棉花叶面积指数和地上干物质积累量的高光谱估算模型研究

 用ASD FieldSpec光谱仪实测棉花冠层不同生育时期的高光谱数据,同期获取棉花叶面积指数(LAI)和地上干物质积累量(Above-ground Dry Matter Accumulation,ADMA)。分析棉花冠层反射光谱与棉花LAI、地上部干物质积累量（ADMA）的相关关系,分析结果表明,反射光谱数据与棉花LAI、ADMA的相关系数的最高值分别发生在783 nm（r=0.6394^**）和766 nm处(r=0.6287^**);对反射光谱数据进行统计分析,建立了基于比值植被指数(RVI)和归一化植被指数(NDVI)的5种函数形式的棉花LAI、ADMA估测模型。经检验,基于RVI的估测模型具有较高的精度;对一阶微分光谱数据与棉花LAI和ADMA的逐步回归相关分析表明,敏感波段分别发生在736 nm（r=0.6769^**）和742 nm处(r=0.6847^**)。由736 nm、742 nm波段处的微分数值建立的LAI和ADMA线性回归估测模型,R值均达到了1%极显著的检验水平,说明一阶微分光谱敏感波段的数值,对棉花LAI和ADMA具有一定的估算能力。     

基于冠层反射光谱的玉米LAI和地上干物重估测研究

以cropscan多光谱辐射仪测定了玉米品种郑单958和浚单20的冠层光谱反射率,并对其相应的叶面积指数(LAI)和地上干物质量进行了同步测定。将由近红外波段和可见光红波段组成的不同的归一化植被指数(NDVI)和比值植被指数(RVI)分别与叶面积指数、地上干物质量进行回归分析,结果表明,NDVI与叶面积指数的相关性优于RVI与叶面积指数的相关性,且以NDVI(R950,R650)和叶面积指数的幂函数回归结果最优;RVI与地上干物质量的二项式回归效果显著,估算模型为:Y=-0.722 4(R800/R650)2 1.631 6(R800/R650) 271.49,R2=0.793 5。     

基于近地高光谱棉花生物量遥感估算模型

分析棉花地上鲜生物量冠层高光谱反射率变异系数，反射率光谱、一阶微分光谱与地上鲜生物量相关关系得结果表明：在可见光近红外波段棉花冠层反射率光谱变异系数在672 nm波段处最大；棉花地上鲜生物量与反射率光谱相关系数最大值在可见光波段出现在589~700 nm，在近红外波段出现在865~919 nm波段，且前者大于后者。地上鲜生物量与一阶微分光谱相关系数在可见光波段出现524~528 nm、552~588 nm、710~755 nm 3个高值区。基于以上研究，选择19个高光谱特征参数建立了棉花地上鲜生物量高光谱遥感监测模型，经检验，单波段中以F₆₂₉估算水平最高，估算模型为Y = 9.7914 exp(－20.738 F629)，准确度为83.9%、RMSE为0.64 kg m^-2、预测值与实测值相关系数为0.940**；组合参数以[629, 901]指数形式估算模型估算水平最高，模型为Y = 0.0986 exp(4.3696[629, 901])，准确度达84.0%，RMSE为0.55 kg m^-2，预测值与实测值相关系数为0.960**，上述两个模型为参选模型中估算棉花地上鲜生物量最佳高光谱估算模型。     

基于MODIS-NDVI的春玉米叶面积指数和地上生物量估算

为了构建春玉米叶面积指数和地上生物量的估算模型,基于辽宁省大田条件下9个站点春玉米不同生育期叶面积指数LAI和地上鲜生物量数据,利用MODIS提取的10种植被指数NDVI、RVI、DVI、PVI、EVI、GNDVI、RDVI、SAVI、OSAVI和NLI反演春玉米LAI和地上鲜生物量。结果表明：10种植被指数与春玉米LAI和地上鲜生物量相关性显著,采用植被指数反演春玉米LAI和地上鲜生物量是可行的;分别基于回归分析法和人工神经网络法,利用10种植被指数反演春玉米LAI和地上鲜生物量,利用回归分析法结合OSAVI和NDVI反演春玉米LAI和地上鲜生物量效果较好;利用人工神经网络法进行模拟反演采用RVI、DVI和EVI效果最佳,反演精度高于回归分析法。     

基于高光谱植被指数的棉花干物质积累估算模型研究

利用北疆8个棉花主栽品种(其中2个棉花品种设4水平种植密度)的各生育期冠层高光谱数据,经多元统计分析与光谱微分处理,建立了基于比值植被指数(RVI)和归一化植被指数(NDVI)的5种函数形式的棉花干物质积累估测模型,相关系数均达到了极显著水平(α=1%,n=96)。基于RVI和NDVI构建的估测模型,前者比后者具有更高的估测精度,指数函数、对数函数和双曲线函数形式的模型可以产生较高的预测精度;一阶微分光谱数据与棉花干物质积累量的逐步回归相关分析表明,相关系数的最高值发生在748 nm波段处(r=0.6920**),由748 nm波段处的微分数值建立的回归模型,估测精度较高,具有实际应用的潜力。     

基于WorldView 2影像杉木叶面积指数与植被指数相关性研究

为了探究基于高分辨率遥感影像杉木叶面积指数与植被指数的相关性,以湖南省攸县黄丰桥国有林场为研究对象,采用地面实验与遥感技术相结合的方法,利用WorldView 2遥感数据提取NDVI、SAVI、SARVI、RVI、MSAVI、ARVI等6种植被指数,通过LAI-2000测量的杉木叶面积指数(LAI)建立相关关系,开展WorldView 2遥感影像在估测杉木叶面积指数中的应用研究,分析植被指数对杉木LAI的影响.对不同植被指数分别进行线性模型、二次曲线模型、指数曲线模型和对数曲线模型的LAI反演.结果表明:除DVI与LAI相关性稍低一点外,其他植被指数与LAI都有很高的相关性,高于中低分辨率遥感影像提取的植被指数与LAI的相关性,土壤调节植被指数(SAVI)与LAI的相关性与土壤影响因子L无关.在线型模型中,RVI与ARVI更适合于杉木LAI建立一元线性回归模型,相关系数R分别为0.931、0.895,判定系数R2分别为0.866、0.800,均达到较好的拟合效果.在非线性模型中,反演模型最好的是二次曲线模型,其次是指数模型,最差的是对数模型.拟合效果较好的是NDVI、SAVI和RVI;拟合效果最差的是DVI;最好的拟合模型,其R2高达0.884.杉木LAI具有较佳拟合效果的非线型模型是NDVI和SAVI的二次曲线模型.     

基于高光谱植被指数的棉田冠层特征信息估算模型研究

 采用ASD Field Spec Pro VNIR 2500型光谱辐射仪获取了棉花不同生育时期的冠层高光谱反射率。并通过光谱分析技术，建立了基于高光谱植被指数——归一化植被指数和比值植被指数的棉田冠层特征信息的定量模型。经过对估算模型的精度检验和评价，最终筛选出表征棉花冠层结构特征参数的最佳估算模型。结果表明，基于归一化植被指数预测棉花叶面积指数，以幂函数（y=11.084x^12.024，r=0.8076^**）的模型为最优；基于比值植被指数预测棉花单位面积地上部鲜生物量，以指数函数（y=52.261·exp(0.1024x)，r=0.8114^**）的估计模型为最优；基于比值植被指数预测棉花单位面积地上部干生物量，以指数函数（y=9.5552·exp(0.1133x)，r=0.8330^**）的模型为最优。可见，利用高光谱遥感技术可以分析、模拟、评价、预测棉花冠层特征参量，为精准种植棉花提供了依据。     

利用高光谱技术估测大豆育种材料的叶面积指数

叶面积指数(LAI)是反映田间作物长势及产量潜力的重要参数,规模化育种要求及时、快速、无损地获取大量育种材料的田间生长信息。本研究利用52份大豆品种(系)的2年田间试验,在盛花期(R2)、盛荚期(R4)及鼓粒初期(R5)测定大豆冠层反射光谱,同步测定大豆LAI和地上部生物量(ABM)。结果表明,不同生育期LAI与冠层光谱在可见光波段(426~710 nm)均表现显著负相关(P0.05),在近红外波段(748~1331 nm)均表现为显著正相关(P0.05)。根据文献已报道的植被指数与LAI的线性相关性分析,NDVI和RVI类型的植被指数能够较好地指示大豆LAI,进而在全光谱250~2500 nm范围内涵盖上述两种类型的植被指数,经对建立的大豆LAI线性与非线性模型综合评价,遴选出不同生育期敏感植被指数的最优估测模型。其中,R2期RVI(825,586)所建模型(y=0.03x1.83)、R4期RVI(763,606)所建模型(y=0.38e0.14x)及R5期RVI(744,580)所建模型(y=0.06x1.79)的预测表现最好,决定系数(R2)分别为0.677、0.639和0.664,相对标准误(RRMSE)均小于20%;模型验证的决定系数(R2*)分别为0.643、0.612和0.634,均根方误差(RRMSE*)约20%。进而发现针对LAI和ABM的RVI共性核心波段组合为R2期的825 nm和586 nm、R4期的763 nm和606 nm以及R5期的744 nm和580 nm。本研究结果可望为大豆规模化育种中获取大量不设重复试验材料的田间长势信息提供快速无损预测的技术支持。     

不同水分条件下棉花光谱数据对冠层叶片温度的响应特征

利用Fluke热像仪和ASD地物非成像高光谱仪,分别记录棉花新陆早33号、13号2个品种、4个水分处理、5个关键生育时期的冠层红外热图像和反射光谱数据;在红外热图像上提取棉花冠层受光叶片的温度,同时处理高光谱数据获得归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、红光620 nm和近红外850 nm波段的反射率(ρ620,ρ850)。分析表明,棉花2个品种4个水分处理的冠层叶片温度(TL)在盛花期、盛花结铃期较高,在盛铃期达到最大值,在开花期和吐絮初期较低;棉花受到水分胁迫,冠层近红外波段光谱的反射率降低,红光波段的反射率升高,NDVI和RVI变小,TL升高;在充分灌溉条件下棉花近红外、红光波段的光谱反射率、NDVI和RVI及TL则与水分胁迫处理的表现相反。和620 nm和850 nm波段反射率与TL的线性相关比较,棉花NDVI和RVI与TL的线性相关性更强。研究表明,将红外热图像和高光谱遥感技术相结合,具有实时、非破坏性地监测棉花水分状况的潜力。     

基于高光谱数据的棉花冠层FPAR和LAI的估算研究

 通过非成像高光谱仪和光量子传感器,获取了棉花2品种4水平种植密度冠层关键生育时期的反射光谱数据和光合有效辐射值;利用光谱多元统计分析技术与微分处理,分析表明,反射光谱813 nm（_ρ813）和758 nm（_ρ758）处分别是光合有效辐射截获量（FPAR）和叶面积指数（LAI）的敏感波段。用反射率_ρ813和_ρ758分别与FPAR和LAI建立的线性相关模型方程估测FPAR和LAI,经检验,它们的实测值与估测值之间均呈极显著的线性相关（r_FPAR=0.7199^**,r_LAI=0.6430^**,α=1％,n=70）,模型方程的估算精度分别达96.5%、81.7%;而一阶微分光谱数据与FPAR在350 ~2500 nm波段范围相关不显著,与LAI的最大相关发生在734 nm波段处。基于一阶微分光谱_ρ′734与棉花冠层LAI线性相关的模型方程,估测LAI,实测值与估测值之间呈极显著的线性相关（r_LAI=0.6947^**,α=1％,n=70）,估算精度为82.4%,与反射光谱758 nm估测LAI的精度接近。结果表明,棉花冠层光谱数据可以对光合有效辐射截获量FPAR和LAI进行实时、无损、动态、定量的估算。