玉米叶片净光合速率快速检测方法研究

玉米叶片的净光合速率可以用来表征植物生物量的积累和营养盈亏等健康状态,为探求玉米叶片净光合速率的快速无损检测方法,利用叶绿素荧光光谱分析技术对拔节期玉米叶片净光合速率进行检测。实验选取了吉林省典型种植品种先玉335作为研究对象,通过对80组数据的无量纲化处理和标准化处理,降低光谱噪声引起的样本差异,分析不同光谱波段与叶片净光合速率的相关性,确定500~550nm、675~715nm、715~745nm等3组波段作为光谱检测样本。选择675~715nm波段作为光谱波段的典型参数预测玉米叶片的净光合速率,得出两者之间存在显著线性关系,其决定系数R^2=0.7 9 2 4,表明以6 7 5~7 1 5 nm波段预测玉米叶片的净光合速率是可行的。对回归模型进行验证,得到预测值与真实值之间的决定系数R^2=0.7 9 2 1,表明此回归模型对拔节期玉米叶片净光合速率具有良好预测能力,为植物生理信息快速无损检测提供了新的方法。     

基于连续统去除法的冬小麦叶片全氮含量估算

以陕西省关中地区冬小麦小区试验为基础,获取不同生育期冬小麦的冠层高光谱数据,提取其连续统去除光谱和7类吸收特征参数,对比原始冠层光谱和连续统去除光谱对叶片氮含量的响应,分析连续统去除光谱吸收特征参数对叶片氮含量的估算能力。结果表明:连续统去除光谱在721~727 nm波段与叶片氮含量呈极显著负相关,相关系数为-0.851;吸收特征参数增强了对叶片氮含量的估算能力,400~550 nm波段吸收特征参数与叶片氮含量的相关性弱于550~770 nm波段;叶片氮含量与550~770 nm和400~770 nm的吸收峰总面积、吸收峰左面积以及吸收峰右面积呈显著正相关,与面积归一化最大吸收深度呈显著负相关,且相关系数绝对值均在0.8以上;550~770 nm波段的吸收峰总面积建立的叶片氮含量指数估算模型精度最高,R2达到0.82,模型检验结果稳定,可用来定量估算冬小麦叶片氮素含量水平。     

基于时序高光谱和多任务学习的水稻病害早期预测研究

水稻病害是影响水稻产量的重要因素之一,水稻病害的早期预测对水稻病害防治至关重要。为了实现水稻白叶枯病害的预测,连续采集了从接种病菌到早期发病共7d的白叶枯病害胁迫下的叶片高光谱图像。利用Savitzky-Golay算法对高光谱图像进行预处理,并利用主成分分析（Principal component analysis, PCA）和随机森林（Random forest, RF）算法提取光谱特征,构建多任务学习(Multi-task learning, MTL)与长短期记忆（Long short-term memory, LSTM）网络融合的预测模型,对水稻病害发病率和潜伏期进行预测,并利用鲸鱼优化算法（Whale optimization algorithm, WOA）对MTL-LSTM模型进行优化。实验结果表明：PCA和RF可以有效地从高光谱图像中提取光谱特征,降低高光谱数据维度,且基于光谱特征构建的预测模型性能优于全波段光谱构建的预测模型性能,建模时间降低约98%。基于时序高光谱构建的预测模型对发病率和潜伏期的预测取得了预期效果,基于前10个特征波长构建的WOA-MTL-LSTM模型取得了最优的预测性能,对发病率和潜伏期预测测试集的R2分别为0.93和0.85,RMSE分别为0.34和2.12,RE分别为0.33%和1.21%。通过WOA算法可以提升MTL-LSTM的预测性能,对发病率和潜伏期预测的R2均提升0.05。研究结果表明RF提取高光谱特征能有效表征全波段光谱,基于时序高光谱的WOA-MTL-LSTM模型可以准确预测白叶枯病害发病率和潜伏期,为水稻白叶枯病害的预防提供了技术支持。     

初期稻叶瘟病害的叶绿素荧光光谱分析

为了实现稻叶瘟病害的早期、快速检测,对稻叶瘟病害初期水稻叶片的叶绿素荧光光谱变化进行分析,建立光谱诊断模型。将稻梨孢接种于水稻叶片,分别在接种前期(0 h)、潜育期(48 h)和病斑初现期(7 d)3个时段采集水稻叶片的叶绿素荧光光谱。分析3个时段光谱变化特征,并利用Savitzky-Golay平滑(SG)和一阶导数变换(FDT)对光谱进行预处理。利用高斯拟合法(GFF)分别对原始光谱、SG平滑光谱和SG-FDT光谱提取各波段光谱特征向量。将试验样本划分为建模样本和检验样本,以病害初期的3个时段作为稻叶瘟病害的等级指标,分别采用全波段光谱特征向量和组合波段光谱特征向量,对3种预处理光谱利用建模样本建立稻叶瘟病害的支持向量分类(SVC)模型,对比4个经典核函数,并利用检验样本对模型进行检验。结果表明,蓝绿光区域、红光与远红光区域荧光随初期稻叶瘟病害程度的变化而变化,SG-FDT光谱的GFF-SVC(PLOY)模型对3个时段病害的分类准确率最高,且原始光谱、SG光谱、SG-FDT光谱的不同波峰位及其组合对稻叶瘟病害的识别效果不同。     

水稻白背飞虱虫害的单叶高光谱特征分析

通过测试水稻白背飞虱主害代期间叶片的高光谱数据,采用多元统计分析方法,对叶片反射光谱与白背飞虱百株虫量进行相关分析,确定了514～602nm,697～1339nm,1501～1749nm及2 101-2 299nm为白背飞虱虫害的4个敏感波段,并基于这些敏感波段,采用逐步回归法建立了反演白背飞虱虫量的模型.     

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。     

基于无人机高光谱影像的水稻叶片磷素含量估算

为快速获取水稻叶片磷素含量信息,采用无人机搭载高光谱成像仪获取水稻冠层高光谱影像,并采样检测叶片磷素含量（质量分数）（Leaf phosphorus content, LPC）。分析了水稻LPC在无人机高光谱影像上的光谱特征,使用连续投影算法提取对磷素敏感的特征波长,通过任意波段组合构建并筛选与磷素高度相关的光谱指数,基于特征波长反射率和光谱指数建立水稻LPC的估算模型,利用最佳模型对高光谱影像进行反演填图,得到LPC空间分布信息。结果表明：全生育期内LPC与462~718 nm范围内光谱反射率显著负相关,负相关最大处相关系数达到-0.902;LPC的特征波长为670、706、722、846 nm,基于特征波长、使用偏最小二乘回归建立的LPC估算模型精度最高,验证R2达到0.925,RMSE为0.027%;在任意波段组合构建的3种类型的光谱指数中,NDSI(R498,R606)、RSI(R498,R606)和DSI(R498,R586)与LPC的相关性最高,相关系数分别为0.913、0.915和0.938;基于3个光谱指数、使用神经网络构建的LPC估算模型精度较高,验证R2为0.885,RMSE为0.029%;对各生育期水稻LPC空间分布的反演结果与实测数据相一致,说明利用无人机高光谱遥感可以实现田间水稻LPC的快速无损监测。     

基于高光谱病害特征提取的温室黄瓜霜霉病早期检测

针对温室黄瓜早期霜霉病高光谱图像田间采集环境光照的影响及有效病害特征难以提取的问题，提出融合病害差异信息改进的竞争性自适应重加权算法(Competitive adaptive reweighted sampling, CARS)和连续投影算法(Successive projections algorithm, SPA)相结合的特征波段提取方法，并建立了黄瓜霜霉病早期检测模型。首先，采集黄瓜健康叶片和染病12d内每天的高光谱图像，按病程分为7类；提取感兴趣区域，并计算平均光谱作为光谱数据；采用包络线消除法确定霜霉病害差异波段，基于病害差异波段采用CARS对7个不同阶段的光谱数据分别提取特征波段，再利用SPA进行二次降维寻优；最后，将各特征波段组合，得到47个特征波段数据，据此建立最小二乘-支持向量机(Least square support vector machines, LSSVM)模型，用于病害检测。在94个叶片样本组成的测试集上进行了病害检测实验，结果表明，融合病害差异信息的Dis-CARS-SPA-LSSVM对染病2d到发病12d均能取得100%的检测识别率；对染病1d的测试集检测识别率达到95.83%，其中染病样本的召回率达到100%，相较于未融合病害差异信息的CARS-SPA特征提取方法识别率高4.16个百分点。说明所提出的Dis-CARS-SPA-LSSVM模型能够有效实现温室黄瓜霜霉病害的早期检测。     

基于反射光谱的苹果叶片叶绿素和含水率预测模型

为探索苹果叶片叶绿素含量(质量比)、叶片含水率与反射光谱之间的关系,以华北地区苹果树为研究对象,分别测定了各个关键生长期苹果叶片的光谱反射率、叶绿素含量和叶片含水率。分析光谱反射率与叶绿素含量以及叶片含水率之间相关性发现,在不同生长时期,苹果叶片叶绿素a含量与反射光谱在515~590 nm和688~715 nm两组波段内具有较高的相关性,且果实成熟期数据显示相关度最高(R2=0.6)。在420~500 nm、640~680 nm、740~860 nm 3个波段叶片含水率与反射光谱有较高的相关性,且果实膨大期的叶片含水率在可见光波段的相关系数最大。根据所选敏感波段,分别利用多元线性回归、主成分分析和人工神经元网络建立基于反射光谱的苹果叶片不同生长时期叶绿素和含水率的预测模型。通过对所建立的预测模型进行校验,结果显示,利用主成分分析方法所建立的苹果叶片叶绿素含量预测模型的决定系数最高(R2=0.885 2),校验系数为0.828 9。该模型可以较为准确地预测苹果叶片叶绿素含量。而采用神经元网络所建立苹果叶片含水率预测模型的决定系数R2=0.862,校验系数为0.8375,预测效果最好。     

便携式作物氮素监测仪性能水稻田间测试

设计了2个品种和4个施氮水平的水稻田间试验,采用自行研制的便携式作物氮素监测仪获取各关键生育期的水稻冠层反射光谱信息,并实施田间协同取样和实验室氮素含量测定。通过分析水稻叶片氮含量与冠层光谱反射率及植被指数之间的相关性和定量关系,测试并评价便携式作物氮素监测仪的工作性能。结果表明,便携式作物氮素监测仪具有优异的氮素监测效果和优良的田间工作性能,在其所具备的4个特征波段中,660、710和810nm单一波长的光谱反射率与叶片氮含量的相关性均大于0.5,并全部通过0.01水平的极显著检验;在各生育期中,所有双波段光谱植被指数与叶片氮含量的拟合系数均大于0.7,并以开花期和成熟期的拟合系数（大于0.83）为最高;对全生育期的整体分析表明,归一化光谱指数NDVI（810,710）和NDVI（710,546）与叶片氮素含量的决定系数分别达到了     

基于高光谱成像的甘蔗叶片早期轮斑病与锈病识别技术

针对甘蔗叶片早期轮斑病与锈病发病症状相似,难以区分,导致在实际生产中不便对症施药的问题,以甘蔗早期轮斑病和锈病叶片为研究对象,探究利用高光谱成像技术来识别甘蔗叶片早期轮斑病与锈病的可行性。首先,利用高光谱成像系统在406～1 014 nm光谱范围内采集甘蔗健康叶片、早期轮斑病叶片和锈病叶片的高光谱图像,提取图像的感兴趣区域(Region of interest, ROI)并计算其平均光谱作为原始光谱数据,采用一阶导数(First derivative, FD)、Savitzky-Golay卷积平滑(Savitzky-Golay convolutional smoothing, SG)和标准正态变换(Standard normal variate, SNV)分别对原始光谱数据进行预处理。然后,在预处理的基础上采用主成分分析(Principal component analysis, PCA)算法、蚁群优化(Ant colony optimization, ACO)算法进行特征降维,并将降维后的特征作为后期建模的输入变量。最后,结合降维和不降维2种方式使用支持向量机(SVM)和随机森林(R...     

基于红边优化植被指数的寒地水稻叶片叶绿素含量遥感反演研究

水稻叶片叶绿素含量遥感诊断是实现水稻精准施肥的核心要素。本研究通过分析寒地水稻关键生育期叶片高光谱反射率信息，同时结合PROSPECT模型叶绿素含量吸收系数，参考借鉴现有高光谱植被指数的构造方法和形式，利用相关性分析、连续投影法、遗传算法优化的粗糙集属性简约法进行高光谱特征选择，提出了仅含有695、507和465nm 3个高光谱特征波段的红边优化指数（ORVI）。与Index Data Base数据库中其他用于叶绿素含量反演植被指数，包括ND_528,587、SR_440,690、CARI、MCARI的反演结果进行了对比分析，结果表明：IDB数据库中的已有4种植被指数叶绿素含量反演模型的决定系数R₂分别为0.672、0.630、0.595和0.574；ORVI植被所建立的叶绿素含量反演模型的决定系数R₂为0.726，均方根误差RMSE为2.68，精度高于其他植被指数，说明了ORVI在实际的应用中，能够作为快速反演水稻叶绿素含量的高光谱植被指数。本研究能够为寒地水稻叶绿素含量高光谱遥感诊断及管理决策提供一定的客观数据支撑和模型参考。     

基于多维高光谱植被指数的冬小麦叶面积指数估算

为提高干旱区冬小麦叶面积指数（Leaf area index, LAI）遥感估算精度,以拔节期冬小麦LAI为研究对象,在对冠层高光谱数据进行一阶（First derivative, FD）、二阶（Second derivative, SD）微分预处理的基础上,计算了任意波段组合的二维植被指数（Two-dimensional vegetation index, 2DVI）和三维植被指数（Three-dimensional vegetation index, 3DVI）,通过进行与LAI之间相关性分析,寻求最佳波段组合的植被指数;利用人工神经网络（Artificial neural network, ANN）、K近邻（K-nearest neighbors, KNN）和支持向量回归（Support vector regression, SVR）算法分别建立LAI估算模型,并进行精度验证。结果表明：任意波段组合的植被指数与LAI相关性均显著提高,尤其是基于一阶微分预处理光谱的FD-3DVI-4（714 nm, 400 nm, 1 001 nm）相关系数达到0.93（P<0.01）,且最...     

基于Hyperion高光谱影像的冬小麦地上干生物量反演

在黄淮海粮食主产区选择河北省衡水市深州市为试验区,以冬小麦地上干生物量为研究对象,以作物冠层高光谱和EO-1 Hyperion高光谱卫星数据为主要数据源,在分析冠层高光谱构建的窄波段植被指数(N-VIs)与实测冬小麦地上干生物量间相关性基础上,提出了利用拟合精度R2极大值区域重心确定冬小麦干生物量敏感的光谱波段中心的方法,并运用该方法确定了冬小麦生物量敏感波段中心。在此基础上,以敏感波段中心筛选结果为指导,利用窄波段植被指数及相关波段开展Hyperion高光谱卫星遥感区域冬小麦干生物量遥感反演和精度验证。最终,按精度最高原则优选区域冬小麦地上生物量反演结果。其中,研究采用了冬小麦孕穗期Hyperion数据,涉及的植被指数包括窄波段归一化植被指数(N-NDVI)、窄波段差值植被指数(N-DVI)和窄波段比值植被指数(N-RVI)。结果表明,通过与实测冬小麦地上干生物量对比,利用冠层高光谱冬小麦地上干生物量反演敏感波段筛选结果及其相应波段构建的Hyperion窄波段植被指数进行孕穗期作物干生物量估算取得了较好结果,其精度由大到小为:NNDVI、N-RVI、N-DVI。其中,以波段B18(波长528.57 nm)、波段B82(波长962.91 nm)构建的Hyperion N-NDVI估算区域冬小麦地上干生物量精度最高,相对误差(RE)和归一化均方根误差(NRMSE)分别为12.65%和13.78%。     

马铃薯叶片早疫病的高光谱识别研究

为实现马铃薯叶片早疫病的快速识别,达到尽早防治的目的,利用高光谱成像系统连续4天采集375~1018nm波段内的健康和染病马铃薯叶片的高光谱数据信息,并用ENVI软件提取感兴趣区域的光谱反射率平均值。分别建立基于全光谱(full spectrum,FS)、连续投影算法(SPA)和载荷系数法(x-LW)提取的特征波长的BP网络和LS-SVM识别模型,其中FS-BP、SPA-BP、x-LW-BP模型中预测集识别率分别为100%、100%、98.33%,LS-SVM模型的预测集识别率均为100%;SPA和x-LW提取的特征波长个数均仅占全波长的1.47%,大大简化了模型,提高了运算速率。实验表明:应用高光谱成像技术可以快速、准确地识别出马铃薯叶片早疫病,且SPA和x-LW可以作为特征波长提取的有效方法,为田间马铃薯早疫病的在线实时检测仪器的开发提供理论依据。     

基于Random Forest的水稻细菌性条斑病识别方法研究

为了快速、准确、有效地识别发病早期的细菌性条斑病,提出基于随机森林(Random forest,RF)算法的水稻细菌性条斑病识别方法,利用光谱成像技术获取该病害的高光谱数据,通过多元散射校正减少和消除噪声及基线漂移对光谱数据的不利影响。利用随机森林特征重要性指标,选取逻辑回归(LR)、朴素贝叶斯(NB)、决策树(DT)、支持向量分类机(SVC)、k最近邻(KNN)和梯度提升决策树(Gradient boosting decision tree,GBDT)算法进行对比试验。同时筛选出12个位于450~664 nm范围内对识别模型有重要影响的光谱波段,并与全波段进行分类结果比较。试验结果表明:RF算法的分类准确率为95.24%,与试验选取的其他算法相比,效果最优,比NB准确率提高了20.97个百分点;与全波段分类结果相比,利用RF算法基于12个波长的识别,波长数减少了98.05%,识别精确率为94.66%,召回率为99.55%,F1值为97.04%,准确率为94.32%。虽然精确率减少了2.97个百分点、准确率减少了0.85个百分点,但召回率增加了4.4个百分点、F1值增加了0.67个百分点,模型精度满足要求。     

基于分数阶微分和最优光谱指数的大豆叶面积指数估算

高光谱遥感技术可对作物生长状况进行无损、高效地监测，是推动现代精准农业发展的必要手段。以不同施氮水平与覆膜处理下的开花期大豆叶面积指数(Leaf area index, LAI)为研究对象，对原始开花期大豆高光谱反射率数据进行0～2阶微分变换处理(步长0.5),并筛选出各阶光谱指数中与开花期大豆LAI相关性最高的指数作为最优光谱指数进行输入，采用支持向量机(Support vector machine, SVM)、随机森林(Random forest, RF)、遗传算法优化的BP神经网络(BP neural network optimized by genetic algorithm, GA-BP)3种机器学习方法构建大豆LAI预测模型。结果表明：0～2阶光谱指数与大豆LAI相关系数平均值分别为0.616、0.657、0.666、0.669、0.658,相比于原始与整数阶高光谱反射率，分数阶微分变换处理后的高光谱反射率构建的光谱指数与开花期大豆LAI具有更强的相关性；相关系数平均值最高的1.5阶微分处理最优光谱指数波长组合分别为：TVI(687 nm, 754 nm)、DI(687 n...