基于高光谱的夏玉米冠层SPAD值监测研究

开展夏玉米冠层SPAD值监测技术研究,建立叶绿素含量与敏感波段、光谱指数间的定量关系模型,以促进高光谱技术在玉米快速、无损长势监测及水肥精准管理的应用。以小型蒸渗仪夏玉米光谱反射率与植株冠层SPAD值的监测为基础,研究了夏玉米植株冠层光谱信息与SPAD值的响应关系,并优选出监测夏玉米冠层SPAD值的敏感波段与最优光谱指数。结果表明:夏玉米冠层光谱反射率在可见光波段随玉米冠层SPAD值增加而下降,在近红外波段却与之相反;采用原始光谱反射率、一阶微分光谱监测夏玉米冠层SPAD值的最敏感波段分别为700,690nm,与SPAD值的相关性分别为-0.498(p<0.05)和-0.538(p<0.01);而根据多元逐步回归分析获得的最优波段组合由405,408,700nm波段构成;从已报道的73个光谱指数中筛选出与夏玉米冠层SPAD值相关性较高的(SDr-SDb)/(SDr+SDb)、MCARI∥OSAVI、TCARI/OSAVI、SDr/SDb和MTCI等5个光谱指数,光谱指数(SDr-SDb)/(SDr+SDb)与SPAD值的相关性在各生育期均达极显著正相关,且在全生育期相关系数高达0.697(p<0.01),进一步优选出监测夏玉米冠层SPAD值最适宜的光谱指数为(SDr-SDb)/(SDr+SDb);在基于敏感波段、光谱指数和最优波段组合建立的夏玉米SPAD值的回归模型中,按照模拟效果由高到低排序依次为最优波段组合、光谱指数、原始光谱反射率、一阶微分光谱,其决定系数分别为0.777,0.539,0.351,0.282;推荐以(SDr-SDb)/(SDr+SDb)指数构建的二次多项式模型与基于405,408,700nm波段组合建立的线性回归监测模型作为夏玉米植株冠层SPAD值光谱监测适宜模型,且R2大于0.539,RMSE及MAE分别小于6.194和4.702。     

辽宁省黄土状母质发育土壤有机质含量高光谱预测模型的构建

  目的  建立辽宁省黄土状母质发育土壤有机质含量的高光谱预测模型,以便快速获取土壤样品的有机质含量。  方法  对省域内黄土状母质发育土壤进行了样品采集,获取样品有机质含量和高光谱数据;选择原始光谱及其一阶微分、二阶微分、倒数对数、倒数对数一阶微分、倒数对数二阶微分6种光谱变换数据作为自变量,与土壤有机质含量进行相关分析,选取特征波段,分别建立多元逐步线性回归（SMLR）、偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）3种土壤有机质高光谱线性预测模型,并进行了支持向量机（SVM）方法的非线性模型拟合。  结果  土壤有机质含量与其光谱反射率呈负相关关系,对光谱进行不同的数学变换,可以提高土壤有机质含量与光谱反射率的相关性,其中一阶微分和二阶微分的提升效果最佳;相同光谱数据在不同模型中建模精度存在显著差异,以原始光谱反射率一阶微分为自变量的PLSR模型精度最高,建模集和验证集的决定系数（R2）分别为0.958和0.976;3种线性方法建立的最佳预测模型的检验精度为:PLSR > SMLR > PCR。  结论  PLSR模型是辽宁省黄土状母质发育土壤有机质含量的最佳高光谱预测模型,且基于特征波段的建模效果优于全波段;SVM非线性模型的预测精度较低。     

粗面岩质火山碎屑物发育土壤有机质含量的高光谱特征与建模

利用ASD Field Spec 4便携式快速扫描分光辐射光谱仪,对采自吉林省长白山地区粗面岩质火山碎屑物发育的土壤进行光谱反射率测定,分析其光谱特征;对土壤原始光谱反射率进行一阶微分、二阶微分、倒数的微分、倒数的对数的一阶微分和倒数的对数的二阶微分等五种数学处理,并应用多元逐步回归分析建立土壤有机质含量的高光谱预测模型。研究表明:土壤有机质含量与原始光谱反射率在565~675 nm波段内呈显著负相关;一阶微分光谱在415 nm、445~605 nm波段内与土壤有机质含量呈极显著负相关,在705~985 nm、1015~1265 nm波段内呈极显著正相关,在865 nm波段处相关系数达到极大值0.87;建立的土壤有机质多元逐步线性回归预测模型中,以一阶微分模型为最优,R2为0.954,可用于粗面岩质火山碎屑物发育土壤有机质含量的快速测定。     

黑土土壤中全氮含量的高光谱预测分析

为实现快速、准确估测土壤氮素含量水平,推动土壤信息化管理进程,该研究利用ASD2500高光谱仪在室内条件下测定了风干土壤样品的可见—近红外光谱。结果表明,通过不同的变换,光谱反射率对数的一阶导数与土壤全氮含量相关性得到增强,以400～600 nm波段范围内相关性最好。该文确定了以反射率对数的一阶导数光谱预测黑土全氮（TN）含量的最佳回归模型,模型所用的波段为可见光波段的556 nm、近红外的1 642和2 491 nm。同时,也确定了利用由可见光波段550和450 nm组成的归一化光谱指数预测黑土TN含量的最佳预测模型。模型通过验证达到较好的效果：利用反射率对数的一阶导数、归一化光谱指数对土壤TN的预测R2分别为0.863、0.829,均方根误差RMSE分别为0.122、0.152。     

褐潮土的光谱特性及用土壤反射率估算有机质含量的研究

本文通过ASDFR便携式光谱仪对132个风干土壤样品的光谱反射率进行了实验室测定。根据土样光谱反射率变化,获得了褐潮土土壤剖面的不同诊断层反射光谱特征。结果表明,在400～1200nm范围之间,土壤有机质含量与土壤光谱反射率有较好的相关性。利用导数光谱方法建立了预测土壤有机质含量的方程,提出了预测北京地区褐潮土有机质光谱的最佳波段。在波长447nm处采用反射率和A值(反射率倒数的对数)所建立的预测方程的预测精度较高。采用反射率的一阶微分建立的预测方程的最佳波段在516nm处。而A值一阶微分光谱在615nm处相关性最好。作为一项参考指标用光谱分析法评价土壤中有机质含量,以期对精准农业中土壤养分或肥力的预测具有一定的指导作用。     

荔枝花芽分化期叶片的光谱特征及其养分预测

为实现荔枝营养状况的快速监测,提高荔枝的精细施肥管理水平,服务华南荔枝的高产优质安全生产,研究了广州白云区荔枝花芽分化期冠层高光谱4 种变化形式的特性,结果表明荔枝秋梢冠层叶片光谱具有植物光谱共性。结合试验测得的冠层叶片生化养分数据（全氮、全磷、叶绿素、有机碳）分别与光谱反射率这4种形式作相关性分析。选择最显著相关的波段进行曲线拟合,结果表明：叶绿素、有机碳含量的最佳光谱诊断敏感波段分别是反射率一阶导数的 1 562 nm (r=0.8944)、1 720 nm (r=0.7827),全氮、全磷的最佳光谱诊断敏感波段分别是倒数对数一阶导数的2 059 nm (r=0.8073),1 347 nm (r=0.7575);全氮、叶绿素、有机碳指数函数拟合最优（RMSE分别为0.002730, 0.008138和0.000416）,全磷线性模型最优（RMSE=0.000336）。研究结果对华南精细荔枝果业的实施和果业环境保护都具有一定的指导意义。     

基于高光谱的北京铁矿区土壤重金属镍元素含量反演研究

运用高光谱数据对北京典型铁矿区土壤重金属镍含量进行建模反演,探索高光谱遥感技术在土壤重金属污染快速监测上应用的可行性。使用便携式地物光谱仪采集研究区土壤样本光谱反射率数据,光谱反射率数据经多种数学变换后,经逐步回归方法筛选最佳特征波段,利用多元线性回归（SLR）和偏最小二乘回归（PLSR）方法建立模型以光谱反射数据对土壤重金属镍元素含量进行反演。基于光谱二阶微分的多元线性回归模型（SD-MLR）的稳定性和精度最高（R2 = 0.842,RMSE = 4.474）,能够良好地预测研究区土壤镍元素含量。光谱数据数学变换能够有效提高其与土壤镍元素含量间的相关性。不同的光谱变换形式建立模型的预测能力和精度有如下关系,光谱二阶微分 > 光谱倒数对数一阶微分 > 光谱一阶微分 > 光谱倒数对数 > 光谱连续统去除 > 原始光谱。采用光谱二阶微分建立多元线性回归模型为研究区土壤镍元素含量反演的最佳模型,可为土壤重金属污染快速监测提供技术参考。     

基于光谱变换的低温胁迫下冬小麦叶绿素含量估测研究

近年来,冻害已成为影响我国冬麦区的农业气象灾害之一,及时、快速、准确地获取冬小麦叶绿素含量对于监测冬小麦冻害发生具有极其重要的意义。本研究通过低温胁迫试验,在拔节期对两个冬麦品种进行-6℃,4 h、8 h和12 h的胁迫处理后,测定其冠层光谱反射率,并对原始光谱数据进行15种典型变换处理,分析比较不同光谱变换下冬小麦叶绿素含量的PLSR模型,筛选出能够表征低温胁迫下冬小麦叶绿素含量的最佳光谱变换方式。结果表明,随低温胁迫时间的延长,两个冬小麦品种叶绿素含量呈降低趋势,随着低温胁迫后天数的增加,各处理与对照的差异逐渐减小。胁迫后5 d,近红外区域反射率有较大升高,并随低温胁迫后时间的延长而升高;在可见光区域,短期内差异不明显。胁迫后10 d、20 d、35 d,黄、红波段逐渐趋于水平,同时近红外区域反射率差异逐渐缩小,可见光区域光谱反射率出现不同程度的上升。对原始光谱数据进行15种典型变换处理,发现原始光谱的倒数、对数、幂、平方根等变换难以提高与叶绿素含量的相关性,且建模效果较差。除原始光谱对数的一阶微分(T6)外,其他微分变换处理的叶绿素含量诊断模型都优于原始光谱。综合考虑模型的校正、验证效果、模型最佳因子数以及相对分析误差的大小,二阶微分变换处理(T15)叶绿素含量校正模型的R2和RMSE分别为0.930、0.340,验证模型的R~2为0.753,表明基于T15的光谱变换数据可实现低温胁迫下叶绿素含量的准确估算,为最佳光谱变换方式。     

分数阶微分在盐渍土高光谱数据预处理中的应用

光谱微分技术在高光谱数据处理中应用广泛,为研究分数阶微分对光谱反射率与盐渍土含盐量之间相关系数的影响,细化相关系数变化趋势,该文选取新疆塔里木南缘于田绿洲盐渍土为研究对象,以土壤样本含盐量和反射率高光谱数据为数据源,利用Grünwald-Letnikov分数阶微分公式编程计算光谱反射率以及对应的均方根、倒数、对数、对数倒数、倒数对数变换的0～2阶微分（间隔0.2阶）,对比分析每种变换各阶微分与土壤含盐量相关系数曲线的变化趋势以及微分处理对单波段相关系数的影响。结果表明：经微分处理,通过相关系数0.01显著性检验水平的波段数量明显增加（0.6阶＞1阶＞2阶＞0阶）,随着阶数增加,呈现先增后减的趋势,且均在分数阶0.6处达到最多。在0.6阶处,光谱反射率及5种数学变换通过相关系数0.01显著性检验的波段数量按照从大到小为：倒数对数变换=对数变换＞均方根变换＞倒数变换＞光谱反射率＞对数倒数变换。对于波段2444、2423、2142、2005 nm,微分算法能够大幅提升与含盐量之间的相关性,相关系数绝对值取最大值对应的阶数均为分数阶。从局部到整体,分数阶微分提升相关性的效果明显优于整数阶微分。该研究结果为分数阶微分在高光谱技术监测土壤盐渍化现象中的应用提供参考依据。     

土壤全氮的无人机高光谱响应特征及估测模型构建

为更好地体现出光谱与土壤全氮（soil totalnitrogen,STN）含量之间的响应关系,实现以高光谱快速估测土壤全氮含量,该研究以无人机搭载高光谱传感器获取农田土壤高光谱影像,提取光谱反射率并进行数学变换,基于灰色关联度和皮尔逊相关系数提取各光谱中土壤全氮含量的敏感波段,基于敏感波段采用偏最小二乘回归（partialleastsquares regression,PLSR）、岭回归（ridge regression,RR）和随机森林（random forest,RF）构建土壤全氮的高光谱反演模型,筛选出最优模型并对研究区土壤全氮含量进行反演制图。结果表明：1）反射率的倒数光谱中的敏感波段（996～1 003 nm）集中在近红外长波范围内,反射率的一阶微分（first derivative of reflectance,FDR）光谱中的敏感波段（398～459、469和472～1 003 nm）和反射率对数的一阶微分光谱中的敏感波段（398～459、463～973和978～1 003 nm）在可见光和近红外范围内都有分布,反射率的一阶微分光谱中的敏感波段（615～625、632和...     

小麦叶片水分及绿度特征的光谱法诊断

通过ASD FieldSpec光谱仪测定2个小麦品种3个氮肥处理、3个水分处理下的叶片反射光谱,用SPAD-502仪测定叶片的SPAD(绿度指数)值,并称取叶重。用ViewSpec Pro与Matlab软件处理光谱数据,分析光谱参数与叶片含水量及SPAD值的相关关系,从而明确叶片水分及绿度特征的最佳波段或光谱指数。结果表明,水分指数(WI)、水分胁迫指数(MSI)及中红外植被指数(MSVI1)与叶片含水量的相关关系密切且表现稳定,均通过了0.05水平的显著性检验;Fd664(664nm附近处一阶导数光谱值)、SDr/SDb(红边区域一阶微分总和与蓝边区域一阶微分总和的比值)与小麦叶片SPAD值的相关性达到极显著水平,因而利用光谱法诊断和监测小麦叶片水分及绿度特征具有良好的可行性,可为遥感技术应用于精准农业提供依据。     

番茄叶片叶绿素含量光谱估算模型

以番茄品种“金粉2号”为试验材料,在玻璃温室内设置3种土壤水分胁迫水平,以正常灌溉为对照,于2013年3—7月和8—12月两个生长季对番茄进行全生育期持续处理。采用便携式地物光谱仪测定各生育期番茄冠层的光谱反射率,同步测定叶片总叶绿素和叶绿素a含量,并基于3—7月数据计算常见高光谱植被指数,分别建立番茄叶片叶绿素总量和叶绿素a估算模型,用8一12月生长季的试验数据对模拟精度进行检验。结果表明：（1）水分胁迫对番茄叶片总叶绿素、叶绿素a含量和番茄冠层光谱反射率产生明显影响,水分胁迫越严重,叶绿素总量和叶绿素a含量均越低,番茄冠层光谱反射率也越低;（2）随着生育期的推进,番茄总叶绿素和叶绿素a含量均持续增加,而冠层光谱反射率在红光和蓝光波段的反射率逐渐减少;（3）4种估算模型中R670模型的决定系数（R。）最高,效果最佳（P〈0．01）,番茄叶片总叶绿素和叶绿素a最佳估算模型分别为：C_chl（a＋b）=44．83R670＋_670＋7.36,C_chl=39．92R_670＋5．12,均根方误差分别为0．45、0．42mg·g^-1,表明利用高光谱数据估算番茄叶片的叶绿素含量可行。     

SO2毒害水稻叶片吸收光谱植被指数研究

为寻找对SO2伤害敏感的叶片吸收光谱植被指数,通过田间熏气试验对水稻叶片吸收光谱与叶绿素总量、熏气浓度的相关性进行了研究。结果表明,由吸收光谱曲线及其一阶导数光谱曲线的特征位置确定的分别位于蓝光区、黄光区和红光区的12个特征波段的叶片吸收光谱值均与叶绿素总量显著相关,由这些特征波段构建的植被指数BEACI/YEACI/REACI与叶绿素总量的相关性都达到极显著水平,并且相关系数比特征单波段吸收光谱值与叶绿素总量的相关性显著提高。进一步分析这些植被指数与SO2熏气浓度之间的相关性表明,最新完全展开叶在663.239、693.460 nm的单波段吸收光谱以及植被指数BEACI、REACI、YEACI613.385、YEACI630.036和YEACI663.239与SO2熏气浓度呈正显著相关。BEACI、REACI、YEACI613.385、YEACI630.036和YEACI663.239为叶片吸收光谱SO2伤害敏感植被指数,具有估测水稻SO2伤害的应用潜力。     

基于高光谱反射率的棉花冠层叶绿素密度估算

为了进一步提高棉花叶绿素密度高光谱估算精度,该研究以棉花冠层叶绿素密度以及冠层高光谱反射率为数据源,在分析叶绿素密度与原始高光谱反射率(R)、一阶导数光谱反射率(DR)、已有光谱指数及全波段组合指数相关性的基础上,采用线性及多元逐步回归技术构建了叶绿素密度高光谱诊断模型,系统对比分析了以上4种光谱形式用于棉花冠层叶绿素密度诊断的精度。结果表明:1)基于一阶导数光谱反射率的估算模型精度明显优于原始光谱反射率;2)基于比值指数或归一化指数形式的估算模型精度及稳定性要优于单波段或多波段的线性模型;3)单波段变量DR756、全波度组合比值指数DR635/DR643以及归一化指数(DR1055-DR684)/(DR1055+DR684)均可较好的实现叶绿素密度估算,其中由DR635/DR643为自变量的模型所得到棉花冠层叶绿素密度估算值与实测值拟合最好,相关系数达到0.821。该研究可为高光谱技术在棉花冠层叶绿素密度诊断中的更好应用提供参考。     

利用独立变量分析与高光谱植被指数模型监测成熟期水稻中砷污染

水稻中过量砷（As）能够损害叶片中叶绿素和叶片内部结构,进而影响水稻光合作用效率,并改变水稻在光谱上的表现。利用高光谱植被指数（CARI、PRI、SIPI）和独立变量分析（ICA）模型对水稻中As含量进行了研究。结果表明,以上3种高光谱植被指数与水稻中As含量均呈一定的相关关系,其相关系数在0.67以上;而经过独立变量分析（ICA）可知,在蓝光波段（440～540nm）和红光波段（600～700nm）之间各有一个独立变量与水稻中As含量高度相关,相关系数达到0.95以上。将上述植被指数与独立变量和水稻中As含量之间进行回归分析,得到水稻中As含量的线性回归方程。研究表明,重金属As对水稻生长的影响可以通过其在光谱上的特征（如相关植被指数）改变来体现,并可以用独立变量分析（ICA）方法提取光谱中关于As胁迫的隐含弱信息,建立遥感预测模型,为大面积监测农作物As污染提供依据。     

夏玉米叶片全氮含量高光谱遥感估算模型研究

在5种不同施氮量和2种夏玉米品种处理下,分别在玉米拔节期、大喇叭口期、抽雄期、吐丝期、乳熟期测定了玉米冠层高光谱反射率及其对应叶片的全氮含量。选取了470、550、620和720 nm 4个代表性光谱波段,分品种对叶片全氮含量与原始光谱反射率、光谱反射率一阶微分以及部分高光谱特征参数（基于光谱位置、面积、植被指数的特征参量）分别进行线性回归和非线性回归拟合。在每个生育时期,选择决定系数和F值最高的模型3个,并分别用第二年测定的光谱和全氮含量数据分别对两个品种进行均方根差和相对误差的验证,选择均方根差和相对误差较小的拟合模型。结果表明:在拔节期、大喇叭口期、抽雄期、吐丝期和乳熟期,玉米叶片全氮含量最佳拟合光谱参量分别为R720、DR720、SDb、DR550和DR550,玉米叶片全氮含量最佳高光谱遥感估算模型依次为:Y=5.129e-2.317x、Y=3.421－10.010x－477802.331x3、Y=4.070－2.304x－52.177x2、Y=－0.468－0.528lnx和Y=－2.390－0.793lnx。     

基于红边参数的植被叶绿素含量高光谱估算模型

利用ASD便携式野外光谱仪和SPAD-502叶绿素计实测了落叶阔叶树法国梧桐、毛白杨叶片的高光谱反射率与叶片绿度,并对原始光谱反射率及一阶导数光谱与叶片绿度进行了相关分析,建立了基于红边位置、峰度系数、偏度系数的叶片叶绿素含量的高光谱估算模型,最后采用红边位置、峰度、偏度作为BP人工神经网络的输入变量进行了叶绿素含量的估算。结果表明：基于红边位置的法国梧桐、毛白杨叶绿素估算模型的决定系数达到0.7366、0.7289;基于峰度、偏度建立的估算模型可以有效提高估算精度,模型的决定系数均达0.8341以上;法国梧桐和毛白杨人工神经网络模型的确定系数决定系数分别达到0.9574和0.9523。与单变量模型相比人工神经网络模型反演精度明显提高,是一种良好的植被叶绿素含量高光谱反演模式。     

砂姜黑土有机质含量高光谱估测模型构建

为快速估测砂姜黑土有机质含量,该研究以河南省商水县砂姜黑土为对象,采用光谱指数和遗传算法结合支持向量机构建砂姜黑土有机质估测模型。结果表明,以Savitzky-Golay(SG)平滑后的一阶导数光谱792和1 389 nm两波段组合构建的比值指数表现最好,建模集决定系数为0.81。利用独立的样本验证,预测决定系数和均方根误差分别为0.91和1.56 g/kg。而相同样本经遗传算法筛选敏感波段结合支持向量机回归构建的模型以SG平滑的一阶导数光谱表现最好,建模集和验证集决定系数分别为0.95和0.91,均方根误差分别为1.01和1.69 g/kg。基于遗传算法结合支持向量机回归和光谱指数2种方法构建的有机质含量估测模型均表现出较高的精度,前者稍优于后者,可用于对砂姜黑土有机质含量的有效估测。该研究成果可为砂姜黑土有机质含量的快速定量估算提供依据和参考。     

基于高光谱参数建立苗期高温条件下草莓叶片叶绿素含量估算模型

以“红颜”草莓（Fragaria×ananassa Duch“Benihope”）为试材,于2021年9−11月在人工气候室进行苗期（9～12片真叶,叶长≥5cm）动态高温环境控制实验,日最高温度以32℃为起点,设置日最高气温/日最低气温分别为32℃/22℃、35℃/25℃、38℃/28℃和41℃/31℃共4个水平,持续时间分别为2d、5d、8d和11d,以28℃/18℃为对照（CK）。试验期间空气相对湿度60%～70%,光周期12h/12h（6：00−18：00）,光照强度800μmolm⁻²s⁻¹。测定不同处理下叶片叶绿素含量及高光谱反射率,对原始光谱进行变换,从而细化光谱特征信息。在相关分析的基础上,建立原始和一阶敏感波段植被指数,进而筛选出表征叶绿素含量的光谱特征参数,以期构建叶绿素含量最佳估算模型。结果表明：（1）随着温度的升高和高温持续时间的延长,草莓叶片叶绿素a、叶绿素b和总叶绿素（a+b）含量呈下降趋势。（2）草莓叶片原始光谱在可见光区域均存在绿峰和红谷,除绿峰和红谷外各处理间差异不明显,高温条件下的近红外区域反射率与CK相比出现不同程度的上升。与原始光谱相比,一阶导数光谱曲线震荡更剧烈,且能够显著突出红边参数特征,各处理的红边位置λ_r稳定在716nm,红边幅值D_r与红边面积S_r差异显著;而在连续统去除光谱中各处理的绿峰（550nm附近）和红谷（675nm附近）被完全突显出来。（3）在光谱反射率与叶绿素含量相关性分析的基础上,选取原始光谱与一阶导数光谱在可见光和近红外波段相关性最强的R₇₄₇、R₈₀₀和R'₇₁₆、R'₉₀₆为敏感波段组合,构建植被指数。（4）PVI、MSAVI、TSAVI、TSAVI'、DVI'、MSAVI'、PVI'、SAVI'、D_r和S_r指数与叶绿素含量相关性达极显著水平,可作为表征设施草莓叶片叶绿素含量对苗期高温胁迫响应的高光谱特征参数。其中以TSAVI、DVI'和PVI'植被指数建立的逐步回归模型为叶绿素含量最佳估算模型,其决定系数（R²）为0.843,均方根误差（RMSE）为0.379,相对误差（RE）为12.65%。