基于成像高光谱的小麦叶片叶绿素含量估测模型研究

为了探索小麦叶片的光谱特征和敏感波段,建立小麦叶绿素含量与光谱特征参量间的定量关系模型,以促进高光谱技术在小麦精准施肥以及快速、无损长势监测中的应用。采用相关分析法分析了叶绿素含量与光谱反射率及其一阶导数的关系,建立了叶绿素含量监测模型。经筛选验证确定小麦叶绿素含量的最佳估测模型为SPAD=36.75+188.168R387和SPAD=2 094.242R'7153+112 646.744R'7152-1.561E7R'715+42.991。这2个模型均可较好地估测小麦叶片的SPAD值,相比较而言,基于波段R387建立的SPAD估测模型精确度更高。     

基于成像高光谱的苹果叶片叶绿素含量估测模型研究

以苹果树正常叶片、受红蜘蛛胁迫叶片的高光谱反射率和SPAD值为数据源,在分析SPAD值与原始光谱反射率及其一阶导数、高光谱值相关性的基础上,筛选敏感波段,建立了基于高光谱反射率的叶绿素含量估测模型。结果表明:正常苹果叶片叶绿素含量的敏感波段为513~539、564~585、694、699、720 nm,叶绿素含量的最佳估测模型为线性函数模型SPAD=152.450-1884.851R377;受红蜘蛛胁迫的苹果叶片叶绿素含量的敏感波段为961、972、720 nm,叶绿素含量的最佳估测模型为线性函数模型SPAD=49.371-46428.473 R’972。     

基于成像高光谱的苹果叶片叶绿素含量估测模型研究

以苹果树正常叶片、受红蜘蛛胁迫叶片的高光谱反射率和SPAD值为数据源,在分析SPAD值与原始光谱反射率及其一阶导数、高光谱值相关性的基础上,筛选敏感波段,建立了基于高光谱反射率的叶绿素含量估测模型。结果表明:正常苹果叶片叶绿素含量的敏感波段为513⁵39、564539、564⁵85、694、699、720 nm,叶绿素含量的最佳估测模型为线性函数模型SPAD=152.450-1884.851R377;受红蜘蛛胁迫的苹果叶片叶绿素含量的敏感波段为961、972、720 nm,叶绿素含量的最佳估测模型为线性函数模型SPAD=49.371-46428.473 R’972。     

不同玉米品种叶片SPAD值估测模型的构建及其差异性研究

【目的】探究玉米叶片SPAD值与其高光谱特征之间的品种差异,构建不同玉米品种叶片SPAD值估测模型,并对模型应用范围进行验证。【方法】通过大田试验,测定多个玉米品种叶片的SPAD值及其高光谱数据,利用相关分析及逐步回归分析等方法,构建和筛选玉米叶片SPAD值与相关光谱参数的回归模型,并利用偏差率对模型精度进行检验。【结果】不同玉米品种叶片的SPAD值与其高光谱反射率及一阶导数的相关波段存在差异,但品种间差异较小,关系最密切的波段均处于560和700nm附近。对不同玉米品种的光谱反射率一阶导数进行比较时,出现"红移"现象,"红移"规律与各品种叶片SPAD值大小表现一致;叶片SPAD值与光谱反射率一阶导数的显著相关波段在510,615,690和740nm附近。在构建估测模型时,以单波段光谱参数构建的模型估测效果较组合波段构建的模型好,且模型类型为多元方程和指数方程。以单一玉米品种叶片光谱参数建立的模型可以对其他玉米品种叶片的SPAD值进行估测,但估测精度在不同品种间存在差异。【结论】以高光谱560nm附近波段反射率建立的模型精度最高,对不同品种的玉米叶片SPAD预测值偏差率普遍小于5.00%。     

基于分数阶微分的葡萄叶片SPAD值高光谱遥感反演研究

【目的】探明高光谱遥感技术反演葡萄叶片叶绿素含量的可能性,构建葡萄叶片叶绿素含量反演模型,为快速且无损估测葡萄长势提供技术参考。【方法】以西南山区成熟期葡萄叶片为研究对象,同步获取冠层叶片高光谱数据和SPAD值,研究不同分数阶(0.0～1.4阶,步长0.2阶)微分光谱反演葡萄叶片SPAD值的能力,构建多个基于特征波段和光谱指数的单因素模型及基于连续投影算法的多因素模型。【结果】不同SPAD值葡萄叶片原始光谱曲线整体一致,在可见光区域反射率较低而在近红外区域反射率高;可见光、近红外区域反射率与SPAD值分别呈反比和正比;随着分数阶上升,特征波段由近红外向红边靠近,光谱指数由近红外与蓝光组合变更为近红外与绿光组合,单因素模型建模变量相关性呈先升后降趋势,在0.6阶达峰值;除0.6与0.8阶外,其余分数阶微分光谱单因素模型建模变量均为DSI;多因素模型优于单因素模型,机器学习算法可提升传统回归模型精度,所有模型以0.6阶下SPA-GA-XGBoost回归模型精度最优,其建模与验证R²分别为0.79和0.75,相应均方根误差(nRMSE)分别为15.54%和14.45%。...     

苹果叶片高光谱特性与叶绿素含量和SPAD值的关系

以礼富一号和嘎啦苹果为材料,分别测量了叶片的光谱反射率、SPAD值和叶绿素含量,分析了叶片的SPAD值和叶绿素含量与微分光谱之间的相关性。结果表明,苹果叶片的叶绿素含量与SPAD值呈线性相关,品种间的SPAD值和光谱反射率都存在差异。苹果叶片叶绿素含量的敏感波段位于694 nm。基于敏感波段的微分数值,建立了一阶微分光谱值与苹果叶片SPAD值和叶绿素含量的回归模型,确定系数分别达到0.781 8和0.589 9,为利用高光谱遥感技术反映苹果生长状况的叶绿素信息提供了依据。     

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。     

基于高光谱的小麦冠层叶绿素(SPAD值)估测模型

选择山东省泰安市山东农业大学试验田为研究区,分别采用ASD FieldSpec 3光谱仪和SPAD-502叶绿素仪测量小麦冠层的近地高光谱反射率和SPAD值,通过分析小麦冠层光谱特征,进行光谱反射率及其一阶导数与SPAD值的相关分析,筛选敏感波段,进而分别构建基于敏感波段和植被指数的小麦冠层SPAD值估测模型,并优选确定最佳模型。结果表明,光谱反射率经一阶导数变换能更好突出光谱特征,用来筛选敏感波段,将6个敏感波段分别建立单波段及多波段组合估测模型,进而优选出最佳估测模型为R′_(871),R_(1 349),R_(725),R′_(1 995)多元线性回归模型,决定系数R~2=0.668;基于4种植被指数构建的小麦叶绿素最佳估测模型为NDVI的二次模型,方程为y=61.978 x~2-34.426 x+54.089,决定系数R~2为0.845。基于植被指数的估测模型可较好实现小麦冠层叶绿素信息的无损和快速获取,为小麦生产的实时监测提供了有效手段。     

基于光谱植被指数的冬小麦叶绿素含量反演

植物功能叶的SPAD值与其氮素和叶绿素有较强的相关性,研究功能叶SPAD与其冠层光谱的关系,对实现植株叶绿素含量快速、无损检测具有重要意义。本文通过对冬小麦生育期的冠层原始光谱进行一阶导数变换,研究其功能叶片SPAD值与冠层光谱的相关性,对监测冬小麦叶绿素含量的敏感波段进行了提取,并建立了叶绿素含量与冠层反射光谱的定量关系。结果表明,基于小麦冠层原始光谱反射率、冠层光谱导数反射率与SPAD的相关系数曲线,提取的各形式下冬小麦叶绿素含量的敏感波段分别为500、690、760和470、630、723nm;并构建了冬小麦叶绿素含量的预测模型,以FDNDVI(630,723)预测模型较好,其R2可达0.9485,模型验证参数R2、MRE和RMSE分别为0.8099、0.0294和1.805,拟合效果较好,表明该模型能有效地对冬小麦叶绿素含量进行预测。该研究结果可为冬小麦长势监测提供一定的理论参考。     

冬小麦冠层水平叶绿素含量的高光谱估测

【目的】利用高光谱数据对抽穗期冬小麦冠层叶绿素含量进行估测,旨在为叶绿素含量快速准确估测提供参考。【方法】利用ASD便携式野外光谱仪和SPAD-502叶绿素仪实测了冬小麦抽穗期冠层光谱反射率及叶绿素含量,并对原始光谱反射率及其一阶导数光谱与叶绿素相对含量进行了相关分析,建立了基于敏感波段、红边位置、原始光谱峰度和偏度、一阶导数光谱峰度和偏度的叶绿素估算模型,并进行检验,从中筛选出精度最高的模型。【结果】冬小麦冠层光谱曲线特征与叶绿素含量之间有着密切联系。基于原始光谱一阶导数偏度和峰度的冬小麦(抽穗期)叶绿素含量估算模型拟合精度优于其他4种估算模型,决定系数R2分别为0.847和0.572,均方根误差RMSE分别为0.397和0.697,相对误差RE分别为61.0%和119.0%,拟合精度优于其他4种估算模型。【结论】原始光谱一阶导数的偏度和峰度作为自变量能很好地估测抽穗期小麦冠层叶绿素含量。     

基于甜菜冠层高光谱红边参数的SPAD值诊断

通过大田小区试验,利用野外便携式ASD光谱仪和SPAD-502叶绿素计分别实测甜菜冠层的高光谱反射率和叶片的叶绿素含量。基于冠层光谱反射率的一阶导数,提取甜菜冠层光谱的红边参数,分析不同SPAD值的红边参数的变化规律,以及各个红边参数与甜菜SPAD值的相关关系,并建立估测模型。结果发现,当甜菜SPAD值增大时,红边位置发生"红移"现象,红边振幅、红边面积增大;当SPAD值降低时,规律则相反。在红边参数对SPAD值的估测模型中,红边位置的一元线性估测模型精度最高;红边参数决定系数比红边位置的一元线性估算模型提高了30.3%。     

基于连续统去除和偏最小二乘回归的油菜SPAD高光谱估算

【目的】探讨油菜叶绿素含量的高光谱估算方法,为实现油菜叶片叶绿素含量的高效、无损、大面积监测提供理论依据。【方法】以陕西省关中地区油菜叶片为研究对象,分别测定苗期、蕾薹期、开花期及角果期的叶片高光谱数据和SPAD值,提取各生育期连续统去除光谱和7类光谱吸收特征参数,分析原始光谱、连续统去除光谱、光谱吸收特征参数与SPAD值之间的相关关系,构建基于原始光谱特征波段、连续统去除光谱特征波段、光谱吸收特征参数的SPAD估算模型,并对模型精度进行验证。【结果】在可见光范围,光谱反射率由蕾薹期、开花期、苗期到角果期依次递增,最大吸收深度和吸收谷面积逐渐增大。利用连续统去除光谱特征波段与吸收特征参数,分别建立的油菜各生育期叶片SPAD估算模型均优于原始光谱。运用连续统去除光谱特征波段结合最优吸收特征参数构建的偏最小二乘回归估算模型,是进行油菜叶片SPAD估算的最优模型。【结论】连续统去除法对不同生育期油菜叶片叶绿素相对含量具有较好的预测能力,是估算油菜叶片SPAD值的一种实时高效方法。     

佛手瓜叶片光谱特征与SPAD值估算模型研究

构建佛手瓜叶片叶绿素含量估算模型，为实现高光谱技术监测佛手瓜叶片叶绿素含量变化提供参考依据。利用SPAD-502 PLUS叶绿素仪同步测定佛手瓜叶片的SPAD值，以Field Spec 3地物光谱仪采集佛手瓜叶片光谱数据。对原始光谱去噪处理后经一阶微分变换、倒数对数变换和倒数对数的一阶微分变换提取其特征波段，然后利用红边及绿峰位置构建了SPAD值的预测模型，并采用决定系数(R²)、均方根误差(RMSE)和相对误差(RE)对模型进行精度评价。结果表明，在400～1 000 nm波长范围内，佛手瓜叶片光谱特征在可见光区的绿峰波段反射率在22%左右，在近红外区形成高反射率，达到56%左右。通过对原始光谱曲线进行一阶微分变换、倒数对数变换和倒数对数的一阶微分数学变换后，提取出佛手瓜叶片的特征波长分别有520、550、640、650、670、680、700 nm。以单一红边位置与佛手瓜SPAD值建立的模型，r²为0.814 2,以此模型进行SPAD值预测，得到预测值与实测值的决定系数r²为0.833 7,RMSE为2.83,RE为...     

水稻叶片高光谱响应特征及氮素估算

将高光谱遥感技术应用于高纬度高海拔宁夏回族自治区,探讨水稻氮素快速无损的监测方法,为科学合理地施肥提供依据。对3个不同施氮水平、5个生育期水稻叶片反射光谱的响应特征及叶片叶绿素相对含量(SPAD值)进行对比分析,将光谱及SPAD值与氮素含量进行相关分析,筛选诊断氮素含量的特征光谱并构建氮素估算模型。结果表明,随着生育期的推进,叶片光谱反射率在可见光范围内呈增加趋势,该变化特征与SPAD值变化规律基本一致,近红外区光谱反射率呈先增加后降低的规律;随氮素含量增加可见光反射率降低,近红外反射率增加,SPAD值与氮素含量呈正相关(r=0.766);各波段对氮素的光谱响应程度不同,可见光波段更敏感,原始光谱612 nm和一阶微分666 nm为特征波长;叶片氮素估算最优模型为y=9.155x1-0.111x2+0.050x3+2.102(x1、x2、x3分别为R612 nm、R666 nm、SPAD值)。     

甜柚叶绿素含量高光谱无损检测模型

目的 为监测甜柚Citrus maxima果树生长健康状况及预测甜柚产量,以赣州南康地区一片甜柚果园为研究对象,建立甜柚叶片叶绿素含量检测模型。方法 使用Field Spec4便携式地物光谱仪和SPAD-502叶绿素仪测定甜柚叶片光谱及SPAD值,分别采用单变量回归、逐步回归及偏最小二乘法(PLS)构建其叶绿素含量高光谱无损检测模型并进行精度检验。结果 原始光谱在553 nm处、一阶光谱在692和752 nm处的反射率与叶绿素含量相关性最高,这3个波段为甜柚叶片光谱反射率敏感波段;当主成分个数为4时,PLS具有最高的精度,且基于PLS技术所建立的模型较单变量、逐步回归模型精度更好,模型拟合度较高,其决定系数(r²)最高,为0.869,均方根误差(RMSE)和相对误差(RE)最小,分别为3.013和6.82%。对原始光谱、一阶导数光谱及PLS拟合的估测模型进行对比分析显示,PLS模型无论是从建模样本精度还是模型预测能力方面均优于前2种传统模型。结论 PLS模型适合于利用高光谱数据进行叶绿素含量的估测,可作为甜柚叶绿素含量的最佳无损检测模型。     

基于水稻冠层高光谱的叶片SPAD值估算模型研究

为进一步提高水稻冠层光谱对叶片叶绿素相对含量(soil and plant analyzer development,SPAD)值的反演精度,利用光谱仪和叶绿素计实测了水稻全生育期的冠层高光谱反射率和SPAD值,并对原始光谱反射率及一阶导数光谱与叶片SPAD值进行了相关性分析;利用主成分分析(principle component analysis,PCA)对原始光谱数据进行降维,将得到的主成分作为输入变量,分别应用逐步多元线性回归分析法(stepwise multiple linear regression,SMLR)与支持向量回归(support vector regression,SVR)构建叶片SPAD值的高光谱估算模型;另分析322种冠层光谱参数与叶片SPAD值之间的相关关系,筛选相关系数高的14种特征参数作为输入变量,分别应用逐步回归与支持向量回归构建SPAD值的高光谱估算模型,并进行验证。结果表明,叶片SPAD值与水稻冠层原始光谱反射率的相关性在669 nm处高达-0.876,与一阶导数光谱的相关性在543 nm处最高达-0.834;不同模型的精度值各异,以特征参数为输入变量建立的逐步回归模型和SVR模型的均方根误差RMSEv分别为2.926、3.895,相对分析误差RPD分别为2.064、1.55。而基于主成分分析建立的逐步回归模型和SVR模型的RMSEv分别为3.349、2.631,RPD分别为1.803、2.295。对比发现主成分分析结合支持向量机模型可以很好地预测叶片SPAD值。     

植物叶绿素含量对植物光谱特征敏感波段的探究——以海桐为例

利用SVCHR-1024便携式光谱仪和SPAD502测定实验区的海桐在350-2500nm的植被高光谱反射率和叶绿素含量,先后利用K=7的移动平均模型进行去噪处理和包络线去除后,分析海桐的原始光谱、包络线去除曲线、海桐对SPAD值的光谱响应光谱、一阶导数光谱进行分析,探究SPAD值对海桐的植物光谱特征敏感波段的具体位置。     

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...     

棉花冠层叶片叶绿素含量与高光谱参数的相关性

【目的】研究棉花冠层叶片叶绿素含量与高光谱参数的相关性,建立叶绿素含量估算模型。【方法】2014年,以鲁棉研28号为研究对象,测定不同施氮水平和生育期棉花冠层叶片叶绿素含量及350~2 500nm光谱反射率,以棉花冠层高光谱反射率与冠层叶片叶绿素含量为数据源,在分析叶绿素含量与原始高光谱反射率(R)、一阶导数光谱反射率(DR)、光谱提取变量和植被指数相关性的基础上,采用一元线性与多元逐步回归的方法构建了叶绿素含量估算模型,并对从中筛选的6种棉花冠层叶片叶绿素含量估算模型进行精度对比。【结果】1)棉花冠层叶片叶绿素含量在反射光谱766nm处相关系数达到最大值,相关系数r=0.836;对于一阶导数光谱,叶绿素含量的敏感波段发生在753nm处,r=0.878;2)以9种光谱提取变量与8种植被指数为自变量,建立叶绿素含量的估算模型,筛选出的特征变量为红边面积(SDr)、绿峰与红谷的归一化值((Rg-Rr)/(Rg+Rr))、绿峰幅值(Rg),仅采用8种常用植被指数建立估算模型,筛选出的变量为比值植被指数(RVI);3)所建立的6种模型中以基于一阶导数光谱反射率建立的多元逐步回归估算模型精度最高,均方根误差(RMSE)为1.075,相对误差(RE)为2.22%,相关系数(r)为0.952。【结论】采用原始光谱、一阶导数光谱、光谱提取变量及植被指数均可对棉花叶绿素含量进行监测,其中基于一阶导数光谱的多元逐步回归模型对叶绿素含量的估算效果最优。     

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。