银杏落叶期叶片NDVI值2种拟合方法比较

【目的】对银杏Ginkgo biloba L.落叶期(9—12月)的叶片进行连续定期定点的高光谱测量,计算出能代表其生长状况和营养信息的高光谱参量NDVI值,通过选用两种不同的曲线拟合方法对其NDVI值进行宏观上的以时间为自变量的曲线拟合,选出最优拟合方法,更好地了解银杏落叶期叶片光谱特征参量NDVI值的变化趋势,从而更有效地对其进行决策和控制,为植被的大尺度遥感动态监测提供方法参考。【方法】利用SVC HR-1024I全波段地物光谱仪,选取三株健康、生长环境相同、长势相近的中龄银杏为叶片采集对象,对其落叶期冠层叶片进行定期定点定方位的高光谱观测。对获取的高光谱原始数据进行数据筛选与预处理后,通过计算得出叶片的NDVI值,分别采用二次函数拟合法和ARIMA时间序列拟合法对落叶期叶片的NDVI值进行曲线拟合,并对两种拟合方法的拟合结果进行比较,选出最适合银杏叶片落叶期NDVI值的拟合方法。【结果】二次函数拟合结果为NDVI=-0.0221T2+0.0547T+0.711,决定系数R2为0.926,但因拟合结果t值不显著,样本结果随机性大,不具广泛性;ARIMA时间序列拟合中ARIMA(2,1,2)模型估测结果与实际情况接近,R2为0.811,拟合效果较好。【结论】ARIMA时间序列拟合方法比二次行数拟合方法更适用于对银杏落叶期叶片的NDVI值进行拟合。     

Relationships of Spectral Reflectance with Plant Tissue Mineral Elements of Common Bean (Phaseolus Vulgaris L.) Under Drought and Salinity Stresses

ABSTRACT

Salinity and drought stresses are critical for Phaseolus vulgaris L. growth and development. They affect plants in various ways, including tissue mineral element content. Micro- and macro-elements in leaves of Phaseolus vulgaris L. (cv. ‘Blue lake’ and cv. ‘Terli’) subjected to deficit irrigation and salinity treatments were investigated, both analytically and with regards to their effect on the leaves’ spectral reflectance. B (boron), K (potassium), Mn (manganese), Na (sodium), Si (silicon) and Zn (zinc) appeared to be influenced by stress factors, mainly responding to salinity increase. The leaf spectral reflectance of the plants appeared to be significantly correlated with most of the elements under investigation. Multivariate regression identified a relationship of the reflectance at particular regions of the spectrum with phosphorus and NDVI (normalized difference vegetation index) and indicated a significant correlation with B, Fe (iron), K, Mn, P (phosphorus) and Zn. Moreover, customized spectral indices, exhibiting significantly high correlation with B, Fe, K, Mg (magnesium), Mn, Na, P, Zn and N (nitrogen), were developed.     

张家港市农田土壤重金属含量高光谱遥感监测模型构建

以张家港农田土壤作为研究对象,在实验室测定土壤重金属元素As、Cd、Cr、Cu、Zn、Ni、Pb、Hg的含量,并与土壤可见近红外高光谱数据建立土壤重金属含量的定量估测模型,以快速获取研究区农田的土壤重金属含量。为保证模型预测的精度和稳定性,首先,对原始高光谱数据进行平滑处理,并进行一阶导数、倒数一阶导数、倒数的对数一阶导数、平方根一阶导数和连续统去除等形式的光谱变换;然后,提取不同变换光谱的特征波段进行相关性分析;最后,通过逐步回归法建立重金属含量的定量估算模型。结果表明:张家港市农田土壤中Cd、Hg、Cu、Zn存在一定的污染风险。在高光谱的不同变换形式中,一阶导数和连续统去除与重金属含量的相关系数高于其他变换形式。基于8种土壤重金属含量与高光谱数据建立的定量估算模型具有良好的预测精度。Cd、Hg、Cr、As、Cu、Zn、Ni、Pb估算模型的实际值与验证值的拟合度分别为0.874、0.879、0.800、0.646、0.513、0.655、0.603和0.542,可用于预测张家港市的农田土壤重金属含量。     

连续投影算法融合信息熵选择霉变玉米高光谱特征波长

运用高光谱技术鉴别玉米霉变等级时,因光谱波段数多、数据量大、信息冗余度高,使鉴别工作难度加大。为了减少数据量,获得最有利于鉴别的高光谱信息特征波长,本研究提出了一种连续投影算法(SPA)融合信息熵的特征波长选择方法。首先,对霉变玉米样本高光谱数据运用多元散射校正(MSC)进行光谱预处理以消除噪声,然后利用SPA对处理过的光谱进行波长初选,得到8个初选特征波长,再通过信息熵原理处理初选特征波长下的图像信息,获得最佳特征波长。结果表明,运用SPA融合信息熵法得到有利于霉变玉米鉴别的最佳波长为819 nm,提取该波长下霉变玉米图像的纹理特征后,采用Fisher判别分析(FDA)进行鉴别,6个等级霉变玉米的鉴别正确率高达98.6%,充分证明所给出的特征波长选择方法是有效的。本研究特征波长选择方法可为更好地运用高光谱技术鉴别玉米霉变等级提供指导。     

冬小麦生物量及氮积累量的植被指数动态模型研究

利用遥感技术实时监测小麦生长状况,依据监测结果适时促控,可提高产量。本研究以高产小麦品种周麦27为试验材料,在不同试验地点设置了水氮耦合的大田试验,筛选出了适宜监测冬小麦地上部氮积累量和生物量的植被指数,并构建了不同产量水平下优选植被指数的动态模型。结果表明,(1)不同的水氮耦合模式显著影响小麦冠层光谱变化,在350～700nm和750～900nm表现相反的反应特征;(2)对2个农学生长指标反应敏感且兼容性好的植被指数主要有修正型红边比率(mRER)、土壤调整植被指数[SAVI(825,735)]、红边叶绿素指数(CI_(red-edge))和归一化差异光谱指数(NDSI),其与产量间相关性较好的时期为拔节至灌浆中期;(3)双Logistic模型可以很好地拟合植被指数的动态变化,高产和超高产水平下拟合精度较高(R~20.82),而低产水平下相对较低(R~2=0.608～0.736)。比较而言,CI_(red-edge)和SAVI (825, 735)用于评价小麦长势较为适宜。研究结果对作物因地定产、以苗管理、分类促控具有重要意义。     

Frost response in wheat and early detection using proximal sensors

Frost can significantly reduce production of field crops grown in Mediterranean‐type environments, where significant economic losses for Australian wheat occur annually. If non‐destructive sensors could make rapid, spatial assessment of frost damage, this could limit economic losses through timely management decisions. This paper reports on a methodology for imposing frost treatments to wheat under field conditions and the utility of canopy reflectance data for detecting early crop damage. Purpose‐built chambers using stepped additions of dry ice allowed for a range of frost scenarios to be tested when applied at wheat heading and anthesis. For frost treatments applied at anthesis, grain number and yield were reduced by 8.8% and 7.2%, respectively, for every degree Celsius below zero (down to ?4°C). This effect was additive over two consecutive nights. For cold load equivalent, there was a 2.2% and 1.9% reduction in grain number and yield, respectively, per °C hr (below 0°C). For wheat, spectral indices PRI and NDVI (reflectance) and FRF_G and SFR_G (fluorescence) showed significant relationships, with cold load applied for heading treatments. Next steps include targeting frost intensities equivalent to cold loads between 20 and 80°C hr and testing the utility of these proposed indices in a commercial paddock setting.     

基于无人机高光谱遥感的柑橘患病植株分类与特征波段提取

目的 结合传统与现代农业病虫害监测的优缺点，探索通过无人机高光谱遥感技术检测出患病的柑橘植株、通过人工田间调查方式判断其患病种类及患病程度的病虫害监测方法。方法 使用无人机获取原始高光谱图像，经过光谱预处理和特征工程后，采用连续投影算法提取对柑橘患病植株分类贡献值最大的特征波长组合，基于全波段使用BP神经网络和XgBoost算法、基于特征波段使用逻辑回归和支持向量机算法，建立分类模型。结果 基于全波段的BP神经网络和XgBoost算法的ROC曲线下面积(Area under curve，AUC)分别为0.883 0和0.912 0，分类准确率均超过95%；提取出698和762 nm的特征波长组合，基于特征波长使用逻辑回归和支持向量机算法建立的分类模型召回率分别达到了93.00%和96.00%。结论 基于特征波长建模在患病样本分类中表现出很高的准确率，证明了特征波长组合的有效性。本研究结果可为柑橘种植园的病虫害监测提供一定的数据和理论支撑。     

甜菜种子活力的测定——基于近红外高光谱技术

为保证田间甜菜种子的出苗率和生产潜力,需要在种植前对种子进行活力检测,挑选出活力高的甜菜种子进行推广种植。利用高温处理法对甜菜种子进行老化处理,再基于标准正态变换(SNV)、去趋势校正(DET)、Savitzky-Golay平滑处理(SG)、一阶差分(1D)和二阶差分(2D)5种近红外高光谱预处理方法,构建种子活力智能检测模型得出预测的种子发芽率,再利用老化处理后的甜菜种子进行发芽实验得出实际的发芽率。研究发现,甜菜种子经过一阶差分预处理建立的智能检测模型预测性能最好,其预测准确率达到91.92%。将未处理的甜菜种子的实际发芽率与一阶差分预处理法建立的智能模型预测结果进行对比,发现模型的预测准确率为88.2%。近红外高光谱技术是一种快速、无损的作物种子活力测定的新方法。     

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.     

猕猴桃叶片叶绿素含量高光谱估算模型研究

【目的】研究猕猴桃叶片叶绿素含量的高光谱估算方法,为猕猴桃长势的遥感监测提供理论依据。【方法】以陕西杨凌蒋家寨村2018年不同生育期(初花期、幼果期、膨果期、壮果期、果实成熟期)的猕猴桃叶片为研究对象,分别测定其高光谱反射率和叶绿素含量(SPAD值),分析原始光谱和5个常见的植被指数(归一化植被指数、归一化叶绿素指数、改进的叶绿素吸收反射率指数、MERIS地面叶绿素指数、土壤调整指数)与叶绿素含量之间的相关关系,提取各生育期的特征波段,分别建立基于特征波段和植被指数的单波段叶绿素含量一元线性估算模型。利用主成分分析对原始光谱数据进行降维,将得到的主成分得分作为随机森林模型的输入变量,建立基于多波段信息的叶绿素含量多元估算模型,并对模型进行精度验证和分析。【结果】不同生育期猕猴桃叶片光谱反射率变化趋势基本一致,整体趋势为可见光波段反射率低,近红外波段反射率高;在可见光波段,光谱反射率随着叶绿素含量的升高而降低;在近红外波段,光谱反射率则随着叶绿素含量的增加而升高。通过相关性分析可知,初花期、幼果期、膨果期、壮果期、果实成熟期原始光谱的特征波段分别为729,548,707,707和712 nm,估算模型决定系数(R~2)分别为0.18,0.85,0.54,0.85和0.82,其中初花期估算模型未通过显著性检验,其余生育期均通过极显著性检验。在5个常用植被指数中,初花期与叶绿素含量相关性最高的是归一化叶绿素指数(NPCI),但是估算模型决定系数R~2只有0.1,未通过显著性检验;其他生育期与叶绿素含量相关性最高的是MERIS地面叶绿素指数(MTCI),所建立的估算模型拟合效果好,预测精度高。基于主成分分析和随机森林回归建立的不同生育期猕猴桃叶片叶绿素含量估算模型的R~2在0.91～0.98,均通过极显著性检验,其拟合效果和预测精度远高于单波段一元线性回归和基于植被指数的一元线性回归模型,是估算猕猴桃叶片叶绿素含量的最优模型。【结论】基于主成分分析的随机森林模型包含了更完整的波段信息,对不同生育期猕猴桃叶片叶绿素含量具有较好的预测能力。