基于分数阶微分光谱指数的小麦条锈病遥感监测模型构建

为提高小麦条锈病的遥感监测精度,该研究利用分数阶微分能够突出光谱的细微信息以及描述光谱数据间微小差异的优势,在对条锈病胁迫下小麦冠层光谱数据进行分数阶微分处理的基础上,构建了两波段和三波段分数阶微分光谱指数,并将其应用于小麦条锈病的遥感探测。研究结果表明,1.2阶次微分光谱与小麦条锈病冠层病情严重度的相关性最高,较原始反射率光谱、一阶微分光谱和二阶微分光谱分别提高了20.9%、3.9%和20.5%;基于分数阶微分光谱指数的最优分数阶次及其对应波长构建的三波段分数阶微分光谱指数对小麦条锈病的探测能力优于两波段分数阶微分光谱指数,其中分数阶微分光化学指数与冠层病情严重度的相关系数达到0.875;以分数阶微分光谱指数为自变量构建的高斯过程回归（Gaussian Process Regression,GPR）模型对小麦条锈病冠层病情严重度的预测精度优于反射率光谱指数,其训练数据集及验证数据集病情指数（Disease Index,DI）预测值和实测值间的决定系数较反射率光谱指数分别提高了3.8%和19.1%,该研究结果对进一步实现作物健康状况大面积高精度遥感监测具有重要意义。     

条锈病胁迫下冬小麦冠层叶片氮素含量的高光谱估测模型

为利用高光谱遥感诊断条锈病胁迫下作物的营养状况,测量感染条锈病的冬小麦冠层反射率以及相应叶片全氮(LTN)含量,利用线性和非线性回归方法,建立了微分光谱与小麦LTN含量之间的回归模型.研究表明随病情加重,小麦LTN含量逐渐降低,并与一阶微分光谱在430～518、534～608、660～762 nm以及783～893 nm区域具有极显著相关性.经检验,以红边内一阶微分总和与蓝边内一阶微分总和比值(SDr/SDb)为变量的模型是估测LTN含量的最佳模型,其RMSE为0.3567,相对误差为8.33%.因此,利用高光谱遥感估测条锈病胁迫下作物LTN含量是可行的,且具有较高的反演精度.研究成果可为小麦氮素营养监测、精准施肥以及条锈病情诊断等提供理论依据和指导.     

基于支持向量机回归算法的小麦叶面积指数高光谱遥感反演

为给小麦田间管理提供基础数据,利用高光谱指数实现了小麦冠层叶面积指数值的估测。在21种高光谱指数中筛选出了与LAI值相关性最强的指数OSAVI,建立了小麦LAI值反演的最小二乘支持向量回归（LS-SVR）模型。分析表明,模型校正集决定系数（C-R2）与预测集决定系数（P-R2）分别达0.851与0.848,可实现小麦LAI值的精确反演,且对LAI值较高与较低的样本均具备良好的预测能力,可有效避免冠层郁闭度等因素对估测结果的影响。利用LS-SVR模型与OMIS影像实现了小麦LAI遥感专题图的制作,其填图结果与地面实测值拟合模型R2达0.774,RMSE仅为0.476,2组数据具有较高的相似度。结果表明：可利用高光谱指数实现小麦冠层LAI值信息的准确获取,且OSAVI系反演建模的优选指数,LS-SVR为建模的优选算法。该研究可为小麦等农作物的长势评估提供参考。     

基于SVR算法的小麦冠层叶绿素含量高光谱反演

为给小麦的长势监测与农艺决策提供科学依据,利用高光谱技术实现了小麦冠层叶绿素含量的估测。通过分析18种高光谱指数对叶绿素的估测能力,筛选出可敏感表征叶绿素含量的指数REP,利用地面光谱数据为样本集,以最小二乘支持向量回归(least squares support vector regression,LS-SVR)算法建立了小麦冠层叶绿素含量反演模型,其校正决定系数C-R2与预测决定系数P-R2分别为0.751与0.722,在各指数中反演精度最高。进一步分析表明,REP对叶绿素含量以及LAI值较高与较低的样本均具备良好的预测能力,可有效避免样本取值范围以及冠层郁闭度等因素对叶绿素含量估测的影响。利用LS-SVR反演模型完成了OMIS影像叶绿素含量的遥感填图,并以地面实测值进行检验,其拟合模型R2与RMSE值分别为0.676与1.715。结果表明,高光谱指数REP所建立的LS-SVR模型实现了叶绿素含量的准确估测,可用于小麦叶绿素含量信息的快速、无损获取。     

利用日光诱导叶绿素荧光监测水稻叶片叶绿素含量

快速准确地监测作物叶片叶绿素含量对于研究作物光合作用、氮素营养以及胁迫状况至关重要。该研究基于不同品种、不同密度、不同氮素水平的水稻田间小区试验,分别获取冠层和单叶的辐亮度光谱、反射率光谱及生理生态指标等,计算日光诱导叶绿素荧光（Sun-Induced Chlorophyll Fluorescence,SIF）指数和植被指数,进一步基于线性回归和辐射传输模型2种方法来建立叶绿素含量监测模型,评估多个叶绿素监测模型的精度及适用性。结果表明,1）在冠层尺度,冠层761 nm处SIF强度（F761）与冠层叶绿素含量相关性最高,决定系数（Determination coefficient,R2）为0.72,略高于表现最好的红边叶绿素指数（Red edge Chlorophyll index,CIred edge）（R2=0.63）;2）在单叶尺度,归一化下行SIF指数（↓FY NDFI）与单叶叶绿素含量相关性最高,R2为0.77,比表现最好的上行荧光产量双峰比值指数（↑FY687/↑FY741）R2高出0.10,与表现最好的植被指数CIred edge效果相当（R2=0.81）;3）基于SCOPE（Soil Canopy Observation, Photochemistry and Energy fluxes ）模型反演水稻冠层叶绿素含量的验证R2为0.57,均方根误差（Root Mean Squared Error,RMSE）为56.54 μg·cm-2,效果差于PROSAIL模型（模型检验的R2为0.91,RMSE为22.59 μg·cm-2）;4）单叶Fluspect-B模型反演水稻单叶叶绿素含量的验证R2为0.55,均方根误差RMSE为19.45 μg·cm-2,效果差于PROCWT模型反演结果（R2为0.72,RMSE为6.42 μg·cm-2）。综上,SIF指数在监测冠层和单叶叶绿素含量时效果较好,基于SIF的辐射传输模型也可以用来反演水稻冠层和单叶的叶绿素含量。研究结果可为SIF监测作物叶绿素含量提供理论依据,并对未来利用SIF进行植物光合作用研究提供理论支持。     

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。     

基于PLS算法的棉花黄萎病高空间分辨率遥感监测

棉花黄萎病危害程度大,发生范围广,已成为中国乃至世界上棉花主要病害之一。论文基于野外定位调查数据及高空间分辨率遥感影像,利用变量投影重要性（VIP）准则筛选最优变量,用偏最小二乘回归（PLS）方法建立棉花黄萎病病情严重度的定量估测模型,并利用已建立的估测模型和高分辨率IKONOS影像获取了不同病情严重度的空间分布图。研究结果表明：在所分析的13个遥感因子中,增强植被指数（EVI）、再归一化植被指数（RDVI）、全球环境监测指数（GEMI）、差值植被指数（DVI）、修改型土壤调整植被指数（MSAVI）、归一化植被指数（NDVI）为棉花黄萎病病情严重度遥感估测的敏感因子,能够有效估测棉花黄萎病病情严重度,其模型预测值与实测值间的R2、RMSE和RE分别为0.78、0.45、9.2%。论文利用PLS算法和高分辨率卫星影像实现了棉花黄萎病病情严重的遥感监测,研究结果对实现大范围农作物病虫害的遥感监测具有重要的参考价值。     

基于HJ-CCD数据和随机森林算法的小麦叶面积指数反演

为给小麦长势的遥感监测提供技术支持,该文运用随机森林回归(RF,random forest)算法建立小麦叶面积指数(LAI)遥感反演模型。首先基于2010-2013年江苏地区小麦环境减灾卫星HJ-CCD的影像数据,提取拔节、孕穗和开花3个生育期的卫星植被指数,进而根据各生育期植被指数和相应实测LAI数据,利用RF算法构建各期小麦LAI反演模型,并以人工神经网络(ANN,artificial neural network)模型为参比模型进行预测精度的比较。结果表明:RF算法模型在3个生育期的预测结果均好于同期的ANN模型。拔节、孕穗和开花3个生育期RF模型预测值与地面实测值的R2分别为0.79,0.67和0.59,对应的RMSE分别为0.57,0.90和0.78;ANN模型的R2分别为0.67,0.31和0.30,对应的RMSE分别为0.82,1.94和1.43。该研究结果为提高大田尺度下的小麦LAI遥感预测精度提供了技术和方法。     

冬小麦叶面积指数高光谱遥感反演方法对比

冬小麦叶面积指数(LAI,leafarea index)是评价其长势和预测产量的重要农学参数,高光谱遥感能够实现快速无损地监测叶面积指数。该文旨在将田间监测与高光谱遥感相结合,探索研究不同冬小麦叶面积指数高光谱反演方法的模拟精度及适应性。针对国际上普遍应用的2种高光谱遥感反演LAI模型方法,即回归分析法和BP神经网络法,在介绍2种LAI反演模型的基础上,选择位于黄淮海平原的山东省济南市长清区为研究区域,通过ASD地物光谱仪和SunScan冠层分析系统对冬小麦的冠层光谱及LAI变化进行田间观测,然后利用回归分析法和BP神经网络法构建冬小麦LAI反演模型,将模型估算LAI值和田间观测LAI值进行比对,分析评价2种方法的反演精度。结果表明,BP神经网络法较回归分析法估算冬小麦LAI的精度有较大提高,检验方程的决定系数(R2)为0.990、均方根误差(RMSE)为0.105。利用BP神经网络法构建反演模型能较好的对冬小麦LAI进行反演。研究结果可为不同冬小麦长势遥感监测提供理论和技术上的支持,并为大尺度传感器监测冬小麦长势和估产提供参考。     

Comparison of two inversion methods for winter wheat leaf area index based on hyperspectral remote sensing

冬小麦叶面积指数（LAI, leaf area index）是评价其长势和预测产量的重要农学参数,高光谱遥感能够实现快速无损地监测叶面积指数。该文旨在将田间监测与高光谱遥感相结合,探索研究不同冬小麦叶面积指数高光谱反演方法的模拟精度及适应性。针对国际上普遍应用的2种高光谱遥感反演LAI模型方法,即回归分析法和BP神经网络法,在介绍2种LAI反演模型的基础上,选择位于黄淮海平原的山东省济南市长清区为研究区域,通过ASD地物光谱仪和SunScan冠层分析系统对冬小麦的冠层光谱及LAI变化进行田间观测,然后利用回归分析法和BP神经网络法构建冬小麦LAI反演模型,将模型估算LAI值和田间观测LAI值进行比对,分析评价2种方法的反演精度。结果表明,BP神经网络法较回归分析法估算冬小麦LAI的精度有较大提高,检验方程的决定系数（R2）为0.990、均方根误差（RMSE）为0.105。利用BP神经网络法构建反演模型能较好的对冬小麦LAI进行反演。研究结果可为不同冬小麦长势遥感监测提供理论和技术上的支持,并为大尺度传感器监测冬小麦长势和估产提供参考。     

基于高光谱遥感估测条锈病下的混种小麦产量分析

为利用高光谱遥感监测小麦条锈病,并对条锈病胁迫下的产量进行估测,通过4个对小麦条锈病具有不同抗病性的品种进行混合种植,从中找出产量最高的品种组合,利用高光谱遥感研究不同发病程度的混合种植小麦的冠层光谱,并用光谱数据提取植被指数,研究病情指数和产量与植被指数之间的关系,建立反演模型。结果表明：A（农大195）︰C（0045）︰D（农大211）=1︰1︰1组合的产量最高。在乳熟期时,归一化植被指数与产量相关性高。利用NDVI对各个生育时期的产量及产量构成因素进行模拟,产量在灌浆期时的模拟效果最好。条锈病发生后利用多时相组合的植被指数NDVI对产量进行模拟精度高。     

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.     

基于GF-1/WFV数据的冬小麦条锈病遥感监测

条锈病是冬小麦常见病害,利用遥感影像对条锈病病害区域进行准确监测具有重要意义。该文利用GF-1/WFV影像,结合条锈病地面光谱数据分析,采用冬小麦条锈病遥感监测指数(wheat stripe rust index,WSRI)对河南西华县冬小麦条锈病发病范围进行了估测。首先,利用冬小麦NDVI加权指数(weighted NDVI index,WNDVI)获取冬小麦种植区域。其次,利用影像4个波段反射率之和提取不同冬小麦品种的分布范围,值较高的为条锈病高抗品种(郑麦系列),较低的则是条锈病易感品种(矮壮系列)。再次,构建冬小麦条锈病指数(wheat stripe rust index,WSRI),结合地面实地调查的条锈病分布数据,通过设定合理的WSRI指数划分阈值,提取条锈病染病区域并进行精度验证。结果表明,研究区内小麦条锈病空间分布识别的总体精度在84.0%以上,具有区域监测应用的潜力。该方法简单,可操作性强,表明宽波段GF-1影像结合WSRI指数的技术,是一种比较可行的小麦条锈病遥感监测方案。     

群体小麦条锈病发病动态无人机遥感监测方法

针对当前育种群体小麦条锈病表型分析手段单一、效率低下等问题,该研究提出了一种基于无人机低空遥感和多光谱成像技术的群体小麦田间条锈病高通量表型动态分析方法。该方法利用无人机采集自然发病的育种群体小麦（共600个样本,516个基因型）冠层多时相的光谱图像,并提取22个植被指数作为后续分析的表型,同时按照发病后的时间顺序与传统条锈病人工鉴定标准记录条锈病发病阶段和发病严重度数据;使用随机森林算法建立22个光谱植被指数同条锈病发病阶段与病害严重度的分类模型,并筛选出对上述两个分类问题敏感的植被指数;同时,使用随机蛙跳算法对特征进行筛选以降低仅使用随机森林算法对特征筛选的偶然性,并将随机蛙跳算法给出被选择概率排名在约前1/3的特征作为SVM算法的输入,构建发病阶段与病害严重度模型以验证随机蛙跳算法对特征筛选的有效性;综合两次特征选择的结果,分别筛选出对发病阶段和病害严重度敏感的3个植被指数,并基于这些指数响应的时间序列分析了群体中6个参考品种发病动态的差异。对条锈病发病阶段的分类模型构建中,随机森林和SVM模型测试集的F1分数分别为0.970和0.985;对条锈病严重度等级分类中,二者的F1分数为0.740和0.780,表明通过所建立的模型可以实现对群体小麦发病阶段和病害严重度等级的分类,且随机森林算法和随机蛙跳算法都能够筛选出对条锈病发病阶段和病害严重度敏感的特征。筛选出的差分植被红边指数（Difference Vegetation Index - Rededge,DVIRE）的响应对病害胁迫较为敏感,可用于同时描述田间条锈病发病阶段和严重度。该研究提出的高通量表型分析方法,基于无人机成像光谱提取的植被指数对群体小麦田间条锈病进行时间序列动态分析,能够精准量化群体小麦受条锈病胁迫状态,并可为其他作物抗病育种的表型分析提供一定的参考。     

基于特征光谱参数的苹果叶片叶绿素含量估算

果树叶绿素含量的快速、无损、准确监测,可以及时掌握果树的营养水平,对指导果树管理具有重要意义。该文利用2012年和2013年山东省肥城市潮泉镇下寨村的苹果叶片叶绿素含量和叶片光谱数据,分析了叶绿素含量和苹果叶片原始光谱及其变换形式之间的相关性,筛选出较优光谱参数,并利用随机森林法、偏最小二乘法、BP神经网络和支持向量机回归法进行估算和验证。结果表明:1)叶绿素含量与叶片原始光谱及其变换形式之间的最优光谱参数分别为554和708 nm的原始光谱反射率,554和708 nm倒数之对数光谱,535、569、700和749 nm一阶微分光谱以及557和708 nm连续统去除光谱;2)随机森林、偏最小二乘法、BP神经网络和支持向量机估算模型的R2分别为0.94,0.61,0.66和0.60,RMSE分别为0.34,0.78,0.75和0.81 mg/dm2。说明随机森林算法模型用于估算苹果叶片叶绿素含量效果较好,为及时了解果树养分状况及果树营养诊断提供技术支持。     

基于遗传神经网络的全国小麦条锈病长期气象预测

为了提高反向传播（BP）神经网络模型预测小麦条锈病发病率的准确性和效率,以上年1月-当年3月组合的120个大气环流特征量为基础,定量分析大气环流特征量与全国小麦条锈病发病率之间的相关性并从中筛选出主要的影响因子;对影响因子进行主成分分析（PCA）,提取累计贡献达到85．46％的前10个主成分作为预测因子;利用逐步回归、BP神经网络及遗传算法（GA）优化的BP神经网络三种模型进行预测,三种模型的预测精度均在80％以上,其中GA—BP神经网络模型的精度最高,达92．6％,而其训练步长仅为标准BP神经网络的1／4左右。通过PCA简化网络结构,同时运用GA优化网络初始权值和阈值,GA—BP神经网络模型可以较好的预测小麦条锈病的发病率。     

利用高光谱指数进行冬小麦条锈病严重度的反演研究

通过选取不同条锈病抗性品种(高抗、高感、中间)进行田间不同梯度(对照、轻度、中度、重度)的接种试验，在接种后每隔7 d左右，同步测定了不同品种、不同处理的冠层光谱、单叶光谱和对应目标的病情指数以及叶面积指数、叶倾角等生物物理参数和叶绿素、SPAD数值等生物化学参数。通过对获取的光谱数据和生物物理参数和生物化学参数进行统计分析。研究结果表明，小麦被条锈病感染以后，叶片叶绿素含量急剧下降，通过研究叶片绿度值(SPAFD)值与叶绿素含量之间的关系，建立了叶片叶绿素含量和叶片SPAD数值之间的线性关系方程。通过在借鉴前人研究结果的基础上，通过筛选光谱指数，在冠层水平上构建作物冠层结构不敏感色素反演指数(CCII=TCARI/OSAVI)来反演全生育期不同处理的SPAD数值，此反演结果受品种类型、冠层结构和土壤背景的影响较小，线性方程的决定系数达到极显著的水平。在单叶水平选取归一化的光化学指数(NPRI)来反演单叶的病情指数(DI)，线性方程的决定系数达到极显著的水平。所以该文通过选取适当的高光谱指数进行冬小麦条锈病严重度的反演的理论和方法是可行的。且反演结果受不同品种、不同叶面积指数和土壤背景等的影响均较小。