| 基于粒子群算法优化光谱指数的甜菜叶片氮含量估测研究 |
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| 引用本文： | 田海清,张晶,张珏,吴利斌,王迪,李斐.基于粒子群算法优化光谱指数的甜菜叶片氮含量估测研究[J].农业机械学报,2019,50(3):168-178. |
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| 作者姓名： | 田海清 张晶 张珏 吴利斌 王迪 李斐 |
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| 作者单位： | 内蒙古农业大学,内蒙古农业大学,内蒙古农业大学;内蒙古师范大学,内蒙古农业大学,内蒙古农业大学,内蒙古农业大学 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(41261084)和内蒙古自然科学基金项目(2016MS0346) |
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| 摘 要： | 为对甜菜叶片氮含量进行快速估测,利用高光谱成像仪获取甜菜冠层叶片高光谱图像数据,通过凯氏定氮法测定叶片氮含量。基于精细采样法在全波段范围内构建归一化光谱指数(Normalized difference spectral index,NDSI)和土壤调节光谱指数(Soil-adjusted spectral index,SASI),并提出了基于粒子群算法的植被冠层调节参数L优化方法,探寻任意波段组合下SASI的最佳L值及其变化规律。在筛选出特征光谱指数基础上,开展甜菜叶片氮含量的定量估测和可视化研究。结果表明,各生育期SASI对甜菜冠层叶片氮含量(Canopy leaf nitrogen content,CLNC)的敏感度高于NDSI,尤其在NDSI易发生饱和现象的近红外区域。相比常规光谱指数,叶丛快速生长期基于SASI1(R430. 20,R896. 76)和SASI2(R433. 03,R896. 01)建立的CLNC估测模型预测效果最优,2015年验证集R~2为0. 78,RMSE为2. 48 g/kg,RE为4. 18%;糖分增长期以SASI3(R952. 09,R946. 11)和SASI4(R760. 37,R803. 48)的建模效果最佳,2015年验证集R~2为0. 67,RMSE为2. 71 g/kg,RE为4. 72%;糖分积累期的最优建模参数为SASI5(R883. 30,R887. 79),2015年模型R~2为0. 72,RMSE为2. 54 g/kg,RE为4. 49%。为直观显示甜菜CLNC在时间和空间尺度上的变化规律,基于上述估测模型计算并生成甜菜CLNC的预测分布图,实现了甜菜CLNC的可视化。研究结果表明,提出的甜菜CLNC估测方法具有可行性,可为及时了解作物长势及营养估测提供技术支持。
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| 关 键 词： | 甜菜 叶片氮含量 高光谱图像 粒子群 光谱指数 |
| 收稿时间： | 2018/10/18 0:00:00 |
Estimation of Sugar Beet Leaf Nitrogen Content Based on Spectral Parameters Optimized by Particle Swarm Optimization |
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| TIAN Haiqing,ZHANG Jing,ZHANG Jue,WU Libin,WANG Di and LI Fei.Estimation of Sugar Beet Leaf Nitrogen Content Based on Spectral Parameters Optimized by Particle Swarm Optimization[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Machinery,2019,50(3):168-178. |
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| Authors: | TIAN Haiqing ZHANG Jing ZHANG Jue WU Libin WANG Di and LI Fei |
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| Institution: | Inner Mongolia Agricultural University,Inner Mongolia Agricultural University,Inner Mongolia Agricultural University;Inner Mongolia Normal University,Inner Mongolia Agricultural University,Inner Mongolia Agricultural University and Inner Mongolia Agricultural University |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | sugar beet leaf nitrogen content hyperspectral image particle swarm spectral parameters |
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