棉花黄萎病病情严重度的连续统去除估测法

该文利用地面高光谱数据遥感监测棉花黄萎病病情严重度.通过分析黄萎病不同病情严重度下棉花单叶光谱变化特征,筛选对病情严重度识别的敏感波段,利用连续统去除法对光谱反射率进行处理并构建基于光谱特征吸收参量的病情严重度估测模型.红光光谱(650～700 nm)是识别棉花单叶黄萎病病情严重度的最佳波段,且随受害棉叶病情严重度增加,红光光谱吸收波段位置向长波方向移动,吸收波段深度及特征吸收峰面积减小,二者与病情严重度呈极显著线性相关关系.以红光波段特征吸收峰右半端面积为自变量建立的线性模型具有最大决定系数,最小均方根误差,为棉花单叶黄萎病病情严重度估测的最佳模型.研究结果表明,利用高光谱遥感技术能够有效地监测棉花黄萎病病情严重度,为进一步深入研究棉花黄萎病的遥感监测机理提供理论依据.     

基于高光谱的叶片滞尘量估测模型

为探索建立叶片滞尘量高光谱估测模型,利用光谱仪和电子分析天平采集了北京市区杨树叶片高光谱数据和滞尘量数据,研究了叶片光谱特征与滞尘量间的关系,并建立了基于光谱参数的叶片滞尘量估测模型。研究结果表明:近红外波段(730~1 000 nm)光谱反射率与叶片滞尘量呈现明显的线性相关性,各波段相关系数均高于0.7,绿光区波段反射率对叶片滞尘的影响不敏感;三边参数中仅红边幅值、红边面积与叶片滞尘量达到显著相关;基于多元线性回归、主成分回归、偏最小二乘回归建立的模型均具有较强的预测能力,其中以偏最小二乘回归为模型构建方法,以749、644、514 nm波段的光谱反射率值,红边幅值,红边面积,924、1 010 nm波段组成的归一化指数,713、725 nm波段组成的差值指数,749、644 nm波段组成的归一化植被指数为自变量建立的模型估测精度最好,其建模和预测的决定系数分别达到0.734和0.731,预测均方根误差为0.311。该研究为促进高光谱技术在大气降尘监测中的应用提供参考。     

不同施氮水平下温室番茄叶片反射光谱特征分析

利用便携式光谱辐射仪测定了温室番茄叶片的光谱反射率,研究了不同施氮水平下特定光谱指数与叶片氮含量、光合速率及产量的关系。结果表明,温室番茄叶片的光谱反射率在可见光波段随供氮水平的升高而降低,在近红外波段随供氮水平的升高而增加。随施氮水平的提高,绿峰的蓝移和红边的红移现象明显,而红谷反射率与光合速率之间的关系可用二次方程拟合,相关系数达0.805。番茄叶片氮含量的敏感光谱波段为580~695 nm,740~900 nm,由695 nm、770 nm两个波段构建的高光谱指数(RVI、NDVI)与叶片氮含量的相关性显著。而基于原始光谱数据对番茄产量的估测也可在温室中得到很好的运用,其中光谱指数RV(I710,680)、VARI700和产量的拟合方程最优。     

白粉病胁迫下小麦冠层叶绿素密度的高光谱估测

为了明确病害胁迫下作物生长特征及其危害程度,基于大田小区和盆栽小麦白粉病接种试验,在病害胁迫下不同生育时期测定群体光谱及叶绿素密度。综合分析群体光谱反射率、一阶微分及传统光谱特征参数与冠层叶绿素密度间关系,建立病害叶绿素密度估算模型并检验。结果表明,随病情指数增加,叶绿素含量下降,不同感性品种均如此,对白粉病易感品种的危害较重。病害冠层叶绿素密度与红光600～630nm和红边690～718nm的反射率及红边长波段(718～756nm)的一阶微分间相关性最显著。在传统植被指数中,以SDr/SDb和VOG3为变量的估测模型拟合精度较高,决定系数R2分别为0.752和0.723,模型检验相对误差(RE)最小,RE分别为18.0%和18.6%。利用红边区域(680～760nm)波段差异特性,选取680、718和756nm波段新建红边角度指数(REAI),较传统植被指数的模型拟合精度更高,归一化角度指数NDAI(α,β)和比值角度指数RAI(α,β)的R2分别为0.783和0.776,模型检验误差更小,RE分别为16.8%和17.5%。因此,NDAI(α,β)是估测病害小麦冠层叶绿素密度的可靠指标,对利用该模型监测小麦光合潜力和病害影响评价具有积极意义。     

利用新型光谱指数改善冬小麦估产精度

基于冬小麦返青期至乳熟期8次采样的地面光谱数据和收割时的产量数据,首先,利用光谱反射率与产量进行了统计分析,可见光波段的光谱反射率与产量在起身后期才达到稳定的显著负相关水平;近红外波段的光谱反射率与产量在所有生育期都表现出稳定的显著正相关;短波红外波段的光谱反射率与产量在进入灌浆期后才达到稳定的显著负相关水平.其次,根据冬小麦冠层光谱的波形特征,利用近红外波段890 nm反射峰、980 nm和1 200 nm两个弱水汽吸收谷、短波红外1 650 nm和2 200 nm反射峰,设计归一化差值光谱指数,并与冬小麦产量进行相关分析,结果表明:利用上述波段组合定义的归一化差值光谱指数与产量在各个生育期都达到了显著或极显著相关水平,而归一化差值植被指数(NDVI)与产量间的相关在营养生长阶段不显著.最后,以(890 nm,1200 nm)弱水汽吸收光谱指数为例,建立了各个生育期的产量预报模型,为实现冬小麦营养生长期长势监测与更早、更可靠的产量预报提供了依据.     

紫色土和黄壤含水率的室内光谱反演

[目的] 选择西南地区代表性土类紫色土和地带性黄壤,分析其光谱信息,构建土壤水分反演模型,估测土壤含水率,为西南地区土壤水分快速监测提供方法依据。[方法] 通过室内配置紫色土和黄壤不同土壤含水率水平,运用地物光谱仪测量其光谱反射率,比较不同含水率条件下两类土壤的高光谱特征;采用多种数学变换和相关分析法提取特征波段,运用多元逐步回归（SMLR）和BP神经网络（BPNN）分别构建土壤含水率的高光谱估测模型。[结果] ①随土壤含水率的增加,紫色土和黄壤的光谱反射率均逐渐降低;在相同含水率条件下,紫色土的光谱反射率低于黄壤。②土壤含水率对可见光波段（380～760 nm）反射率的影响显著低于红外波段（760～2 500 nm）;均在1 400,1 900,2 200 nm附近存在明显水分吸收谷。③经数学变换的紫色土和黄壤光谱反射率均与土壤含水率存在极强的相关性。④基于BPNN建立的土壤水分反演模型整体优于SMLR模型。[结论] BPNN模型为西南地区紫色土和黄壤土壤含水率光谱反演的最优模型,能够快速准确估测紫色土和黄壤土壤水分状况。     

地理加权回归模型结合高光谱反演盐生植物叶片盐离子含量

快速、无损地估算盐生植物叶片盐离子含量在植物生长监测、耐盐植物筛选和土壤盐渍化监测等方面有实用价值。该研究以新疆艾比湖保护区内盐生植物为研究对象,通过分析植物叶片盐离子(K~+、Na~+、Ca~(2+)、Mg~(2+))含量与冠层高光谱数据的光谱变换和二维植被指数(比值型植被指数(ratiovegetationindex,RVI)、差值型植被指数(difference vegetation index,DVI)、归一化型植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI))的相关性选取特征波段,构建基于地理加权回归模型(geographically weighted regression,GWR)的叶片盐离子含量估算模型,并与BP神经网络模型(back propagation neural network)进行对比,研究基于GWR模型估算干旱区盐生植物叶片盐离子的可行性。结果表明,选取特征波段集中表现在红及短波红外波段:K~+含量在反射率倒数的对数选取的红光区域内波段使用GWR估算效果最佳;Na~+的特征波段在光谱变换下集中于短波红外区域,二维植被指数集中在近红外、短波近红外及黄、橙、红区域,各种波段选取下GWR对Na~+的含量估算均有较好效果,但反射率对数的一阶估算效果最好;Ca~(2+)含量在反射率平方根的一阶微分下选取的短波红外波段通过GWR模型估算效果最好;Mg~(2+)含量在DVI选取的位于红光区域特征波段估算效果最佳,但使用GWR模型对Mg~(2+)的估算精度不及BP模型。分析基于GWR盐离子模型估算模型发现,含量较高的离子估算效果更好,K~+、Na~+的模型精度优于Ca~(2+)、Mg~(2+)。在使用GWR模型估算植物叶片盐离子含量时,特征波段均指向红及短波红外波段,符合植被光谱机理的响应。     

基于高光谱的小麦旗叶净光合速率的遥感反演模型的比较研究

植物净光合速率是植物生产的基础,是体现植物生长状况的重要生理指标。本文将小麦旗叶高光谱波段反射率进行一阶导数变换后与净光合速率(Pn)进行相关性分析确定敏感波段,分别采用二次多项式逐步回归(QPSR)、偏最小二乘法(PLSR)、BP神经网络法(BPNN)3种方法构建小麦旗叶的净光合速率反演模型,并对3种模型的预测精度进行比较分析。结果表明:(1)将小麦旗叶的原始光谱进行一阶导数变换后与Pn进行相关性分析确定的敏感谱区集中在750~925 nm之间,确定的6个敏感波段分别是:760、761、767、814、815、889 nm;(2)基于QPSR、PLSR、BPNN3种方法以及敏感波段的反射率一阶导数构建的Pn估测模型预测精度都较高,说明用这3种方法以及敏感波段对Pn的估测是可行的,其中模型估算能力顺序为QPSRBPNNPLSR,说明小麦旗叶Pn的最佳高光谱分析模型为小麦叶片750~925 nm反射率一阶导数变化后的QPSR模型。     

基于IRIV算法优选大豆叶片高光谱特征波长变量估测SPAD值

在植物叶绿素特征波长变量筛选过程中,与叶绿素关系较弱的波长变量极易被忽略,导致这些弱信息变量包含叶绿素的有效信息丢失,因此,确定叶片光谱中弱信息变量对揭示叶绿素高光谱响应规律具有重要意义。该研究以江汉平原大豆鼓粒期的叶片为研究对象,采集80组大豆叶片高光谱和SPAD(soil and plant analyzer development)值,分析SPAD值与大豆叶片反射率相关关系和光谱波长变量自相关关系,基于迭代和保留信息变量法(iteratively retains informative variables,IRIV)筛选大豆叶片的特征波长变量,建立偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)和支持向量机(support vector machine,SVM)模型估测SPAD值。结果表明,大豆叶片SPAD值与光谱反射率在可见光波段具有极显著负相关,在近红外波段存在不显著的正相关性(P0.01);可见光、近红外2波段的波长变量之间相关性较弱,但2波段内变量之间的相关性较强;基于IRIV算法确定了大豆叶绿素的特征波长变量,利用特征波长变量建立的估测模型的估测能力高于仅利用强信息波长变量建立的估测模型,表明弱信息变量对估测叶片SPAD值具有重要意义;IRIV-SVM模型估测能力最优,验证集R2和相对分析误差(RPD)分别为0.73、1.82。该文尝试证明了光谱中弱信息变量的重要性,为揭示叶片高光谱响应机理提供了理论依据。     

冬小麦灌浆期蚜虫危害高光谱特征研究

为了有效控制农业生产中麦蚜的危害,提高利用遥感技术对麦蚜监测预报的时效性,在冬小麦蚜虫发生的关键生育时期（灌浆期）,获取了26个地面调查点的蚜害等级和冠层光谱数据。对比分析了不同蚜害等级的冠层光谱,发现随着蚜虫危害程度的加重,在可见光、近红外和短波红外波段的冬小麦冠层反射率均逐渐减小。通过进一步筛选各波段范围的最敏感波段,初步构建了冬小麦蚜害高光谱指数,并建立了蚜害高光谱指数与蚜害等级的遥感反演模型。结果表明,该模型可以用来反演灌浆期冬小麦的蚜害等级,为高光谱遥感识别和监测冬小麦灌浆期蚜虫危害提供理论依据。     

冬小麦条锈病单叶光谱特性及严重度反演

对冬小麦条锈病胁迫不同严重度(0、1%、10%、20%、30%、45%、60%和80%)的单叶进行光谱测定,其光谱特征明显,随严重度增加,单叶光谱反射率在可见光550～740 nm处增加,差异显著;而近红外平台750～1340 nm反射率也呈上升趋势,差异不显著;中红外1350～1600 nm反射率上升,差异显著.反射率与严重度相关系数在376～1600 nm范围内基本成正相关,达到极显著相关的敏感波段区域为446～725 nm与1380～1600 nm.入选了493、666 nm和1430 nm与严重度的相关系数最高的单个波段,利用相关性最好的666 nm和相关性最弱的758 nm波段组合设计了光谱角度指数SAI(Spectral Angle Index),与严重度建立的模型相关系数较高.并利用连续统去除法对540～740 nm特征反射峰进行归一化定量分析,吸收深度(Depth)与吸收面积(Area)与严重度呈极显著相关,设计的吸收面积指数AAI(Absorption Area Index)与严重度相关系数最好,可较好地反演单叶严重度.结果表明,条锈病单叶光谱特性明显,利用其光谱反射率可以很好的估算单叶严重度,建立的模型具有很高的反演精度.结果对深入研究冬小麦条锈病害遥感监测机理提供了理论依据.     

拔节抽穗期不同时长干旱胁迫对水稻冠层光谱特征的影响

基于水稻干旱胁迫试验,采用ASD（Field Spec Pro FR2500）光谱辐射仪测定水稻拔节期和抽穗期不同时间尺度（10d、20d）干旱处理与对照（正常处理）的冠层光谱反射率,对干旱胁迫下水稻冠层光谱变化规律、植被指数、水分指数、导数光谱特征进行分析.结果表明：水稻拔节期和抽穗期干旱胁迫后冠层光谱反射率与对照（CK）相比,可见光、近红外波段反射率均显著减小,短红外波段反射率显著增加,导数光谱红边位置均向短波方向推移,红边面积和红边斜率均显著减少,复合构建的6种植被指数或水分指数呈下降趋势,四波段水分指数（SRND）、归一化差异红外指数（NDVII）下降幅度最大;与CK相比,拔节期干旱胁迫20d和抽穗期10d的水稻冠层对可见光、近红外波段的反射率极显著降低,对短红外波段反射率极显著升高,在此阶段红边特征参数、植被水分指数减少幅度最低.研究结果可为利用高光谱遥感技术快速无损监测水稻干旱灾害提供技术支持.     

高光谱反射率与大豆叶面积及地上鲜生物量的相关分析

以ASD FieldSpec光谱仪实测了不同生长季大豆的冠层高光谱，同期采集了对应大豆LAI、地上鲜生物量。逐波段分析了冠层光谱反射率、导数光谱与大豆LAI、地上鲜生物量的相关关系；采用单变量线性回归逐波段分析了冠层光谱反射率、导数光谱与大豆LAI、地上鲜生物量确定性系数随波长的变化趋势；并建立了以近红外与可见光波段的冠层光谱反射率的比值植被指数RVI与大豆LAI、地上鲜生物量的高光谱遥感估算模型。结果表明，冠层光谱反射率在350～680 nm、760～1050 nm波谱区与大豆LAI、地上鲜生物量相关性     

棉花叶片厚度的高光谱测试方法

植物叶片厚度的变化能够指示植物生长状态的改变,为了实时、活体、无损地获取叶片厚度,该研究以棉花叶片为研究对象,利用DPS、Origin统计分析软件分析84组光谱数据与叶片厚度的相关性。研究表明,光谱反射率与叶片厚度在可见光350～369 nm及664～689 nm 2个较窄区域达到了极显著正相关关系,在红外917～1 884、2 048～2 380 nm 2个区域呈极显著负相关关系,总体相关程度红外波段高于可见光波段。红边参数与叶片厚度的相关性不高,24个形状参数与厚度达到了极显著相关水平,其中,中心为980 nm的吸收谷面积与叶片厚度相关度最高,相关系数为0.848。分别用反射率、植被指数、光谱形状参数建立并测试3个估算模型,相对误差最高为7.4%,均方根差最高为0.051 mm。结果表明利用高光谱分析技术,可以实现叶片厚度的快速、活体测量。     

春玉米磷素营养的光谱响应及诊断

通过盆栽试验监测不同磷营养水平春玉米典型生育期叶片光谱变化,并对叶片光谱反射率与叶片磷含量做了相关分析。结果表明,春玉米大喇叭口期是磷素营养的光谱响应敏感期,3507～30.nm和14201～800.nm是磷素营养的光谱敏感波段。该生育期构建的单波段高光谱变量、窄波段光谱变量和宽波段光谱变量与叶片磷含量都存在显著或极显著的回归关系;窄波段光谱变量比值指数R6725/6256和R61745/15856与叶片磷含量的回归关系达到了极显著水平,R625/555达到显著水平。可见光波段光谱变量与磷含量的回归关系优于近红外波段光谱变量与磷含量的回归关系,表明可见光波段叶片光谱反射率可能更适合春玉米磷营养状况的评价。不同波段宽度的光谱变量分析表明,在敏感波段范围内,801～00.nm波段平均的叶片宽波段光谱反射率没有降低对叶片磷含量的估算精度。     

基于PCA和PNN的水稻病虫害高光谱识别

对水稻病虫害准确、快速的识别是采取病虫害防治措施的基础,同时对灾害评估也具有积极意义。该研究选用在水稻孕穗期时测定的两期受稻干尖线虫病危害的水稻叶片光谱数据和于水稻分蘖期时测定的两期受稻纵卷叶螟危害的水稻叶片光谱数据,通过对水稻叶片的光谱特征分析,选用可见光波段（490～670 nm）和短波红外波段（1 520～1 750 nm）,用主成分分析技术（PCA）对上述光谱波段进行压缩,获得主分量光谱,最后结合概率神经网络（PNN）对稻干尖线虫病和稻纵卷叶螟进行识别,结果显示对水稻病虫害的识别精度高达95.65%。研究表明,PCA和PNN相结合,可以实现对多种水稻病虫害进行快速、精确的分类识别。     

冬小麦越冬中期冻害高光谱敏感指数研究

利用试验箱进行冬小麦冻害盆栽试验,观测受冻前后叶片光谱反射率、叶绿素含量并分析其变化规律;通过对高光谱数据进行倒数对数、一阶导数、二阶导数变换,与叶绿素含量进行相关分析,寻找表征冻害胁迫的特征值,获得识别和评价冻害差异程度的波段或指数。结果表明,（1）在可见光范围内叶绿素含量与原始光谱反射率呈负相关,在近红外范围内呈正相关,与倒数对数光谱的相关性则相反。一阶导数光谱大部波段相关性通过0．01水平的显著性检验,二阶导数光谱仅少部分波段通过。（2）相关性分析表明,冻害监测的敏感性波段为684．92nm处倒数对数光谱、578．37nm处一阶导数光谱、571．93nm处二阶导数光谱,这些波段与叶绿素的相关系数均通过0．01水平的显著性检验,且相关系数最大,其中以倒数对数光谱为自变量的估算模型最优。（3）叶绿素含量与高光谱特征变量的相关性分析表明,以由蓝边面积（SDb）和红边面积（SDr）计算的VI3（VI3=SDr／SDb）或VI3[VI5=（SDr—SDb）／（SDr＋SDb）]为自变量的抛物线模型最优,其训练样本拟合与验证样本精度检验水平均最高,因此VI3、VI5为冬小麦冻害监测的敏感指数。研究结果揭示了冬小麦冻害后高光谱特征,可为促进高光谱技术在冬小麦长势监测和估产中的应用,提高冬小麦冻害遥感监测的准确性提供依据。     

关中地区夏玉米抽穗期叶绿素含量的高光谱估算

[目的]利用高光谱数据进行叶绿素估算,为快速获取作物的生长信息、生长诊断及精确管理提供依据。[方法]基于陕西省关中地区抽穗期夏玉米冠层光谱特征及叶绿素含量的测定,运用线性及非线性分析方法建立了基于原始光谱敏感波段和一阶微分光谱敏感波段叶绿素估算模型。[结果]夏玉米抽穗期反射光谱在可见光及中远红外区域,叶绿素含量越高,光谱曲线越向下偏移;在红边区域,叶绿素含量对光谱曲线影响不显著;在近红外波段,叶绿素含量越高,光谱曲线越向上偏移。基于一阶微分光谱敏感波段的夏玉米叶绿素含量估算模型拟合精度要优于基于原始光谱敏感波段估算模型,决定系数R2分别为0.81和0.60,均方根误差(RMSE)分别为2.39,4.41。[结论]基于一阶微分光谱敏感波段建模分析是估测抽穗期夏玉米冠层叶绿素含量的重要方法,对指导西北地区夏玉米种植与生产具有积极的借鉴意义。     

苗期低温胁迫对“红颜”草莓叶绿素含量及冠层高光谱的影响

2020年9月−2021年1月以“红颜”（Fragaria×ananassa Duch “Benihope”）草莓为试材，在南京信息工程大学开展低温环境控制试验。设置21℃（日最高气温）/11℃（日最低气温）、18℃/8℃、15℃/5℃和12℃/2℃共4个低温处理，持续时间设置3d、6d、9d、12d共4个水平，以25℃/15℃为对照（CK）。测定草莓叶片叶绿素含量以及冠层高光谱反射率，研究低温胁迫对草莓叶绿素含量及冠层反射光谱的影响，筛选出叶绿素含量估算模型的敏感波段与特征参数。结果表明：（1）同一低温条件下，草莓叶片叶绿素a、叶绿素b和总叶绿素(a+b)等参数随着胁迫天数的延长而减少；同一胁迫天数下，温度越低其含量越低，即低温胁迫程度越大叶绿素含量下降幅度也越大。（2）不同温度同一胁迫天数处理草莓苗期冠层光谱反射率变化规律大致相同。在可见光区域草莓冠层反射光谱曲线均存在绿峰和红谷，在近红外反射平台随着温度降低，光谱反射率数值逐渐增大，即反射平台逐渐增高。（3）草莓冠层一阶微分光谱曲线变化较剧烈，有明显波峰和波谷，在红边范围内偶有双峰现象。随着低温胁迫程度的加深，一阶微分光谱最高峰的值越高，草莓冠层光谱的近红外反射率升高，红边位置蓝移，之后该峰值逐渐降低，红边位置红移。（4）草莓叶绿素(a+b)含量与冠层原始光谱反射率的相关系数均呈负相关，与原始光谱的近红外波段反射率的相关性明显高于可见光波段。叶绿素(a+b)含量与原始光谱反射率相关性较好，均达到显著水平，其中737nm波段相关系数达到最大，因此可以用其作为敏感波段对叶绿素含量进行预测。叶绿素(a+b)含量与植被指数中的DVI、MSAVI、PVI、RDVI、SAVI和TSAVI的相关性达极显著水平，可以选其作为特征参数对叶绿素含量进行预测。