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%)。     

基于无人机影像技术的小麦长势遥感监测

随着精准农业的发展,农作物长势监测越来越重要.传统的小麦长势监测主要依靠人工采样进行,作业效率低、监测范围小、耗费人力物力大.为有效提高小麦长势监测效率,引入无人机影像技术,以曹妃甸地区的小麦为研究对象,利用无人机影像技术和高光谱影像采集传感器完成对曹妃甸地区小麦叶面积指数、叶片生物量、叶绿素含量及叶片氮含量等长势参数...     

基于小波能量系数和叶面积指数的冬小麦生物量估算

生物量是评价作物长势及产量估算的重要指标,科学、快速、准确地获取生物量信息,对于监测冬小麦生长状况以及产量预测等具有重要意义。以冬小麦为研究对象,通过相关性分析,选取相关性较好的小波能量系数,同时耦合叶面积指数,基于支持向量回归算法、随机森林算法、高斯过程回归3种算法构建冬小麦生物量估算模型。结果显示,基于小波能量系数,分别利用支持向量回归算法、随机森林算法、高斯过程回归进行生物量估算,4个生育期的验证R2分别是0.55、0.40、0.39;0.75、0.70、0.83;0.84、0.92、0.93;0.84、0.89、0.85。表明高斯过程回归模型估算精度最优。叶面积指数耦合小波能量系数,利用支持向量回归算法、随机森林回归算法、高斯过程回归进行生物量估算,4个生育期的验证R2分别是0.76、0.73、0.77;0.76、0.72、0.84;0.87、0.94、0.94;0.85、0.90、0.91。表明高斯过程回归算法估算精度最优,并且在一定程度上能够克服冠层光谱饱和现象,提高模型估算精度。以小波能量系数和叶面积指数为输入变量结合高斯过程回归算法建立冬小麦生物量估算模型,可以提高生物量估算精度,为基于遥感技术的作物参数快速估算提供参考。     

基于无人机高光谱遥感数据的冬小麦产量估算

为了准确和高效地预测作物产量,以冬小麦为研究对象,利用无人机遥感平台搭载高光谱相机,获取了冬小麦各生育期的无人机影像。根据高光谱具有较多的光谱信息且存在特有的红边区域的特点,选取了9种植被指数和5种红边参数。首先,分析植被指数和红边参数与产量的相关性,优选5种植被指数和2种红边参数用于构建产量估算模型;然后,构建了不同生育期的3种产量估算模型:单参数线性回归模型、基于植被指数并使用偏最小二乘回归方法模型、基于植被指数结合红边参数并使用偏最小二乘回归方法模型;最后利用3种模型分别估算冬小麦产量。结果表明:4个生育期内,大部分植被指数和红边参数与产量呈现极显著相关性;拔节期、挑旗期、开花期与灌浆期构建的单参数线性回归模型中表现最佳的参数分别为REP、Dr/Drmin、GNDVI与GNDVI;利用偏最小二乘回归方法提高了产量估算精度,以植被指数结合红边参数为因子构建的模型提高了产量估算效果(优于以植被指数为因子构建的产量模型)。本研究可为无人机高光谱估算作物产量提供参考。     

基于无人机高光谱遥感的冬小麦株高和叶面积指数估算

为了快速、准确地估算叶面积指数（LAI）,通过无人机搭载成像高光谱相机,获取了冬小麦3个生育期的影像数据,从中提取出株高（Hcsm）。首先,分析了植被指数、Hcsm与LAI的相关性,挑选出最优植被指数;然后,分别构建了单个参数的LAI线性估算模型;最后,以植被指数、植被指数结合Hcsm为模型输入因子,采用偏最小二乘回归方法构建LAI估算模型。结果表明：通过无人机高光谱遥感影像提取的Hcsm精度较高（R2=0.95）;在不同生育期,大部分植被指数和Hcsm均与LAI呈0.01显著相关水平;基于最优植被指数结合Hcsm估算LAI的精度优于仅基于最优植被指数或Hcsm的估算精度;以植被指数、植被指数结合Hcsm为输入变量,通过偏最小二乘回归构建的LAI估算模型在开花期估算精度达到最高,并且以植被指数结合Hcsm为自变量估算LAI的能力更佳（建模R2=0.73,RMSE为0.64）。本研究方法可以提高LAI估算精度,为农业管理者提供参考。     

基于无人机-卫星遥感升尺度的土壤盐渍化监测方法

为提高卫星遥感对裸土期土壤盐渍化的监测精度,以河套灌区沙壕渠灌域为研究区域,利用无人机多光谱遥感和GF-1卫星遥感分别获取图像数据,并同步采集土壤表层含盐量;将实测含盐量与无人机和GF-1卫星两种数据的光谱因子进行相关性分析,引入多元线性回归模型（Multivariable linear regression,MLR）、逐步回归模型（Stepwise regression,SR）和岭回归模型（Ridge regression,RR）,分别构建盐渍化监测模型;采用改进的TsHARP尺度转换方法,将无人机数据建立的趋势面应用到GF-1卫星尺度上,经过转换残差校正,对升尺度结果进行定性和定量分析。结果表明：在两种遥感数据的光谱波段和盐分指数中,蓝波段B1、近红外波段B5、盐分指数SI、盐分指数S5和改进的光谱指数NDVI-S1与表层土壤盐分的相关性较好,相关系数均在0.3以上;在3种回归模型中,利用无人机多光谱影像数据和GF-1多光谱影像数据反演表层土壤含盐量的最优模型分别是SRU模型和MLRS模型;升尺度后土壤含盐量的反演精度高于直接采用卫星遥感数据反演的精度。本研究可为裸土期土壤盐渍化的大范围快速精准监测提供参考。     

无人机多光谱数据可靠性分析与冬小麦产量估算研究

无人机多光谱遥感用于冬小麦产量预测中捕获的数据准确性不高,为指导田块尺度下冬小麦产量的精准预测,需构建高精度的冬小麦产量估算模型。本研究利用校正后的近地面高光谱数据(Field-Spec 3型野外光谱仪获取)验证低空无人机多光谱遥感数据(大疆精灵4型多光谱相机获取),将通过无人机多光谱影像计算的植被指数与经验统计方法结合,采用一元回归和多元线性回归分别对抽穗期、开花期和灌浆期冬小麦进行基于单一植被指数和多植被指数组合的产量估算,其中多植被指数包括归一化差异植被指数(NDVI)、优化的土壤调节植被指数(OSAVI)、绿色归一化差值植被指数(GNDVI)、叶片叶绿素指数(LCI)和归一化差异红色边缘指数(NDRE)。结果表明,基于单一植被指数的冬小麦估产模型,一元二次回归模型精度最高,而基于5种植被指数的多元线性回归模型在3个生育时期的拟合效果均优于单植被指数模型。一元或多元回归模型在抽穗期的拟合效果最好。冬小麦基于GNDVI指数的一元二次回归估产模型建模集的决定系数(R²)、均方根误差(RMSE)分别为0.69、428.91 kg/hm²,验证...     

基于低空无人机遥感的高粱生长状况监测

配备多光谱相机的无人机可实现对农作物生长状况的快速无损监测,为评估无人机遥感监测高粱作物长势的可行性和准确性,利用无人机搭载的多光谱相机获取高粱拔节期、抽穗开花期、灌浆成熟期多光谱遥感图像,构建常用的4种植被指数与叶面积指数LAI和植被覆盖度FVC之间的回归模型。经过精确度评价,确定归一化差异植被指数NDVI为最优植被指数,LAI-NDVI和FVC-NDVI估算模型的决定系数R~2分别为0.91和0.88,均方根误差RMSE分别为0.28和0.06;平均绝对误差MAPE分别为11%和8%。基于此,选择归一化差异植被指数NDVI,分析LAI和FVC无人机遥感估算值和实测值之间的关系,通过交叉验证得到LAI值:R~2=0.94,RMSE=0.16,MAPE=13%;FVC值:R~2=0.90,RMSE=0.05,MAPE=4%,说明两者存在高度拟合性。结果表明:根据无人机遥感得到的归一化差异植被指数NDVI可准确地估算高粱作物的叶面积指数和植被覆盖度,无人机遥感适用于对高粱作物生长状态的监测。     

基于MODIS数据的冬小麦种植面积快速提取与长势监测

利用MODIS-NDVI数据,以中国冬小麦主产区为例,探讨了基于遥感影像全覆盖的大尺度冬小麦种植面积遥感综合自动识别及长势监测的方法。通过分析冬小麦的种植结构、物候历特征及其生物学特性和时序NDVI曲线特征,确定了冬小麦信息提取的NDVI阈值,建立了冬小麦面积提取模型,并最终获取了2010—2011年中国农情遥感监测中冬小麦长势监测所需的空间分布数据,与多年平均统计数据比较,总体精度达到81%以上。基于提取的冬小麦面积信息空间分布数据,利用MODIS-NDVI差值模型,对冬小麦2011年的长势进行监测。结果表明,与近5年平均状况对比,2011年冬小麦在其整个生育期内长势基本与常年持平,但时空分布差异较大。     

基于无人机高光谱影像的冬小麦全蚀病监测模型研究

冬小麦全蚀病是导致小麦大幅减产甚至绝收的土传检疫性病害。快速、无损地监测冬小麦全蚀病空间分布对其防治具有重要意义。以无人机搭载成像高光谱仪为遥感平台,利用成像高光谱影像结合地面病害调查数据,在田块尺度对冬小麦全蚀病病情指数分布进行空间填图。利用地物光谱仪(ASD)同步获取的高光谱数据评价UHD185光谱数据质量,综合运用统计分析以及遥感反演填图技术,计算光谱指数(Difference spectral index,DSI)、比值光谱指数(Ratio spectral index,RSI)及归一化差值光谱指数(Normalized difference spectral index,NDSI)与病情指数(DI)构建决定系数等势图,筛选最优光谱指数与DI构建线性回归模型,并利用3个光谱指数构建偏最小二乘回归预测模型,以对比模型预测精度与稳健性。最后用独立数据对模型进行检验。结果表明,冬小麦冠层的ASD光谱数据与UHD185光谱数据相关性显著,决定系数R~2达0.97以上,3类光谱指数与DI构建偏最小二乘回归模型,得到模型验证结果(R~2=0.629 2,R_(MSE)=10.2%,M_(AE)=16.6%),其中DSI(R_(818),R_(534))对模型贡献度最高,利用DSI(R_(818),R_(534))与DI构建线性回归模型为y=-6.490 1x+1.461 3(R~2=0.860 5,R_(MSE)=7.3%,M_(AE)=19.1%),且通过独立样本的模型验证精度(R~2=0.76,R_(MSE)=14.9%,M_(AE)=11.7%,n=20)。最后使用该模型对冬小麦进行病情指数反演,制作了冬小麦全蚀病病害空间分布图,本研究结果为无人机高光谱遥感在冬小麦全蚀病的精准监测方面提供了技术支撑,并对未来卫星遥感探索冬小麦全蚀病大面积监测提供了理论基础。     

冬小麦生育早期长势反演模型通用性研究

分析了生育早期(返青期、拔节前期、拔节后期)各阶段的冠层叶片光谱特性与叶绿素含量的关系,基于单波段反射率构建了一元预测模型,同样基于植被指数构建了多元叶绿素含量的反演模型,对两类建模方法构建的叶绿素含量预测模型进行了同生长阶段预测(SPV)和后续生长阶段的交叉预测(CPV),比较了模型的预测效果,得出了构建冬小麦生育早期冠层叶片叶绿素含量的通用预测模型的建模策略。研究结果表明:以返青期冠层叶片单波段反射率构建的一元反演模型,具有一定的模型通用性,能够较为准确的预测拔节前期的叶片叶绿素含量。利用偏最小二乘原理构建多元反演模型具有良好的通用性和较强的鲁棒性,能够较好地反演冬小麦生育早期冠层叶片叶绿素含量。而以MPRI、NDVI、RVI为组合构建的多元模型兼具通用性和简练性,可以作为多元预测模型构建的参考组合。     

番茄生长发育非线性模拟模型

通过对番茄不同发育阶段与环境因子关系的分析，建立了番茄生长发育的非线性动态模拟模型，利用试验数据对模型进行了检验。结果表明，对不同发育阶段模拟，绝对误差均为1～2d，对全发育期模拟，绝对误差均在4d之内;平均相对误差小于4％。     

滴灌条件下枣树生育期长势与产量监测

滴灌条件下对枣树进行生育期长势与产量监测,通过对枣树基径、树高、梢条和叶片在年生长周期及各时期的动态变化进行初步分析,结果表明枣树年生长周期在4月至11月之间,在年生长周期内枣树枝干生理生长在夏季最快,基径、树高、梢粗和梢长的增长量最大;枣树叶片的生理生长在春季最快,叶片厚度、叶绿素含量及叶面积指数增长量也最大;5年生灰枣果实的平均产量为9 316.2kg/hm2,果实中含有较高的还原糖、维生素C和人体必需的微量元素Ca、Mg、Fe。     

不同生长调节剂对秋大棚黄瓜生长发育及产量的影响

近年来用于黄瓜生产的生长调节剂品种增多，为了验证生长调节剂在蔬菜栽培上对提高坐果率及产量的影响程度，以便筛选出最佳生长调节剂，提高黄瓜商品性状和产量，选取市场上常见的5种生长调节剂进行秋茬黄瓜喷施对比试验。结果表明，不同生长调节剂对蔬菜生长发育的影响不同，因此应该慎重选择。     

玉米施肥技术要点

玉米是我国主要粮食作物,提高玉米产量既有利于农民增收,也有利于保障粮食安全。阐述玉米生产过程中对施用氮、磷、钾等养分的需求情况以及玉米对这些元素的吸收特点,介绍玉米施肥技术要点,为玉米种植提供技术支持。     

声波助长器的研究设计

为促进植物声频控制技术的推广应用,研制了一种性能可靠的植物声频助长器.阐述声波助长器的总体结构及工作原理,介绍基频信号发生电路与选频网络电路、时基脉冲产生电路与断续声形成电路、音量调节与放大电路、电声转换器等关键部件的设计思路.     

中国沙棘对国外引种乔木幼期生长的促进作用

在黄土高原高塬沟壑区用中国沙棘、多年生香豌豆与从国外引进的刺槐、绒毛白蜡和黑核桃等乔木树种进行不同类型的复合试验,研究结果表明：幼龄期（1-4a）各种复合类型由于植物之间的有益共生,特别是中国沙棘、多年生香豌豆的固氮作用,可以很好地促进主栽乔木树种的高、径生长及生物量的积累;同时用于混交的中国沙棘,自身生长量也较其纯林有所增加.适宜的乔灌混交,可以实现“双赢”的目标.     

辣椒生长的三维可视化模拟

以辣椒动态生长过程虚拟为目标,在测定辣椒植物器官形态结构主要特征的基础上,用NURBS曲面建模方法建立辣椒叶、基于椭球变形的建模方法建立辣椒果实等器官的模型,提出以子结构为单位来生成植物结构的生长过程动态虚拟方法,用VC++结合OpenGL重构了辣椒器官和个体三维形态,实现了具有较好真实感的辣椒生长过程可视化模拟.     

不同阶段控制灌溉对甘蔗生长影响的试验研究

以新台糖16号甘蔗为试材,分别在甘蔗的萌芽期、苗期、分蘖期、伸长期进行了单生育阶段和连续2个生育阶段的共21种控制灌溉处理试验,研究控制灌溉对甘蔗出苗率、分蘖率和生长状况的影响。结果表明,在萌芽期不同程度的控制灌溉影响了甘蔗的出苗率,萌芽期的土壤水分控制在田间持水量50%~60%的出苗率最高,出苗率达83.3%,土壤水分控制在田间持水量60%~70%的处理的出苗率次之,土壤水分控制在田间持水量40%~50%的处理的出苗率最低。苗期的土壤水分控制在田间持水量50%~60%、并在分蘖期土壤水分控制在田间持水量60%~70%的处理最有利于甘蔗的分蘖,比苗期和分蘖期正常灌溉的分蘖率高50.0%。伸长期的控制灌溉对甘蔗的株高影响最大,随着土壤含水量的减少明显抑制了株高的增长,正常灌溉的甘蔗生长最好。     

播前和不同生育阶段灌溉对冬小麦农艺性状及产量的影响

以"周麦22"为试材,研究了播前和不同生育阶段灌溉对冬小麦生长发育及产量形成的影响。结果表明,返青期灌溉能显著提高冬小麦返青—拔节期间的株高增长速率,拔节期灌溉对株高的影响较返青期小。返青期灌溉对促进叶面积指数增长效果最为显著,拔节期灌溉次之,灌浆期灌溉则能有效减缓后期叶面积指数的降低速率。在播前灌溉条件下,返青水较拔节水和灌浆水更有利于冬小麦形成较多的有效穗数、穗粒数和较高的千粒质量。从提高产量和水分利用效率的角度考虑,在播前灌溉条件下,拔节水比灌浆水效果好,而返青水又比拔节水效更好。