水稻白背飞虱虫害的冠层光谱特性与虫量反演

通过测试水稻白背飞虱主害代期间的冠层高光谱数据,采用多元统计分析方法对冠层反射光谱与白背飞虱百株虫量进行相关分析,确定了近红外波段779 nm、1 685 nm及可见光波段558 nm为白背飞虱虫害的3个敏感波段;并基于这些敏感波段及由它们组成的比值植被指数(RVI)和归一化植被指数(NDVI),建立了检测白背飞虱虫量的5种单变量线性函数模型.分析表明,5种模型方程在α=0.01条件下极显著相关,而且利用敏感波段建模时,779 nm处的光谱反射率建立的模型为最优,预测相关系数达到0.921;利用植被指数建模时,RVI建立的模型为最优,预测相关系数达到0.802.     

水培番茄施钾量诊断模型

探讨了不同施钾水平下水培番茄叶片光谱信息的变化规律，建立了基于水培番茄叶光谱信息施钾量的预测模型。研究表明:不同施钾水平下水培番茄叶片的光谱信息在整个测试范围（350～2 500 nm）内的变化规律比较复杂，在可见光波段469～743 nm和近红外波段743～1 392 nm、1 500～1 785 nm，高水平和低水平钾的叶片光谱反射率均低于正常养分的光谱反射率；在1 450 nm处，番茄叶片的光谱反射率随着施钾量的增加而增大。      

苹果叶片氮素含量快速检测模型

利用UV-2450型光谱分析仪测量苹果叶片光谱反射率,同时在实验室利用凯氏定氮法测量苹果叶片的氮素质量比,建立了适用于便携式检测仪的苹果叶片氮素含量快速检测模型.研究了苹果叶片光谱特性并进行了光谱反射率与氮素的相关性分析,获得了两个氮素敏感波长652 nm和772 nm.同时,利用分段减量精细采样法,构建了350 ～ 730 nm与740～880 nm波段内所有两两波段形成的归一化植被指数NDVI,并获取了与氮素含量相关性最高的波段组合(859 nm,364 nm)来构建苹果树NDVI.最后建立了基于苹果树NDVI、652 nm处反射率以及772 nm处反射率的偏最小二乘回归模型,建模精度达到0.904 8,均方根误差为0.159 7,检验模型精度达到0.917,均方根误差为0.283 3.     

基于反射光谱的苹果叶片叶绿素和含水率预测模型

为探索苹果叶片叶绿素含量(质量比)、叶片含水率与反射光谱之间的关系,以华北地区苹果树为研究对象,分别测定了各个关键生长期苹果叶片的光谱反射率、叶绿素含量和叶片含水率。分析光谱反射率与叶绿素含量以及叶片含水率之间相关性发现,在不同生长时期,苹果叶片叶绿素a含量与反射光谱在515~590 nm和688~715 nm两组波段内具有较高的相关性,且果实成熟期数据显示相关度最高(R2=0.6)。在420~500 nm、640~680 nm、740~860 nm 3个波段叶片含水率与反射光谱有较高的相关性,且果实膨大期的叶片含水率在可见光波段的相关系数最大。根据所选敏感波段,分别利用多元线性回归、主成分分析和人工神经元网络建立基于反射光谱的苹果叶片不同生长时期叶绿素和含水率的预测模型。通过对所建立的预测模型进行校验,结果显示,利用主成分分析方法所建立的苹果叶片叶绿素含量预测模型的决定系数最高(R2=0.885 2),校验系数为0.828 9。该模型可以较为准确地预测苹果叶片叶绿素含量。而采用神经元网络所建立苹果叶片含水率预测模型的决定系数R2=0.862,校验系数为0.8375,预测效果最好。     

基于冠层光谱特征的冬小麦植株含水率诊断研究

【目的】快速、精确地获得作物水分状况。【方法】采用高光谱采样数据分析方法,研究了北京大兴冬小麦不同生育期不同水分条件下的冠层光谱变化特点,筛选了水分光谱敏感波段,构建了冬小麦水分状况诊断模型。【结果】(1)在750~1 075 nm近红外反射平台拔节—抽穗期、抽穗—灌浆期冬小麦冠层光谱反射率随植株含水率的增大而上升,在350~750 nm的可见光区域灌浆—成熟期冬小麦冠层光谱反射率随植株含水率的增大而降低;(2)不同生育期冬小麦植株水分状况均与650~775 nm波段密切相关,其中对冬小麦植株含水率变化最为敏感的波段为661nm和771 nm;(3)通过筛选光谱参数模型、构建基于敏感波段回归模型并综合分析2类模型对冬小麦植株含水率的监测效果发现,冬小麦不同生育期植株含水率监测最佳模型均为光谱参数模型。【结论】在利用光谱技术监测冬小麦植株含水率时,包含661 nm及771 nm附近波段的水分监测光谱参数模型效果最佳。     

基于光谱分析的温室番茄叶片叶绿素含量预测

通过分析叶片光谱反射率与其叶绿素含量的相关关系表明,温室番茄叶片的光谱反射率与其叶绿素含量的敏感波段为510～625 nm和690～710 nm,最佳波长为526 nm、609 nm和697 nm.利用最佳波长处的光谱反射率与多种建模方法如多元回归分析MLR(Multilinear Regression)、偏最小二乘回归分析PLSR(Partial Least Square Regression)建立了预测叶片叶绿素含量的模型,建模相关系数很相近,均大于0.740,但是PLSR在一定程度上消除了多重相关性的影响,模型验证时的相关系数(0.768)大于MLR模型(0.740);本研究在NDVI的基础上提出了一个新的光谱指数NDCI,并基于NDCI建立了叶片叶绿素含量的预测模型(Rc=0.753),获得了比较好的预测效果(Rv=0.761),为作物长势检测仪的开发奠定了基础.     

铜胁迫下玉米叶片光谱谐波振幅特征与胁迫程度判别

为探测重金属铜污染胁迫对玉米叶片光谱的影响,判别玉米植株受铜污染胁迫的程度,在地面设置了11个梯度铜胁迫玉米盆栽实验,获取了玉米在出苗期、拔节期和出穗期的老叶光谱、叶绿素含量以及出穗期叶片铜含量,阐述了利用前3次谐波子信号振幅C1、C2与C3探测玉米叶片光谱弱畸变的机理,并选取出苗期、拔节期和出穗期玉米老叶光谱480～670 nm与670～750 nm两波段进行谐波分析,解析了前3次谐波子信号振幅C1、C2、C3与铜胁迫梯度间的规律。研究得出:出苗期,在Cu(100)到Cu(1200)梯度范围内,随铜胁迫程度增加,玉米老叶光谱在480～670 nm与670～750 nm两波段的谐波振幅C1逐渐增大,利用谐波振幅C1可以判别与区分玉米植株受铜胁迫程度;拔节期,在480～670 nm与670～750 nm两波段、所有设置胁迫梯度内,谐波振幅C1、C2、C3特征变化规律不明显;出穗期,从Cu(50)到Cu(1200)梯度范围内,除Cu(1000)外,在480～670 nm波段的谐波子信号振幅C1随胁迫梯度增加而增大;玉米出苗期与出穗期是利用谐波子信号振幅特征进行铜胁迫程度判别与分析的最佳生长阶段。     

玉米叶片净光合速率快速检测方法研究

玉米叶片的净光合速率可以用来表征植物生物量的积累和营养盈亏等健康状态,为探求玉米叶片净光合速率的快速无损检测方法,利用叶绿素荧光光谱分析技术对拔节期玉米叶片净光合速率进行检测。实验选取了吉林省典型种植品种先玉335作为研究对象,通过对80组数据的无量纲化处理和标准化处理,降低光谱噪声引起的样本差异,分析不同光谱波段与叶片净光合速率的相关性,确定500~550nm、675~715nm、715~745nm等3组波段作为光谱检测样本。选择675~715nm波段作为光谱波段的典型参数预测玉米叶片的净光合速率,得出两者之间存在显著线性关系,其决定系数R^2=0.7 9 2 4,表明以6 7 5~7 1 5 nm波段预测玉米叶片的净光合速率是可行的。对回归模型进行验证,得到预测值与真实值之间的决定系数R^2=0.7 9 2 1,表明此回归模型对拔节期玉米叶片净光合速率具有良好预测能力,为植物生理信息快速无损检测提供了新的方法。     

基于连续统去除法的冬小麦叶片全氮含量估算

以陕西省关中地区冬小麦小区试验为基础,获取不同生育期冬小麦的冠层高光谱数据,提取其连续统去除光谱和7类吸收特征参数,对比原始冠层光谱和连续统去除光谱对叶片氮含量的响应,分析连续统去除光谱吸收特征参数对叶片氮含量的估算能力。结果表明:连续统去除光谱在721~727 nm波段与叶片氮含量呈极显著负相关,相关系数为-0.851;吸收特征参数增强了对叶片氮含量的估算能力,400~550 nm波段吸收特征参数与叶片氮含量的相关性弱于550~770 nm波段;叶片氮含量与550~770 nm和400~770 nm的吸收峰总面积、吸收峰左面积以及吸收峰右面积呈显著正相关,与面积归一化最大吸收深度呈显著负相关,且相关系数绝对值均在0.8以上;550~770 nm波段的吸收峰总面积建立的叶片氮含量指数估算模型精度最高,R2达到0.82,模型检验结果稳定,可用来定量估算冬小麦叶片氮素含量水平。     

基于光谱技术的褐飞虱发生程度检测研究

针对水稻褐飞虱虫害程度快速普查问题,利用便携式近红外光谱仪采集受到褐飞虱胁迫的水稻叶片光谱信息,来快速检测水稻虫害程度.通过采集褐飞虱危害期间的水稻叶片光谱数据,对叶片反射光谱进行一阶微分预处理,采用向后区间偏最小二乘波段筛选法和遗传算法,根据RMSECV值确定检测褐飞虱虫害的敏感波长,以敏感波长光谱数据位输入量,利用BP神经网络建立褐飞虱虫量程度检测模型.试验结果表明,水稻接种褐飞虱3天后,可以监测到水稻虫害,第3天、第6天与第9天虫害预测准确率分别为45.2％,86.4％和99.2％.这表明,近红外光谱技术可以快速、准确地预测水稻褐飞虱虫害.     

基于卷积神经网络的白背飞虱识别方法

为了实现白背飞虱虫情信息的自动收集和监测,提出一种基于卷积神经网络的白背飞虱识别方法并进行应用研究。首先,用改进的野外环境昆虫图像自动采集装置,采集田间自然状态下的白背飞虱图像,对所获取的图像进行归一化处理。然后,随机选取1/2图像样本作为训练集、1/4作为测试集。利用5×5卷积核对训练样本进行卷积操作,将所获取的特征图以2×2邻域进行池化操作。再次经过卷积操作和3×3邻域池化操作后,通过自动学习获取网络模型参数和确定网络模型参数,得到白背飞虱的最佳网络识别模型。试验结果显示,利用训练后的网络识别模型,对训练集白背飞虱的识别正确率可达96.17%,对测试集白背飞虱的识别正确率为94.14%。     

小麦氮素无损监测仪敏感波长的最佳波段宽度研究

为研究不同核心波长时波段宽度对小麦冠层叶片氮素营养监测精度的影响,以作物氮素营养无损监测仪的最佳光谱指数NDSI(R860,R720)和RSI(R990,R720)为例,分析核心波长的反射率、光谱指数及基于光谱指数的冠层叶片氮积累量监测模型随波段宽度的变化规律.结果显示,随波段宽度的增加,核心波长为720 nm时反射率...     

基于无人机偏振遥感的水稻冠层氮素含量反演模型

受水稻冠层几何结构的影响,传统的无人机高光谱获取到的反射光谱信息中包含与水稻内部组成物质无关的镜面反射信息,从而影响水稻氮素含量的反演精度,因此在利用无人机获取水稻冠层反射光谱信息时,有必要考虑通过偏振测量技术去除反射光谱中的镜面反射分量,进而实现提升水稻氮素含量反演精度的目的。基于无人机偏振遥感测量得到的水稻分蘖期多角度偏振光谱数据和与之对应的氮素含量数据,采用植被指数方法分析二者之间的相关性,得到了水稻冠层偏振光谱数据与其对应氮素含量相关性最高时对应的角度,选取该观测角度下的偏振光谱数据,利用连续投影法(Successive projections algorithm, SPA)提取特征波段,在此基础上,基于数学变换的方法,提出了构建植被指数的新思路,构建了由2个波段组成的偏振光谱植被指数(Polarisation spectrum vegetation index, PSVI),并利用线性回归方法建立水稻冠层氮素含量的反演模型。结果表明,通过对不同观测天顶角下水稻冠层偏振光谱数据与氮素含量相关性分析,得到最佳观测角度为-15°(后向观测15°);利用连续投影法提取得到该角度下偏振...     

基于高光谱数据的玉米叶面积指数和生物量评估

利用高光谱技术获取玉米农学参数信息,有助于提升玉米精准管理水平.本研究基于3个种植密度和5份玉米材料的田间试验,获取玉米大喇叭口期的地面ASD高光谱数据与无人机高光谱影像,分析不同种植密度下不同遗传材料的叶面积指数(LAI)和单株地上部生物量,构建基于全波段、敏感波段和植被指数的LAI和单株地上部生物量高光谱估算模型,...     

竹叶片氮含量高光谱估测方法对比研究

为实现快速无损检测竹叶片氮含量,采用波长范围为350~2500nm的地物光谱仪获取竹叶片光谱数据,以金镶玉竹叶片为样本,对其进行高光谱分析。将高光谱原始反射率及其一阶微分、对数一阶微分和二阶微分值,与化学法测量的竹叶片氮含量值进行了相关性分析,分别获得了不同微分变化下的特征波段;基于微分变换后的高光谱反射率数据,分别采用二元线性回归、多元逐步回归、偏最小二乘回归和基于主成分分析的BP神经网络方法,建立了4种金镶玉竹叶片的氮含量高光谱估测模型。对比4种估测模型的校验结果表明,在光谱反射率的对数一阶微分变换下,采用拓扑结构为6-10-1的基于主成分分析的BP神经网络估测模型,校验环节决定系数为0.838,均方根误差RMSE为0.0452,具备较好的竹叶片氮含量估测效果。     

基于光谱分形维数的水稻白叶枯病害监测指数研究

针对缺乏有效监测水稻叶片感染白叶枯病害光谱指数的问题,以分蘖期的水稻叶片为研究对象,采集了接种白叶枯病菌的水稻叶片和对照处理的水稻叶片各200片,利用高光谱成像装置获取373~1033nm波段的水稻叶片光谱数据,选取450~900nm波段的水稻叶片高光谱数据作为样本。从每个样本中选取一个感兴趣区域（Region of interest, ROI）并计算平均光谱,经过Savtzky-Golay平滑处理得到平均光谱曲线;为了定量描述水稻叶片是否感染病害,提出将光谱分形维数(Fractal dimension, FD)作为定量描述水稻白叶枯病害的监测光谱指数,实现对白叶枯病害的监测。通过分析光谱指数(Spectral index, SI)和FD,建立SI和FD之间的多元线性关系,同时比较了FD与其他常用监测指数对白叶枯病害监测的有效性。结果表明：水稻白叶枯病害在绿峰（510~560nm）和红谷（650~690nm）波谱内的响应较为敏感;针对健康和感病叶片,FD与SI之间存在较好的多元线性关系,说明FD与光谱曲线有较好的对应关系,可以作为定量描述叶片健康状况的光谱指数;与常用监测指数相比,本文病害监测指数与水稻染病具有更高的相关性,其相关系数达到了0.9840,指数分布稳定性更高。本研究结果说明基于光谱反射曲线的圆规分形维数对判断水稻叶片是否感染白叶枯病害是可行的,为水稻白叶枯病害的监测提供了一种新方法。     

基于无人机多光谱影像的矮林芳樟叶片含水率与叶水势反演

叶片含水率和叶水势反映植物组织中水分的状态,是衡量植物水分供应和水分利用效率的重要指标。为探究基于不同高度下无人机多光谱影像反演叶片含水率和叶水势模型的差异,本研究在3个飞行高度处理F30、F60、F100 (30、60、100m)下采集多光谱影像数据,通过使用6种光谱反射率+经验植被指数的组合与地面实测数据进行相关性分析,获得不同飞行高度下的光谱反射率+经验植被指数组合与叶片含水率和叶水势的反演模型及其决定系数,以决定系数为依据分别构建支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和径向基神经网络（RBFNN）模型,分析不同飞行高度无人机多光谱影像反演芳樟叶片含水率和叶水势的精度。结果发现：3个飞行高度下,基于RF模型的反演精度均高于SVM模型和RBFNN模型。F30处理对叶片含水率与叶水势反演效果均优于F60和F100处理。F30处理对叶片含水率反演的敏感光谱反射率+植被指数组合为红光波段反射率（R）、红边1波段反射率（RE1）、红边2波段反射率（RE2）、近红外波段反射率（NIR）、增强型植被指数（EVI）、土壤调节植被指数（SAVI）。RF模型训练集的R2、RMSE、MRE分别为0.845、0.548%、0.712%;测试集的R2、RMSE、MRE分别为0.832、0.683%、0897%。对叶水势反演的敏感光谱反射率+植被指数组合为R、RE2、NIR、EVI、SAVI、花青素反射指数（ARI）。RF模型训练集的R2、RMSE、MRE分别为0.814、0.073MPa、3.550%;测试集的R2、RMSE、MRE分别为0.806、0.095MPa、4.250%。研究结果表明飞行高度30m与RF方法分别为反演叶片含水率和叶水势的最优光谱获取高度与最优模型构建方法。本研究可为基于无人机平台的矮林芳樟水分监测提供技术支持,并可为筛选无人机多光谱波段与经验植被指数、实现植物长势参数快速估测提供应用参考。     

田间冬小麦抽穗期长势分析——基于可见-近红外光

为了快速估测大田冬小麦叶绿素含量指标,指导冬小麦抽穗期追肥管理,基于光谱分析技术在可见光和近红外波段(325~1 075 nm)处,对陕西省杨凌区揉谷镇粮食基地的冬小麦进行长势检测、分析。试验在1 000 m×600 m区域内划分为30个采样区进行数据采集,使用ASD Field Spec Hand Held光谱辐射仪(Analytical Spectral Devices.,USA)采集冬小麦的冠层光谱反射率数据,使用SPAD-5 0 2 Plus便携式叶绿素仪测量小麦倒一叶和倒二叶的叶绿素指标(SPAD值),使用G738 CM型手持式GPS记录采样点的位置信息。分别进行冠层光谱反射率小麦倒一叶和倒二叶的预处理,结果表明:冠层反射光谱倒二叶的SPAD值相关系数高于倒一叶。基于相关性分析,选取4个敏感波段538、661、740、850 nm分别与预处理前后的光谱数据进行多元线性回归分析,结果表明:预处理后的模型精度较高,建模精度R2=0.8 3,验证建模精度R2=0.7。同时,绘制了大田作物长势分布图,可为冬小麦抽穗期追肥提供支持。     

基于无人机高光谱影像的水稻叶片磷素含量估算

为快速获取水稻叶片磷素含量信息,采用无人机搭载高光谱成像仪获取水稻冠层高光谱影像,并采样检测叶片磷素含量（质量分数）（Leaf phosphorus content, LPC）。分析了水稻LPC在无人机高光谱影像上的光谱特征,使用连续投影算法提取对磷素敏感的特征波长,通过任意波段组合构建并筛选与磷素高度相关的光谱指数,基于特征波长反射率和光谱指数建立水稻LPC的估算模型,利用最佳模型对高光谱影像进行反演填图,得到LPC空间分布信息。结果表明：全生育期内LPC与462~718 nm范围内光谱反射率显著负相关,负相关最大处相关系数达到-0.902;LPC的特征波长为670、706、722、846 nm,基于特征波长、使用偏最小二乘回归建立的LPC估算模型精度最高,验证R2达到0.925,RMSE为0.027%;在任意波段组合构建的3种类型的光谱指数中,NDSI(R498,R606)、RSI(R498,R606)和DSI(R498,R586)与LPC的相关性最高,相关系数分别为0.913、0.915和0.938;基于3个光谱指数、使用神经网络构建的LPC估算模型精度较高,验证R2为0.885,RMSE为0.029%;对各生育期水稻LPC空间分布的反演结果与实测数据相一致,说明利用无人机高光谱遥感可以实现田间水稻LPC的快速无损监测。