不同播期冬小麦茎叶碳氮比的光谱监测

为了探讨利用冠层光谱监测不同播期下小麦植株碳氮比的可行性,基于不同播期和不同施氮水平下的两年田间试验,对冬小麦茎叶碳氮比与冠层光谱的关系进行了研究。结果表明,不同播期下冬小麦茎叶碳氮比随生育时期的推进均呈"高-低-高"的动态变化;各个波段综合原始反射率和一阶微分与碳氮比均有显著相关性;NDVI、RDVI、EVI、SAVI等植被指数对茎叶碳氮比均有较好的拟合效果,其中NDVI受播期的影响较小,可用于建立各播期冬小麦茎叶碳氮比监测模型。检验结果显示,冬小麦各播期茎叶碳氮比监测模型的预测精度为0.678 2~0.963 6,相对误差0.095 5~0.323 9,均方根误差1.864 6~5.714 2,说明利用冠层光谱可以实现对不同播期条件下冬小麦茎叶碳氮比较为准确的监测。     

基于支持向量机模型的冬小麦全蚀病为害等级遥感监测

为了解利用高光谱遥感技术对小麦全蚀病进行有效监测的可行性,对感染不同发病等级全蚀病的冬小麦冠层光谱反射率数据进行采集分析,选取监测敏感波段,在Matlab和Libsvm工具箱支持下,利用支持向量机分类方法构建小麦全蚀病病害等级预测模型。结果表明,在不同程度小麦全蚀病的为害下,小麦冠层光谱反射率存在明显变化。通过对数据分析,选择700~900nm波段作为敏感波段进行训练建立模型的结果最好;经检验,基于此波段构建的预测模型预测值与实际值相关系数可达0.943,均方根达0.63,因此生产上可利用波段光谱特征对小麦全蚀病进行监测。     

基于光谱指数的冬小麦冠层叶绿素含量估算模型研究

为探索对冬小麦冠层叶绿素含量反应敏感的高光谱波段组合,同时比较不同光谱指数对小麦冠层叶绿素含量的估测效果,通过分析350~2 500nm波段范围内原始光谱反射率及其一阶导数光谱的任意两两波段交叉组合而成的主要高光谱指数与冬小麦冠层叶片叶绿素含量的定量关系,建立冬小麦冠层叶绿素含量估算模型。结果表明,选用归一化光谱指数(NDSI)、比值光谱指数(RSI)、差值光谱指数(DSI)和土壤调节光谱指数(SASI)建立的冬小麦冠层叶绿素含量监测模型决定系数均大于0.71,标准误差均小于1.842。利用独立试验资料进行检验,表现最好的是RSI(FD_(689),FD_(609))和SASI(R_(491),R_(666))L=0.01,预测精度高达98.2%,模型精确度和可靠性较高。     

基于连续投影算法和光谱变换的冬小麦生物量高光谱遥感估算

为探索基于全波段冠层高光谱以及变换光谱的冬小麦地上部生物量的遥感估算方法，以2016、2017年冬小麦田间试验为基础，通过对冠层光谱和地上部生物量的相关性分析，筛选拔节期、抽穗期的冬小麦冠层光谱、一阶导数光谱、对数变换光谱和连续统去除光谱对地上部生物量的敏感波段，并结合偏最小二乘法(PLS)分别建立拔节期和抽穗期基于SPA算法的冬小麦地上部生物量估测模型，再与基于任意两波段组合的最佳归一化光谱指数、比值光谱指数、差值光谱指数和已报道光谱指数的冬小麦地上部生物量估测模型进行比较。结果表明：(1)SPA算法较好地利用了全波段冠层光谱信息，并显著降低了光谱维度，不同变换光谱的地上部生物量敏感波段个数在4~14之间；(2)拔节期和抽穗期冠层光谱与地上部生物量的相关性高于开花期和灌浆期，各生育时期一阶导数光谱与地上部生物量之间的相关性优于连续统去除光谱、对数变换光谱和光谱指数；(3) 利用抽穗期一阶导数光谱敏感波段建立的预测模型和验证模型达到了较高的精度，其预测模型的决定系数和均方根误差分别为0.78和0.87 t·hm^-2，验证模型的决定系数和均方根误差分别为 0.84和0.69 t·hm^-2，预测相对偏差为2.74。这说明，抽穗期是估算地上部生物量的最佳生育时期，且基于冠层一阶导数变换光谱，结合连续投影算法和偏最小二乘回归方法所构建抽穗期地上部生物量估算模型具有最优的精度和预测能力，可用于地上部生物量的定量估算。     

冬小麦播期遥感监测研究现状与展望

播期是影响小麦产量与品质的一个重要因素,冬小麦生产管理对播期的及时和准确监测有强烈需求。遥感数据源的日趋丰富及遥感定量化水平的日益提高,为大面积、低成本监测小麦播期提供了可能。本文对冬小麦播期遥感监测的研究进展进行了回顾,系统归纳了当前国内外播期遥感监测方法,分析了目前冬小麦播期遥感监测中存在的问题。推进高时空分辨率遥感数据的使用、强化多尺度传感器遥感数据融合算法的应用、开展冬小麦生长前期不同播期光谱数据的挖掘、探索冬小麦生长前期光谱与上茬作物时序遥感数据的综合及尝试遥感数据与作物模型同化方法的借鉴是冬小麦播期遥感监测的未来发展方向。     

用投影寻踪降维方法估测冬小麦叶绿素密度

为综合更多有效信息来提高冬小麦叶绿素密度的估测精度,应用投影寻踪降维方法对条锈病胁迫下冬小麦冠层光谱进行降维,生成一维向量,然后采用支持向量机回归方法对其叶绿素密度进行估测,并与高光谱植被指数估测结果进行了比较。结果表明,以小麦冠层一阶微分光谱与叶绿素密度相关性较高的波段(400~500nm、720~770nm和840~870nm)进行投影寻踪降维得到的最优一维向量为自变量,利用支持向量机回归方法构建的冠层叶绿素密度估测模型的精度最高,决定系数为0.867,均方根误差与相对误差均最小,分别为1.135μg·cm-2和13.6%。说明利用投影寻踪降维技术对条锈病胁迫下冬小麦冠层光谱进行降维处理,可以保留有效信息,提高冬小麦叶绿素密度估测精度。     

基于高光谱的冬小麦不同生育时期地上部生物量监测

为实现冬小麦不同生育时期地上部生物量的高光谱监测,2017-2019年分别在河南省鹤壁市、原阳县和温县布置冬小麦氮肥梯度田间试验,分别于分蘖期、拔节期、抽穗期和灌浆期测定冬小麦地上部生物量及其冠层原位高光谱反射率（400～950 nm）,并采用Pearson相关分析明确两者间定量回归关系,再分别利用支持向量机（support vector machine, SVM）和偏最小二乘回归（partial least square, PLS）建立预测模型并进行精度验证,以确定最优光谱监测时期和有效波段。结果表明,冬小麦地上部生物量与冠层高光谱反射率在可见光区（400～715 nm）呈负相关,在近红外区（715～950 nm）呈正相关,且相关性表现为分蘖期<拔节期<灌浆期≤抽穗期。生育时期间模型精度差异较大,抽穗期效果最优,SVM和PLS模型的验证决定系数分别为0.877和0.859,相对分析误差分别为2.429和2.340;灌浆期次之,决定系数分别为0.835和0.830,相对分析误差分别为2.416和1.814;分蘖期最低,决定系数分别为0.693和0.750,相对分析误差分别为1.063和0.894。同时,冬小麦地上部生物量有效波段在生育时期间具有明显的异同性,分蘖期时有效波段在可见光-近红外区均有明显的均衡分布,至拔节期时产生明显的短波“蓝移”现象,抽穗期“蓝移”现象更显著,而至灌浆期则表现出明显的长波“红移”特征。此后,再次构建基于有效波段的冬小麦不同生育时期地上部生物量SVM和PLS监测模型,决定系数和相对分析误差分别高于0.72和1.40,预测精度较理想,能够满足无损和精准监测需求。     

基于连续小波变换定量反演冬小麦叶片含水量研究

为了解连续小波转换对利用冬小麦冠层高光谱数据反演叶片含水量精度的提高效果,以河北省衡水市安平县为研究区,基于野外高光谱数据,提取、筛选其光谱特征敏感波段,应用光谱指数、连续小波变换进行光谱处理,并采用偏最小二乘法构建冬小麦叶片含水量的定量反演模型。结果表明,连续小波变换可明显凸显冬小麦冠层光谱特征,提升其对叶片含水量的敏感性。在连续小波变换下,基于1尺度构建的冬小麦叶片含水量的反演模型为最优模型,模型的决定系数(r~2)和RMSE分别为0.756和0.994%,独立样本验证时r~2和RMSE分别为0.766和1.713%,说明反演模型的拟合效果和预测精度均较高。因此,利用连续小波变换可将冠层光谱信息进行二次分配,能有效将有益信息与噪声信息进行分离,提升光谱信息对冬小麦叶片水含量的敏感性,增强冬小麦叶片水含量的预测能力与稳定性。     

基于近地高光谱与TM遥感影像的冬小麦冠层含水量反演

为探讨利用近地高光谱和TM遥感影像数据评估作物冠层水分状况的可行性,以北京顺义通州为研究区域,以冬小麦为研究对象,首先基于Landsat TM5的光谱响应函数,利用地面实测的冬小麦全生育期冠层高光谱窄波段反射率数据来模拟TM5卫星宽波段反射率,然后利用模拟的TM5数据的NIR波段(第4波段)和2个SWIR波段(第5和7波段)反射率分别构建水分指数(WI)和归一化差异水分指数(NDWI),并利用地面实测数据建立冠层叶片含水量(LWC)和等效水厚度(EWT)的遥感估算模型,最后选取最优的水分估算模型,利用TM5卫星遥感影像数据对研究区域小麦冠层水分含量进行反演与应用。结果表明,利用TM5数据中SWIR第5波段比第7波段构建的水分指数更有优势;WI对估算LWC的效果较好,而NDWI在EWT估算方面效果较好,应用TM5宽波段模拟数据模型验证的冬小麦冠层含水量的r2和RMSE分别为0.57和0.51、3.89%和0.024。同时从TM遥感影像的反演结果来看,开花期的冬小麦冠层水分高于拔节期。     

关中冬小麦叶片氮素含量高光谱遥感监测模型

为给黄土高原大范围的冬小麦氮素营养遥感监测提供理论依据,通过田间试验,研究了冬小麦叶片氮素含量遥感监测的最佳生育时期、最敏感波段及其他最优光谱参量。结果表明,灌浆期是利用高光谱遥感监测冬小麦叶片氮素营养状况的最佳生育时期;在拔节、抽穗和灌浆期680nm波段光谱反射率R680均能较好地反映冬小麦叶片氮素含量,基于光谱位置以及叶面积指数的光谱参量也能较好地反映冬小麦叶片氮素含量。拔节期、抽穗期和灌浆期分别以680nm波段光谱反射率R680、绿峰反射率Rg和植被指数(SDr-SDb)/(SDr+SDb)对小麦叶片氮素含量的拟合效果最佳,其回归方程分别为Y=27.54-280.247 X+1456.245 X2、Y=8.632 X-0.24和Y=25.83 X1.012。     

模拟多光谱卫星传感器数据的冬小麦白粉病遥感监测

为了解利用遥感技术快速大范围监测小麦白粉病病害情况的可行性,以Landsat5TM波段响应函数为基础,将地面实测冠层高光谱数据模拟为TM多光谱数据,从而分析卫星传感器多光谱波段对病害的响应情况,并构建多光谱指数(PMSI)估测白粉病严重度。在此基础上,采用2010年星-地配套数据对PMSI估测精度进行验证。结果表明,PMSI能够较准确地反映冬小麦白粉病发生的程度,获得较理想的病情严重度反演精度(r2=0.475,RMSE=0.129)。因此采用多光谱卫星遥感影像在小麦大面积种植区域进行病害监测具有应用潜力。     

冬小麦叶面积指数的品种差异性与高光谱估算研究

为给小麦叶面积指数（LAI）的高光谱估算提供技术支持,基于2年大田试验,以4个河南主推品种为材料,对小麦LAI和冠层光谱变化特点、估算模型及其品种间的差异等进行了系统分析。结果表明,在生育期内不同冬小麦品种冠层光谱反射率的变化与LAI变化有差异;在相同LAI下,不同冬小麦品种的光谱曲线存在差异。利用400~900 nm范围内冠层光谱反射率的任意两波段组合的比值光谱指数（RSI）、归一化差值光谱指数（NDSI）和差值光谱指数（DSI）所建立的单品种模型以及不同品种综合模型的决定系数（r）均达到0.84以上,单品种模型的r和调整r分别较综合模型高出3.1%~4.8%和2.0%~4.2%。利用独立于建模样本以外的数据对上述模型进行检验,单品种模型预测的r较综合模型提高了0.6%~11.0%,而均方根误差降低了10.0%~37.0%。因此,在利用高光谱遥感技术估算冬小麦LAI时,可以通过建立单品种模型来提高估算精度。     

小波特征与传统光谱特征估测冬小麦条锈病病情严重度的对比研究

为探讨通过小波特征监测小麦条锈病发病程度的可行性,利用连续小波变换提取的小麦冠层光谱350~1 300 nm范围内的9个小波特征和传统光谱特征（植被指数、一阶微分变换特征和连续统特征）,借助偏最小二乘回归（PLSR）建立反演模型,分别将传统光谱特征（SFs）、小波特征（WFs）及传统光谱特征与小波特征结合(SFs & WFs）作为模型的输入,对小麦条锈病病情进行反演。结果表明：（1）小波特征与条锈病严重度的相关性比传统光谱特征强;（2）基于小波特征的模型估测精度（R为0.837）优于基于传统光谱特征的模型估测精度（R为0.824）;（3）传统光谱特征与小波特征结合的模型精度最高,R为0.876,RMSE仅为0.096,因而传统光谱特征与小波特征相结合能够更好地对小麦条锈病病情严重度进行估测。     

基于多核支持向量机的小麦条锈病遥感监测研究

为提高小麦条锈病的遥感探测精度,依据日光诱导叶绿素荧光和冠层反射光谱数据在小麦条锈病遥感探测中的优势及其与病情严重度之间的映射关系,在运用独立分量分析法对光谱数据降维的基础上,利用核学习算法分别确定冠层光谱特征和日光诱导叶绿素荧光特征反映小麦条锈病病情严重度的最优核,同时针对冠层光谱与叶绿素荧光特征组,建立基于不同特征最优核映射的多核学习支持向量机模型,并与基于特征直接拼接的模型结果进行对比。结果表明,对于冠层光谱而言,采用高斯核构建的支持向量机模型可较好估测小麦条锈病病情指数,而日光诱导叶绿素荧光指数则是采用多项式核的效果更优;采用直接拼接法融合叶绿素荧光指数和冠层光谱特征能够在一定程度上改善小麦条锈病病情指数估测精度,决定系数(r~2)最高为0.847,而单独利用冠层光谱信息或者叶绿素荧光信息时,r~2最高仅为0.802;对日光诱导叶绿素荧光和反射光谱特征分别利用其最优核进行映射构建的多核学习支持向量机模型精度最高,r~2为0.915,RMSE为0.090,优于基于特征直接拼接构建的支持向量机模型精度。     

基于倾斜遥感观测的小麦白粉病胁迫下叶绿素含量监测

为了探讨多角度遥感在白粉病胁迫下监测小麦叶绿素含量的适宜角度,以易感白粉病品种偃展4110和中感白粉病品种国麦301为试验材料,获取三种不同生长环境(病圃田、接种田和自然感病田)下抽穗至灌浆期小麦冠层多角度反射光谱及叶绿素含量,分析不同时期叶绿素含量变化及其与多角度反射率的关系,建立白粉病胁迫下小麦叶绿素含量监测模型。结果表明,由红边波段构建的光谱参数对白粉病胁迫下叶绿素含量变化反应敏感。优化筛选出的植被指数与叶绿素含量之间的相关性在前向角度观测时优于垂直角度观测,而垂直观测角度好于后向角度观测,整体上以前向20°最佳。植被指数中,光谱参数RES(红边对称度)表现较好,在前向20°下的监测精度达0.725。因此,在前向20℃观察条件下可用RES对白粉病危害后小麦冠层叶绿素含量变化进行有效监测。     

不同冬小麦品种株高的高光谱估算模型

为建立小麦株高的高光谱估算适宜模型,通过连续两年田间不同品种试验,在拔节至抽穗期同步测定小麦冠层高光谱数据和株高,并对两者的关系进行系统分析。结果表明,小麦株高与可见光波段呈负相关,与近红外波段呈正相关,与可见光波段的相关性总体上高于近红外波段。株高可以利用统一的光谱参数进行定量反演,其中以F698、D550、Dy、λr、SDr/SDb和(SDr-SDb)/(SDr+SDb)等光谱参数拟合效果较好。经两年的独立试验数据检验表明,以参数F698、D550、Dy及(SDr-SDb)/(SDr+SDb)为变量建立的株高估算模型表现较为稳定,尤其是以光谱参数(SDr-SDb)/(SDr+SDb)建立的模型,建模决定系数为0.85,预测决定系数和均方根偏差分别为0.86和4.27,相对误差为9%。因此,该参数可以作为估测小麦株高的有效光谱参数,对小麦生长中期的株高进行监测。