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。     

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。     

基于冷冻干燥基础的猪肉营养成分近红外快速检测模型构建

为建立和优化基于冷冻干燥基础猪肉样品的水分、粗蛋白和粗脂肪近红外定量预测模型，分别以130个冷冻干燥猪肉粉近红外光谱(near infrared reflectance spectroscopy,NIRS)和其中的水分、粗蛋白、粗脂肪含量为研究对象，应用偏最小二乘法(partial least squares regression,PLS)、内部交叉验证和外部验证建立和优化冷冻干燥猪肉粉水分、粗蛋白、粗脂肪的近红外定量预测模型。结果表明：最优冷冻干燥猪肉粉水分、粗蛋白、粗脂肪含量模型的相关系数(R²)分别为96.58%、99.31%、99.47%；交互验证标准偏差(RMSECV)分别为0.305、0.742、0.692；预测标准偏差(RMSEP)值分别为0.294、2.297、0.460。综上，基于冷冻干燥基础的猪肉营养成分近红外快速检测各指标模型的R²均在96%以上，RMSECV值均在0.8以下，RMSEP值均在2.3以下，证明此次冷冻干燥猪肉粉营养成分近红外快速检测模型构建成功。     

贵州南江3号烟叶全氮含量高光谱估算模型

为实现烟叶全氮含量快速无损检测,及时获取烤烟生长实时信息,以贵州喀斯特山区主栽品种南江3号为研究对象,利用地物高光谱仪采集烟叶高光谱,并测定其全氮含量,采用相关性和逐步回归方程分析全氮含量与原始光谱反射率、光谱反射率一阶微分、高光谱特征变量之间的关系。结果表明:全氮含量高光谱原始反射率的特征波长为702nm(r=—0.587),呈极显著负相关;光谱反射率一阶微分的特征波长为632nm(r=0.812),呈极显著正相关;绿峰与红谷比值Rg/Rr(r=—0.812)的相关系数较高;基于光谱反射率一阶微分的逐步回归方程对烟叶全氮含量的估测效果较好(R2=0.961,p0.01)。     

基于高光谱特征波长的冬小麦水分含量估测模型

【目的】以高光谱技术为核心,结合理化数据,建立快速、无损的冬小麦冠层水分含量估算模型,为利用高光谱技术进行小麦水分含量的无损检测提供参考。【方法】测定两种冬小麦的叶片、植株含水量,采集其光谱数据作SG平滑、一阶导数和二阶导数处理,分析其相关关系,构建冬小麦叶片和植株含水量的多种估算模型,进行精度评价。【结果】不同光谱数据处理中一阶导数变换能够显著增加与小麦含水量的相关性,叶片含水量在456 nm波长处达到了最大负相关,相关系数为0.87,植株含水量在457 nm波长处达到了最大负相关,相关系数为0.890 9;偏最小二乘回归构建的水分含量估测模型拟合精度优于线性和多元回归模型,线性模型采用R₆₅₀、SG₁₉₄₄、R′₄₅₆、R″₆₈₁构建的模型估测叶片含水量较好,估测植株含水量R₆₆₄、SG₆₆₃、R′₄₅₇、R″ ₆₈₁精度较高; 多元线性回归和偏最小二乘回归都是采用一阶导数变换构建的模型拟合精度最高,叶片和植株水分含量估测模型的外部检验R²分别达到0.803 2、0.867 0、0.854 0、0.885 6。【结论】小麦原始光谱一阶导数变换后能够显著提高与水分含量的相关性,利用PLSR方法构建的小麦水分含量估测模型拟合精度最高。     

烟台地区土壤重金属镍高光谱估测模型

快速监测土壤重金属污染程度,对发展精细农业、保障食品安全和社会经济可持续发展具有重要意义。本文基于山东省烟台市的70个土壤样本数据,首先分析了土壤重金属镍的分组光谱特性;对土壤光谱反射率进行一阶微分、倒数的一阶微分、对数的一阶微分等六种变换并计算出光谱反射率变换值与土壤镍含量的相关系数,根据极大相关性原则选取光谱特征;然后建立基于BP神经网络的土壤重金属镍含量光谱估侧模型;并利用其它2种建模方法对镍含量进行建模,验证BP神经网络模型的有效性。结果表明,土壤光谱反射率随镍含量的升高而降低,呈现负相关性;以(1/R1015)′、(1/R2286)′、(1/ln(R925))′和(1/ln(R1911))′为估测因子,所建镍含量估侧模型的决定系数为R2=0.912,平均相对误差为14.279%。研究表明,利用高光谱技术定量估测土壤镍含量是可行的。     

灰漠土土壤全氮含量的高光谱特征分析及估测

【目的】研究传统土壤全氮含量测定方法,解决复杂、耗时、耗力等问题。【方法】以新疆干旱区灰漠土为研究对象,运用经典统计学和光谱学相结合的方法,研究灰漠土土壤全氮含量的光谱反射特性,通过对原始光谱的数据变换和相关性分析,构建了土壤全氮含量的高光谱估测模型,并对模型进行对比和验证。【结果】土壤中全氮含量不同光谱反射特性趋势相近,土壤的光谱反射率在780、1 800和2 140 nm波长附近出现波峰,在1 910 nm附近有明显的波谷,土壤全氮含量与原始光谱反射率相关性较差。通过一阶微分处理后的光谱数据与全氮含量的相关性显著优于原始光谱和二阶微分处理,最大相关系数为0.819,达到极显著相关;利用一阶微分变换从中提取特征波段667和1 414 nm,建立土壤全氮含量的估测模型:Y=2 698.048 X667-1062.149 X1414-0.015,R2为0.75,对估测模型进行验证发现,R2为0.80,当全氮含量过大或过小时,模型估测偏差相对较大,总体预测精度较高。【结论】高光谱分析技术对土壤全氮含量的预测具有一定的意义,利用估测模型可以快速鉴定土壤全氮含量。     

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。     

水稻叶片高光谱响应特征及氮素估算

将高光谱遥感技术应用于高纬度高海拔宁夏回族自治区,探讨水稻氮素快速无损的监测方法,为科学合理地施肥提供依据。对3个不同施氮水平、5个生育期水稻叶片反射光谱的响应特征及叶片叶绿素相对含量(SPAD值)进行对比分析,将光谱及SPAD值与氮素含量进行相关分析,筛选诊断氮素含量的特征光谱并构建氮素估算模型。结果表明,随着生育期的推进,叶片光谱反射率在可见光范围内呈增加趋势,该变化特征与SPAD值变化规律基本一致,近红外区光谱反射率呈先增加后降低的规律;随氮素含量增加可见光反射率降低,近红外反射率增加,SPAD值与氮素含量呈正相关(r=0.766);各波段对氮素的光谱响应程度不同,可见光波段更敏感,原始光谱612 nm和一阶微分666 nm为特征波长;叶片氮素估算最优模型为y=9.155x1-0.111x2+0.050x3+2.102(x1、x2、x3分别为R612 nm、R666 nm、SPAD值)。     

库尔勒香梨不同生育期叶片氮素光谱诊断研究

利用光谱仪(SVC HR-768)对树龄22年的库尔勒香梨叶片进行光谱反射率测定,采集并分析叶片全氮含量。采用逐步回归法分析库尔勒香梨叶片全氮含量与叶片原始光谱反射率、一阶微分光谱反射率的相关性,并建立叶片全氮含量估测模型。结果表明:不同生育期库尔勒香梨叶片光谱的敏感波段和敏感波长均有差异,依据敏感波长建立库尔勒香梨叶片全氮含量估测模型,并对其进行检验。确定基于光谱一阶微分模型Y=50.535X703-40.586可作为坐果期库尔勒香梨叶片全氮含量的最佳估测模型;基于原始光谱模型Y=0.856X769-29.233可作为膨大期库尔勒香梨叶片全氮含量的最佳估测模型;基于原始光谱模型Y=0.728X761-14.142可作为成熟期库尔勒香梨叶片全氮含量的最佳估测模型。不同生育期库尔勒香梨叶片全氮含量估测模型进行比较,坐果期估测模型的拟合效果更好,预测精度更高。     

基于无人机激光雷达的人工林碳储量线性与非线性估测模型比较

  目的  森林碳储量是生态系统结构与功能的重要指标，掌握森林碳储量现状有利于森林资源管理。激光雷达能够用于监测森林资源，但是存在森林参数估测的模型多、变量不确定和缺乏林分三维结构解析意义的变量等问题，因此，需要选择合适的林分解析变量和模型。  方法  借助无人机激光雷达点云数据与样地调查数据，以内蒙古自治区赤峰市喀喇沁旗旺业甸人工林为研究对象，分别使用多元线性模型与多元乘幂模型以不同变量对林分碳储量进行估测，选出最优模型并进行精度评价。  结果  研究表明:（1）模型方法而言，非线性模型的检验效果优于线性模型的检验效果:非线性模型（R2为0.66 ~ 0.86，rRMSE为23.51% ~ 9.91%），线性模型（R2为0.52 ~ 0.85，rRMSE为27.70% ~ 12.38%）。（2）模型使用平均高、郁闭度为基础变量，以穷举法筛选出来的变量组合，估算森林参数得出最佳模型，其中非线性模型以激光点云平均高、郁闭度、高度变动系数和叶面积变动系数的估算精度最高（R2=0.86，rRMSE=9.91%）。  结论  通过激光雷达估测人工林碳储量时，加入垂直结构变量可以提高模型拟合效果，非线性模型比线性模型更适合人工林碳储量的估测。      

基于高光谱的梭梭幼苗生境土壤氮素含量估算模型研究

【目的】研究荒漠区梭梭幼苗植株冠层光谱特征,建立基于高光谱的幼苗生境土壤氮素含量最佳估测模型,为荒漠区植物与土壤养分状况的实时监测与精确诊断提供重要依据。【方法】以古尔班通古特沙漠梭梭幼苗及其生境土壤为研究对象,采用便携式光谱仪测定幼苗植株冠层光谱反射率,结合室内分析的幼苗生境土壤氮素含量,利用统计学方法分析幼苗植株冠层光谱与生境土壤氮素含量之间的关系。【结果】生长期内幼苗植株冠层光谱反射率一阶微分与土壤氮素含量在403～485、509～538、677～806、1 489～1 616 nm波段范围内呈显著正相关,其中在428、516、751、801、1 534 nm处呈极显著正相关,以751 nm处的相关系数最大,为最强敏感波长。【结论】基于植株冠层光谱反射率一阶微分敏感波段建立的反演模型Y=133.186X_(751)+8.803,其决定系数最大,相对误差最小,拟合效果最优,预测精度较高,可作为荒漠区梭梭幼苗生境土壤氮素含量的最优估算模型。     

基于高光谱的小麦冠层叶绿素(SPAD值)估测模型

选择山东省泰安市山东农业大学试验田为研究区,分别采用ASD FieldSpec 3光谱仪和SPAD-502叶绿素仪测量小麦冠层的近地高光谱反射率和SPAD值,通过分析小麦冠层光谱特征,进行光谱反射率及其一阶导数与SPAD值的相关分析,筛选敏感波段,进而分别构建基于敏感波段和植被指数的小麦冠层SPAD值估测模型,并优选确定最佳模型。结果表明,光谱反射率经一阶导数变换能更好突出光谱特征,用来筛选敏感波段,将6个敏感波段分别建立单波段及多波段组合估测模型,进而优选出最佳估测模型为R′_(871),R_(1 349),R_(725),R′_(1 995)多元线性回归模型,决定系数R~2=0.668;基于4种植被指数构建的小麦叶绿素最佳估测模型为NDVI的二次模型,方程为y=61.978 x~2-34.426 x+54.089,决定系数R~2为0.845。基于植被指数的估测模型可较好实现小麦冠层叶绿素信息的无损和快速获取,为小麦生产的实时监测提供了有效手段。     

利用高光谱法估测稻穗稻谷的粗蛋白质和粗淀粉含量

 蛋白质含量和粗淀粉含量是水稻品质的两个重要指标。通过大田和室内试验，测定了5个品种、3个供氮水平处理的水稻冠层和稻穗在成熟过程中不同时期的高光谱反射率及稻谷的高光谱，分析了稻穗稻谷的粗蛋白及粗淀粉含量。结果表明，稻穗粗蛋白及粗淀粉含量与冠层光谱及其一阶导数光谱在某些波段达到显著相关、与稻穗粉末样光谱及其一阶导数光谱在某些波段也达到显著相关，其中决定系数R2约0.7；稻谷粗蛋白含量与粗淀粉含量呈负相关，它们与稻谷光谱及其一阶导数光谱在某些波段达到极显著相关水平。表明能用高光谱方法估算稻穗和穗谷的粗蛋白及粗淀粉含量，为水稻品质遥感监测提供依据。     

菜油兼用型油菜籽粒油酸含量的高光谱模型构建

【目的】基于高光谱特征初步判别油菜摘薹情况,为实现高光谱反演籽粒油酸含量提供理论指导。【方法】使用FieldSpec 3地物光谱仪采集油菜盛花期叶片光谱数据,采用Agilent GC-MS 7980B气相色谱仪分析摘薹和未摘薹处理的籽粒油酸含量,比较2组处理的平均原始光谱反射率特征,及其油菜叶片原始及一阶微分光谱反射率与籽粒油酸含量相关性,在此基础上构建基于原始光谱特征波长的支持向量机（SVM）判别模型、基于光谱参数的油酸含量二项式模型、基于一阶微分光谱特征波长的油酸含量多元线性逐步回归（MLSR）及偏最小二乘回归（PLSR）预测模型,并利用独立样本T检验对模型精度进行验证。【结果】发现未摘薹及摘薹处理的平均原始光谱反射率曲线在760~1080nm波段存在一定差异。未摘薹及摘薹处理的原始光谱反射率与籽粒油酸含量相关性曲线存在一定差异,未摘薹处理的原始光谱反射率在484~956和1001~1146 nm波段与籽粒油酸含量呈正相关,摘薹处理的原始光谱反射率在1882~2111和2324~2499 nm波段与油菜籽粒油酸含量呈正相关,说明摘薹会影响油菜光谱反射率与籽粒油酸含量的相关性表现。选取位于760~1080 nm波段4个拐点波长（760、920、970和1080 nm）的原始光谱反射率作为自变量,用以构建SVM判别模型,经过多次随机取样比较构建所有SVM判别模型,发现最佳判别模型的训练集样本总体精度为86.1%,验证集样本总体精度为77.8%,说明利用高光谱技术判别油菜是否摘薹具有一定的可行性。光谱参数模型中RVI模型对未摘薹处理油菜籽粒油酸含量的反演效果最佳,且该模型与未摘薹处理籽粒油酸含量的相关系数（-0.705）最高。比较全部油菜籽粒油酸含量预测模型类型,PLSR模型对未摘薹处理籽粒油酸含量预测精度最高,其训练集R2=0.590、RMSE=0.610,MLSR模型对摘薹处理籽粒油酸含量预测精度最高,其训练集R2=0.773、RMSE=0.874。利用独立样本T检验对二者模型测试集样本进行验证,未摘薹样本P=0.839,摘薹样本P=0.858,二者样本实测值与预测值均无显著差异（P>0.05）,模型合理,说明利用高光谱技术对油菜籽粒油酸含量进行预测可行。【建议】引入随机森林等机器学习算法,更好地选取特征波长（显著相关波长或全波段等）,提高光谱数据对油菜籽粒油酸含量的预测能力。后期的试验应侧重于多品种油菜籽粒油酸含量估测研究,探索高光谱技术估测油菜籽粒油酸含量是否具备普遍的可行性。利用高光谱技术反演其他油菜籽粒品质指标,为高光谱遥感监测油菜品质提供理论依据。     

基于成像高光谱的小麦叶片叶绿素含量估测模型研究

为了探索小麦叶片的光谱特征和敏感波段,建立小麦叶绿素含量与光谱特征参量间的定量关系模型,以促进高光谱技术在小麦精准施肥以及快速、无损长势监测中的应用。采用相关分析法分析了叶绿素含量与光谱反射率及其一阶导数的关系,建立了叶绿素含量监测模型。经筛选验证确定小麦叶绿素含量的最佳估测模型为SPAD=36.75+188.168R387和SPAD=2 094.242R'7153+112 646.744R'7152-1.561E7R'715+42.991。这2个模型均可较好地估测小麦叶片的SPAD值,相比较而言,基于波段R387建立的SPAD估测模型精确度更高。     

互花米草的饲用价值分析

分析不同收割时期闽江口湿地互花米草的营养成分,确定最佳收获期,并探讨互花米草的饲用价值。结果表明,互花米草的最佳收获期是6～9月的营养生长期,在此期间的互花米草粗蛋白13.57%、粗脂肪3.04%、钙0.34%、磷0.18%、天冬氨酸1.37%、谷氨酸0.75%、中性洗涤纤维58.78%、酸性洗涤纤维34.47%、NaCl含量3.51%。互花米草不仅氨基酸组成成分齐全、含量丰富,饲料相对价值(RFV)达98.17%,与杂交狼尾草相近,具有一定的饲用价值。     

参数优选支持的光学与SAR数据森林地上生物量反演研究

  目的  森林是整个陆地碳循环系统中最大的有机碳贮库，准确地估测森林地上生物量影响着全球碳源与碳储量的分析与评价。本文旨在评价利用Landsat8 OLI、高分一号光学数据、ALOS-1 PALSAR-1SAR 3组不同源遥感数据估测森林AGB的潜力，进而剖析光学数据和SAR数据在估测森林AGB方面的差异。  方法  首先对Landsat8 OLI、高分一号光学数据、ALOS-1 PALSAR-1SAR数据分别提取波段比值、植被指数、纹理信息，对ALOS-1 PALSAR-1SAR数据同时提取极化分解信息；然后，利用随机森林算法对不同数据提取的特征参数进行重要性排序，选择排序靠前的特征进行建模；最后，利用KNN-FIFS算法分析不同特征组合，对4组数据建立4个模型估测森林AGB，并使用留一交叉验证法对4个模型估测森林AGB值进行精度评价。  结果  使用植被因子、波段比值、纹理因子、极化分解信息4种特征参数分别对3组数据进行建模估测森林AGB，基于Landsat8 OLI数据反演森林AGB的精度评价结果为R2 = 0.50，RMSE = 33.34 t/hm2；基于高分一号数据估测精度为R2 = 0.36，RMSE = 37.60 t/hm2；基于PALSAR纹理特征估测精度为R2 = 0.45，RMSE = 35.40 t/hm2；基于PALSAR全极化分解信息估测精度为R2 = 0.63，RMSE = 28.84 t/hm2。  结论  参数提取方法相同时，即基于植被因子、波段比值、纹理信息3种特征参数估测森林AGB，其光学数据和SAR数据的反演潜力基本一致；参数提取方法不同时，即SAR数据加入极化分解信息估测森林AGB，与光学数据相比，SAR数据对森林AGB的反演潜力较好。      

基于冠层高光谱的南方丘陵地区晚稻氮素营养诊断

为研究水稻氮素营养诊断的快速方法、初步构建基于高光谱的水稻氮素营养诊断模型,以南方丘陵区晚稻氮肥试验为例,利用分别测定不同施氮水平及水稻不同生育期水稻冠层叶片的高光谱反射特征,应用一阶微分光谱以及植被指数分别构建基于高光谱的晚稻氮素营养诊断模型。结果表明:不同氮素水平下冠层叶片光谱反射率的差异主要集中在400~650 nm可见光处和730~1350 nm近红外处,随着冠层氮素含量增加可见光处光谱反射率降低,而在近红外范围内反射率增加。随着水稻生长发育,冠层叶片光谱反射率降低,而且反射峰值由519 nm向554 nm移动。应用738 nm处的光谱反射率与叶片氮素含量建模,用一阶微分反射率得到的最优模型为指数模型Y=1.591 4e~(88.794X)(R~2=0.736 2),用比值植被指数(RVI)和归一化植被指数(NDVI)得到的最优模型分别为指数模型Y=18.658e~(-1.040 9X)(R~2=0.630 4)和二次多项式Y=-17.454X~2+0.733 1X+4.130 2(R~2=0.652 3),所有模型中以一阶微分反射率得到的模型最佳,最适合于在供试条件下的水稻氮素营养诊断。     

昭苏马场季节草地牧草经济类群营养成分初步分析

[目的]测定昭苏马场春秋草场、夏草场、冬草场牧草不同经济类群营养成分,确定草群的营养价值,为合理配置草地资源提供理论依据.[方法]采用常规分析方法,测定不同利用方式下不同季节牧场牧草的粗灰分、粗纤维、粗脂肪、粗蛋白和无氮浸出物含量.[结果]春秋草地牧草营养成分含量:粗蛋白含量在传统放牧方式下最高;粗脂肪平均含量以围栏内利用方式下牧草经济类群的粗脂肪含量最高;粗灰分含量围栏外最高.夏草地牧草营养成分含量:粗蛋白含量围栏内利用方式偏低;粗脂肪含量围栏外＞围栏内;粗纤维含量围栏内＞围栏外;牧草经济类群中粗纤维含量均低于25;;粗灰分含量围栏外＞围栏内.冬草地牧草营养成分含量:粗蛋白含量豆科草最高;粗脂肪含量以杂类草最高;其粗纤维含量均高于25;,并以杂类草含量最低;粗灰分含量鸭茅最高.[结论]围栏外利用方式下草地营养略好于围栏内利用方式下草地营养;春秋草地和夏草地各利用方式下牧草营养成分的平均含量之间均未表现差异显著(P＜0.05)和差异极显著(P＜0.01)水平.