高光谱遥感技术在作物营养监测中的研究进展

高光谱遥感技术可以快速准确地获取农田作物生长状态的实时信息,为实施精准农业提供重要的技术支撑。该文综述了高光谱遥感技术监测作物N、P、K及叶绿素营养状况的国内外研究进展,并提出了一些今后研究的设想,以期促进高光谱遥感技术在作物营养领域的应用,为精确农业发展提供理论依据。     

小麦冠层光谱获取及信息分析综述

高光谱技术可以快速、准确监测作物的生长信息,小麦冠层光谱与其叶片的叶绿素等生长信息密切相关,同时利用光谱信息可以监测作物的产量、籽粒信息等。介绍了高光谱数据的3种采集方式,综述了利用高光谱数据监测小麦的生长状况(叶绿素、叶面积指数、叶片氮素含量)以及小麦产量、籽粒及病害等相关应用领域研究,并提出了作物冠层光谱分析存在的问题以及下一步发展方向。     

作物氮素高光谱遥感监测研究

高光谱遥感技术在作物氮素营养诊断与监测中表现出强大的优势,具有广阔的应用前景。本文在介绍高光谱遥感技术发展和作物氮素高光谱遥感监测机理的基础上,从作物叶片、冠层及多角度三个尺度对作物氮素含量高光谱监测研究进行梳理,对研究现状进行分析,并提出今后发展方向,以期为有效开展作物氮素高光谱遥感诊断研究提供借鉴。     

基于作物冠层数字图像的氮素营养及生长指标监测研究进展

农作物生长信息的实时、快速、无损监测与诊断正逐步成为现实,可广泛应用于作物生产的栽培管理、生产力预测等。随着数码相机、手机相机、扫描仪的普及,运用数字图像处理技术进行作物营养状况与生长指标监测成为成本低、应用方便的方法。基于数字图像技术的作物营养诊断和生长指标监测,包括基于单叶片与基于冠层图像分析两类。该文综述了基于数字图像的作物冠层氮素营养及生长指标监测的研究进展。     

作物环境胁迫高光谱遥感监测研究进展

作物环境胁迫频发不仅严重影响区域粮食生产和生态安全,还威胁社会经济稳定和可持续发展,高光谱遥感可实时、准确监测作物环境胁迫,与传统监测方法相比具有较大优势。首先阐述了高光谱遥感监测作物环境胁迫的理论基础,重点从基于光谱响应特征的直接监测、基于农学参数和生理信息反演的间接监测两方面,概述了高光谱遥感在监测作物病虫害、水分胁迫方面的研究进展。在此基础上,提出了目前该技术在作物环境胁迫监测应用领域的不足,如光谱响应特征的专属性认识不足、反演模型的精度及普适性较低、数据使用受到限制等,并讨论了高光谱遥感在作物环境胁迫监测方面的发展方向,旨在为农作物环境胁迫监测及预警提供参考。     

无人机多光谱遥感在农作物生长监测中的应用综述

遥感技术是掌握作物生长发育情况的常用方法,无人机遥感技术的使用具有简单、有效、廉价的优点,近年来更广泛的运用在农业中。多光谱相机可以在近红外波段和红边波段获得数据,利用光谱数据及时地进行作物估产、生长检测和营养评估工作,并具有成本低、稳定性高、数据量小和覆盖面积广的特征,在较大面积的区域调查中具有广阔的应用。叶绿素含量、叶面积指数、氮素含量等农学参数与作物的长势密切相关,通过这些参数可以实时诊断作物的营养状况及病虫害状况,根据作物的实际情况来进行精准管理与调控。本文从遥感无人机与多光谱相机的类型和特征、多光谱在作物表型信息监测上的主要应用、农作物灾害检测3个方面作了详尽的综述,希望为无人机多光谱遥感技术在作物生产的精细化作业提供借鉴。     

基于CGMD302水稻生长指标光谱监测技术研究

运用CGMD302作物生长监测光谱仪对植株进行无损监测,能够在不影响作物生长的前提下,及时有效地对生长指标进行测量。该试验在浙江湖州浙江农林大学德清现代农业高科技园区,采用甬优538和秀水134两个品种,设立不同氮水平试验小区,开展单季稻小区试验。试验明确了在直播播种技术下叶面积指数和生物量与播种后天数的量化关系,建立了叶面积指数、生物量和产量与CGMD302作物生长监测光谱仪测得的光谱参数的估计模型。能够在各个生育时期对水稻的不同生长指标进行监测,及时了解水稻生长状况,在水稻的生长过程中起到很好的监测指导作用。     

作物冠层氮素的高光谱无损监测技术研究

氮素是作物生长发育和品质形成的重要指标。实时、快速、准确、无损地监测作物冠层氮素含量对于作物生长诊断、提高氮素利用率、减少过量施氮带来的环境污染具有重要的意义。从冠层氮素的高光谱无损监测的国内外研究现状出发,围绕作物冠层氮素无损监测的技术原理、作物冠层无损监测现状及存在的问题、作物冠层氮素无损监测技术的发展方向等问题进行阐述和探讨,以期为冠层氮素高光谱无损监测研究提供一定的参考。     

光谱技术在玉米生产中的应用

随着光谱技术的普及和应用,利用光谱技术对农作物生长等相关信息进行无损监测的研究日益深入。综述了光谱技术在玉米养分、籽粒品质、估产等方面的研究成果,介绍了玉米光谱监测研究的最新进展,提出了广东省玉米光谱监测存在的问题和发展方向。     

无人机高光谱成像技术在作物生长信息监测中的应用

随着高效精准无损检测技术发展与应用,精准农业发展趋势明显,高光谱遥感作为该领域前沿技术,应用广泛。高光谱成像（Hyperspectral imaging,HSI）技术具有波段多、光谱窄、数据量大优点,利用光谱特征研究作物生长信息、各种光谱模型及精细分类和识别。文章重点论述近5年国内外HSI技术在无人机（Unmanned aerial system,UAS）遥感系统中对作物生长信息快速无损检测应用的研究进展,通过数据集扩充与注释、最佳波段组合和利用,配合反演方案开发与训练,以及精确图像处理技术评估作物氮素营养、生物量和产量、病害或胁迫、表型及植物功能特征等生长信息,该技术精准快速反映农业生产中许多具体问题,为现代化精细化农业发展提供有力保障。     

基于光谱信息的作物氮素营养诊断研究进展

快速、准确地进行作物氮素营养诊断,有助于管理者及时、有效地采取相应的应对措施,既保障作物的高产量,又有效地管控、减少化肥施用量。由于作物氮素营养状况直接影响着作物的光谱信息,因此以作物光谱信息为依据进行作物氮素营养诊断极具潜力。对当前基于光谱信息进行作物氮素营养诊断的3种方法(便携式叶绿素仪法、高光谱遥感诊断法和数字图像分析诊断法)进行了综述,介绍了各个方法的原理、特点和研究进展,并对未来基于光谱信息的作物氮素营养诊断进行了展望。     

基于遥感数据的冬小麦农情监测研究进展

对国内基于遥感数据冬小麦农情监测技术的研究与应用进行了全面的回顾,对冬小麦长势、产量、品质和灾害预测预报方面的研究进展作了较系统的调查及研究,分析了遥感技术在小麦农情监测方面取得的成效。提出了冬小麦冠层光谱指数和遥感信息与冠层生化参量之间的关系是实现小麦农情监测的关键,对利用遥感技术进行小麦生长发育监测进行了展望。     

基于改进光谱角算法的小麦产量监测研究

[目的]基于小麦生长发育关键时期的近地面高光谱数据和收获实测产量数据,利用改进的光谱角算法进行冬小麦产量估测.[方法]选择2个小麦品种,设置4个氮素水平处理,根据氮素营养对小麦冠层可见光和近红外光谱影响较大的特点,构建监测小麦冠层氮素营养的光谱角算法.[结果]氮素营养对小麦产量差具有比产量更明显的差别,不同小麦品种在不同生育时期和氮素水平下光谱角变化有明显的差异,小麦生育前期的光谱角变化较小,生育后期光谱角增加,末期光谱角降低,不同氮素水平之间表现出NO-2>N0-3>NO-1.光谱角与小麦产量呈明显的二次线性关系,拟和方程决定系数为0.7844,达到极显著水平.[结论]利用光谱角进行小麦产量监测是可行的.     

基于高光谱成像估测冬小麦不同生育时期水分状况

【目的】研究实时、快速估测冬小麦不同生育时期水分状况并构建模型,为冬小麦水分精准管理提供科学依据。【方法】以新疆典型滴灌冬小麦为研究对象,应用高光谱成像技术获取冬小麦冠层光谱信息,并对原始光谱反射率进行平滑和数据变换,利用一元线性回归(Simple linear regression,SLR)、主成分回归(Principal components regression,PCR)和偏最小二乘回归(Partial least squares regression,PLSR)3种建模方法,对冬小麦冠层原始光谱及变换光谱分别构建植株水分含量估测模型。【结果】冬小麦冠层原始光谱反射率与植株水分含量相关性不高,对原始光谱反射率进行数据变换可以显著增强与水分含量的相关性和相关波段数,其中倒数一阶微分变换与冬小麦植株水分含量的相关系数最大,为-0.893 0,但不同变换最优相关系数所对应的波段位置并不固定。PLSR方法的模型精度最高,对数变换的PLSR模型估测精度最高,模型$R_{p}^{2}$、RMSE_p、RPD值分别为0.880 8、3.251 2%、2.934 3;冬小麦不同生育时期估测模型精度存在差异,拔节期、抽穗期估测模型精度较低,灌浆中期最高,其估测模型$R_{p}^{2}$、RMSE_p、RPD值分别为0.904 8、1.381 1%、3.454 7。【结论】利用高光谱成像技术对估测冬小麦植株水分含量是可行的,在灌浆中期的估测效果最佳。     

物联网技术在我国粮食作物生产过程中的应用进展

物联网技术在粮食作物生产过程中的应用,是粮食高产、优质、高效、生态、安全生产的要求。在作物生长监测与诊断中,利用无线传感器网络、物联网技术和视频监控系统,可以远程实时监测作物生长过程中的关键环境因子、作物长势、作物营养和病虫害等信息,从而实现信息的实时采集。为此,主要阐述了物联网技术在我国粮食生产产前、产中和产后的应用现状,分析了物联网技术在粮食作物生产中存在的主要问题,并提出了物联网技术的应用前景及发展方向。     

一种玉米苗期冠层叶绿素车载 动态诊断光谱指数

为了使用车载平台对玉米叶绿素含量进行快速预测,优化车载系统测量结果,提出了一种适用于玉米 苗期车载动态预测冠层叶片叶绿素含量的光谱指数MPRI,构建了相应的叶绿素含量预测模型,结合空间插值对其 空间分析能力进行了分析和评估。结果表明院基于车载动态获取的冠层光谱指数MPRI,对于单点位置的冠层叶绿素 预测效果较好,模型决定系数R2约为0.81;对于动态测量,车载动态获取信息中的玉米冠层MPRI 值能够通过定值 阈值较为准确地被识别,利用其构建的玉米冠层叶片叶绿素含量预测模型具有较好的单点预测效果。结合反距离加 权插值法进行空间分析,能够得到较佳的空间预测效果,空间分布预测偏差小于7%的数据占总数据量的85%。基于 光谱指数MPRI 构建的车载动态预测冠层叶绿素预测模型具有较好的单点预测效果,结合GPS 位置信息进行空间 分析能够得到较佳的空间预测效果,为车载系统动态测量提供了新的思路。     

田间作物信息监测技术的研究现状与展望

利用田间监测技术采集作物信息,可以实时获取田间作物的生长情况,并做出相应决策,对提高作物的产量和品质有重要作用。针对依赖于人工采样测量的传统作物田间监测方法存在效率低下、主观性强、特征单一等缺点,田间作物的快速监测、信息获取及分析技术成为了当下的研究热点。本文从采集目标、监测平台以及不同数据(信息)分析方法 3个方面分析了国内外田间作物监测技术的研究现状,总结了目前我国田间作物监测中存在的问题,并对今后在监测技术创新、信息解析技术、数据(信息)标准化与共享化,以及基础设施及推广方面的发展提出了建议,以期为我国田间作物监测技术的创新和产业发展提供参考。     

基于RF-VR的紫丁香叶片叶绿素含量高光谱反演

利用高光谱技术精确估测植物叶片叶绿素含量,对植物生长趋势和营养状况的监测和管理具有重要意义。本文以紫丁香为研究对象,针对高光谱所含波段数量大、波段间相关性强导致数据中冗余信息增多的现象,通过卷积平滑和二阶微分(SG-SD)处理光谱数据,应用随机蛙跳(RF)算法筛选特征波段,最后结合偏最小二乘(PLSR)和投票回归器(VR)建立了植物叶片叶绿素含量反演模型,并与全波段光谱法和5种经典变量提取方法进行了比较。结果显示,相比于原始光谱数据,SG-SD是一种有效的提高建模精度的光谱预处理方法;相比于全波段光谱和经典变量提取方法,RF算法筛选出的敏感波段建模效果最佳;相比于PLSR模型,VR模型的预测精度和预测稳定性能更优。本文对原始光谱数据进行SG-SD预处理后,对经RF算法筛选出的特征波段建立VR模型,变量数由全波段数204个减少为35个,建模集决定系数0.944 2,验证集决定系数0.951 4,最后利用RF-VR模型结合伪彩图技术得到紫丁香叶片叶绿素分布反演图,为紫丁香叶片养分分布提供更直观的信息表达。结果表明,该方法可为紫丁香叶片营养含量诊断和长势监测提供技术支持。     

合成孔径雷达在农作物长势监测中的应用

在农作物收获之前进行大范围作物生长状况评价,可以为早期估产提供依据,同时为田间管理提供即时信息。该研究结合合成孔径雷达(SAR)技术的发展,分别从基于SAR后向散射系数和极化特征2个方面,结合农作物长势参数反演,对SAR技术在农作物长势监测中的应用情况进行了研究,总结了目前采用SAR技术进行农作物长势监测中存在的问题,并对其未来研究方向进行了展望。