基于高光谱的不同生育期玉米花青素含量估测

花青素(Anthocyanin)是玉米体内的重要色素,对花青素含量的便捷、无损估测对监测玉米长势具有重要意义。利用关中地区拔节期、大喇叭口期、抽雄期以及乳熟期玉米冠层叶片Anth值及高光谱数据建立多个单因素模型和多因素模型。结果表明,不同生育期玉米叶片原始光谱特征总体一致、局部不同。变换光谱的特征波段与Anth值相关性优于原始光谱,其中一阶导数光谱特征波段最优。连续投影算法(SPA)降维能力较好,筛选出的建模参数在2～27个。最优单因素模型与多元性线性回归模型精度均为抽雄期最优,拔节期和大喇叭口期次之,乳熟期最差。所有模型中,抽雄期基于一阶导数光谱的麻雀搜索算法-极限学习机回归(SSA-ELMR)模型精度最佳,该模型建模与验证R²分别为0.847、0.895,相应nRMSE为6.44%和7.21%。本研究结果表明抽雄期是玉米叶片花青素含量反演的最佳时期,极限学习机能进一步提升传统模型精度。     

连续投影与SSA-ELM结合的玉米氮平衡指数高光谱估测

玉米氮平衡指数的快速、无损估测，对监测植株长势和指导田间氮肥施用具有重要现实意义。通过田间试验观测各生育期(拔节期、抽雄期、乳熟期、完熟期)玉米叶片氮平衡指数和对应光谱反射率，应用特征波段和植被指数，构建不同类型的玉米氮平衡指数高光谱反演模型。结果表明：不同氮平衡指数下的叶片高光谱反射特征基本一致，在可见光波段反射率较低、近红外波段反射率较高，不同生育期氮平衡指数与光谱反射率的相关性在抽雄期最高，乳熟期、完熟期次之、拔节期最低；连续投影算法具有良好的降维效果，筛选出的各生育期建模光谱参数为8～20个；各生育期多因素模型均优于单因素模型，抽雄期各类模型效果最佳，其中基于麻雀搜索算法优化的极限学习机回归模型是最优模型，其建模R²与验证R²均为0.93,相对预测偏差分别为2.57、2.31,表明该模型对氮平衡指数具有极好的预测能力。     

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%。...     

基于变换光谱与光谱指数的夏玉米叶片含水率高光谱估算

为实现陕西关中地区夏玉米叶片含水率遥感估算,本研究通过夏玉米叶片高光谱反射率和含水率的测定,利用原始光谱及转换光谱,构建任意两波段的光谱指数,分析光谱指数与叶片含水率之间的关系,构建玉米叶片含水率估算的单因素回归模型和基于支持向量回归算法(SVR)、反向传播神经网络回归算法(BPNN)和麻雀搜索随机森林回归算法(SSA-RFR)的多因素模型,并根据模型精度筛选玉米叶片含水率估算的优化模型。结果表明,随叶片含水率的增加,短波红外波段的光谱反射率降低,最优光谱指数的构成波段主要位于短波红外波段,其中基于一阶导数光谱的比值光谱指数(R_{1 563}/R_{1 406})和归一化光谱指数[(R_{1 563}-R_{1 406})/(R_{1 563}+R_{1 406})]与叶片含水率相关性最佳,其相关系数绝对值均达0.83;多因素回归模型的模拟效果优于单因素回归模型,基于麻雀搜索随机森林回归模型的精度最高,验证集决定系数(R²)为0.78,均方根误差(RMSE)和相对误差...     

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。     

沿海滩涂棉花叶片叶绿素含量高光谱遥感估算模型研究

以连云港滩涂棉花地为研究区域,利用ASD便携式光谱仪在晴朗天气条件下测试了野外采集的棉花叶片反射光谱,选取原始光谱和一阶导数光谱作为多变量,三边参数（红边、黄边和蓝边）和归一化植被指数NDVI、比值植被指数RVI、结构相关色素指数SIPI、叶面叶绿素指数LCI、水分指数WI、窄波段微分植被指数1DZ_DGVI和窄波段植被指数TCARI/OSAVI作为单变量,分析棉花叶片叶绿素含量与这些变量之间的相关性;在相关分析的基础上构建棉花叶片叶绿素含量估算模型。结果表明,叶绿素a、b和a＋b含量与单变量参数之间的相关性均未达显著水平;而与原始光谱、导数光谱都存在显著相关性。对叶绿素a含量而言,基于440 nm处的一阶导数光谱应用指数函数和幂函数构建的估算模型精度最高,R2为0.231。对叶绿素b含量而言,基于652 nm处的一阶导数光谱应用一元线性回归法构建的高光谱估算模型精度最高,R2为0.165。对叶绿素a＋b含量而言,基于440 nm处的一阶导数光谱应用指数函数、复合函数和生长函数构建的估算模型精度高,R2为0.155。该研究为进一步加强滩涂农业管理和提高滩涂农作物的产量提供技术支持。     

矿区高光谱数据与植物叶绿素含量相关性研究

以陕西省潼关县金矿区为研究背景,选取葎草、玉米、苦菜、梧桐4种植物为研究对象,使用ASD光谱仪进行野外实地测量,获得4种植物叶片的光谱反射率,室内利用紫外可见分光光度计进行叶绿素含量的测定。通过植物原始光谱、导数光谱、连续统去除法、倒数对数光谱(Log1/R)4种方法比对获得光谱参数与叶绿素含量相关性,建立植物光谱参数与叶绿素含量的回归方程。结果表明:光谱参数与叶绿素含量存在较显著相关性,葎草、玉米相关性顺序为Log1/R原始光谱一阶微分连续统去除(BDNBDIBNA),苦菜相关性顺序为原始光谱一阶导数BDNBDILog1/RBNA,梧桐为BDNBDI一阶导数BNALog1/R原始光谱;拟合模型以线性、指数、S形曲线模型最优。     

基于光谱分析的玉米追肥关键期叶片氮含量检测方法

在玉米追氮关键期对其氮含量进行准确检测,是玉米减量施肥的重要举措。传统的全波段光谱分析法数据量大,氮含量检测数学模型建立困难。选取能够反映玉米叶片氮含量水平的特征波长,能够极大减小建模难度。针对玉米生长对氮含量特征波长变化影响,提出玉米追肥关键期叶片氮含量检测方法。将标准归一化、卷积平滑处理算法与连续投影算法相结合,提取了玉米拔节期、大喇叭口期及抽雄期3个追氮关键期的叶片氮含量光谱特征波长,为玉米追氮光谱检测模型建立提供了依据,并通过多元线性回归建立玉米叶片氮含量光谱模型,极大降低了算法复杂度。通过对比分析表明,采用本文提取的方法得到的特征波长,具有准确性强,均方根误差小,运算复杂度低的优势。     

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。