基于平稳小波变换的冬小麦覆盖度高光谱监测

在2010与2011年度冬小麦生长季,通过大田小区试验,实测了冬小麦冠层的高光谱反射率与覆盖度。分析了不同覆盖度下的冬小麦冠层光谱特征以及不同生育期冬小麦冠层光谱反射率与覆盖度的相关性,建立了基于归一化植被指数(NDVI)与比值植被指数(RVI)、小波能量系数的不同生育期冬小麦覆盖度估算模型。结果表明:覆盖度越大,冬小麦光谱反射率在可见光波段越小,在近红外波段越大。在可见光波段,光谱反射率与覆盖度负相关,在"红边"处,由负相关变成正相关。在返青期、拔节期,NDVI估算效果好(R2为0.835 9、0.805 7);在抽穗期、灌浆期,RVI估算效果好(R2为0.803 1、0.829 4)。在返青期、拔节期、抽穗期、灌浆期,以高频、低频小波能量系数为自变量的冬小麦覆盖度估算模型的R2分别达到0.911 2、0.895 4、0.880 2、0.927 5。     

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。     

基于红边参数的冬小麦SPAD高光谱遥感监测

在2010年度与2011年度冬小麦生长季,通过大田小区实验,实测了冬小麦冠层的高光谱反射率与叶绿素含量(SPAD)。分析了冬小麦红边特征对不同SPAD的响应及不同生育期冬小麦红边特征与SPAD的相关性,建立了基于红边位置、红边峰度的不同生育期冬小麦SPAD估算模型。结果表明:SPAD越高,冬小麦的红边振幅、红边面积增大,红边位置"红移";叶绿素含量越低,规律则相反。传统红边参数红边位置及新红边参数红边峰度与SPAD在不同生育期均具有较好的相关性。相比以红边位置为自变量的冬小麦SPAD估算模型,基于红边峰度的估算模型可以提高冬小麦SPAD的估算精度。     

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。     

基于高分一号卫星数据的冬小麦叶片SPAD值遥感估算

以陕西省关中地区冬小麦不同生育期冠层高光谱反射率为数据源,模拟国产高分辨率卫星高分一号(GF-1)的光谱反射率,提取18种对叶绿素敏感的宽波段光谱指数,构建了基于遥感光谱指数的冬小麦叶片叶绿素相对含量(SPAD)遥感监测模型,并利用返青期的GF-1卫星数据对研究区的冬小麦叶片SPAD值进行了估算和验证。结果表明:返青期、孕穗期和全生育期SPAD值均与TGI指数相关性最高,相关系数分别为-0.742、-0.740和-0.483。拔节期和灌浆期SPAD值分别与SIPI指数和GNDVI指数相关性最高,相关系数分别为0.788和0.745。GNDVI、GRVI和TGI植被指数在各个生育期都和冬小麦叶片SPAD含量在0.01水平下呈显著相关。基于此3类植被指数构建的冬小麦叶片SPAD值回归模型精度较高,其中基于随机森林回归算法的估算模型效果最优,各类模型均在冬小麦拔节期的预测效果最佳。GF-1号卫星数据结合SPAD-RFR模型对研究区冬小麦叶片SPAD的估算结果最为理想,可用于大面积空间尺度的冬小麦叶片SPAD值遥感监测。     

模拟多光谱卫星宽波段反射率的冬小麦叶片氮含量估算

基于多年大田和小区试验下的实测小麦冠层高光谱信息,利用传感器光谱响应函数模拟Landsat 8、SPOT 6、HJ-1A、HJ-1B、GF-1和ZY-3卫星可见光-近红外波段的冠层光谱反射率,构建基于光谱指数的全生育期叶片氮含量(Leaf nitrogen concentration,LNC)估算模型。结果表明,基于不同传感器模拟的宽波段光谱反射率、光谱指数之间存在差异,但差异不显著;所有筛选的光谱指数和叶片氮含量都在P0.01水平显著相关,基于各光谱指数所构建的全生育期叶片氮含量估算通用模型均通过显著性检验;基于综合指数(TCARI/OSAVI)、转化叶绿素吸收反射指数(TCARI)、比值植被指数(RVI)的叶片氮含量估算模型具有较高的敏感性,噪声等效误差(NE)均小于1.6,其中以TCARI/OSAVI建立的叶片氮含量估算通用模型具有最好的拟合、检验精度和适用性,模型决定系数为0.62,NE为1.26。     

基于多光谱卫星模拟波段反射率的冬小麦水分状况评估

为及时掌握作物水分利用状况、评估作物水分亏缺和提高作物水分利用效率,在2012—2016年期间进行了不同水分处理的冬小麦田间试验,获取了冬小麦主要生育期冠层光谱和叶片含水量等数据。利用冬小麦冠层光谱以及Quickbird、IKONOS、GF-2、GF-1、Landsat8、HJ-1A/B、GF-4和MODIS卫星传感器光谱响应函数模拟卫星多波段反射率,参照归一化植被指数(Normalized vegetation index, NDVI)、比值植被指数(Ratio vegetation index, RVI)和差值植被指数(Difference vegetation index, DVI)的形式,将各卫星波段反射率两两组合,系统分析构建的植被指数与叶片含水量的相关性,探讨不同空间分辨率(2.44、4、8、30、50、250m)波段组合及植被指数对作物水分状况和灌溉活动的响应能力。结果表明,NDVI、RVI和DVI 3种指数对作物水分敏感区域的分布类似;8个卫星的近红外波段与叶片含水量的相关系数为正,其余几个波段与叶片含水量的相关系数为负;NDVI(GF-1绿波段,GF-2绿波段)、RVI(GF-1绿波段,GF-2绿波段)和DVI(GF-2蓝波段,GF-4蓝波段)与叶片含水量相关性较好,决定系数R2分别为0.776、0.774和0.886,以DVI形式构建的植被指数对叶片含水量的估算效果最好。本研究可为区域作物水分状况评估以及作物灌溉活动监测提供技术和方法支持。     

基于GF-1数据的夏玉米FPAR遥感动态估算

为探索高分一号卫星（GF-1）估算农作物光合有效辐射吸收比率（Fraction of absorbed photosynthetically active radiation, FPAR）的潜力,以田间小区与大田夏玉米为对象,基于GF-1卫星的16 m空间分辨率宽视场（Wide field view, WFV）传感器光谱响应函数对地面实测冠层高光谱反射率进行重采样,获取GF-1 WFV的模拟反射率,构建宽波段植被指数,利用与FPAR极显著相关且具有较高相关系数的植被指数,建立不同生育期夏玉米FPAR的一元与多元逐步回归模型,筛选FPAR估算的最适模型,并在此基础上实现县域尺度不同生育期的FPAR动态估算。结果表明：模拟宽波段光谱反射率与GF-1 WFV光谱反射率间的相关系数|R|为0.967～0.985,决定系数R²为0.935～0.969;基于模拟反射率构建3波段植被指数与FPAR的相关性优于2波段植被指数,增强型植被指数（EVI）、土壤调节植被指数（MTVI2）、可见光大气阻抗植被指数（VARI）、综合植被指数（TCARI/OSAVI）等3波段植被指数与FPA...     

不同覆膜处理下春玉米叶面积指数高光谱估算

为实现快速、无损、实时监测不同覆膜处理下春玉米的叶面积指数（Leaf area index,LAI）,研究覆膜因子对LAI及冠层反射率的影响,借助高光谱遥感技术获取了各生育期春玉米的冠层反射率,在对光谱数据进行预处理后,经相关性分析提取各覆膜处理LAI的敏感单波段、敏感植被指数和特征指数,据此构建了全生育期各覆膜处理下LAI的高光谱估算模型。结果表明,覆膜对LAI的影响主要在抽雄期之前,相同施肥水平下覆膜与无覆膜处理之间LAI的差异随生育期的推进呈先减小、后增大的趋势,其中苗期差异最大,覆膜比无覆膜处理LAI增加78%以上;各覆膜处理冠层反射率之间的差异由大到小为生育中期、生育末期、生育初期,覆膜主要影响玉米对绿光和红光的吸收。基于3个指标构建各覆膜处理下LAI的估算模型,以特征指数为因变量建立的模型对LAI的反演结果精度较高,其拟合和验证决定系数R2均在0.8以上,均方根误差RMSE为0.45~0.65cm2/cm2,剩余预测偏差RPD均大于2,由于覆膜的影响,无覆膜处理LAI反演精度高于覆膜处理。以特征指数NI(722,731)为自变量建立的所有处理的混合LAI估算模型表现了反演的优越性,能降低覆膜对LAI反演的影响。     

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“三边”参数的冬小麦冠层SPAD值监测模型

开展冬小麦冠层SPAD值监测,建立“三边”参数与SPAD值之间的高光谱估算模型,以期为高光谱诊断冬小麦冠层SPAD值提供理论依据和技术支持.以冬小麦冠层反射率与冠层SPAD值的相关关系为基础,构建基于“三边”参数的冬小麦冠层SPAD值的一元线性回归模型和主成分回归模型.结果表明:拔节期、抽穗期、灌浆期和全生育期分别以红谷位置、(SD_r-SD_b)/(SD_r+SD_b)、红谷幅值、(SD_r-SD_y)/(SD_r+SD_y)的相关系数最高,且均具有统计学意义(P<0.01);采用主成分方法构建的光谱模型在拔节期、抽穗期、灌浆期和全生育期相较于同期一元线性回归模型,决定系数R²分别提高49.6%,54.3%,14.3%和8.6%,均方根误差RMSE与相对误差RE均分别减少9.0%,12.4%,13.5%和13.6%,因此采用综合光谱信息构建主成分回归模型,在各生育时段及全生育时段对冬小麦冠层SPAD值均有较高的估算精度,可为冬小麦SPAD值的监测与诊断提供依据.     

基于无人机成像高光谱影像的冬小麦LAI估测

利用无人机Cubert UHD185 Firefly成像光谱仪和ASD光谱仪获取了冬小麦挑旗期、开花期和灌浆期的成像和非成像高光谱以及LAI数据。首先,对比ASD与UHD185光谱仪数据光谱反射率,评价两者精度;然后,选取7个光谱参数,分析其与冬小麦3个生育期LAI的相关性,并使用线性回归和指数回归挑选出最佳估测参数;最后利用多元线性回归、偏最小二乘、随机森林、人工神经网络和支持向量机构建了冬小麦3个不同生育期LAI的估测模型。结果表明:UHD185光谱仪光谱反射率在红边区域与ASD光谱仪趋势一致性很高,反射率在挑旗期、开花期、灌浆期的R^2分别为0.9959、0.9990和0.9968,UHD185光谱仪数据精度较高;7种光谱参数在挑旗期、开花期、灌浆期与LAI相关性最高的参数分别是NDVI(r=0.738)、SR(r=0.819)、NDVI×SR(r=0.835);LAI-MLR为冬小麦LAI的最佳估测模型,其中开花期拟合性最好,精度最高(建模R^2=0.6788、RMSE为0.69、NRMSE为19.79%,验证R^2=0.8462、RMSE为0.47、NRMSE为16.04%)。     

冬小麦生育早期冠层叶片光谱的特征与应用

利用不同测试方法对冬小麦返青期和拔节期的冠层叶片反射光谱进行了测量,分析了反射光谱与叶绿素质量浓度之间的相关关系。分析结果表明:处于返青期的小麦由于生长较为稀疏,冠层叶片反射光谱受到裸露地面等外界因素的影响,反射率和NDVI值与叶绿素的相关性差。拔节期由于地表覆盖率提高,反射率和NDVI值与叶绿素之间的相关性较好。返青期和拔节期冠层叶片反射光谱曲线的"红边"位置与叶绿素之间的相关性,可以较好地反映其叶绿素的质量浓度。通过实验分析两者之间的相关性,分别建立了返青期和拔节期叶绿素质量浓度线性预测模型和二项式模型,结果显示模型可用于冬小麦冠层叶片叶绿素质量浓度的无损检测预测。比较了植被指数NDVI值的不同获取方法,提出了不同生长阶段测试方法的选择方案,为冠层叶片叶绿素检测以及精细追肥提供技术支持。     

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,...     

基于Hyperion高光谱影像的冬小麦地上干生物量反演

在黄淮海粮食主产区选择河北省衡水市深州市为试验区,以冬小麦地上干生物量为研究对象,以作物冠层高光谱和EO-1 Hyperion高光谱卫星数据为主要数据源,在分析冠层高光谱构建的窄波段植被指数(N-VIs)与实测冬小麦地上干生物量间相关性基础上,提出了利用拟合精度R2极大值区域重心确定冬小麦干生物量敏感的光谱波段中心的方法,并运用该方法确定了冬小麦生物量敏感波段中心。在此基础上,以敏感波段中心筛选结果为指导,利用窄波段植被指数及相关波段开展Hyperion高光谱卫星遥感区域冬小麦干生物量遥感反演和精度验证。最终,按精度最高原则优选区域冬小麦地上生物量反演结果。其中,研究采用了冬小麦孕穗期Hyperion数据,涉及的植被指数包括窄波段归一化植被指数(N-NDVI)、窄波段差值植被指数(N-DVI)和窄波段比值植被指数(N-RVI)。结果表明,通过与实测冬小麦地上干生物量对比,利用冠层高光谱冬小麦地上干生物量反演敏感波段筛选结果及其相应波段构建的Hyperion窄波段植被指数进行孕穗期作物干生物量估算取得了较好结果,其精度由大到小为:NNDVI、N-RVI、N-DVI。其中,以波段B18(波长528.57 nm)、波段B82(波长962.91 nm)构建的Hyperion N-NDVI估算区域冬小麦地上干生物量精度最高,相对误差(RE)和归一化均方根误差(NRMSE)分别为12.65%和13.78%。     

基于高光谱和连续投影算法的棉花叶面积指数估测

为实现快速、无损、实时监测不同灌溉处理下棉花植株叶面积指数,借助高光谱遥感技术获取了棉花植株4个生育期的冠层反射率,同时获取每株棉花的叶面积指数,用一阶导数、二阶导数、标准正态变换,多元散射校正、小波分析等光谱预处理方法,经过连续投影算法提取特征波段,用偏最小二乘法建立4个生育期（总体）和各生育期的高光谱估算模型。对比6种预处理方法在4个生育期和各生育期建模精度表明,4个生育期（总体）、蕾期、花期、花铃期的小波分解尺度为4、2、8、2,模型分别为CWT-SPA-PLS、CWT-FD-SPA-PLS、CWT-SPA-PLS、CWT-FD-SPA-PLS时可取得较好的精度;经二阶导数处理后,铃期可取得较好的结果,R2和RPD分别0.973、5.3295,优于其他预处理。试验结果表明,利用预处理方法尤其是小波分析方法得到的光谱信息可有效估测棉花4个生育期（总体）和各生育期的叶面积指数。     

冬小麦不同叶位叶片的叶绿素含量高光谱估算模型

科学、高效地获取作物不同叶位叶绿素含量的垂直分布信息,可监测农作物长势状况并进行田间管理。基于冬小麦抽穗期获取的不同叶位叶片的高光谱反射率和叶绿素含量实测数据,将原始光谱、一阶微分光谱、二阶微分光谱、植被指数和连续小波系数与叶绿素含量进行相关性分析,筛选相关性较强的光谱特征参数,然后分别采用偏最小二乘回归、支持向量机、随机森林和反向传播神经网络4种机器学习算法构建冬小麦上1叶、上2叶、上3叶和上4叶的叶绿素含量估算模型,并根据精度评估结果筛选不同叶位叶绿素含量估算的最佳模型。结果表明,上1叶、上2叶和上3叶采用小波系数结合偏最小二乘回归构建的叶绿素含量估算模型精度最高,建模和验证R2分别为0.82和0.75、0.80和0.77、0.71和0.62;上4叶采用植被指数结合支持向量机构建的叶绿素含量估算模型效果最佳,建模和验证R2为0.74和0.79。研究结果可为基于遥感技术精准监测作物营养成分的垂直变化特征提供理论和技术支撑。