苹果叶片高光谱特性与叶绿素含量和SPAD值的关系

以礼富一号和嘎啦苹果为材料,分别测量了叶片的光谱反射率、SPAD值和叶绿素含量,分析了叶片的SPAD值和叶绿素含量与微分光谱之间的相关性。结果表明,苹果叶片的叶绿素含量与SPAD值呈线性相关,品种间的SPAD值和光谱反射率都存在差异。苹果叶片叶绿素含量的敏感波段位于694 nm。基于敏感波段的微分数值,建立了一阶微分光谱值与苹果叶片SPAD值和叶绿素含量的回归模型,确定系数分别达到0.781 8和0.589 9,为利用高光谱遥感技术反映苹果生长状况的叶绿素信息提供了依据。     

花生叶绿素含量的高光谱遥感估算模型研究

叶绿素是植物体进行光合作用吸收光能物质的主要色素,直接影响植被的光合作用。高光谱遥感为快速、大面积监测植被的叶绿素变化提供了可能。实测了不同品种、肥水条件下,花生冠层的高光谱反射率与叶绿素含量数据,对二者进行了相关分析;首先采用相关系数较大的波段作为变量进行叶绿素含量的估算,其次采用特定叶绿素敏感波段建立叶绿素估算模型。经对比发现,以原始高光谱反射率所构建的估算模型精度不高;一阶导数与叶绿素含量之间的关系采取同样的方法,表明线性模型可较好地预测叶绿素含量;最后在高光谱特征变量中,λr、λg、λo为自变量所构建的模型均通过极显著检验,以λr所构建的指数模型具有最大的决定系数(r2=0.543 5)和F值(F=33.333);通过精度检验,综合分析认为,以662 nm处的一阶微分反射率所构建的线性模型和以红边位置所构建的指数模型均可作为叶绿素含量估算较为合适的高光谱模型。     

基于成像高光谱的苹果叶片叶绿素含量估测模型研究

以苹果树正常叶片、受红蜘蛛胁迫叶片的高光谱反射率和SPAD值为数据源,在分析SPAD值与原始光谱反射率及其一阶导数、高光谱值相关性的基础上,筛选敏感波段,建立了基于高光谱反射率的叶绿素含量估测模型。结果表明:正常苹果叶片叶绿素含量的敏感波段为513~539、564~585、694、699、720 nm,叶绿素含量的最佳估测模型为线性函数模型SPAD=152.450-1884.851R377;受红蜘蛛胁迫的苹果叶片叶绿素含量的敏感波段为961、972、720 nm,叶绿素含量的最佳估测模型为线性函数模型SPAD=49.371-46428.473 R’972。     

基于高光谱技术剑湖湿地茭草磷含量估算模型研究

以云南剑湖湿地典型植被优势种茭草为研究对象,利用ASD Filed Spec 3光谱仪采集茭草反射光谱,并测定其磷含量,通过高光谱数据建立茭草磷含量估算模型。结果表明:茭草的反射光谱曲线与健康绿色植被的反射光谱曲线趋势一致,通过一阶导数变换可以更清楚地分析原始光谱的细节特征,作为植被光谱特有的"三边"参数,可以定量分析茭草光谱特征。分别利用光谱反射率、反射率一阶微分值和"三边"参数与磷含量作相关性分析,相关性最高的变量分别为平滑光谱1 085 nm波段、光谱一阶微分1 259 nm波段、红边面积,相关系数分别为0.528、0.619、0.526;基于Land-sat 8 OLI波谱重采样的低维光谱数据,近红外波段对茭草磷含量较为敏感,相关系数为0.519;通过主成分分析提取的变量平滑光谱提取第1成分和反射率一阶微分提取第1成分与磷含量的相关性最高,相关系数分别为0.547和0.494。在建立的估算模型中,多元逐步回归模型估算效果较优,其次为主成分回归模型和单变量回归模型;茭草磷含量最佳估算模型为基于反射率一阶微分建立的多元逐步回归模型,R2为0.76、RMSE为13.69、P为91.08%、MAE为10.75。     

基于成像高光谱的苹果叶片叶绿素含量估测模型研究

以苹果树正常叶片、受红蜘蛛胁迫叶片的高光谱反射率和SPAD值为数据源,在分析SPAD值与原始光谱反射率及其一阶导数、高光谱值相关性的基础上,筛选敏感波段,建立了基于高光谱反射率的叶绿素含量估测模型。结果表明:正常苹果叶片叶绿素含量的敏感波段为513⁵39、564539、564⁵85、694、699、720 nm,叶绿素含量的最佳估测模型为线性函数模型SPAD=152.450-1884.851R377;受红蜘蛛胁迫的苹果叶片叶绿素含量的敏感波段为961、972、720 nm,叶绿素含量的最佳估测模型为线性函数模型SPAD=49.371-46428.473 R’972。     

葡萄叶片叶绿素含量高光谱估测模型研究

针对传统方法测定叶绿素含量存在的不足,采用高光谱技术建立了快速、准确、无损估测葡萄叶片叶绿素含量的方法。以采自泰安万吉山基地的葡萄叶片的高光谱反射率和SPAD值为数据源,在分析SPAD值与原始光谱反射率、原始光谱反射率一阶导数、高光谱特征变量间相关性的基础上,筛选敏感波段,建立了基于高光谱反射率的葡萄叶片叶绿素含量估测模型,即SPAD=59.352+44836.313R'601,其中R'601为601 nm波段原始光谱反射率一阶导数。     

博斯腾湖西岸湖滨带土壤盐分高光谱反演

选取博斯腾湖西岸湖滨带为研究区,沿垂直湖岸线方向采集14个土壤剖面70个样本,利用ASD FieldSpec3地物光谱仪获取高光谱数据,基于Q型聚类分析研究不同含盐量土壤光谱特征,对土壤光谱反射率与含盐量做逐波段相关分析和显著性检验,筛选不同光谱变换下的敏感波段,通过多元逐步回归和偏最小二乘回归方法,分别以敏感波段和全波段光谱构建12个土壤含盐量反演模型,优选最佳反演模型。结果表明:17种高光谱变换中, 4种最优光谱变换使土壤含盐量与Savitzky-Golay平滑后的反射率极显著相关波段数明显增多,分别是反射率的一阶微分、平方根一阶微分、对数倒数一阶微分、倒数对数一阶微分,综合确定盐分敏感波段聚集在749、1 024、1 083、1 230、1 677和2 387 nm处;以对数倒数一阶微分光谱全波段建立的偏最小二乘回归模型更适合该区0～50 cm土壤含盐量的高光谱反演,其建模和验证决定系数R~2分别为0.93和0.85,均方根误差RMSE分别为0.37和0.42,相对预测偏差RPD为3.57。     

基于高光谱植被指数对棉花叶绿素含量的估算

为了研究不同水氮组合条件下叶片叶绿素含量与光谱反射率之间的相关性,从而进一步估算叶绿素含量,利用ASD Field Spec Pro Fr型光谱仪室外测量棉花叶片的光谱反射率,同时采收棉花叶片获得叶绿素含量值。计算光谱一阶微分、原始光谱反射率组成的植被指数,以及对"三边参数"与叶片叶绿素含量进行相关性分析,结果表明:"三边参数"中的红边内最大一阶微分值(D_r)与棉花叶绿素含量有很好的相关性,其决定系数r~2为0.530 5**,估测模型决定系数r~2为0.856 3**,均方根误差RMSE为0.366;植被指数中Bm SR705:(DR750-DR445)/(DR705-DR445)与棉花叶绿素含量有很好地相关性(r~2=0.696 3**),估测模型决定系数r2为0.815 7**,均方根误差RMSE为0.278。因此利用特定的植被指数和"红边参数"能够很好地预测叶绿素含量,从而为高光谱数据预测棉花叶片叶绿素含量提供理论基础。     

铜离子、铅离子胁迫的玉米冠层微分光谱与污染效应

通过设置玉米在不同浓度重金属铜、铅处理下的污染试验,测定玉米冠层在不同浓度重金属铜、铅污染下的高光谱反射率及其对应玉米叶片中的叶绿素、铜含量,分析玉米叶片中的叶绿素含量与土壤中重金属铜、铅浓度的关系,受不同浓度重金属铜、铅污染的冠层光谱的一阶、二阶、三阶、四阶微分光谱及其所对应的微分光谱角的区别,以及微分光谱及其所对应的微分光谱角与叶片中重金属铜含量的相关性。结果表明,玉米叶片中的叶绿素含量与土壤中Cu2+、Pb2+含量呈负相关;微分光谱波段位置的微分值和微分光谱角值可明显分辨受不同浓度重金属铜、铅的污染,微分光谱波段位置的微分值和微分光谱角值与叶片中重金属铜含量有显著相关性。     

基于高光谱的春小麦抽穗期叶绿素含量估算方法

对高光谱数据进行预处理是提升高光谱建模精度十分必要且有效的途径。利用高光谱技术分析春小麦作物光谱及其叶绿素含量的变化,对原始光谱反射率及对应的对数、倒数、平方根、对数倒数等4种数学变换及其一阶、二阶微分进行预处理运算,分析春小麦叶片叶绿素含量与预处理后的光谱数据相关性,基于选取的敏感波段对春小麦抽穗期叶绿素含量进行偏最小二乘回归法、BP神经网络2种方法建模并进行模型验证及比较。结果表明:对原始光谱数据数学变换的微分预处理可以明显提高春小麦叶片叶绿素含量与光谱反射率的相关性;通过显著性检验的敏感波段数量经一阶、二阶微分预处理呈现明显增加趋势,对应数学变换的波段数量有所不同;对数变换的二阶微分处理所建立的PLSR模型为最优模型,该模型精度参数为决定系数R■=0.93,校正均方根误差RMSE_c=2.53,预测决定系数R~2_p=0.91,预测均方根误差RMSE_p=2.41,相对分析误差RPD=3.20。说明数学变换的微分预处理过后的模型精度和稳健性有了大幅度的提升,并且运用在高光谱遥感反演春小麦抽穗期叶片叶绿素含量上是可行的。     

不同氮处理春玉米叶片光谱反射率与叶片全氮和叶绿素含量的相关研究

 采用盆栽试验研究了不同氮营养水平下的春玉米叶片叶绿素和全氮含量与叶片光谱反射率的相关性。结果表明，拔节期和喇叭口期是玉米氮素光谱营养诊断的敏感时期；利用绿峰处叶片最大光谱反射率反演玉米叶片氮素含量和叶绿素含量的精度为：喇叭口期＞拔节期＞开花吐丝期；不同生育时期诊断玉米叶片氮素含量和叶绿素含量时所采用的光谱波段也不同，拔节期和喇叭口期采用可见光波段的光谱反射率可靠性较高，而开花吐丝期采用近红外波段的光谱反射率可靠性较高；两波段组合光谱变量对叶片叶绿素和全氮含量的判别精度高于单一波段的判别精度。     

高光谱数据与水稻农学参数之间的相关分析

通过田间小区试验,获取水稻整个生育期内不同氮素处理的叶面积指数(LAI)、叶片叶绿素含量(CHL.C)、叶绿素密度(CHL.D)与高光谱分辨率遥感数据.分析其变化过程,并利用微分技术处理水稻群体反射光谱以减少土壤等低频背景光谱噪音的影响.通过单相关分析和逐步回归方法研究水稻LAI、CHL.C、CHL.D分别与光谱反射率、反射率的一阶微分光谱的相关关系.结果表明,微分技术能够改善光谱数据与LAI、CHL.C的相关性,而与鲜叶CHL.D的相关性较低.     

A broad-band leaf chlorophyll vegetation index at the canopy scale

An assessment of the sensitivity at the canopy scale to leaf chlorophyll concentration of the broad-band chlorophyll vegetation index (CVI) is carried out for a wide range of soils and crops conditions and for different sun zenith angles by the analysis of a large synthetic dataset obtained by using in the direct mode the coupled PROSPECT + SAILH leaf and canopy reflectance model. An optimized version (OCVI) of the CVI is proposed. A single correction factor is incorporated in the OCVI algorithm to take into account the different spectral behaviors due to crop and soil types, sensor spectral resolution and scene sun zenith angle. An estimate of the value of the correction factor and of the minimum leaf area index (LAI) value of applicability are given for each considered condition. The results of the analysis of the synthetic dataset indicated that the broad-band CVI index could be used as a leaf chlorophyll estimator for planophile crops in most soil conditions. Results indicated as well that, in principle, a single correction factor incorporated in the OCVI could take into account the different spectral behaviors due to crop and soil types, sensor spectral resolution and scene sun zenith angle.     

桉树叶片光合色素含量高光谱估算模型

色素在植物的生理生态过程中非常重要,利用高光谱数据,揭示光谱反射率上特征波段与光合色素含量间的关系将有助于理解光合色素光谱反射特征的规律,同时为利用高光谱遥感技术快速无损监测植物叶片光合色素提供了技术支持.利用野外采集的桉树叶片样本,在实验室内测定了叶片的高光谱反射率及对应的叶绿素、类胡萝卜素含量.利用光谱分析技术和统计学方法对光谱数据进行处理分析,提取了光谱特征参量,并建立叶绿素、类胡萝卜素含量与光谱特征参量间的估算模型.通过精度检验,研究结果表明以(SDr-SDb)/(SDr+SDb)为变量建立的指数模型估算效果最佳.     

杨扇舟蛾和杨小舟蛾危害对意大利214杨高光谱特征的影响

杨扇舟蛾和杨小舟蛾是危害意大利214杨的主要食叶害虫. 为了研究杨扇舟蛾和杨小舟蛾危害对意大利214杨高光谱特征的影响,并为遥感监测意大利214杨杨扇舟蛾和杨小舟蛾提供基础光谱数据,该文于2003年5—8月以6年生意大利214杨为材料,在杨扇舟蛾和杨小舟蛾危害意大利214杨落叶率为48%时,分别测定试验和对照区冠层、叶片的高光谱数据及相应的生化参数(叶绿素含量、类胡萝卜素含量、含氮量和含水率等),应用微分光谱及数理统计中的t检验方法对数据进行分析.结果表明,意大利214杨受杨扇舟蛾和杨小舟蛾危害后,冠层和叶片的光谱反射率均变小,冠层和叶片光谱的红边具有“双峰"现象;冠层光谱在可见光～近红外波段有较高的灵敏度和辨识能力,敏感波段为449.1～466.1 nm、798.6～801.4 nm和826.8～833.9 nm;冠层和叶片的红边(REP)均呈“蓝移"现象,红边斜率和红边面积变小;冠层试验和对照的REP分别为719.3和725.0 nm,叶片试验和对照的REP分别为709.4和719.3 nm. 杨扇舟蛾和杨小舟蛾危害意大利214杨后,叶面积、叶绿素a含量、叶绿素b含量、总叶绿素含量、类胡萝卜素含量、叶片含氮量和叶片含水量均显著减少.      

基于光谱植被指数的冬小麦叶绿素含量反演

植物功能叶的SPAD值与其氮素和叶绿素有较强的相关性,研究功能叶SPAD与其冠层光谱的关系,对实现植株叶绿素含量快速、无损检测具有重要意义。本文通过对冬小麦生育期的冠层原始光谱进行一阶导数变换,研究其功能叶片SPAD值与冠层光谱的相关性,对监测冬小麦叶绿素含量的敏感波段进行了提取,并建立了叶绿素含量与冠层反射光谱的定量关系。结果表明,基于小麦冠层原始光谱反射率、冠层光谱导数反射率与SPAD的相关系数曲线,提取的各形式下冬小麦叶绿素含量的敏感波段分别为500、690、760和470、630、723nm;并构建了冬小麦叶绿素含量的预测模型,以FDNDVI(630,723)预测模型较好,其R2可达0.9485,模型验证参数R2、MRE和RMSE分别为0.8099、0.0294和1.805,拟合效果较好,表明该模型能有效地对冬小麦叶绿素含量进行预测。该研究结果可为冬小麦长势监测提供一定的理论参考。     

白菜苗期对不同硫处理的光谱反应

本文以盆栽试验的方法,通过对不同土壤硫处理情况下的白菜苗期光谱曲线及其生长状况、叶绿素含量和体内营养元素含量的对应分析,结果表明:不同硫处理情况下,白菜苗期的反射光谱曲线在形状上基本相同,绿峰出现在560nm处、红端位于720nm处、近红外平台出现在780~924nm。不同土壤硫处理情况下没有“红移”和“蓝移”现象;反射光谱曲线对白菜苗期的植株生长状况的敏感有四处,可见光区为500nm和690nm,近红处区在1900nm处,2400nm波长以后,对植株含水量的敏感性增强;不同的叶绿素含量表示方法在光谱相关曲线上的反映完全不同,其中光波反射值对单位叶面积上的总叶绿素含量、叶绿素A含量和叶绿素B含量敏感点在“绿峰”和“红端”两处,而光波反射值对干基表示的总叶绿素含量、叶绿素A含量和叶绿素B含量敏感区域地2400nm以后;植株反射光谱对白菜苗期植株体内不同营养元素种类和含量均有不同的反映,根据不同营养元素的光谱相关曲线,可将白菜苗期植株体内营养元素分为三类,一类是Ca、K、Cu、Fe和N,另一类是P、Mg和Mn,Zn元素的光谱相关曲线最为特别;白菜苗期植株性状值相关性高的性状,在光谱相关曲线中最接近。     

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。     

冬小麦条锈病生理变化及其遥感机理

对不同处理条件下的冬小麦条锈病进行 (病情指数 ) (DI)调查 ,并进行同步的光谱测定及田间取样 ,在室内测试了对病情指数有重要影响的几个参数因子 ,叶绿素含量及上叶含水量 ,并且将其与光谱反射率进行统计分析。研究结果表明 ,这些参数因子与反射率数据在 5 5 0～ 70 0和 70 0～ 1160nm范围内与DI有着相似的高相关性 ,说明条锈病害的DI变化可以通过叶绿素含量、上叶含水量参数直接的变化在光谱上得到响应 ,从而证明遥感监测DI是可行的 ,同时解释了遥感监测机理。选出与叶绿素含量、上叶含水量相关性最强的波段与DI作多元回归 ,建立的模型能很好地反演冬小麦条锈病的病情指数 ,正确率达到 75 %以上     

基于高光谱植被指数的西北玉米不同时期叶绿素含量估测

以陕西省扶风县马席村、巨良农场和杨凌区揉谷乡种植的大田玉米为试验材料,分别测定玉米抽雄期、灌浆期和乳熟期的冠层光谱反射率和叶片叶绿素含量,分析冠层各光谱植被指数与叶片叶绿素含量之间的相关关系,建立玉米叶绿素含量估测模型。结果表明,以单变量光谱植被指数估算叶绿素含量,抽雄期的最佳模型由修正叶绿素吸收反射率指数(Modified chlorophyll absorption reflectivity index,MCARI)建立,灌浆期最佳模型由垂直植被指数(Perpendicular vegetation index,PVI)建立,乳熟期最佳模型由植被衰老反射率指数(Plant senescence reflectance index,PSRI)建立。随着玉米生长期的推进,叶片衰老,用PSRI所建立的模型来监测玉米叶绿素含量的效果较好,可为高光谱遥感在玉米长势监测提供理论依据和技术支持。