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1.
苹果叶片的高光谱特征及其色素含量监测   总被引:6,自引:2,他引:4       下载免费PDF全文
 【目的】分析苹果叶片的高光谱特征,探索建立苹果叶片色素含量的高光谱监测模型,以促进高光谱技术在苹果长势监测中的应用。【方法】通过方差分析方法,分析苹果春梢和秋梢停止生长两个时期功能叶片的不同部位、不同含水率、不同品种的高光谱特征。利用相关分析方法,研究高光谱参数与叶片色素含量间的关系,并建立基于光谱参数的叶片色素含量监测模型。【结果】在760—1 300 nm的近红外波段,叶片光谱反射率后部低、前部高、中部居于二者之间;随着叶片含水率降低,光谱反射率逐渐增大;不同品种的叶片,光谱反射率差异显著。光谱参数R800/R550、红边面积Sr和绿峰反射率Rg与叶片色素含量之间有较好的相关性,并分别建立了色素含量监测模型。其中以Sr建立的Chl a、Chl(a+b)、Car含量监测模型和以R800/R550建立的Chl b含量监测模型为最佳。经均方根误差(RMSE)和相对误差(RE%)指标测试表明,模型能较好地监测苹果叶片色素含量。【结论】用红边面积Sr和波段组合R800/R550来监测苹果叶片色素含量效果较好,为苹果长势遥感监测提供了理论依据。  相似文献
2.
杨扇舟蛾和杨小舟蛾是危害意大利214杨的主要食叶害虫.为了研究杨扇舟蛾和杨小舟蛾危害对意大利214杨高光谱特征的影响,并为遥感监测意大利214杨杨扇舟蛾和杨小舟蛾提供基础光谱数据,该文于2003年5—8月以6年生意大利214杨为材料,在杨扇舟蛾和杨小舟蛾危害意大利214杨落叶率为48%时,分别测定试验和对照区冠层、叶片的高光谱数据及相应的生化参数(叶绿素含量、类胡萝卜素含量、含氮量和含水率等),应用微分光谱及数理统计中的t检验方法对数据进行分析.结果表明,意大利214杨受杨扇舟蛾和杨小舟蛾危害后,冠层和叶片的光谱反射率均变小,冠层和叶片光谱的红边具有"双峰"现象;冠层光谱在可见光~近红外波段有较高的灵敏度和辨识能力,敏感波段为449.1~466.1 nm、798.6~801.4 nm和826.8~833.9 nm;冠层和叶片的红边(REP)均呈"蓝移"现象,红边斜率和红边面积变小;冠层试验和对照的REP分别为719.3和725.0 nm,叶片试验和对照的REP分别为709.4和719.3 nm.杨扇舟蛾和杨小舟蛾危害意大利214杨后,叶面积、叶绿素a含量、叶绿素b含量、总叶绿素含量、类胡萝卜素含量、叶片含氮量和叶片含水量均显著减少.  相似文献
3.
研究了7个供试水稻品种孕穗期叶片色素以及含水率与高光谱特征参数之间的关系.在绿峰反射、红谷吸收以及水分吸收处,不同供试水稻品种高光谱波段反射率有显著差异.利用相关的分析方法,以(R6,40-R670)/R670、(R800-R680)/(R800+R800)、1/R510-1/R550、Dr、Sr、Rg6个光谱参数构建水稻叶片色素模型;同时,分析1 450 nm处水稻叶片含水率与吸收深度及吸收面积的相关性.研究表明,不同品种水稻含水率与光谱吸收差异在一定程度上反映出水稻品种间抗虫性差异.水稻叶片色素、含水率的高光谱特征在较大尺度上对田间水稻品种分类、健康诊断和品种抗性鉴定上有重大意义.  相似文献
4.
以兴国县稻田土高光谱反射率为研究对象,对比分析了同一种光谱反射率变换形式下土壤全钾、速效钾与高光谱反射率的相关性,提取了全钾和速效钾的高光谱敏感波段,建立了基于反射光谱特征的南方丘陵稻田土全钾、速效钾高光谱反演模型.经分析可知,在355~620 nm波段,土壤全钾、速效钾含量与光谱反射率相关性同增同减,而在621~2 250 nm波段内,土壤全钾含量与光谱反射率相关性要大于土壤速效钾;通过分析兴国县稻田土全钾、速效钾含量与光谱反射率18种数学变换的相关系数,提取全钾的敏感波段为602、804 nm,速效钾的敏感波段为602、1 058、1 638、2 214 nm;采用偏最小二乘回归,利用高光谱指数构建的反演模型能较好地预测全钾、速效钾含量,模型建模的相关系数和验证系数都较高,基于速效钾含量建立的南方丘陵稻田土高光谱反演模型预测能力较好.  相似文献
5.
以不同施氮量试验小区为依托,对各生育期水稻(Oryza sativa L.)冠层光谱反射率及一阶微分光谱进行分析。结果表明,水稻冠层光谱随生育期的变化规律与其生长发育变化特征相对应;不同施氮条件下水稻冠层光谱反射率随施氮量增加在可见光波段降低、近红外波段升高,其中550~600 nm和800~900nm处差异明显,是诊断氮素的特征波段;红边位置(λr)和红边斜率(Dr)在孕穗期前均随着氮素水平的提高而增加,齐穗期后λr出现蓝移现象,Dr减小;将特征波长的比值指数、λr和Dr与叶片氮积累量进行相关性分析,结果显示,800 nm和550 nm的反射率之比(R800 nm/R550 nm)与叶片氮积累量的相关性较好,其相关系数为0.864,λr和Dr与叶片氮积累量的相关系数分别为0.814、0.908。说明合适的光谱变量可以诊断水稻氮素状况,进而为合理施肥提供参考。  相似文献
6.
通过对苹果花期冠层高光谱特征及营养元素含量分析,结果表明,当苹果花氮、磷、钾含量分别为(43.96±2.20)、(6.46±0.23)、(2.95±1.05)g/kg,苹果株产达到最大值;低于最小值41.76、6.14、19.90 g/kg时,苹果株产随氮、磷、钾的含量增加而增加;高于最大值46.16、6.78、22.00 g/kg时,苹果株产随着氮、磷、钾含量的增加而降低。  相似文献
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