KCCA降维方法对粳稻叶片高光谱降维效果要优于PCA和CCA两种方法。采用KCCA-SVR方法建立的粳稻叶片叶绿素含量反演模型的模型决定系数R²=0.801,RMSE=1.610,建立的粳稻叶绿素含量反演模型精度最高。该模型良好的预测能力为粳稻叶片叶绿素含量反演研究和养分诊断提供了数据支撑和模型参考。     

基于高光谱成像技术的油菜叶片叶绿素含量预测

叶绿素是作物生长中的重要因素,可用于实时监测作物的生长状况。以常规高油酸油菜品种为材料,采用大田试验研究油菜叶片在不同栽培措施下幼苗期、蕾薹期叶片的光谱响应,通过计算反射光谱及其反射光谱的一阶导数与SPAD值的相关性,结合逐步回归挑选出油菜叶片敏感波段,并计算光谱指数。采用一元线性回归和神经网络建立叶绿素含量估算模型。结果表明,由光谱指数所构建的神经网络叶绿素估算模型,精度评价结果均显示比较高的水平,幼苗期反射率光谱指数构建的模型精度最高,决定系数R2为0807 0,均方根误差（RMSE）为1131 5,蕾薹期一阶导数光谱指数构建的模型精度最高,决定系数R2为 0873 2, 均方根误差（RMSE）为1322 3,在蕾薹期和幼苗期通过构建BP神经网络模型能够较好的对油菜叶绿素进行反演。为利用高光谱技术大范围监测油菜叶绿素含量提供了一定的理论依据。     

基于高光谱遥感的棉花叶片叶绿素含量估算

为提高高光谱植被指数对棉花叶绿素含量的估算精度,以陕西省关中地区棉花花铃期叶片高光谱反射率为数据源,分析了13种植被指数与棉花叶片叶绿素相对含量(SPAD)的相关关系;同时采用降精细采样法,详细分析400~2 000nm波段范围内原始光谱反射率的任意两两波段组合而成的优化光谱指数RSI与SPAD值的定量关系,构建线性及非线性回归监测模型,并对模型进行验证。结果表明:1)所提取的13种植被指数中NIR/NIR与SPAD值的相关系数最大(r=0.914),并且基于NIR/NIR(R780/R740)构建的回归方程模型优于其他植被指数,其构建的二次曲线方程回归模型建模与验模R2分别为0.900和0.785,RMSE为4.762,RE为7.86%,为基于提取的12种植被指数构建SPAD值估算模型中最佳模型;2)优化后的比值光谱指数RSI(Ration spectral index)的敏感波段为500和563nm,RSI(500,563)与SPAD值的相关系数r=0.999,与棉花叶片SPAD含量在0.01水平下呈显著相关,其构建的二次曲线方程模型效果最优,建模和验模R2分别为0.912和1.000,RMSE为2.848,RE为4.38%。与提取的13种植被指数相比,基于RSI指数二次曲线回归模型为估算叶绿素含量的最佳模型,并且模型预测值和实测值之间的符合度较高R2=0.843,表明基于波段优化算法的优化光谱指数RSI能更好的预测棉花叶片叶绿素含量。     

应用光谱反射测定的植物、土壤及混合光谱特性

以野外采集的土壤与活体植物叶片为研究对象,采用美国生产的SVC HR-1024便携式地物光谱仪,测定了纯土壤、纯植物叶片以及不同植物叶片盖度下的土壤光谱反射率,并对混合光谱特性进行了分析研究,建立了植物叶片盖度光谱估算模型。结果表明:(1)随着植物叶片盖度的增加,土壤光谱曲线逐渐呈现"五谷四峰"的特征,但始终不会高于植被光谱曲线;(2)植物叶片盖度与原始高光谱组成的差值、比值和归一化值3种形式的指数存在着良好的相关性,差值指数的显著性最为明显,组合较好的波段为410~710 nm与700~1400 nm,能反映相关系数最大的波段为690 nm和450 nm;(3)通过一元线性回归法、多元线性逐步回归法和偏最小二乘回归法预测植物叶片盖度可知:光谱特征参数与植物叶片盖度之间具有相关性,其中光化学指数与植被衰减指数的相关系数较大,模型拟合度较高,R^2均达到0.8以上;3种光谱特征参数(植被指数、红边参数、光谱吸收特征参数)中,植被指数与植物叶片盖度建立的模型最稳定、精度最高,可以有效地估算植物叶片盖度3种方法中,多元线性逐步回归法最适宜建立植物叶片盖度预测模型。     

果农间作条件下枣树树冠截形叶螨7～8月空间动态分析

为揭示枣树截形叶螨种群的空间结构特征,探究枣树截形叶螨防治方法,通过对枣树截形叶螨种群7~8月动态系统监测,应用5种聚集度指标和Iwao法研究该螨在枣树树冠上的空间分布格局。结果表明:截形叶螨种群在枣树树冠垂直方向和不同方位均为聚集型分布,其中垂直方向下层上层中层,不同方位南面东面西面北面。初步摸清了枣树截形叶螨种群在枣树树冠上的空间格局分布及动态规律。     

四种药剂防治枣树截形叶螨试验

截形叶螨(Tetranychus truncates Ehara)是新疆枣树主要害虫之一,通过选用20;双甲脒乳油、40;战红乳油、40;毒死蜱乳油、10;三乐可湿性粉剂4种药剂,每种药剂设3个浓度,对枣树截形叶螨进行防治试验,5 d后对防效进行方差分析,12种处理无显著差异,防治效果均达到91;以上,取得了较好的防治效果,在生产上可选用20;双甲脒乳油2 000倍液、40;战红乳油2 500倍液、40;毒死蜱乳油2 500倍液、10;三乐可湿性粉剂1 500倍液对枣树红蜘蛛进行防治.     

基于高光谱参数的竹叶叶绿素质量分数估算模型

为研究竹叶叶绿素质量分数和高光谱参数的相关性,建立叶绿素质量分数估算模型。利用Field Spec4便携式地物光谱仪采集无病虫害的箭竹竹叶光谱,使用SPAD-502叶绿素仪测定相应竹叶的叶绿素质量分数,分析竹叶叶绿素质量分数与原始光谱、一阶导数光谱以及提取的光谱特征参数之间的相关性,采用线性和非线性分析法构建叶绿素质量分数估算模型并进行精度检验。结果表明:(1)竹叶叶绿素质量分数在原始光谱反射率762 nm处相关系数达到最大值,相关系数为0.544 3;在一阶导数光谱反射率689 nm和726 nm处分别达到了极显著相关水平,相关系数分别为-0.747 9和0.907 9。(2)基于λ_b、λ_r、S_(Dr)/S_(Db)和(S_(Dr)-S_(Db))/(S_(Dr)+S_(Db))等光谱参数都与叶绿素质量分数达到了极显著相关水平。(3)采用相关性达到极显著水平的4种光谱参数以及689、726 nm处的一阶导数光谱反射率,构建叶绿素质量分数估算模型。依据决定系数(R2)最高,筛选出的回归估算模型中,基于一阶导数光谱反射率在726 nm处的线性模型R~2最高,为0.882 8,均方根误差(R_(MSE))和相对误差(RE)最小,分别为1.7050%和4.18%。因此,一阶导数光谱反射率在726 nm处的线性模型为竹叶叶绿素质量分数的最佳估算模型。