小麦冠层光谱获取及信息分析综述

高光谱技术可以快速、准确监测作物的生长信息,小麦冠层光谱与其叶片的叶绿素等生长信息密切相关,同时利用光谱信息可以监测作物的产量、籽粒信息等。介绍了高光谱数据的3种采集方式,综述了利用高光谱数据监测小麦的生长状况(叶绿素、叶面积指数、叶片氮素含量)以及小麦产量、籽粒及病害等相关应用领域研究,并提出了作物冠层光谱分析存在的问题以及下一步发展方向。     

预处理对土壤有机质光谱估算的影响

为实现土壤有机质(SOM)含量的实时、动态监测,以晋南麦区169个土壤样本为研究对象,通过测定其SOM含量与高光谱,采用多种常规预处理光谱相结合的方法,分析预处理光谱与SOM含量间的相关性,并选择光谱特征波长,构建基于光谱波长的SOM含量监测模型。结果表明,SOM含量与光谱反射率成反比;通过不同预处理方法与SOM含量相关性分析,筛选出最佳特征波长为580、567、571、560、535、672、673、674、678 nm,MSC+1st耦合多元逐步回归(MLR)构建的模型R~2为0.74,RPD为1.52,模型精度最高,误差最小,更利于实现SOM含量的光谱监测。经比较分析,多种预处理方法相结合较单一预处理方法更有利于建立估测模型。     

基于机器学习算法的土壤有机质 质量比估算

为快速高效地估测干旱、半干旱地区土壤有机质(soil organic matter, SOM)质量比,提出了一种结合竞争适应重加权法(CARS)和随机森林(RF)的估测模型.以内陆干旱区艾比湖流域为研究区,测定土壤高光谱反射率和SOM质量比,经预处理后,利用CARS对原始光谱(R)、一阶导数(R′)、吸光度(log(1/R))及吸光度一阶导数［log(1/R)］′4种光谱变量的可见-近红外光谱进行筛选,并结合RF算法,建立全谱段RF模型与CARS-RF模型.结果表明,基于CARS方法对光谱进行变量筛选后,得出4种光谱变量的优选变量集个数分别为35,26,34和121;在4种光谱变量中,R′和［log(1/R)］′的SOM估测模型精度较高,以［log(1/R)］′为基础数据获得的模型精度最高;CARS-RF模型精度优于全谱段RF模型,模型验证集决定系数(R²)、均方根误差(RMSE)、相对分析误差(RPD)分别为0.881,6.438 g/kg和2.177.该研究在预处理的基础上通过变量优选,应用较少的变量个数获得较高的估测精度,为干旱、半干旱区SOM高光谱估测提供了适宜高效的方法.     

基于遥感数据的大尺度区域水田空间格局及生态服务价值变化分析

受经济和气候驱动，长江经济带水田空间格局发生了显著变化，影响区域粮食安全与生态安全。本研究基于1990-2015年土地利用遥感监测数据，利用GIS的空间分析功能，探究长江经济带水田空间格局动态变化特征，采用当量因子法计算生态系统服务价值（ESV），分析了水田变化的综合影响。结果表明：1）1990-2015年长江经济带水田规模持续缩减，共减少了17390km²，减幅呈增长态势具有显著地域差异，长江中上游与下游的水田减幅相差约为9.56%。其中下游减幅较大，水田占区域比例随之降低，中上游恰好相反。2）由于经济建设及水产养殖的发展，水田主要转化为建设用地和水系，水田主要由水系、旱地和湿地等转化而来。长江三角洲城市群、长江中游及成渝城市群的水田变化最为剧烈，建设用地侵占水田扩张的现象分布广泛，水田转为水系主要在两湖平原局部地区。3）水田与其他生态系统的转化对ESV是正影响，水田转为水系对此贡献最大，其转化规模决定了不同时期ESV净增量的大小，水系转化为水田损失的价值最多，建设用地侵占水田次之。不同市域的水田变化情况不一致，因此ESV增减情况具有明显差异。4）生态系统服务中水文调节、水资源供给增强的同时，食物生产、气体调节受到严重损害，与水资源规模扩大和水田资源大量流失有直接关系。研究结果有助于揭示长江流域水田的时空变化过程及其对各项生态系统服务的影响，可为区域土地利用规划、农业政策与生态可持续发展提供理论支持。     

基于高光谱数据的互花米草营养成分反演

  目的  粗蛋白、粗纤维和粗脂肪含量是决定草本质量的指标之一，研究以江苏大丰麋鹿国家级自然保护区（核心三区）内的互花米草为对象，结合高光谱数据和实测数据，找到光谱数据与互花米草营养成分的关系，建立相应的营养成分估测模型。  方法  在2018年3、5、7和10月，利用ASD Field Spec Pro FR2500高光谱仪采集互花米草叶片的光谱数据，同时采集互花米草叶片，测定其粗蛋白、粗纤维和粗脂肪含量，对原始反射率及其一阶导数和互花米草粗蛋白、粗纤维和粗脂肪含量实测值之间进行相关性分析，在350 ~ 1 364 nm和1 411 ~ 1 799 nm的范围内选取与互花米草各营养成分含量的相关系数绝对值大于0.7的波段，同时构建选定的8个植被指数，进行建模分析，筛选出最优模型。  结果  粗蛋白的估测模型以673 nm和1 740 nm处的光谱一阶反射率的多元线性估测最优（R2 = 0.917，RMSEP = 1.344）；粗纤维的估测模型以1 738 nm处的光谱一阶反射率的线性估测最优（R2为0.741，RMSEP为1.708）；粗脂肪含量的估测模型以1 734 nm和880 nm处的光谱一阶反射率的多元线性估测最优（R2 = 0.737，RMSEP = 0.343）。  结论  在构建的估测模型中，粗蛋白和粗纤维的估测模型对互花米草粗蛋白和粗纤维含量的估测结果极好，粗脂肪含量的估测模型可以对互花米草粗脂肪含量做出很好的预测。研究结果为评估互花米草营养质量提供参考和技术依据。      

不同波长选择方法在土壤有机质含量检测中对比研究

由于近红外光谱数据的多重共线性，特征波长选择一直是近红外光谱分析技术的重要研究内容。以108个土壤样本光谱数据和土壤有机质(SOM)含量为研究对象，以连续投影算法（SPA）、间隔偏最小二乘法（IPLS）、竞争自适应重加权采样法（CARS）三种典型的特征波长选择算法进行近红外光谱波长选择和土壤有机质含量建模。研究结果表明，基于上述三种方法提取的特征波长所建立的模型预测能力均优于全谱模型。其中，基于SPA算法的MLR预测模型精度最优，预测集相关系数（Rp）和均方根误差（RMSEP）分别为0970 2和1.214 4，模型参数只有6个。因此，SPA-MLR可以有效地应用近红外光谱的建模，并且简化模型的复杂度，提高模型的计算效率。     

北疆盐碱地空间分布特征分析

为了探究北疆盐碱地空间分布过程中盐碱化程度与经度、纬度及海拔高度之间的关系，基于1985年土壤调查结果，结合2015年Landest 8遥感解译去除人工绿洲结果，采用2 km×2 km网格单元，以盐碱地面积占总面积的比例作为检验区域盐碱化程度的指标，对盐碱地分布情况进行统计和分析。结果表明，北疆地区盐碱化程度受地形和降水的影响明显，特别是受土壤类型的影响更为密切；北疆地区盐碱化程度，由西向东呈增大趋势（P=0838），主要集中分布在E90°～E96°范围内，盐碱土占总面积的比例为7562%；由南向北呈减小趋势（P=-0768），主要集中分布在N40°～N43°范围内，盐碱土占总面积的比例为7782%；由低到高呈减小趋势（P=-0767），主要集中分布在-160～500 m范围内，盐碱土占总面积的比例为4741%。北疆盐碱地空间分布特征的分析对于揭示北疆盐碱化程度的变化规律，促进北疆盐碱土资源的合理开发和维持地区生态安全具有重要的意义。     

高油酸花生新品种花育963选育及其栽培技术要点

花育963是山东省花生研究所以高含糖量普通油酸含量花生06-I8B4为母本、高油酸花生突变体CTWE为父本杂交,后代通过分子标记与近红外技术相结合选育而成的抗青枯病、高油酸大花生新品种。该品种2013～2015年参加山东省花生品比试验,子仁平均产量3 446.80 kg/hm~2,较对照品种花育33平均增产4.31%;油酸含量80.1%,油亚比为25.0。花育963于2015年通过安徽省品种鉴定(鉴定编号:皖品鉴登字第1505029),2018年通过国家品种登记〔登记编号:GPD花生(2018) 37037〕。     

一种基于无人机遥感和卷积神经网络的梨树树龄梯度识别方法

梨树的树龄测定是古梨树保护监管以及开发其经济价值工作中最初也是最重要的一步,现有的古树树龄测定方法主要都是针对单棵古树,不适合对大量(超过上千棵)的梨树进行树龄测定。针对上述问题,提出了一种基于卷积神经网络的梨树树龄梯度识别方法,在确定梨树树龄梯度后,通过无人机获取梨树遥感图像,合成梨树图像后,进行分割,得到单棵梨树的图像,利用RESNET模型自动获取图像深层特征,从而实现对梨树树龄梯度的识别。实验结果表明:该方法目标识别准确率为85.56%,优于其他方法,时间效率则远胜传统树龄测定方法。因此,该方法具有较高的使用价值,可以大幅度降低梨树树龄测定成本开支,具有实际意义。