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。     

不同生育期冬小麦光谱特征对叶绿素和氮素的响应研究

研究测定了不同施氮水平条件下冬小麦冠层在七个典型生育期叶片叶绿素、地上部分全氮含量以及冠层光谱,分析了单波段反射率、可见光和近红外波段组合而成的归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)与相应时期叶片叶绿素和地上部分全氮含量的相关性。结果表明,施氮量增加,两个农学参量、冠层近红外波段反射率都随之增加,但当施氮量增加到300kg hm-(2一次性施入)时,上述各项指标均降低;整个生长期中孕穗期在近红外区域反射率最高,与可见光波段反射率相差最大;除分蘖期外,其它时期单波段510nm～1100nm反射率、NDVI、RVI与叶绿素和全氮含量显著相关,植被指数的相关性较单波段高,且从分蘖期到乳熟期,相关性逐渐增强;整体来讲,可见光中560nm、660nm和近红外760nm、1100nm和1200nm组合的NDVI在各生育期与两个农学指标的相关性较好,选择NDVI(560,760)可以准确拟合叶片叶绿素和地上部分全氮含量。     

葡萄叶片组织结构高光谱响应特征及相关性分析

  【目的】  研究不同葡萄品种叶片组织结构特征及其光谱响应差异,揭示葡萄叶片光谱反射率差异的主要影响因素,为提高葡萄叶片营养光谱诊断精度提供参考。  【方法】  在河北廊坊葡萄园,采集夏黑、意大利、红宝石、秋黑4个葡萄品种的叶片,用Fieldspec FR2500光谱仪测定叶片光谱数据,常规化学方法测定叶片含氮量,通过扫描电镜 (SU8010) 冷冻传输技术观察和测量叶片组织结构,进行不同葡萄品种的叶片光谱与叶片组织结构的相关分析。  【结果】  葡萄叶片气孔主要分布在叶片反面,是正反面光谱反射率产生差异的主要原因,在可见光波段范围内,叶片反面光谱反射率皆高于叶片正面光谱反射率,在近红外波段范围,叶片正面光谱反射率普遍高于叶片反面光谱反射率;不同葡萄品种叶片表面气孔数量和分布不同,栅栏组织细胞厚度以及海绵组织厚度存在差异,在叶片含氮量相近条件下,不同品种的光谱反射率曲线有差异,主要是叶片组织结构和形态差异所致;叶片正面光谱的红边参数λ_red (在660～770 nm波长范围内,当光谱反射率的一阶微分值达最大时所对应的波长) 与不同品种叶片厚度相关性均达到显著或极显著水平,光谱红边参数与其它叶片结构参数也有较强相关性,其中栅栏组织和海绵组织的厚度在不同品种的光谱响应中是不可忽略的因素。  【结论】  明确了叶片正反面表皮细胞形态、叶片内部结构差异及其与光谱特征的相关性,不同葡萄品种叶片厚度变化均可以用红边参数λ_red来反映,但若考虑品种因素,还可以针对每个品种选择相关性更好的参数,这为后期葡萄叶片营养光谱诊断模型的建立和优化提供了依据:为提高叶片营养光谱诊断模型的精度,在利用光谱技术进行叶片营养诊断时需要考虑叶片结构因素的影响。     

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.     

烤烟叶片镉含量高光谱预测模型的构建

为快速准确地获取烟草叶片镉含量,本研究模拟了4个镉污染水平,用美国ASD光谱仪获取每个污染水平的烟草叶片光谱反射率,并测定不同时期烟草叶片的镉含量,筛选出与镉含量相关性最好的敏感波段,并建立光谱参数,将光谱参数作为输入因子建立烟草叶片镉含量的BP神经网络模型。结果表明:随着镉含量增加,在可见光和近红外范围(400～910 nm)内反射率先降低后增加,在930～1 000 nm波段范围内,叶片反射率与烟叶中镉含量呈正相关,在1 000～2 500 nm波段范围内反射率先增加后降低。经筛选,比值植被指数(RVI)和归一化植被指数(NDVI)的光谱指数分别为RVI(520,710)和NDVI(530,710);BP神经网络模型的决定系数(R~2)为0.681,均方根误差(RMSE)为8.001,并对模型进行检验,R2为0.801,RMSE为4.430。研究表明,BP神经网络模型对烟草叶片镉含量具有良好的预测效果。     

基于冠层高光谱参数的水稻叶片碳氮比监测

叶片碳氮比反映了植物碳氮代谢的相对强弱,对诊断和调节植物生长与产量形成具有重要作用。该文基于不同水稻品种和不同施氮水平下2 a的田间试验,系统分析了不同生育时期水稻叶片碳氮比与对应冠层高光谱反射特征的定量关系。结果表明,叶片碳氮比与拔节后不同生育时期冠层原始反射率的相关性趋势一致,与可见光波段（350～742 nm）极显著正相关,与近红外波段（750～1143 nm）极显著负相关。8个参数与2个品种不同生育时期的叶片碳氮比均有较好的相关性。通过比较模型的拟合决定系数（R2）和预测标准误（SE）,确定672 nm的归一化吸收深度（ND672）与冠层叶片碳氮比（LCNR）的线性回归方程为水稻冠层叶片碳氮比的最佳监测模型。模型经过不同生育时期数据的交叉测试和独立试验资料的检验,得出对冠层叶片碳氮比的预测精确度范围为0.687～0.986,准确度为0.907～1.126,相对跟均方差为7.07～18.25,表明水稻冠层高光谱特征可以用来定量估测不同栽培条件下叶片碳氮比的变化状况。     

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。     

不同施肥长期定位试验地夏玉米冠层光谱特征研究

以黄淮海地区典型冬小麦-夏玉米轮作区的长期定位施肥试验为研究对象,筛选对氮、磷、钾三种营养元素及产量最敏感的波段和生育期,为监测不同时期作物营养胁迫情况和估产提供依据。系统分析了氮、磷、钾单一养分缺乏和两种或两种以上营养元素同时缺乏时典型生育期夏玉米冠层反射光谱特征、收获后秸秆和子粒氮、磷、钾及产量的变化规律。结果表明,缺素使冠层光谱反射率在可见光波段增加,在近红外波段降低。作物秸秆、子粒含氮量和含钾量及产量与可见光波段反射率呈负相关,与近红外区域7601~300 nm反射率呈正相关;秸秆含磷量与各反射率的相关性不明显,子粒含磷量与冠层光谱之间无明显规律。整体上,560和810 nm分别为收获期作物含氮量在可见光和近红外两个区域的敏感波段,开花期为夏玉米氮素诊断的敏感时期;夏玉米钾素在可见光和近红外区域的敏感波段分别为680和810 nm,拔节期为诊断钾素的敏感时期。整个生育期各单波段反射率与产量均呈极显著相关关系,拔节期关系最密切。说明在明确主导养分限制的前提下,利用作物冠层光谱来监测氮素和钾素的丰缺以及准确估产是可行的。     

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。     

长期定位施肥条件下作物光谱特征及养分吸收量预测

为了明确不同施肥条件下典型生育期冬小麦和夏玉米冠层光谱特征差异,该研究以长期定位施肥试验为研究对象,在确定典型生育期作物冠层光谱反射率与收获期作物地上部分主要养分吸收量相关性的基础上,建立收获期作物主要养分吸收量预测模型。结果表明,可见光波段相似生育期夏玉米冠层光谱反射率与冬小麦相近,但在近红外区域平均高于冬小麦8.42%。生育中期2种作物秸秆、籽粒及地上部分氮(N)、磷(P)、钾(K)吸收量与冠层光谱反射率在可见光波段普遍呈极显著负相关关系,在近红外波段呈极显著正相关关系。全生育期夏玉米冠层光谱反射率与作物吸氮量的相关系数在可见光波段基本持平,但在近红外波段平均高于冬小麦0.4152。全生育期夏玉米冠层反射率与地上部分吸磷量的相关系数在可见光波段和近红外区域较冬小麦平均分别低0.3621和0.2072。全生育期夏玉米冠层光谱反射率与地上部分吸钾量相关系数在可见光波段平均低于冬小麦0.1270,在近红外波段高于冬小麦0.0341。除夏玉米吸磷量外,基于冬小麦和夏玉米典型生育期冠层光谱反射率建立的模型均可准确预测收获期作物主要养分吸收量,且对冬小麦养分吸收量的预测精度略高于夏玉米,该结论可以为黄淮海地区冬小麦和夏玉米的长势监测和肥料管理提供科学依据。     

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。     

基于去包络线法的番茄叶霉病发病程度估测方法

阐明番茄叶霉病(Fulvia fulva)光谱特征并对其发病程度进行估测,可为番茄叶霉病大面积遥感监测提供依据。本研究通过分析番茄叶霉病不同发病程度下叶片光谱变化特征,筛选对发病程度识别的敏感波段。并利用去包络线法对光谱反射率进行处理,构建基于光谱特征吸收参量的发病程度估测模型。研究结果表明:随着叶霉病病害等级的加深,番茄叶片的原始光谱反射率、光谱敏感度、相对反射率均呈逐渐降低趋势;可见光波段(550~730 nm)和短波红外波段(1 860~2 260 nm)是识别番茄叶霉病发病程度的最佳波段;且随着病害等级的增加,吸收波段位置(λ)向短波方向移动,最大吸收深度(D_c)和吸收面积(A)均呈递增规律。利用光谱参数构建的番茄叶霉病病害等级预测的逐步回归模型R~2达0.81,且模型验证结果较好。研究结果对利用高光谱遥感技术定量估测番茄叶霉病发病程度以及监测、防治农作物病虫害均具有较高的实用价值。     

不同土壤水分条件下玉米叶片/冠层气孔导度的光谱监测模型

通过玉米水分控制试验,测定不同水分条件下各生育期叶片气孔导度、叶面积指数和冠层光谱反射率等,以分析玉米叶片气孔导度的变化规律及其与光谱植被指数的相关性,从而建立基于光谱植被指数和土壤湿度的叶片气孔导度模型。结果表明：玉米在可见光区和近红外中、长波区的反射率随着土壤水分的降低而上升,但叶片气孔导度（Gs）、叶面积指数（LAI）、比值植被指数（RVI）和归一化植被指数（NDVI）随着土壤水分的下降而降低;玉米NDVI和RVI与单叶片和冠层气孔导度均呈极显著指数函数关系（P〈0.01）,且对单叶片气孔导度的拟合效果优于对冠层导度的拟合效果,而经土壤湿度订正的RVI监测模型优于NDVI监测模型。表明通过测定冠层反射光谱率可实时、迅速地定量监测玉米叶片的气孔导度,为大面积作物气孔导度估算奠定基础。     

不同品种夏玉米光谱特征差异及其与农学参量相关性研究

研究测定了不同品种夏玉米在六个典型生育期地上部分全氮、叶绿素含量、干生物量、叶面积指数(LAI)以及冠层光谱反射率,利用不同方法比较了不同品种玉米光谱特征的差异,系统分析了单波段反射率、可见光和近红外波段组合而成的8种常见植被指数与相应时期不同农学参量的相关性。结果表明:不同品种夏玉整个生育期不同品种冠层在可见光范围内反射率差异一直没有达到显著水平,苗期和拔节期在近红外区域反射率也无显著差异,从孕穗期到乳熟期在近红外区域反射率差异增大,普遍呈显著性差异。采用F检验法可以准确地反映不同品种在不同波段反射率的差异。常见光谱植被指数从拔节期到孕穗期绝大部分都可以准确反映不同品种夏玉米的农学参量,以GRVI最佳,它不仅可以区分不同品种夏玉米在中后期的长势,又可以准确拟合这段时期作物的农学参量。     

基于光谱分析的棉花异性纤维最佳波段选择方法

图像采集是基于计算机视觉的棉花异性纤维检测计量系统中的基础环节。为构建有效的图像采集系统以便检测皮棉中的异性纤维并识别其种类,在对棉纤维和异性纤维进行光谱分析的基础上,根据二者的漫反射光谱差异,提出了基于反射差极值分布的最佳检测波段选择方法和基于光谱可区分度的最佳可区分波段选择方法。光谱分析结果表明,紫外波段是带荧光异性纤维的最佳检测波段,可见光波段是带颜色异性纤维的最佳检测波段,而红外波段是塑料薄膜、毛发、羽毛等的最佳检测波段,并初步认定780～1 800 nm的近红外波段为异性纤维间的最佳可区分波段。     

基于GF-1卫星数据的冬小麦叶片氮含量遥感估算

以陕西关中地区大田和小区试验下的冬小麦为研究对象,探讨基于国产高分辨率卫星GF-1号多光谱数据的冬小麦叶片氮含量估算方法和空间分布格局。基于GF-1号光谱响应函数对地面实测冬小麦冠层高光谱进行重采样,获取GF-1号卫星可见光-近红外波段的模拟反射率,并构建光谱指数,利用与叶片氮含量在0.01水平下显著相关的8类光谱指数,分别建立叶片氮含量的一元线性、一元二次多项式和指数回归模型。通过光谱指数与叶片氮含量的敏感性分析,以及所建模型的综合对比分析,获取适合冬小麦叶片氮含量估算的最佳模型。结果表明:模拟卫星宽波段光谱反射率和卫星实测光谱反射率间的相关系数高于0.95,具有一致性;改进型的敏感性指数综合考虑了模型的稳定性、敏感性和变量的动态范围,敏感性分析表明比值植被指数对叶片氮含量的变化响应能力最强;综合模拟方程决定系数、模型敏感性分析、精度检验和遥感制图的结果,认为基于比值植被指数建立的叶片氮含量估算模型适用性最强,模拟结果与实际空间分布格局最为接近,为基于GF-1卫星数据的区域性小麦氮素营养监测提供了理论依据和技术支持。     

Changes in ultraviolet-B and visible optical properties and absorbing pigment concentrations in pecan leaves during a growing season

UV-B (280–320 nm) and visible (400–760 nm) spectral reflectance, transmittance, and absorptance; chlorophyll content; UV-B absorbing compound concentration; and leaf thickness were measured for pecan (Carya illinoensis) leaves over a growing season (April–October). Leaf samples were collected monthly from a pecan plantation located on the Southern University Horticultural Farm, Baton Rouge, Louisiana. The leaf spectral reflectance and transmittance were measured from 280 to 760 nm using a high-accuracy UV-Vis spectroradiometer with an integrating sphere. The spectral absorptance was calculated based on the reflectance and transmittance percentages. Total UV-B absorbing compounds concentration (A_{280–320 nm} (cm⁻²)), chlorophyll content, and leaf thickness were related to the leaf optical properties. The patterns of the spectral distributions of optical properties over the growing season, effects of leaf age on the measured parameters, and their relationships were determined. Leaf optical properties were significantly affected by leaf age and the effects were more dramatic in the visible spectral region than in the UV-B region. Within the UV-B spectral region, leaf reflectance ranged between 4.27% (April) and 8.29% (July), transmittance between 0.01% (June) and 0.05% (April), and absorptance between 91.70% (July) and 95.68% (April). Within the visible spectral region, leaf optical properties changed significantly with the wavelength and leaf development. The visible spectral reflectance and transmittance had maxima at 555 nm and minima at 680 nm, and increased sharply afterwards. The highest visible spectral reflectance and transmittance occurred in the newly developed leaves, whereas the visible spectral absorptance increased with leaf maturation. Leaf chlorophyll content, thickness, and UV-B absorbing compound concentration significantly increased during leaf development (April–July). Correlation and regression analyses indicated that leaf chlorophyll content was a strong predictor of the green light reflectance, transmittance, and absorptance. The strongest predictors of UV-B reflectance were leaf thickness and leaf UV-B absorbing compound concentrations.