棉花高光谱植被指数与LAI和地上鲜生物量的相关分析

通过测试棉花关键生育阶段350-2500nm波段的冠层高光谱数据,用近红外波段760-850nm及红光波段650-670nm的2个范围内的波段,组成了高光谱归一化植被指数（NDVI）及800和670nm2个波段组成修改型二次土壤调节植被指数（MSAVI2）,分别与棉花叶面积指数（LAI）和地上鲜生物量进行相关分析,结果表明,棉花NDVI和MSAVI2与LAI和地上鲜生物量两个参数均以幂指数相关关系为最佳（RNDVI-LAI=0.7346＊＊,RMSAVI2-LAI=0.7436＊＊,n=81;RNDVI-鲜生物量=0.7426＊＊,RMSAVI2-鲜生物量=0.7934＊＊,n=59）,MSAVI2与LAI和地上鲜生物量的相关性均高于NDVI与LAI和地上鲜生物量的相关性,说明MSAVI2较NDVI更好的消除土壤背景等对反射光谱造成的影响,较精确的提取反映棉花生长状况的叶面积指数和生物量信息。     

基于高光谱特征参数的棉花长势参数监测

通过小区棉花密度和水分对比试验,分析不同密度和水分处理的棉花整个生育期生物量和LAI(叶面积指数)与高光谱特征参数的相关性,建立棉花生物量和LAI光谱估算模型。选取的所有植被指数与棉花LAI和生物量相关性均达到极显著水平,其中光谱参量NDVI(890,670)与LAI的相关性和光谱参量Height(920)与生物量相关性最好,用这2个参量与生物量建立棉花长势估测模型,其决定系数分别为0.804 0和0.760 9,均方根误差分别为0.191 5和0.315 2,利用光谱特征参数可以有效地监测棉花整个生育期的长势变化。     

不同生育期冬小麦叶面积指数高光谱遥感估算模型

基于地面实测的冬小麦的生理生态参数数据和冠层光谱数据,分析返青期、拔节期、抽穗期、开花期冬小麦叶面积指数与原始光谱及其一阶微分的相关性,并构建基于等效TM数据的植被指数,建立不同生育时期的冬小麦叶面积指数(LAI)的高光谱遥感估算模型。结果表明:(1)返青期、拔节期、抽穗期的冬小麦LAI与原始光谱相关性较好,在400~720 nm波长范围内呈负相关,在720~900 nm之间呈正相关,开花期的冬小麦LAI与冠层光谱相关性较差;(2)返青期、拔节期冬小麦LAI与光谱一阶微分显著相关,分别在480~540 nm、550~580 nm形成波峰、波谷,在670~760 nm范围内形成"平台",相关系数达到0.8以上,但抽穗期、开花期LAI与光谱一阶微分的相关性较差;(3)在等效植被指数与返青期、拔节期和抽穗期LAI建立的回归模型中,分别使用m SRI、RVI与MSAVI2建立的幂函数模型或指数模型最佳,最优模型分别为y=0.053e4.962x,y=0.409x0.828,y=18.687x3.061,对应的r2分别为0.589、0.648、0.694,开花期不适宜使用等效植被指数建立遥感监测模型。     

高光谱遥感数据估算蓖麻初级生产力主要参数研究

以蓖麻在不同氮、磷施用水平下的大田实验为基础,研究了高光谱遥感在估测蓖麻初级生产力主要参数中的应用。结果表明,随着施肥水平的提高,蓖麻叶面积指数（LAI）和生物量增大,导致冠层光谱特征发生相应变化,近红外波段（700~900 nm）的反射率显著增大。350~900 nm波段特别是700~900 nm波段的蓖麻冠层光谱反射率值在花果盛期最大,种子成熟期次之,苗期最低,与蓖麻LAI变化一致,可以用来监测蓖麻的长势和营养状态。构建的高光谱植被指数NDVI、RVI与LAI和ABM回归模型确定系数均较高,分别达到了0.6115、0.6363、0.7102和0.6148,可以用来估测不同物候期蓖麻的叶面积指数和地上部分生物量。     

基于棉花冠层FPAR的LAI和地上鲜生物量估算研究

【目的】研究棉花生育期冠层光合有效辐射截获量(FPAR)与其叶面积指数(LAI)和地上鲜生物量的相关关系,建立FPAR对LAI和地上鲜生物量的估算模型,探讨获取LAI和地上鲜生物量的新方法,为动态监测棉花的生长状况提供科学依据。【方法】利用线性光量子传感器,测试新陆早19号和新陆早13号2个棉花品种4种配置种植方式下,冠层在6个关键生育期的光合有效辐射数据,获取FPAR,并同步实测棉花冠层LAI和地上鲜生物量,建立FPAR与LAI和地上鲜生物量的相关方程,同时比较LAI和地上鲜生物量的估测值与实测值的差异。【结果】2个棉花品种的FPAR随生育进程呈现类似变化规律:在盛蕾期至开花期迅速增加,于花铃期或盛铃期达最大值,随后逐渐下降;棉花FPAR与LAI和地上鲜生物量均达到极显著正相关关系,其中均以幂指数相关关系为最佳(RFPAR-LAI=0.8513**,RFPAR-地上鲜生物量=0.7469**,n=80);用FPAR分别估算的LAI和地上鲜生物量,与其实测值的相关关系均达到1%极显著正相关(R实测LAI-估算LAI=0.8180**,R实测地上鲜生物量-估算地上鲜生物量=0.7396**,n=80)。【结论】棉花FPAR对LAI的估算精度较其对地上鲜生物量的高,表明利用棉花冠层FPAR可以简单、快捷、非破坏性地估测棉花的LAI和地上鲜生物量。     

花生叶鲜生物量的高光谱估算模型

利用花生生物物理参数和冠层高光谱数据,基于光谱一阶微分技术,选取对生物量敏感的波段组成高光谱植被指数,建立花生叶鲜生物量的高光谱遥感估算模型。结果表明,花生叶鲜生物量在绿峰525~556 nm、红谷645~689 nm和近红外710~900 nm波段范围反射光谱与花生叶鲜生物量有极显著相关关系。高光谱反射率与叶鲜生物量在大部分可见光区和近红外波段呈显著相关,并且在可见光红光波段呈负相关,在近红外波段呈极显著正相关。花生光谱反射率与花生叶鲜生物量相关的近红外、红光波段的敏感波段分别为770、673 nm,用这2个波段构建植被指数,组成高光谱归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、差值植被指数(DVI)和再次归一化植被指数(RDVI),并构建生物量反演模型;相对于NDVI、DVI、RDVI建立的简单线性函数估测模型,RVI所构建的花生叶鲜生物量估测模型的预测精度较高。     

封育条件下草地光谱反射特征及地上生物量估测

2005年7月至2006年4月,对云南省马龙县封育草地和过牧草地的光谱反射率、草层高度、覆盖度和地上生物量进行了测定,分析了归一化植被指数(NDVI)及比值植被指数(RVI)与地上生物量之间的相关性。结果表明:过牧草地封育1年之后,其草层高度、覆盖度和地上生物量显著增加,光谱反射特征也相应地发生明显变化。450~850 nm范围内,两种草地不同季相条件下在各波段的光谱反射率差异均达到极显著水平(P<0.01),覆盖度及季节变化对近红外波段的影响明显大于可见光波段。旺盛生长期(7月)和枯黄期(11月),封育草地具有植被反射型特征,而自由放牧草地表现为植被-土壤型;返青期(4月)两种草地均表现为土壤型。过牧草地地上生物量与两种植被指数之间无显著相关性。封育草地地上生物量与NDVI,RVI之间存在显著的(P<0.05)非线性相关,旺盛生长期和返青期NDVI与地上生物量的相关性强于RVI,枯黄期RVI与地上生物量相关性强于NDVI。     

基于人工神经网络的大豆叶面积高光谱反演研究

【目的】探索不同高光谱模型监测大豆叶面积指数LAI的精度。【方法】实测不同水肥耦合作用下，大豆冠层的高光谱反射率与叶面积指数（Leaf Area Index）数据，对二者进行相关分析；采用敏感波段(801nm,670nm)构建RVI, NDVI, SAVI, OSAVI 和MTVI2植被指数，建立大豆LAI估算模型；最后采用相关系数较大的波段作为神经网络模型的输入变量进行大豆LAI的估算。【结果】大豆LAI与光谱反射率在可见光波段呈负相关、近红外波段呈正相关、红边处相关系数由负变正；微分光谱在三边处与大豆LAI关系密切，在红边处取得最大回归确定性系数（R2 = 0.86）。植被指数可以较为精确反演大豆LAI，确定性系数R2>0.84。人工神经网络模型可以大大提高大豆LAI的估算水平，当隐藏层节点数为2时，R2为0.92，随着隐藏层节点数的增加，R2可高达0.96；在没有黄熟期数据干扰的情况下，神经网络可以进一步提高大豆LAI的反演精度，R2可高达0.99。【结论】与基于植被指数建立的模型相比，神经网络模型可以有效避免因LAI过高而出现的过饱和现象，大大提高了LAI的反演精度。     

利用光谱法测定水稻生物物理参数及其与光谱变量的相关性研究

选用水稻品种秀水63和武进9728，利用光谱仪通过大田试验和室内测量测定不同氮素水平及不同时期水稻叶片的光谱反射率，利用GIS法测定叶面积指数(LAI)，并测量相应植株的叶形状参数(LSP)、叶片重量、茎重、地上鲜生物量、地上干生物量、叶片含水率及茎含水率等生物物理参数，在此基础上分析了水稻生物物理参数与光谱变量之间的相关性。结果表明，LAI与比值植被指数(RVI)和归一化植被指数的相关系数(NDVI)在0．85以上，达到极显著水平，而地上生物量与比值植被指数和归一化植被指数的相关系数在0．65以上，也达到显著性水平。     

GF-1/WFV在玉米叶面积指数估算中的应用研究

叶面积指数(leaf area index,LAI)是植被冠层重要的结构参数之一,与冠层生理过程密切相关,也是植被遥感领域关注的重要参数之一。本研究对已在轨运行7年的高分一号卫星WFV传感器的植被监测性能进行评测,以吉林省农安县典型玉米分布区作为研究区域,结合地面同步观测的叶面积指数和冠层光谱等实测数据,借助归一化植被指数(NDVI)、比植被指数(RVI)、大气阻抗植被指数(ARVI)、土壤调节植被指数(SAVI)、修改性土壤调节植被指数(MSAVI)这5种植被指数,对比分析地面实测光谱与GF-1/WFV光谱对玉米冠层叶面积指数的估算能力。通过决定系数(R²)、均方根误差(RMSE)、相对误差(RE)和预测残差(RPD)等参数筛选最优模型。研究结果显示,各种植被指数与LAI之间的相关性均表现为地面实测光谱高于GF-1/WFV星载光谱;对比不同植被指数与LAI的相关性发现,地面光谱和星上光谱构造的植被指数中,均表现为MSAVI与LAI的相关性最高;基于地面光谱和星上光谱的MSAVI构建的估算模型中,R²最高值所对应的函数类型不同,基于地面光谱的函数中,R²最高值对应的是指数模型,而基于GF-1/WFV星上光谱的函数中,二项式的R²最高。     

基于高光谱的冬小麦叶面积指数估算方法

【目的】冬小麦叶面积指数是评价其长势和预测产量的重要农学参数,高光谱技术监测叶面积指数的方法能够实现快速无损的监测管理。本文旨在将田间监测和高光谱遥感相结合,探索研究中国南方江汉平原地区冬小麦的最佳波段、光谱参数及监测模型。【方法】研究选取江汉平原的湖北省潜江市后湖管理区,利用ASD地物光谱仪和SunScan冠层分析系统在田间对冬小麦的冠层光谱及叶面积指数的变化进行监测,并探讨高光谱植被指数与冬小麦叶面积指数之间的定量关系。通过相关性分析、回归分析等方法构建6种植被指数与冬小麦叶面积指数的反演模型。【结果】冬小麦冠层光谱反射率中近红外波段870 nm,红光波谷670 nm,绿光波峰550 nm,蓝光450 nm波段对叶面积指数变化最为敏感,通过构建植被指数与叶面积指数模型,相关性均较好,决定系数（R2）为0.675-0.757,其中NDVI反演模型的R2最高为0.757。【结论】经模型精度检验,NDVI植被指数反演模型的精度较其它模型好,较适合对研究样区的冬小麦进行叶面积指数反演。     

棉花叶面积指数冠层反射率光谱响应及其反演

【目的】研究棉花冠层光谱对不同叶面积指数（LAI）的响应，建立棉花LAI光谱反演模型。【方法】利用2003～2004年采集的棉花光谱与LAI的246组数据，分析LAI与冠层反射率光谱和反射率一阶微分光谱间的定量关系。【结果】当LAI大于2.5后不同LAI棉花群体光谱反射率在可见光波段趋于饱和；LAI与可见光波段和短波红外波段（水分吸收带除外）光谱反射率呈显著负相关，与近红外波段高光谱反射率呈显著正相关；LAI与棉花反射率一阶微分光谱主要在蓝边（523～531 nm）、黄边（570～576 nm）、红边（700～755 nm）形成3个相关系数高台区，均达极显著水平，其中红边区的相关性最高。棉花红边位置固定，分别在718 nm和723 nm，且以 723 nm处对LAI更敏感。在反演棉花LAI的高光谱参数中VI (660、800)、VI (550、800)、VI (500、800)、VI (670、800)、Sdy (570～573 nm)、SDr (714～755 nm)、D723、Dr 估算LAI相对误差低于30%，RSME小于0.6，其中VI (600、800)、VI(550、800)两个参数估算水平最高，相对误差分别为21.7%与21.0%，RMSE分别为0.416与0.419；利用SDr与SDr/SDb分别对LAI大于1.0 与小于1.0 的棉花群体反演，能显著提高LAI的估算水平。【结论】应用高光谱分析方法能够提取棉花冠层特征光谱信息，构建LAI高光谱反演参数，建立估算模型，并且利用包含不同光谱参数的分段模型可以进一步提高LAI反演精度。     

Spectral Detection of Emergence in Corn and Cotton

Multispectral reflectance of emerging cotton (Gossypium hirsutum) and corn (Zeamays) seedlings was measured during the 2000 and 2001 growing seasons. Reflectance in blue, green, red, and near infrared (NIR) wave lengths was used to detect seedling emergence, to monitor leaf area growth, and to measure the effect of bare soil reflectance on scene (bare soil and seedlings) reflectance. Cotton and corn seedlings were detected 1 day after initial emergence (1 DAE) in 2000 by the red band. The red band detected seedlings in 2001 at 9 and 8 DAE in early and late planted corn, respectively, and on 0 DAE for cotton. The normalized difference vegetative index (NDVI) detected seedlings at 1 DAE or 2 DAE in both years. Seedling ground cover in 2000 on the initial detection date in the target areas averaged 1.3% and 0.9%, respectively, for cotton and corn; comparable values in 2001 for cotton, early planted corn, and late planted corn, were 1.4%, 0.4%, and 0.8%, respectively. The red wave band was the most sensitive single band for detecting the presence of seedlings, but NDVI was the most sensitive spectral indicator, which was apparently due to the red band since the NIR band did not always detect seedlings. Seedling leaf area was linearly correlated with NDVI values beginning at 1 or 2 DAE. Bare soil was the major component of the scene during stand establishment and dominated single band reflectance and NDVI values. A dry soil surface that was smoothed and sealed by rain usually caused single band reflectance to increase. The high variability in spectral characteristics of bare soil restricted the interpretation of the spectral data to concluding whether or not seedlings were emerging, but without estimating numbers and seedling size.     

棉花主要栽培生理参数的高光谱估测研究

 应用地物光谱仪获取近地高光谱遥感数据 ,用高光谱技术提取和估计棉花主要栽培生理参数。结果表明 ,棉花叶片具有绿色植物典型的反射光谱曲线特征 ;早衰的棉花反射光谱红谷区谷低变浅 ,最小波段光谱反射率Ro及数值积分面积SRo增大 ,与叶片光合速率呈显著负相关。经逐步回归分析 ,确定的一阶微分光谱值与棉叶叶绿素浓度的最大相关系数是 0 .734 4 (n =2 1) ,发生在 75 0nm波段处 ;群体叶面积指数 (LAI)与归一化差值植被指数 (ND VI)呈很好的对数相关关系 ;红边、蓝边、黄边每边的积分面积积累了多波段信息 ,在估测棉花冠层叶片全氮含量中有较大的应用潜力。研究建立了棉花主要栽培生理参数叶绿素含量、LAI和冠层叶片全氮含量等的遥感估测统计模型。     

封育条件下草地光谱反射特征及地上生物量估测*

 2005年7月至2006年4月,对云南省马龙县封育草地和过牧草地的光谱反射率、草层高度、覆盖度和地上生物量进行了测定,分析了归一化植被指数（NDVI）及比值植被指数（RVI）与地上生物量之间的相关性。结果表明:过牧草地封育1年之后,其草层高度、覆盖度和地上生物量显著增加,光谱反射特征也相应地发生明显变化。450~850 nm范围内,两种草地不同季相条件下在各波段的光谱反射率差异均达到极显著水平（P＜0.01）,覆盖度及季节变化对近红外波段的影响明显大于可见光波段。旺盛生长期（7月）和枯黄期（11月）,封育草地具有植被反射型特征,而自由放牧草地表现为植被-土壤型;返青期（4月）两种草地均表现为土壤型。过牧草地地上生物量与两种植被指数之间无显著相关性。封育草地地上生物量与NDVI,RVI之间存在显著的（P＜0.05）非线性相关,旺盛生长期和返青期NDVI与地上生物量的相关性强于RVI,枯黄期RVI与地上生物量相关性强于NDVI。     

基于多视角反射光谱的草地叶面积指数遥感反演

随着观测角度和观测平面的变化,同一地物产生的反射率、辐射信息也会产生很大差异。通过地面观测草地多平面多角度光谱反射率和叶面积指数数据,分析了光谱反射率随观测平面、观测角度的变化规律,并模拟TM资料红光(630～690 nm)、近红外(760～900nm)和蓝光(450～520 nm)波段反射率,计算RVI、DVI、NDVI、SAVI、ARVI和MSAVI等不同植被指数,分析不同观测平面和角度下植被指数与叶面积指数的相关性,建立遥感反演模型。结果表明,主平面上光谱反射率各向异性强于垂直主平面,且前向反射率低于后向,垂直主平面上前向和后向反射率呈现一定的对称性。主平面后向观测时植被指数与叶面积指数的相关性大于主平面前向观测、垂直主平面前向和后向观测的相关性。在建立的一元线性、乘幂、对数、指数、多项式等回归模型中,以三次多项式回归模型反演叶面积指数的精度最高。主平面上后向观测的NDVI、RVI、SAVI、ARVI的三次多项式回归模型均达到显著水平,在不同的观测角下,以-30°、-45°时拟合精度最高。     

基于时间序列的三江源区生物量遥感检测模型研究

以三江源区为研究区,利用2006~2009年每年8月份的野外采样数据并结合同期的EOS/MODIS数据建立了草地总生物量、可食产草粮与归一化植被指数（Normolized Differential Vegetation Index,NDVI）、修改的土壤调整植被指数（Modified Soil Adjusting VegetationIndex,MSAVI）、增强型植被指数（Enhanced Vegetation Index,EVI）之间的3种（线性、乘幂和指数）关系模型,并进行了比较。研究结果表明：3种模型能够对草地总生物量、可食产草粮进行较好的估算;3种植被指数对草地总生物量、可食产草粮均具有较高的相关性,可用于对草地总生物量、可食产草粮的估测;3种植被指数对草地总生物量的估算好于可食产草量。