红边与短波红外谱段的玉米大豆识别能力研究

研究旨在挖掘红边、短波红外谱段对玉米大豆识别精度的提升程度,发现分辨率和谱段对作物识别的综合影响规律。采用德国Rapideye和美国Landsat-OLI数据,基于最大似然监督分类的方法,针对玉米、大豆、其他等3种地物类型进行研究。结果表明:与仅有蓝、绿、红、近红外波段相比,增加红边后总体分类精度从73.1%提高到80.5%。与仅有气溶胶、蓝、绿、红、近红波段相比,增加1个短波红外波段后,总体分类精度从72.9%提高到75.4%。中分辨率多时相数据能够弥补由于缺少短波红外、降低空间分辨率造成的识别精度的下降。     

随机森林方法在玉米-大豆精细识别中的应用

研究基于遥感影像的作物精确识别技术方法, 对获取作物分布信息具有重要意义。随机森林分类(random forest classification, RFC)是机器学习的一种, 本文使用Landsat-8 OLI卫星影像数据, 针对研究区内的大豆、玉米和其他地物等3种主要作物类型, 系统比较了该方法与较为成熟的最大似然分类(maximum likelihood classification, MLC)、支持向量机分类(support vector machine, SVM)方法的分类精度。结果表明, MLC、SVM、RFC的总体分类精度分别为91.68%、91.49%、94.32%, Kappa系数分别为0.87、0.87、0.91, RFC方法作物识别精度比MLC和SVM分类显著提升。对原始7波段影像进行主成分变换(principal component analysis, PCA), 提取前4个主成分分量, 同时计算归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)和归一化水体指数(normalized difference water index, NDWI), 将6个额外辅助特征波段叠加到原始7个波段影像上进行再次分类, MLC和SVM方法作物识别精度未有提升, RFC方法总体精度提高了1.49个百分点, Kappa系数提高0.03, 精度提升幅度有限, 主要原因是6个辅助波段在类型识别中作用较小。在分类耗时上, MLC、SVM、RFC分别为145 s、11 000 s、1800 s, 表明随机森林分类具有最好的分类精度和适中的耗时。综合评价后, 随机森林分类方法在进行大豆-玉米精细识别中具有较大优势, 具有业务应用的潜力。     

玉米和大豆光合有效辐射吸收比例与植被指数和叶面积指数的关系

基于东北典型黑土区的玉米和大豆的实测光谱反射率、光合有效辐射及叶面积数据,选取常用的9种植被指数,并根据光谱曲线特征和植被指数结构建立了两种新的植被指数,对其估算玉米和大豆冠层FPAR效果进行了对比分析。结果表明,各植被指数与冠层光合有效辐射吸收比例(FPAR)的关系因植被类型而异。以近、短波红外波段较以可见光、近红外波段计算植被指数的估算效果好。NDVI、RVI在可见光、近红外波段计算的植被指数中估算FPAR效果较好,玉米估算模型R²分别为0.81和0.82,大豆估算模型R2均为0.81;NDSI、RSI在近、短波红外波段计算的植被指数中较好,玉米估算模型R2均为0.86,大豆估算模型R2均为0.84,优于NDVI和RVI。试验表明,利用近、短波红外波段估算FPAR是可行的;冠层含水量较土壤背景对FPAR影响更大;玉米和大豆冠层FPAR与叶面积指数(LAI)呈较好的对数关系,估算模型R²分别为0.75和0.70;但用植被指数估算FPAR效果要优于用叶面积指数。     

冬小麦拔节期冻害后高光谱特征

以霜箱模拟冻害, 采用高光谱仪测定盆栽冬小麦叶片叶绿素含量及冠层高光谱反射率曲线, 以期为冻害遥感监测提供借鉴。结果表明, 冻害低温胁迫后, 对照组叶绿素含量比冻害组高约2~5个单位, 差异显著; 短期内高光谱曲线反射率接近, 线形相似, 约20 d后, 受损叶片过早衰败变黄, 高光谱曲线在黄、红波段区域反射率显著增强, “红谷”不明显, 曲线形状呈水平趋势; 光谱 “红边”具有“蓝移”、“红谷”具有“红移”现象。冻害程度的相关系数与绿峰、红边、红谷、光谱吸收指数分别为0.36*、-0.69*、0.42**、0.33**, 与蓝、绿、黄、红宽波段范围反射率面积分别为0.34*、0.43**、0.45**、0.44**, 与红边、红谷归一化植被指数为-0.33*, 与近红外、红波段反射率面积归一化植被指数为-0.39*, 与叶绿素含量为-0.49**。高光谱反射率曲线特征部位值差异显著性检验表明, 可利用近红外、红波段反射率面积构成的NDVI差异进行冻害识别, 其差异分级可划分冻害程度。     

基于Landsat-8 影像森林植被信息计算机自动提取研究

Landsat-8能够提供15 m全色波段和30 m分辨率的多光谱波段,Landsat-8上携带有OLI（operational land imager,陆地成像仪）和TIRS（thermal infrared sensor,热红外传感器）2个主要载荷,OLI陆地成像仪包括9个波段,TIRS包括2个热红处波段,全色波段Band8波段范围较窄,这种方式可以在全色图像上更好区分植被和无植被特征。本研究以攸县为例,采用Landsat-8遥感影像为数据源,进行缨帽变换及主成分分析处理,利用决策树分类模型进行提取。结果表明：Landsat-8遥感数据经过缨帽变换和主成分分析处理后,增强纹理信息,突出各地物的特征,把各地物在经过处理后的灰度值作为决策树分类模型的阈值,利用计算机自动提取,提取的总体精度为84.7%,攸县森林植被的面积为150911.7 hm2与以往的只利用波段的灰度值及植被指数等作为阈值相比,精度明显提高,方法也得到改善,得到了比较好的提取结果。     

基于机器学习与高光谱数据的湿地植被物种识别研究

为了探索利用高光谱高空间分辨率遥感数据进行湿地植被物种识别，笔者在分析6 种湿地植被原反射光谱、二阶微分及连续统去除光谱的基础上，利用马氏距离法和相关系数法提取特征波段，并将其作为特征参数参与C5.0 决策树分类与信息提取。结果显示：（1）基于机器学习的C5.0 决策树法总体分类精度为79.87%，Kappa 系数为0.765，与监督分类最大似然法相比，植被信息提取总体精度提高9.95%，Kappa系数提高0.114；（2）机器学习C5.0 决策树法与最大似然法相比，其独特的优势在于对藻类的信息提取精度大大提升，狐尾藻和水蕴草的用户精度提升最大，分别提升了18.67%和15.86%。该方法能够实现湿地植被物种信息的高精度提取，为同类研究提供借鉴，为湿地生态健康评价提供科学与技术上的支持。     

基于HY-1C/CZI数据的冬小麦早期识别研究

[目的]为充分发掘海洋一号C星(HY-1C)CZI数据的农业应用潜力,[方法]该文以HY-1C/CZI数据为基础数据源,结合土地利用现状数据、目视解译结果数据,以河南省商丘市及其附近区域作为研究区,对早播冬小麦、晚播冬小麦、裸地及建筑、森林、水体五类地物的光谱特征进行了分析,并在光谱分析的基础上基于决策树分类方法对冬小麦区域进行了提取。[结果]冬小麦面积提取结果表明,2018年研究区内冬小麦总播种面积69.42万公顷。以目视解译获得的地面验证点数据对提取结果进行精度验证,结果表明,冬小麦提取结果的总体精度为91.80%,Kappa系数为0.84,冬小麦用户精度和制图精度分别为91.88%和92.91%。 [结论] 基于HY-1C/CZI数据可以实现对冬小麦的早期识别和提取,提取精度较高,达到了其他相似数据源相近的识别精度,表明基于海洋一号卫星CZI数据具有一定的农业应用潜力。     

基于高光谱分数阶微分的烟叶SPAD值估测

基于高光谱分数阶微分估测烟叶SPAD值,旨在提升高光谱数据估测烟叶SPAD值的准确度。首先,确定估测烟叶SPAD值的最优变换方式,并进行分数阶微分处理;然后,基于相关性分析、袋外数据(OOB)重要性、随机森林(RF)相结合的方法,筛选特征波长;最后构建烟叶SPAD值估测模型。结果表明：（1）估测烟叶SPAD值的特征波长主要有绿波段(499、500 nm),红边波段(634、636、702、703、732 nm)、近红外波段(972、1286、1289、1295、1298、1316 nm)、短红外波段(1450、1453、1456、1806 nm)。（2）以1.9阶次的特征波长所构建的RF-SPAD模型的精度最高,R²=0.690,较0、1、2阶次分别提高了22.1%、42.6%、87%,RMSE=2.799,比0、1、2阶分别减少了13.5%,20.2%,27.8%。利用1.9阶次特征波长构建的RF-SPAD模型较整数阶次模型有效提高了烟叶SPAD值的估测精度,为高光谱分数阶微分技术估测SPAD值提供了新的思路。     

单作套作大豆叶片氮素积累与光谱特征

种植模式和氮肥水平直接影响作物的生长和氮素的吸收,无损、即时监测大豆叶片氮素水平对大豆生产中的氮肥精确管理十分重要。本研究设置4个氮肥水平,分析单作套作下大豆在不同生育时期叶片氮素动态和光谱特征,明确对叶片氮素敏感的光谱特征参数,构建单作套作大豆通用的叶片氮素积累量估测模型。结果表明,随大豆生育时期的推进,单作套作种植模式下的大豆冠层叶片氮素积累量均呈现单峰变化趋势,最大值出现在N3处理下的结荚期,两种模式两年最大值平均分别为8.70 g m~(–2)和8.38 g m~(–2);不同生育时期和种植模式的大豆冠层原始反射光谱的变化规律与冠层叶片氮素变化规律均为先增加后降低,原始反射光谱在700~1000 nm波段的反射率以结荚期为拐点先增大后减小,最大反射率达到60%~70%左右;通过对单作套作大豆冠层光谱一阶导数变换,红边幅值呈现先增加后降低的趋势,同时红边位置随叶片氮积累量的增加和减小出现"红移"与"蓝移"现象。经波段自由组合和回归分析表明,以DSI(771、755)构建的线性(y=–1.249+3.209x,R~2=0.847)和乘幂(y=–1.470x~(1.676),R~2=0.872)模型能较精确地估测不同生育时期大豆冠层叶片氮素状况。     

基于多时相MODIS数据监测水、旱作物种植面积及空间分布

针对农业信息服务中大范围水田、旱田种植面积信息调查业务的现状与需求,以黑龙江省为研究区,通过分析水田、旱田作物发育期特征、MODIS数据植被指数(NDVI、EVI、LSWI)时序特征,引入积温条件分区构建决策规则,提取检测农田与其他、水田与旱田作物种植的空间分布。以实地调查地面验证点对分类结果进行验证,结果表明,分类结果达到了较高的识别精度,分类结果的总体精度为90.68%,Kappa系数为0.81,其中水稻制图精度为81.13%,用户精度为97.73%;旱地制图精度为98.46%,用户精度为87.07%;与不考虑积温条件相比,分类结果总体精度提高了12.77%,水稻制图精度提高了22.57%,旱地制图精度提高了5.94%。本研究通过引入积温条件,提高了大范围水稻、旱地作物提取精度,具有自动化程度高、分类结果稳定的特点。     

不同种植模式下根系分泌物对玉米生长及产量的影响

为探究大豆和甘薯的根系分泌物对玉米生长及产量的影响,通过盆栽根系分泌物吸附试验,研究了不同活性炭处理方式对玉米/大豆(B1)、玉米/甘薯(B2)及玉米净作(B3)3种种植模式下玉米光合特性、荧光参数及生物产量的变化规律。结果表明:加活性炭处理(A1)较未加活性炭处理(A2)抑制了玉米生长,但玉米产量差异不显著。加活性炭时,由于根系分泌物被吸附,玉米的光合速率、荧光参数和产量在各种植模式之间差异不显著;未加活性炭时,大豆的根系分泌物促进玉米生长和提高玉米产量,甘薯的根系分泌物抑制玉米生长和降低玉米产量,B1处理下玉米的根干重、根系活力、净光合速率和子粒干重比B3处理分别高15.81%、53.20%、19.94%和60.84%,而B2处理则比B3处理分别低19.92%、4.33%、16.96%和24.32%。     

Hyperspectral Models for Estimating SPAD Value of Cotton Leaves under Waterlogging Stress

[Object] To setup the hyperspectral sensing models for estimating SPAD value of cotton leaves under waterlogging stress. [Method] Irrigation and drainage controllable plots were introduced to simulate the waterlogging stress treatment in the flowering and boll forming stage, during which the change characteristics of the cotton leaf spectral reflectance and SPAD value were observed after 1 d, 3 d, 6 d, 9 d waterlogging, respectively. To find out the hyperspectral sensing models for estimating SPAD value of cotton leaves under waterlogging stress, the correlation and regression relationships between SPAD value and spectrum parameters were analyzed. [Result] (1) The SPAD value of the fourth cotton leaf from the top was significantly lower than control when suffers from waterlogging for 3 d, when waterlogged 9 d the SPAD value decreased by around 15% compared with the control. (2) The cotton suffering from waterlogged damage in the flowering and boll forming stage caused the reflection peak in green light wave band became steep, while the near infrared spectral reflectance increased, and caused the reduction of red absorption and red edge position "blue shifts", the red edge position drifts towards short wave with 4～5 nm when suffers from waterlogging for 9 d. With increase of the waterlogged days, the red edge slope and red edge area increased with a maximum value at 6 d of waterlogging, meanwhile, the skewness and kurtosis of red edge increased. (3) After waterlogging, the SPAD value of the fourth cotton leaf from the top (chlorophyll content) had a remarkable correlation with red edge slope(Dr), red edge position(λr), green peak reflection(Rg), green peak position(λg), red well position(λo), blue edge area(SDb), yellow edge skewness(Sy), yellow edge kurtosis(Ky), red edge skewness(Sr), red edge kurtosis(Kr), etc. An experience linear, polynomial and exponential models for estimating SPAD value had been built through using the Sy, Sr, Kr as independent variables, respectively, their determination coefficient (R²) were greater than 0.9, and the root mean square error (RMSE) were less than 1; and an experience binary linear regression equation for estimating SPAD value had been built through multivariate regression using the λg, SDr/SDb(VI3), Sb, Sy, Ky as independent variables, the R² was as high as 0.973, and the RMSE was 0.393. [Conclusion] The model can be remote sensing model used as estimating leaf SPAD of cotton value under waterlogging stress.     

玉米大豆播期衔接对间作大豆干物质积累及产量的影响

为完善玉米/大豆间作的播期衔接技术,在西南地区寻求合适的玉米、大豆播期。试验在田间采用二因素裂区设计,以玉米/大豆间作模式下3个玉米播期:早播(A1:5月15日)、中播(A2:5月30日)、晚播(A3:6月14日)与3个大豆播期:早播(B1:5月30日)、中播(B2:6月14日)、晚播(B3:6月29日)为对象,研究不同玉米、大豆播期对大豆的干物质积累、器官分配比率及产量的影响。结果表明:大豆开花后作物生长率、单株干物质积累量、荚果分配率和产量均在玉米中播时最高,开花后作物生长率较玉米晚播时高出33.2%;在R4、R6生育时期,单株干物质积累量和大豆荚果分配比率分别比玉米晚播时高32.4%,17.9%和26.3%,23.9%;大豆产量较玉米晚播时高75.7%。玉米中播时衔接不同播期的大豆,其单株干物质积累量、荚果分配比率和产量均在大豆早播时最高,在R4、R6生育时期,大豆单株干物质积累量与荚果分配比率比大豆晚播时分别高195.4%,58.5%和33.9%,26.7%;大豆产量较大豆晚播时高出128.7%。在玉米/大豆间作下,玉米中播(5月30日)间作大豆早播(5月30日),即玉米大豆同时播种时,可提高大豆开花后作物生长率,增加单株干物质累积量、籽粒分配率和产量。     

间作种植模式对玉米和大豆干物质积累与产量组成的影响

玉米/大豆间作是中国北方地区常见的一种种植模式。本文通过2个生长季的大田试验,研究了间作种植模式对玉米和大豆的干物质积累与产量组成的影响。试验结果表明,生育前期（播后第79d以前）,不同种植模式下玉米的单株干物质量之间没有显著差异;生育后期,玉米/大豆1:3间作模式下（I1处理）玉米的单株干物质量高于单作玉米,达到极显著水平;玉米/大豆2:3间作模式下（I2处理）玉米的单株干物质量高于单作玉米,达到显著水平,1:3和2:3间作模式下玉米的单株干物质量也存在显著差异。生育期内不同种植模式下大豆的单株干物质量之间没有显著差异。利用Logistic方程拟合了单作和间作条件下玉米和大豆单株干物质积累的动态,相关性均达到极显著水平（P<0.01）。由于边际效应的影响,间作群体内玉米各器官干物质积累量高于单作。不同种植模式下大豆各器官的干物质积累差异不明显。间作玉米的干物质转换率高于单作,单作大豆的转换率高于间作。I1和I2处理间作总籽粒产量比单作玉米的籽粒产量增加约6%,比单作大豆的籽粒产量增加约320%。     

马尾松赤枯病冠层光谱特征及严重度反演

为了实现快速、准确、大面积监测马尾松赤枯病,促进高光谱遥感技术在森林病虫害监测中的应用,通过获取不同严重度的马尾松赤枯病冠层高光谱数据,将冠层光谱、一阶微分和病情严重度数据分别进行相关分析,采用单变量线性回归和多变量逐步回归技术建立马尾松赤枯病病情严重度的反演模型。结果表明：随病情严重度的增加,可见光范围的冠层反射率逐渐增加,近红外波段的冠层反射率逐渐降低,其中在红边（680~780 nm）区域变化最大,且病情严重度与红边特征参数存在显著线性关系;以红边特征参数为自变量建立的多变量逐步回归模型,比单变量线性模型反演病情严重度的效果更好,其拟合R2、预测R2和均方根误差分别为0.815、0.778和0.053,说明红边特征参数对马尾松赤枯病病情严重度具有很好的指示作用。     

西南地区不同套种模式对土壤肥力及经济效益的影响

为探讨不同作物组合的种植模式对土壤肥力及经济效益的影响,寻找作物搭配合理、低投入高产出的套作模式。采用单因素随机区组试验,研究比较了4种套作模式(小麦/玉米/大豆、小麦/玉米/甘薯、小麦/高粱/大豆、马铃薯/玉米/大豆)的土壤肥力、产量及经济效益的差异。连续种植3年后,各种植模式的土壤养分含量基本维持或得到提升(速效钾除外)。甘薯茬口对全钾、速效钾消耗均较大,需适当提高钾肥用量。小麦/玉米/甘薯的总产量最高,小麦/玉米/大豆模式的大豆单产量最高,小麦的单产各模式无显著差异。不同模式收益表现为,小麦/玉米/大豆马铃薯/玉米/大豆小麦/玉米/甘薯小麦/高粱/大豆;产投比表现为,小麦/玉米/大豆马铃薯/玉米/大豆小麦/玉米/甘薯小麦/高粱/大豆。小麦/玉米/大豆收益为14196.41元/hm~2,产投比为3.69:1,均为所有模式中最高,加之大豆茬口可以活化土壤养分,是相对理想的套作模式。     

基于新遥感数据源的县域冬小麦种植面积提取

Landsat-8卫星的成功发射为农业遥感提供了新的重要数据源。以虞城县为研究区域,探讨基于Landsat-8影像估算县域冬小麦种植面积的可靠性,讨论不同分辨率影像的提取精度。选取冬小麦起身生拔节长期的影像以最大程度的扩大冬小麦与背景地物的波谱差异,根据波谱特征构建提取冬小麦种植面积的决策树模型。结果表明：与统计数据对比,使用30 m空间分辨率影像提取的精度为96.30%,使用15 m空间分辨率影像提的取精度达到99.17%,该方法可为县域冬小麦面积提取提供技术支撑。