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。     

基于高光谱的苹果叶片叶绿素含量估算

以2012、2013年山东省肥城市潮泉镇下寨村的苹果叶片为研究对象,分析叶片叶绿素含量与原始光谱反射率、连续统去除光谱之间的相关性,探索苹果叶片叶绿素含量的估算模型。结果显示:苹果叶片叶绿素含量与原始光谱相关性最好的波段在553、711和1 301 nm处,其中,以711 nm处的光谱所建立的模型最佳(R2=0.88);与连续统去除光谱相关性最好的波段在553、738和801 nm处,其中,以738 nm处的光谱所建立的模型最佳(R2=0.94)。根据相关性所选的敏感波段,利用随机森林(random forest,RF)建立基于以上6个波段的叶绿素含量预测模型(R2=0.94)。对所建立的711 nm、738 nm、RF算法估算模型进行检验,结果表明,利用RF建立的苹果叶片叶绿素含量模型最佳(R2=0.54)。     

塔里木河流域上游天然胡杨叶片叶绿素与可见光-近红外光谱反射率的相关性研究

采用ISI921VF-512野外地物光谱辐射计实地测量了塔里木河上游天然胡杨5月至10月叶片可见光-近红外波段光谱反射率以及叶绿素含量,比较了不同月份间叶绿素含量的差异,并对叶绿素含量与光谱反射率进行了相关分析.研究结果表明:不同月份之间胡杨叶片叶绿素a、叶绿素b、叶绿素a+b含量差异极显著(p＜0.01),叶绿素含量最高的月份是8月,最低的月份是10月;胡杨叶片的可见光-近红外波段反射光谱与绿色植物的反射光谱曲线是一致的,不同波长位置的光谱反射率与叶绿素含量的相关性因波长不同而存在明显差异.在510 ～ 710 nm,胡杨光谱反射率与叶绿素含量之间呈极显著负相关,其中645nm处的相关系数最低(r在-0.45～-0.35之间);在415 ～510 nm和710～920 nm,胡杨光谱反射率与叶绿素含量之间呈极显著正相关,其中769 nm处相关系数最高(r在0.34～0.41之间).645nm和769 nm是两个具有特殊意义的波长位置,用于指示胡杨叶片叶绿素与反射率的相关性.     

甘蔗叶片光谱特征分析及氮含量估算初探

设置了5个施肥水平田间试验,获取甘蔗分蘖期叶片的全氮含量和光谱反射率,分析氮含量与光谱反射率的相关性,并构建基于敏感波段的氮含量估算模型。结果显示,甘蔗叶片氮含量与光谱反射率在401~1 000 nm波段区间呈显著负相关关系,在402~953 nm波段区间呈极显著负相关关系,相关系数在550、741 nm出现了两个峰值,说明这两个波段附近的光谱反射率对叶片氮含量较为敏感;R550、R741构建的模型决定系数(R~2)较大,NDVI(550,741)、RVI(550,741)、NDVI(730,835)、RVI(730,835)构建的模型决定系数较小,R550、R741相比NDVI(550,741)、RVI(550,741)、NDVI(730,835)、RVI(730,835)更适用于甘蔗叶片氮含量估算;由R741构建的二次函数模型(y=-119.1x~2+61.53x+3.851)决定系数为0.681,氮含量估算值均方根差(RMSE)为1.13 g/kg,平均相对误差为8.92%,相比于其他模型综合效果较好。推荐由R741构建的二次函数模型作为甘蔗分蘖期叶片氮含量估算模型。     

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EFAST方法的苹果叶片叶绿素含量估算

为了快速、准确地估算叶绿素含量,使用2012年和2013年在山东省肥城市潮泉镇获取的整个生育期苹果叶片叶绿素含量和配套的光谱数据,利用PROSPECT模型和EFAST方法探讨了对叶绿素含量敏感的波段,然后采用经验统计方法实现了单波段高光谱对苹果叶片叶绿素含量的监测。结果表明:以571 nm和697 nm波段光谱参数为自变量所建立的估测模型拟合精度较高,其决定系数(R2)分别为0.71和0.69,均方根误差(RMSE)分别为1.14、1.17 mg/dm~2,相对误差(RE)分别为-1.07%和-1.01%。以PROSPECT模型和EFAST方法整合筛选的敏感波段建立的估算模型监测叶绿素含量效果较好,为利用高光谱技术监测苹果长势提供了理论依据。     

猕猴桃叶片叶绿素含量高光谱估算模型研究

【目的】研究猕猴桃叶片叶绿素含量的高光谱估算方法,为猕猴桃长势的遥感监测提供理论依据。【方法】以陕西杨凌蒋家寨村2018年不同生育期(初花期、幼果期、膨果期、壮果期、果实成熟期)的猕猴桃叶片为研究对象,分别测定其高光谱反射率和叶绿素含量(SPAD值),分析原始光谱和5个常见的植被指数(归一化植被指数、归一化叶绿素指数、改进的叶绿素吸收反射率指数、MERIS地面叶绿素指数、土壤调整指数)与叶绿素含量之间的相关关系,提取各生育期的特征波段,分别建立基于特征波段和植被指数的单波段叶绿素含量一元线性估算模型。利用主成分分析对原始光谱数据进行降维,将得到的主成分得分作为随机森林模型的输入变量,建立基于多波段信息的叶绿素含量多元估算模型,并对模型进行精度验证和分析。【结果】不同生育期猕猴桃叶片光谱反射率变化趋势基本一致,整体趋势为可见光波段反射率低,近红外波段反射率高;在可见光波段,光谱反射率随着叶绿素含量的升高而降低;在近红外波段,光谱反射率则随着叶绿素含量的增加而升高。通过相关性分析可知,初花期、幼果期、膨果期、壮果期、果实成熟期原始光谱的特征波段分别为729,548,707,707和712 nm,估算模型决定系数(R~2)分别为0.18,0.85,0.54,0.85和0.82,其中初花期估算模型未通过显著性检验,其余生育期均通过极显著性检验。在5个常用植被指数中,初花期与叶绿素含量相关性最高的是归一化叶绿素指数(NPCI),但是估算模型决定系数R~2只有0.1,未通过显著性检验;其他生育期与叶绿素含量相关性最高的是MERIS地面叶绿素指数(MTCI),所建立的估算模型拟合效果好,预测精度高。基于主成分分析和随机森林回归建立的不同生育期猕猴桃叶片叶绿素含量估算模型的R~2在0.91～0.98,均通过极显著性检验,其拟合效果和预测精度远高于单波段一元线性回归和基于植被指数的一元线性回归模型,是估算猕猴桃叶片叶绿素含量的最优模型。【结论】基于主成分分析的随机森林模型包含了更完整的波段信息,对不同生育期猕猴桃叶片叶绿素含量具有较好的预测能力。     

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。     

柽柳和银水牛果对镉胁迫的生理响应与耐受积累特征

【目的】研究镉胁迫对柽柳和银水牛果生长、叶片叶绿素含量、抗氧化酶活性的影响及2种植物对镉的耐受积累特征,为西部镉污染地区土壤修复提供理论依据。【方法】以柽柳和银水牛果两年生幼树为研究对象,通过向镉本底值为0.31mg/kg的土壤添加外源镉(CdCl2·2.5H2O)的方式设置了CK(0mg/kg)、T1(2mg/kg)、T2(5mg/kg)、T3(10mg/kg)4个处理(镉添加量以纯镉计)。在试验进行至90d时,测定不同镉胁迫处理下2种幼树功能叶叶绿素含量、株高、生物量、生理生化指标和镉含量。【结果】镉胁迫抑制了植物生长发育过程中叶绿素的合成,随镉添加量的增加,柽柳和银水牛果的叶绿素a、叶绿素b、总叶绿素含量均表现显著降低趋势,柽柳叶绿素a/b值显著降低,银水牛果叶绿素a/b值显著升高。柽柳和银水牛果的株高、生物量、耐性指数(Ti)均随土壤镉添加量的增加而下降。T1、T2、T3处理柽柳的Ti分别为67.14,51.21,35.21,均大于银水牛果的Ti(分别为58.25,45.48,27.08)。镉胁迫显著增加了柽柳和银水牛果叶片的MDA含量,同时启动了2种植物体内的抗氧化酶系统,SOD、POD、CAT、APX活性均在T2处理达到最大值。柽柳根部和茎部镉含量在T3处理达到最大值,分别为5.03和4.76mg/kg,而叶镉含量在T2处理达到最大值(9.64mg/kg);银水牛果根部、茎部、叶部镉含量在T3处理达到最大值,分别为2.58,1.44,0.50mg/kg;银水牛果的转移系数为0.75~0.81,柽柳的转移系数为0.85~3.57。【结论】柽柳和银水牛果在土壤镉含量为5.31mg/kg时具有较高的生长适应性和耐性,柽柳根部向地上部分转移镉的能力及地上部分积累镉的能力都远大于银水牛果,适用于镉污染区域的植物修复。     

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.