棉花冠层叶片叶绿素含量与高光谱参数的相关性

【目的】研究棉花冠层叶片叶绿素含量与高光谱参数的相关性,建立叶绿素含量估算模型。【方法】2014年,以鲁棉研28号为研究对象,测定不同施氮水平和生育期棉花冠层叶片叶绿素含量及350~2 500nm光谱反射率,以棉花冠层高光谱反射率与冠层叶片叶绿素含量为数据源,在分析叶绿素含量与原始高光谱反射率(R)、一阶导数光谱反射率(DR)、光谱提取变量和植被指数相关性的基础上,采用一元线性与多元逐步回归的方法构建了叶绿素含量估算模型,并对从中筛选的6种棉花冠层叶片叶绿素含量估算模型进行精度对比。【结果】1)棉花冠层叶片叶绿素含量在反射光谱766nm处相关系数达到最大值,相关系数r=0.836;对于一阶导数光谱,叶绿素含量的敏感波段发生在753nm处,r=0.878;2)以9种光谱提取变量与8种植被指数为自变量,建立叶绿素含量的估算模型,筛选出的特征变量为红边面积(SDr)、绿峰与红谷的归一化值((Rg-Rr)/(Rg+Rr))、绿峰幅值(Rg),仅采用8种常用植被指数建立估算模型,筛选出的变量为比值植被指数(RVI);3)所建立的6种模型中以基于一阶导数光谱反射率建立的多元逐步回归估算模型精度最高,均方根误差(RMSE)为1.075,相对误差(RE)为2.22%,相关系数(r)为0.952。【结论】采用原始光谱、一阶导数光谱、光谱提取变量及植被指数均可对棉花叶绿素含量进行监测,其中基于一阶导数光谱的多元逐步回归模型对叶绿素含量的估算效果最优。     

基于高光谱成像估测冬小麦不同生育时期水分状况

【目的】研究实时、快速估测冬小麦不同生育时期水分状况并构建模型,为冬小麦水分精准管理提供科学依据。【方法】以新疆典型滴灌冬小麦为研究对象,应用高光谱成像技术获取冬小麦冠层光谱信息,并对原始光谱反射率进行平滑和数据变换,利用一元线性回归(Simple linear regression,SLR)、主成分回归(Principal components regression,PCR)和偏最小二乘回归(Partial least squares regression,PLSR)3种建模方法,对冬小麦冠层原始光谱及变换光谱分别构建植株水分含量估测模型。【结果】冬小麦冠层原始光谱反射率与植株水分含量相关性不高,对原始光谱反射率进行数据变换可以显著增强与水分含量的相关性和相关波段数,其中倒数一阶微分变换与冬小麦植株水分含量的相关系数最大,为-0.893 0,但不同变换最优相关系数所对应的波段位置并不固定。PLSR方法的模型精度最高,对数变换的PLSR模型估测精度最高,模型$R_{p}^{2}$、RMSE_p、RPD值分别为0.880 8、3.251 2%、2.934 3;冬小麦不同生育时期估测模型精度存在差异,拔节期、抽穗期估测模型精度较低,灌浆中期最高,其估测模型$R_{p}^{2}$、RMSE_p、RPD值分别为0.904 8、1.381 1%、3.454 7。【结论】利用高光谱成像技术对估测冬小麦植株水分含量是可行的,在灌浆中期的估测效果最佳。     

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。     

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。     

基于红边参数和人工神经网络的苹果叶片叶绿素含量估算

【目的】应用人工神经网络来解决苹果叶片叶绿素含量与高光谱数据之间的非线性关系,建立估测苹果叶片叶绿素含量的最佳模型,为苹果叶片叶绿素含量的快速无损监测提供参考。【方法】以位于陕西扶风杏林镇的树龄为4～5年的15棵苹果树为研究对象,2015年分别于果树花期(4月27日)、幼果期(5月30日)、果实膨大期(7月6日)、果实着色期(8月5日)、果实成熟期(9月11日)采集叶片样本,利用SVC HR-1024i型高光谱仪和SPAD-502叶绿素仪同步获取苹果叶片光谱值和对应的叶绿素含量,对原始光谱和一阶导数光谱与叶绿素含量之间的关系进行分析,从一阶导数光谱中提取苹果叶片光谱的5个红边参数,从5个红边参数中筛选出相关性好的红边参数,使用传统单变量回归算法、反向传播(back propagation,BP)神经网络和径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络,建立叶绿素含量估测模型,用决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和相对误差(RE)来验证模型的准确性。【结果】与原始光谱相比,一阶导数光谱与苹果叶片叶绿素含量的相关性更高。5个红边参数中,红边位置、峰度系数、偏度系数与叶绿素含量的相关系数均较高,且均达极显著水平。建立的传统单变量回归模型中,基于红边位置、峰度系数和偏度系数的R2均大于0.7,其中基于偏度系数建立的多项式模型模拟精度最高,验证结果R2为0.872,RMSE为4.631,RE为8.81%。选取红边位置、峰度系数和偏度系数为人工神经网络的输入变量,分别优化BP神经网络的隐含层节点数和网络类型以及RBF神经网络的扩展系数(SPREAD值)来提高预测精度,结果发现,建立隐含层节点数为4的双隐含层BP神经网络最优模型R2为0.891,RMSE为3.844,RE为7.55%;当SPREAD值为0.6时,建立的RBF神经网络最优模型的R2为0.955,RMSE和RE分别为2.517和3.69%。【结论】估算苹果叶片叶绿素含量时,人工神经网络模型比传统单变量模型精度高,其中RBF神经网络模型学习速度快、精度高,拟合结果更加可靠。     

基于红边参数和人工神经网络的苹果叶片叶绿素含量估算

【目的】应用人工神经网络来解决苹果叶片叶绿素含量与高光谱数据之间的非线性关系，建立估测苹果叶片叶绿素含量的最佳模型，为苹果叶片叶绿素含量的快速无损监测提供参考。【方法】以位于陕西扶风杏林镇的树龄为4-5年的15棵苹果树为研究对象，2015年分别于果树花期（4月27日）、幼果期（5月30日）、果实膨大期（7月6日）、果实着色期（8月5日）、果实成熟期（9月11日）采集叶片样本，利用SVC HR-1024i型高光谱仪和SPAD-502叶绿素仪同步获取苹果叶片光谱值和对应的叶绿素含量，对原始光谱和一阶导数光谱与叶绿素含量之间的关系进行分析，从一阶导数光谱中提取苹果叶片光谱的5个红边参数，从5个红边参数中筛选出相关性好的红边参数，使用传统单变量回归算法、反向传播（back propagation，BP）神经网络和径向基函数（radial basis function，RBF）神经网络，建立叶绿素含量估测模型，用决定系数（R2）、均方根误差（RMSE）和相对误差（RE）来验证模型的准确性。【结果】与原始光谱相比，一阶导数光谱与苹果叶片叶绿素含量的相关性更高。5个红边参数中，红边位置、峰度系数、偏度系数与叶绿素含量的相关系数均较高，且均达极显著水平。建立的传统单变量回归模型中，基于红边位置、峰度系数和偏度系数的R2均大于0.7,其中基于偏度系数建立的多项式模型模拟精度最高，验证结果R2为0.872，RMSE为4.631，RE为8.81%。选取红边位置、峰度系数和偏度系数为人工神经网络的输入变量，分别优化BP神经网络的隐含层节点数和网络类型以及RBF神经网络的扩展系数（SPREAD值）来提高预测精度，结果发现，建立隐含层节点数为4的双隐含层BP神经网络最优模型R2为0.891，RMSE为3.844，RE为7.55%；当SPREAD值为0.6时，建立的RBF神经网络最优模型的R2为0.955，RMSE和RE分别为2.517和3.69%。【结论】估算苹果叶片叶绿素含量时，人工神经网络模型比传统单变量模型精度高，其中RBF神经网络模型学习速度快、精度高，拟合结果更加可靠。     

苹果冠层叶绿素含量高光谱估算模型

【目的】 研究一种快速、简便、无损的苹果冠层叶绿素含量估测模型。探索苹果品种岩富10号冠层的高光谱特征和叶绿素含量的估测方法,为该地区岩富10号苹果营养的快速诊断奠定基础,为红富士苹果精准化管理和-7光谱尺度研究提供参考依据。【方法】以红富士苹果(Malus domestica Borkh. cv. Red Fuji)主栽品种岩富10号叶绿素含量以及冠层高光谱反射率为数据源,分析叶绿素含量与冠层原始光谱(R)、微分光谱(R')之间的相关关系,利用敏感波段建立新的对应关系,构建岩富10号叶绿素含量的多种回归估测模型,并对不同模型进行了精度评价。【结果】微分光谱用于岩富10号叶绿素含量的估测精度要显著高于原始光谱反射率;利用敏感波段组合新定义的衍生变量拟合程度更优;在多种回归方式中,三次多项式模型的拟合程度最好,最优模型为357 nm等7个波段组合定义的新植被指数所建立的三次多项式模型,其精度为0.839。【结论】应用光谱技术对南疆塔里木盆地阿克苏地区岩富10号叶绿素含量进行定量反演是可行的。     

基于高光谱指数的棉花冠层等效水厚度估算

【目的】建立快速、无损监测棉花冠层等效水厚度(canopy equivalent water thickness,CEWT)的估算模型,进一步提高利用高光谱遥感技术监测棉花CEWT的估算精度。【方法】通过在不同生育期设置灌溉梯度试验,于棉花蕾期和花铃期同步测定冠层光谱反射率、冠层等效水厚度等信息,综合分析棉花冠层等效水厚度与原始光谱反射率、一阶导数光谱反射率、全波段组合光谱指数、已有光谱指数的相关性,确定蕾期、花铃期及全生育期的最优光谱指数,并通过线性回归构建棉花CEWT的高光谱监测模型。【结果】冠层等效水厚度与原始光谱反射率在近红外波段(NIR)780—1 130 nm和短波红外波段(SWIR)1 450—1 830 nm、1 950—2 450 nm附近均出现连续的敏感波段,一阶导数光谱在NIR波段内对CEWT的敏感程度较原始光谱有所加强,但在SWIR波段内敏感程度弱于原始光谱;利用原始光谱反射率构建的光谱指数与CEWT的相关性强于一阶导数光谱,且比值光谱指数(RSI)较归一化差分光谱指数(NDSI)更适合CEWT的监测。在全生育期内(R1135-5R1494)/R2003对CEWT的反演精度最佳(R2=0.7878,RRMSE=0.1803);在蕾期RSIb(1130,1996)对CEWT的估算效果最好(R2=0.7258,RRMSE=0.1444);在花铃期RSIa(904,1952)是估算CEWT的最优光谱指数(R2=0.7853,RRMSE=0.2454)。【结论】该研究在不同生育阶段内提出的新型高光谱指数均可用于棉花冠层等效水厚度的定量监测,研究结果可为高光谱技术在棉花冠层水分含量监测中的应用提供参考,为棉花精准灌溉提供技术依据。     

基于高光谱的南疆盆地苹果光合有效辐射估算模型

【目的】通过将原始光谱数据经过不同的数据变换方式,分析其与苹果冠层PAR的相关关系,建立基于高光谱的南疆盆地苹果冠层PAR的估测模型,旨在为快速、精确、无损伤、大范围的适时、动态监测植被PAR提供有效途径。【方法】基于原始光谱数据的不同数据变换方式,采用相关性分析和逐步回归分析方法。【结果】不同数据变换后的冠层光谱反射率与苹果冠层PAR具有较好的相关性,微分变换后的相关性较原始相关性有所提升。所建模型经过精度评价发现,原始光谱数据经倒数一阶微分变换后估测模型拟合度最高,一阶微分、对数一阶微分次之。【结论】不同数据变换方式后的光谱数据与塔里木盆地苹果冠层PAR有一定的相关性,可以用微分、对数微分、倒数微分变换后的数据建立较理想的塔里木盆地苹果冠层PAR的估测模型。     

基于高光谱遥感的小麦子粒谷氨酰胺合成酶活性估算研究

为利用高光谱遥感技术快速、无损、准确估算小麦子粒中谷氨酰胺合成酶(GS)活性,设置不同小麦品种和氮肥处理组合大田试验,以小麦花后10和20 d子粒中GS酶活性为研究对象,同时测定相应时期小麦冠层的高光谱特征,通过一阶导数、二阶导数和多元散射校正3种方法,对小麦冠层原始光谱进行预处理,分析原始光谱、一阶导数、二阶导数和多元散射校正与小麦子粒GS活性的相关性,并以此为输入,利用偏最小二乘回归、支持向量机回归和BP人工神经网络3种方法,构建了小麦子粒GS活性的高光谱遥感估算模型,运用决定系数(R~2)和均方根误差(RMSE)对模型进行评价。结果表明,经微分(一阶导数、二阶导数)预处理后小麦冠层光谱与小麦子粒GS活性的相关性优于原始光谱和多元散射校正,其所构建的估算模型精度明显高于原始光谱和多元散射校正,尤以基于一阶导数光谱的偏最小二乘法估算模型表现最好,其模型建模集的R~2和RMSE分别为0.942,0.025 4,验证集的R~2和RMSE分别为0.755,0.034 0,具有良好的估算精度和应用潜力。     

线性回归模型参数的BC估计

对线性回归模型的参数给出了一种新的有偏压缩估计，简称ＢＣ估计，并证明了ＢＣ估计的许多优良性质。     

真实和虚拟传感器多层信息融合算法

基于最优估计理论，提出了一种多层传感器的复合融合估计算法．该方法采用了由真实传感器和虚拟传感器组成的复合融合结构，以解决测量噪声干扰下参数估计问题．在该结构中，第1层物理真实传感器测量所得数据，按照加权融合算法，经过多层虚拟传感器的递推融合得到多层融合后的估计值．虚拟传感器的层数增加时，融合后总的估计误差将减少、虚拟传感器是由算法和软件实现的，不会增加测量系统物理结构的复杂性．计算机仿真结果表明：此方法在减少测量误差方面比传统的直接估计方法有明显的改善．     

基于LOC度量在软件项目中的应用与估算

软件项目通常采用LOC（Line Of Code软件规模代码行）衡量项目规模。软件开发工作量和工期估算历来比较复杂，因为软件本身的复杂性、历史经验和估算工具的缺乏，以及一些人为错误，导致软件项目的规模估算和实际情况相差甚远。本文通过具体实例探索出一套适合衡量软件项目规模的计算方法，在详细分析数据的基础上，提出了一种可行的LOC软件估算方法，从而提高软件项目管理的水平。     

线性模型中参数的平衡LS估计及其性质

基于平衡损失的思想,提出了估计线性模型中的参数的一个新标准,给出了在此标准下模型参数的估计,并分别得到了该估计是无偏估计、有效估计和可容许线性估计的充分必要条件.     

非参数估计在构造树高曲线中的应用

研究测树因子之间的数学关系,是森林调查的重要理论工作.该文以树高曲线模型为例,首先分析了最小二乘估计（LS估计）存在的缺陷,然后采用非参数核密度估计和最大概率估计两种方法建立了树高曲线模型.结果表明:①核密度估计能在一定最优准则下很好地适应样本,误差小,样本的统计特性和多峰形态亦得到很好的反映;②最大概率估计则适合在因变量和自变量均有误差的情况下建立模型.它摈弃了LS估计和核密度估计只考虑因变量统计误差的局限性,因此这种估计方法更符合实际情况.同时,当样本中含有误差很大的异常数据时,核密度估计和最大概率估计所得模型比LS估计方法所得模型更稳定.      

用岭估计估测以分类为前提的森林蓄积量

为克服自变量间多重相关性对森林蓄积量估测的不利影响,采用岭估计建立估测模型。在确定岭参数时,分别试验了岭迹法、方差扩大因子法、Hoerl-Kennard法和预测残差平方和法,对不同地类分别建立蓄积量估测方程。根据建模样地的蓄积量拟合残差和预报样地的蓄积量估测偏差分别计算中误差,利用残差中误差（δ＾R）和预报偏差中误差（＾δF ）构造评价函数0．5（＾δR＋＾δF ）,并测度岭参数的优劣,进而确定监测区域的估测模型。结果表明：当影响蓄积量估测的自变量间存在复共线性时,分类建立模型的精度明显优于统一建模的精度。     

二项分布的零频率估计

二项分布是一种常见的离散型随机变量的分布,在许多场合有重要的应用。其参数常用矩估计和极大似然估计方法来估计。而零频率估计法有许多好的性质。通过研究二项分布参数的零频率估计,得出二项分布参数的零频率估计有渐近正态性。     

EM算法在恒加试验线性模型中的应用

基于右截尾的EM算法,给出了恒加试验线性模型的参数估计,并结合加速方程得到了产品的寿命估计。相比采用Gibbs抽样的蒙特卡罗贝叶斯方法、指数分布下加速寿命试验的贝叶斯方法和非参数的最小二乘估计统计法,该方法得出的结果更准确、更接近实值,且具有计算量小的优点。     

预期式时距估计干扰效应的实验研究

采用时间和非时间双重作业的实验范式,以11 s和23 s为目标时距,探讨了干扰项数（1,3或5个无意义音节）和延迟时间（0 s,9 s或27 s）对预期式时距估计的干扰效应.结果表明：在双重作业中,干扰项数没有显著的影响时距估计,延迟时间表现出显著的主效应.干扰项数和延迟时间的交互作用显著,实验结果说明了单一的注意模型、变化/分割模型不能对时距估计的干扰效应做出全面的解释,时间分段综合模型促进了时间认知研究向综合的方向发展.     

食品中膳食暴露评估模型研究进展

文章在简要回顾膳食暴露评估模型演进发展历史的基础上,结合中国农药膳食暴露评估的现状,以欧盟、美国及国际组织相关的膳食暴露评估模型和方法为参照,重点就点评估和概率评估模型比较分析各自的异同和优缺点;还就膳食暴露评估模型中的关键因子(包括评估软件、加工因子、数据库等)进行综述分析,由此梳理出可供借鉴的意见和建议。