油菜氮素光谱定量分析中水分胁迫与光照影响及修

研究了油菜氮素和水分胁迫在光谱检测中的相互作用,以及光照的变化对作物光谱检测的影响.为了克服光照因素对光谱检测的影响,针对氮素和水分的特征波长分别建立了基于光谱反射率变化率的光照修正模型;为了实现对氮素和水分相互作用的解耦,针对不同含水率水平的植株分别建立了全氮含量光谱特征的主成分回归模型.利用氮素光谱组合分析模型对植株全氮含量进行预测,结果表明,实测值与预测值的相关系数R为0.92,均方根误差(RMSE)为0.53,优于前期采用6特征波长变量和主成分回归法所建立的预测模型.     

冬小麦冠层光谱与土壤供氮状况相关性研究

通过设置2个冬小麦品种不同氮素水平的完全随机区组试验,获取冬小麦关键生育期(返青期、拔节期、孕穗期、灌浆期)的土壤氮素、植株氮素和冠层光谱数据,通过分析土壤氮素与植株氮素间的相关关系,间接构建土壤氮素状况的光谱诊断模型。结果表明,不同施氮水平冬小麦各生育期冠层光谱与麦田土壤氮素含量差异显著,土壤硝态氮、碱解氮含量与冬小麦植株氮素含量的相关系数达到0.72以上,相关系数分别在0.72~0.84和0.75~0.82之间,均达极显著水平,而土壤全氮含量与冬小麦植株含氮量的相关性相对较差;研究证实土壤调节植被指数SAVI(1040,680)和比值植被指数RVI(1040,680)分别与土壤硝态氮、碱解氮含量具有重要的关系。另外,基于光谱参数SAVI(1040,680)的土壤硝态氮估算模型(R~2≥0.739 6)和基于RVI(1040,680)所构建的碱解氮含量估算模型(R~2≥0.810 0)具有较好的估测能力,可以实现利用冠层光谱对土壤氮素状况的实时、快速估测。     

烤烟冠层光谱参数与氮素垂直分布相关性研究

研究烤烟地上部氮积累量垂直分布与冠层光谱参数的定量关系,以明确冠层不同叶层尤其是中、下层叶片对光谱的贡献,构建基于光谱指数的烤烟不同叶层及其组合氮素积累量的反演模型.针对不同施氮水平下烤烟进行大田试验,于不同生育时期采集田间冠层光谱数据并测定植株不同器官及时层生物量和氮含量.对不同叶层及其组合氮素积累量与多个光谱参数进行相关分析,结果表明:植被指数RVI(810,680)可以有效反演烤烟植株中层、上中层、上中下层氮素积累量;红边振幅(DλRed)可有效反演下层、中下层氮素积累量,说明利用光谱参数反演烤烟植株氮素积累量及中下层氮素积累量是可行的.     

基于SVM的加工番茄早疫病叶氮素含量光谱反演

采用支持向量机(SVM)模型,对新疆加工番茄早疫病病害植株的叶片氮素含量进行光谱反演。分析不同病害严重度的病叶氮素含量的光谱特征,发现在218~357 nm、384~587 nm、1 033~1 141 nm、1 499~2 500 nm,氮素含量与光谱反射率的相关系数的绝对值大于0.7,在227~353 nm的相关系数大于0.8,表明不同病害严重度的病叶氮素含量与光谱反射率呈强相关。利用K层交叉检验(K-CV)方法验证、优选出SR705、ND705、GMI-2、RI-half、PTEBc等5种光谱指数,作为SVM模型的输入变量;同时,分别建立线性核、多项式核、径向基核和Sigmoid核的SVM模型,通过模型拟合比较,得出最佳模型为径向基核的SVM模型。采用径向基核的SVM模型对病叶氮素含量进行光谱反演,结果表明:径向基核的SVM模型氮素含量反演的真实值与预测值的MSE为0.012 4,相关系数R为85.916%,平均相对误差为0.175,结合多光谱指数的SVM模型提高了加工番茄早疫病病害叶片氮素含量的反演精度。     

基于多光谱视觉的油菜叶片氮素营养检测方法研究

应用多光谱视觉技术对油菜叶片氮含量百分率进行了定量分析.在RGB颜色模型下,对采集的油菜叶片图像的颜色特征进行分析.分析结果表明:G/R-G/B和G/R与叶片氮含量百分率呈高度相关,相关系数分别为0.89和0.88,而其它图像特征同含氮量百分率之间相关性都比较弱.为此,使用G/R-G/B与G/R分别与叶片氮含量百分率建立线性回归模型,经验证G/R-G/B建立的回归模型预测值平均相对误差在9%以内,这表明此特征可用于多光谱视觉快速诊断油菜叶片氮素营养的特征.     

不同滴灌施肥策略对棉花氮素利用率和产量的影响

在变量施肥和压差式施肥两种不同的施肥方式下,分别研究其不同的灌水和施肥模式对棉花氮素吸收利用及其分配和产量的影响。小区试验设置不同的施肥方式和灌水施肥模式,通过不同灌水施肥模式测定棉株全氮含量,最终测产分析不同滴灌施肥方式对棉花氮素吸收利用和产量的影响。变量施肥植株全氮含量和氮肥利用效率高于压差式施肥,前者比后者平均增产了5.27%。在一次施肥过程的两端施氮肥,中间1/3时间灌水(N-W-N处理)有利于促进棉花生殖器官的生长发育,增加植株全氮在生殖器官中的分配量,显著提高氮素的利用效率,达到增加产量的效果。推荐使用变量施肥方式在一次施肥过程的两端施氮肥,中间1/3时间灌水(N-W-N)的施肥模式。     

基于岭回归的土壤全氮含量反演模型

全氮含量是土壤肥力的核心指标之一,快速、准确测定耕层土壤全氮含量对农业生产具有重要意义.以南京市江宁区典型水稻田为研究对象,采用棋盘式布点法选取了60个点位,每个点位均在0~30 cm表土层进行取样,利用大疆精灵4多光谱无人机同时获取了土壤样本分别在5个波段(450,560,650,730,840 nm)的光谱反射率,通过土壤全氮含量与光谱反射率多元线性分析,揭示了光谱反射率数据特有的多重共线性问题,构建了基于岭回归的无人机遥感影像反演土壤全氮含量预测模型.计算结果表明,岭回归系数取0.12时,其回归R²达到了0.408,方差膨胀因子均在10以下,且回归系数具有统计学意义.基于岭回归的反演模型可以较好兼顾反演精度与光谱数据多重共线性问题.研究成果可为无人机遥感土壤氮素营养诊断提供理论依据.     

基于DNDC模型的南方典型稻田氮素去向及其优化管理

稻田不合理的氮素管理模式造成了氮素资源浪费与水体及大气环境污染.为深入分析中国南方典型稻田的氮素去向特征及其优化管理模式,基于2017年湖北省孝昌县高岗村的试验稻田在常规水肥管理下的稻田观测数据,采用了DNDC模型对稻田各氮素去向负荷进行了模拟与分析,包括水稻植株吸氮、氮素渗漏、氨挥发与反硝化.研究结果表明:①DNDC...     

基于SVR算法的苹果叶片叶绿素含量高光谱反演

为实现苹果叶片叶绿素含量的高光谱反演,分析了多种光谱参数与实测SPAD值的相关性,并将归一化光谱参数值及SPAD值进行多项式回归及支持向量回归。其中以归一化植被指数为变量的SVR(Support vector regression)反演模型在建模及模型检验中决定系数分别为0.741 0、0.891 4,均方根误差分别为0.133 2、0.125 6,具有较高的精度及良好的预测能力。与多项式回归相比,SVR具有更好的反演效果,可以作为叶绿素高光谱反演的优选算法。     

不同粒径处理的土壤全氮含量高光谱特征拟合模型

采集新疆北疆棉田385个自然土壤样本,将筛选出的土壤样品分别过2、1、0. 5、0. 15 mm筛并测定其原始光谱反射率,利用支持向量机(Support vector machine,SVM)、偏最小二乘回归(Partial least squares regression,PLSR)和多元逐步线性回归(Stepwise multiple linear regression,SMLR)方法对土壤原始光谱及其12种光谱变换数据分别构建土壤全氮含量的估测模型,并对模型精度进行检验。结果表明,土壤原始光谱特征在各个波段与全氮含量相关性都较差,不同形式的数据变换均能够提高光谱反射率与全氮含量的相关性,同一种数据变换形式在不同粒径处理中最大相关系数所对应的波段位置差异不大。从不同粒径处理的拟合精度来看,过筛粒径越小对全氮含量的估测精度越高,3种方法的最优拟合模型都是过0. 15 mm筛的处理,其中SVM方法采用(lgR)'变换后,构建模型R2c为0. 898 7,RMSEc为0. 018 1,RPD为2. 704 9,PLSR和SMLR方法均采用R'变换,构建模型的R2c分别为0. 852 0和0. 819 6,RMSEc分别为0. 041 3和0. 043 6,RPD分别为2. 554 9和2. 437 4,3种方法在该过筛处理下均能够很好地估测土壤全氮含量。用未参与建模的样本对3种最优模型进行验证,SVM、PLSR和SMLR模型的检验R2分别为0. 822 9、0. 771 5和0. 705 4,SVM方法优于PLSR和SMLR,模型具有较好的精度和稳定性,从模型的预测误差来看,土壤全氮含量越低其预测误差也越大,在氮素含量较低的情况下无法直接通过光谱反射特征准确反演。     

基于特征光谱提取的有机基质全氮含量快速检测方法

以醋糟有机基质为研究对象,采用便携式可见/近红外光谱仪获得基质样品的光谱信息,经过归一化和一阶微分预处理后,采用逐步回归法提取对有机基质全氮反应敏感的特征光谱,建立基于特征波长组合的线性回归模型.其中,以1 699、746、1 864和2 154 nm为特征波长的四元回归模型为最佳,其预测相关系数和预测均方根误差分别为0.933 4和1.04.结果表明,利用可见/近红外光谱技术,通过特征光谱的提取并建立相应的回归模型,可以实现对有机基质全氮含量的快速准确检测.     

基于无人机偏振遥感的水稻冠层氮素含量反演模型

受水稻冠层几何结构的影响,传统的无人机高光谱获取到的反射光谱信息中包含与水稻内部组成物质无关的镜面反射信息,从而影响水稻氮素含量的反演精度,因此在利用无人机获取水稻冠层反射光谱信息时,有必要考虑通过偏振测量技术去除反射光谱中的镜面反射分量,进而实现提升水稻氮素含量反演精度的目的。基于无人机偏振遥感测量得到的水稻分蘖期多角度偏振光谱数据和与之对应的氮素含量数据,采用植被指数方法分析二者之间的相关性,得到了水稻冠层偏振光谱数据与其对应氮素含量相关性最高时对应的角度,选取该观测角度下的偏振光谱数据,利用连续投影法(Successive projections algorithm, SPA)提取特征波段,在此基础上,基于数学变换的方法,提出了构建植被指数的新思路,构建了由2个波段组成的偏振光谱植被指数(Polarisation spectrum vegetation index, PSVI),并利用线性回归方法建立水稻冠层氮素含量的反演模型。结果表明,通过对不同观测天顶角下水稻冠层偏振光谱数据与氮素含量相关性分析,得到最佳观测角度为-15°(后向观测15°);利用连续投影法提取得到该角度下偏振...     

基于近红外光谱岭回归的甜椒氮素检测试验

针对设施作物营养水平无损检测技术,着重描述了基于近红外光谱数据岭回归分析的甜椒氮素检测试验研究过程.利用近红外反射光谱成像技术对目标作物进行叶片尺度的光谱图像采集,应用计算机图像分析软件进行光谱数字图像处理、提取光谱数据,经过统计分析对数据完成筛选作为变量,结合化学分析试验结果建立作物营养检测模型,检验模型得出结论.为了解决自变量间存在的多重共线性造成模型难以建立的问题,在数据处理阶段,采用了在农业探测领域内并不多见的岭回归分析方法,利用其特殊的有偏估计算法,拟合建立回归方程.同时,由于岭回归分析可以用于进一步筛选特征波段,最终得到的是基于三特征波段近红外光谱反射率数据的甜椒叶片氮营养检测模型.经过模型检验,模型的调整R2为0.843,RMSE为0.105.     

竹叶片氮含量高光谱估测方法对比研究

为实现快速无损检测竹叶片氮含量,采用波长范围为350~2500nm的地物光谱仪获取竹叶片光谱数据,以金镶玉竹叶片为样本,对其进行高光谱分析。将高光谱原始反射率及其一阶微分、对数一阶微分和二阶微分值,与化学法测量的竹叶片氮含量值进行了相关性分析,分别获得了不同微分变化下的特征波段;基于微分变换后的高光谱反射率数据,分别采用二元线性回归、多元逐步回归、偏最小二乘回归和基于主成分分析的BP神经网络方法,建立了4种金镶玉竹叶片的氮含量高光谱估测模型。对比4种估测模型的校验结果表明,在光谱反射率的对数一阶微分变换下,采用拓扑结构为6-10-1的基于主成分分析的BP神经网络估测模型,校验环节决定系数为0.838,均方根误差RMSE为0.0452,具备较好的竹叶片氮含量估测效果。     

基于高光谱的甜菜冠层氮素遥感估算研究

利用野外便携式ASD Qualityspec光谱仪,实测了田间甜菜冠层光谱数据,采用植被指数对氮含量进行预测,发现估算精度较低,分析NDVI与VLOPT与氮含量的相关性,得出氮含量在很小的时候就达到饱和水平。根据4种预处理下的甜菜冠层光谱,分别采用偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)建立甜菜氮含量估算模型,比较不同预处理和不同回归方法对估算精度的影响。结果表明:对PLSR来说,一阶导数处理的光谱数据建立的模型精度最好(RMSE=2.34g/kg,RE=19.6%),平滑、MSC和SNV建立的估算模型次之;对PCR来说,平滑处理的光谱数据建立的模型精度最好(RMSE=2.34g/kg,RE=19.4%)。总的看来,不同预处理对估算模型精度有一定的差异,但PLSR和PCR两种回归方法对甜菜氮含量估算模型影响不大。     

基于灰度关联-极限学习机的土壤全氮预测

为了克服近红外光谱的多重共线性、吸光度非线性等特点给土壤全氮含量预测带来的影响，引入灰度关联-极限学习机方法选择出具有较好预测能力的波长组合，以建立高精度土壤全氮含量预测模型。首先利用一阶微分光谱得到反映土壤全氮含量的敏感谱区，再利用灰度关联法得到土壤全氮含量的敏感波长，分别为1007、1128、1360、1596、1696、1836、2149、2262nm。最后采用极限学习机，将上述敏感波长作为输入，建立了土壤全氮预测模型。作为对照，同时采用传统相关分析方法选择了敏感波长并建立了回归模型。2种建模结果表明，灰度关联-极限学习机建立的土壤全氮预测模型，其建模决定系数R2c为0.9134，预测决定系数R2v为0.8787，建模精度和预测精度都比传统建模方法高。特别在预测低氮含量土壤时，灰度关联-极限学习机方法优势更明显。     

基于流形学习算法的柑橘叶片氮含量光谱估测模型

提出了一种基于流形学习算法的柑橘叶片氮含量光谱快速检测方法。分别在萌芽期、稳果期、壮果促梢期和采果期,使用ASD Field Spec 3光谱仪采集了柑橘叶片的反射光谱,并同步采用凯式定氮法测定叶片的氮含量。首先采用正交试验确定各个生长期小波去噪的最佳参数组合,然后分别采用主成分分析、多维尺度变换、局部线性嵌入、等距映射和拉普拉斯特征映射5种流形学习算法对原始光谱和经小波去噪后的光谱数据进行特征提取,将特征数据导入支持向量机回归建立柑橘叶片氮含量预测模型,4个生长期的最佳验证集模型决定系数依次为0.901 4、0.934 4、0.895 4和0.877 9。试验结果表明,这5种流形学习算法都能有效地用于柑橘叶片氮含量预测,为柑橘叶片氮含量快速无损检测、生长态势监测和变量施肥提供了理论依据。     

基于高光谱的抽穗期寒地水稻叶片氮素预测模型

为快速、无损地监测水稻叶片氮素营养状况,开展了基于高光谱成像技术的抽穗期寒地水稻叶片氮素预测模型的研究。以不同施氮水平的寒地水稻叶片为研究对象,采用连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)和分段主成分分析(segmented principal components analysis,SPCA)方法选择水稻叶片的高光谱特征波段,SPCA方法降维后结合相关分析(correlation analysis,CA)构建特征光谱参量,并建立基于全波段高光谱数据、SPA特征波段及SPCA特征光谱参量的多种回归分析模型且对模型进行检验和筛选。研究结果表明:在校正集决定系数RC2上,基于多元逐步回归分析(multiple stepwise regression analysis,MSRA)的全波段模型较好,RC2=0.9 6 4,校正集均方根误差RMSEC=0.083;RP2为0.961,RMSEP为0.050。该研究结果为快速检测水稻叶片氮素含量及水稻生长期间精确施肥管理提供了技术支撑和理论依据。