高光谱成像分析植物叶片滞尘前后光谱特征变化

灰霾的监测与治理是迫切需要解决的问题,分析植被叶片滞尘前后的光谱变化特征是灰霾监测的一种有效方式。植物叶片具有吸附空气颗粒物的能力。该文通过获取10种常见树木叶片10月和11月连续26 d的高光谱图像,对比分析每种叶片滞尘前后的光谱特征变化情况,得出滞尘前后叶片光谱变化的基本趋势:1)10种叶片变化趋势基本一致,10种叶片滞尘前后光谱变化明显的区间均表现在500~550 nm、550~700 nm、730~760 nm波段内;2)滞尘前后的叶片红边位置并没有发生改变,滞尘没有对叶片内部生理结构构成影响;3)金露梅和二球悬铃木在765 nm波段处的光谱响应与其它树种存在很大差异;白杜、金银忍冬、紫薇和玉兰在550~570 nm波段区间对于滞尘的敏感度较弱。研究为大气降尘的监测以及灰霾的治理提供应用参考。为进一步通过高光谱探测灰霾典型成分提供理论支撑。     

条锈病胁迫下冬小麦冠层叶片氮素含量的高光谱估测模型

为利用高光谱遥感诊断条锈病胁迫下作物的营养状况,测量感染条锈病的冬小麦冠层反射率以及相应叶片全氮(LTN)含量,利用线性和非线性回归方法,建立了微分光谱与小麦LTN含量之间的回归模型.研究表明随病情加重,小麦LTN含量逐渐降低,并与一阶微分光谱在430～518、534～608、660～762 nm以及783～893 nm区域具有极显著相关性.经检验,以红边内一阶微分总和与蓝边内一阶微分总和比值(SDr/SDb)为变量的模型是估测LTN含量的最佳模型,其RMSE为0.3567,相对误差为8.33%.因此,利用高光谱遥感估测条锈病胁迫下作物LTN含量是可行的,且具有较高的反演精度.研究成果可为小麦氮素营养监测、精准施肥以及条锈病情诊断等提供理论依据和指导.     

不同水分处理对烟草叶片高光谱及红边特征的影响

采用ASD Fieldspec HH光谱仪, 测定了不同水分处理下两个烟草品种叶片的光谱特性, 分析其红边特征参数的变化规律及其与烟叶生理指标的相关性。结果表明: 不同水分处理之间的烟草叶片光谱反射率差异明显, 但两个品种的变化规律一致。烟草伸根期和旺长期, 近红外光区的光谱反射率随土壤水分的增加而升高, 成熟期则呈相反趋势, 且光谱反射率在旺长期达到最高值。不同水分处理下烟草叶片一阶微分光谱趋势总体一致, 但红边一阶导数光谱差异显著。红边位置随土壤水分减少向长波方向移动, 发生“红移”现象。红边幅值和红边面积在伸根期和旺长期均随土壤含水量的增加而发生“红移”现象, 成熟期则发生“蓝移”现象。烟草叶片的红边位置同其生理指标的相关性要优于其他参数, 同叶绿素a含量、叶绿素b含量、类胡萝卜素含量、叶绿素总量、叶片鲜重、叶片干重、叶面积和叶片含水率均呈极显著相关关系; 红边幅值和红边面积与叶绿素a含量、叶绿素b含量、类胡萝卜素含量、叶绿素总量和叶片含水率之间均呈极显著性正相关, 红边面积同叶片干重呈极显著性负相关关系。     

夏玉米叶片全氮含量高光谱遥感估算模型研究

在5种不同施氮量和2种夏玉米品种处理下,分别在玉米拔节期、大喇叭口期、抽雄期、吐丝期、乳熟期测定了玉米冠层高光谱反射率及其对应叶片的全氮含量。选取了470、550、620和720 nm 4个代表性光谱波段,分品种对叶片全氮含量与原始光谱反射率、光谱反射率一阶微分以及部分高光谱特征参数（基于光谱位置、面积、植被指数的特征参量）分别进行线性回归和非线性回归拟合。在每个生育时期,选择决定系数和F值最高的模型3个,并分别用第二年测定的光谱和全氮含量数据分别对两个品种进行均方根差和相对误差的验证,选择均方根差和相对误差较小的拟合模型。结果表明:在拔节期、大喇叭口期、抽雄期、吐丝期和乳熟期,玉米叶片全氮含量最佳拟合光谱参量分别为R720、DR720、SDb、DR550和DR550,玉米叶片全氮含量最佳高光谱遥感估算模型依次为:Y=5.129e-2.317x、Y=3.421－10.010x－477802.331x3、Y=4.070－2.304x－52.177x2、Y=－0.468－0.528lnx和Y=－2.390－0.793lnx。     

基于高光谱的柑橘叶片氮素含量多元回归分析

快捷、准确、无损地检测柑橘叶片氮(N)素含量,对柑橘树N肥施用的精准动态管理有重大现实意义。以117株园栽罗岗橙为试验研究对象,在不同生长期用ASD公司的FieldSpec3采集柑橘树健康叶片的高光谱反射值,以高光谱反射数据或其变换形式作为柑橘树样本多元矢量描述;用凯氏定氮法同期检测出柑橘树叶的真实N素含量值;在用PCA对高维光谱矢量降维的基础上,利用支持矢量回归算法(SVR)建立高光谱多元表达和N素含量间的映射关系,以实现任意柑橘树N素含量的预测分析。试验结果表明,测试集上预测值和真实值间的平方决定系数R2为0.9730,平均相对误差为0.9033%,均方误差MSE为0.090343,证明了该方法的有效性,为利用高光谱技术进行柑橘树N素含量的无损检测提供了参考。     

库尔勒香梨叶片全钾含量高光谱估算模型研究

为实现库尔勒香梨养分状况的无损、实时、快速监测,利用便携式光谱仪(SVC HR-768)测定不同钾肥施用量的20年树龄库尔勒香梨叶片光谱反射率,并结合叶片全钾含量的室内分析,对叶片全钾含量与原始光谱、一阶导数光谱、高光谱参数之间相关性进行分析。结果表明:在425 nm处原始光谱与叶片全钾含量构建的线性模型,调整决定系数R2值达到0.913;在630 nm处一阶微分光谱与全钾含量构建的线性模型,调整决定系数R2值为0.986。叶片全钾含量与高光谱特征变量中绿峰位置变量(Rg)和红谷位置变量(Ro)的相关性极显著,由此构建的线性模型调整决定系数R2值均达到0.96以上。通过模型检验,确定基于630 nm的光谱一阶微分(X630)模型Y=1 136.835X630+50.709为库尔勒香梨叶片全钾含量(Y)的最优估测模型。     

基于PLSR方法的马铃薯叶片氮素含量机载高光谱遥感反演

作物氮素状况是评价土壤肥力和作物长势的重要指标,叶片氮素状况的实时无损估测对合理氮素管理、提高产量和改善品质具有重要意义。本文选择不同氮处理条件下的马铃薯作为研究对象,利用AISAEagle机载高光谱成像系统获取试验区的高光谱图像,在对图像进行精确的几何、辐射校正和反射光谱重建基础上,提取每个处理马铃薯冠层的高光谱数据。选取波长430-910nm范围内原始光谱R及其D1(R)、D2(R)、Log(1/R)、DLog(1/R)、D2Log(1/R)5种变式数据,根据田间同步采样叶片的氮素含量数据,利用偏最小二乘回归法(PLSR)构建了马铃薯叶片氮素含量的光谱预测模型,并进行全氮含量填图。结果表明:基于一阶导数光谱D1(R)的偏最小二乘回归模型的效果最优,决定系数(R2)和校正均方差(RMSEC)分别为0.82、0.38%。将该最优估算模型应用到整个高光谱图像上,得到试验区马铃薯叶片全氮分布图,图像上氮的值域为3.35%~5.95%,与地面实测结果3.59%~5.89%基本一致,且叶片全氮值的大小分布与马铃薯长势分布一致。研究结果可为研制和开发基于高光谱成像技术的马铃薯叶片氮素预测方法提供理论和技术支持。     

植被叶片光谱及红边特征与叶片生化组分关系的分析

以LOPEX’93数据集为基础, 利用最新的叶片光学模型——PROSPECT5模型模拟了不同生化组分(叶肉结构参数、等效水厚、叶绿素、类胡萝卜素和干物质)含量叶片的反射率、透射率和吸收率光谱, 并在此基础上提取植被红边特征, 系统分析光谱和叶片生化组分的关系, 建立光谱特征与叶片生化组分的关系模型, 为生化组分反演提供一定的理论基础。结果表明, 在可见光部分, 叶片的光谱主要取决于叶肉结构参数和色素(叶绿素和类胡萝卜素); 在红外波段, 叶片的光谱主要受水分、叶肉结构参数和干物质含量的影响。不同的波段范围内, 光谱对生化组分的敏感度不同。叶片的红边特征不受水分和类胡萝卜素的影响, 但红边位置随叶绿素的增加向长波方向移动(红移)。红边斜率随内部结构参数的增加而增加, 两者之间的关系可用二次方程描述, 这为叶肉结构参数的求解提供了一个方向。     

基于无人机高光谱影像的引黄灌区水稻叶片全氮含量估测

实时监测水稻氮素状况对于评估水稻长势及精准田间管理意义重大。为确定宁夏引黄灌区水稻叶片全氮含量的最优高光谱估测方法,该文依托不同氮素水平水稻试验,基于成像高光谱数据和无人机高光谱影像,综合运用统计分析及遥感参数成图技术,对比分析光谱指数与偏最小二乘回归方法预测水稻叶片全氮含量的精确度和稳健性。结果表明,以组合波段738和522 nm光谱反射率的一阶导数构成的比值光谱指数(ratio spectral index,RSI)构建的线性模型为水稻叶片全氮含量的最优估测模型(检验R2为0.673,均方根误差为0.329,相对分析误差为2.02);无人机高光谱影像反演的水稻叶片全氮含量分布范围(1.28%~2.56%)与地面实际情况较相符(1.34%~2.49%)。研究结果可为区域尺度水稻氮素含量的空间反演及精准农业的高效实施提供科学和技术依据。     

小麦叶片水分及绿度特征的光谱法诊断

通过ASD FieldSpec光谱仪测定2个小麦品种3个氮肥处理、3个水分处理下的叶片反射光谱,用SPAD-502仪测定叶片的SPAD(绿度指数)值,并称取叶重。用ViewSpec Pro与Matlab软件处理光谱数据,分析光谱参数与叶片含水量及SPAD值的相关关系,从而明确叶片水分及绿度特征的最佳波段或光谱指数。结果表明,水分指数(WI)、水分胁迫指数(MSI)及中红外植被指数(MSVI1)与叶片含水量的相关关系密切且表现稳定,均通过了0.05水平的显著性检验;Fd664(664nm附近处一阶导数光谱值)、SDr/SDb(红边区域一阶微分总和与蓝边区域一阶微分总和的比值)与小麦叶片SPAD值的相关性达到极显著水平,因而利用光谱法诊断和监测小麦叶片水分及绿度特征具有良好的可行性,可为遥感技术应用于精准农业提供依据。     

Effects of early leaf removal on grape yield,chemical characteristics,and antioxidant activity of grape variety Cabernet Sauvignon and wine from eastern Croatia

The aim of this study was to determine the impact of two different treatments of early defoliation performed before blooming on: grape yield, chemical parameters, polyphenols content, and antioxidant activity of grape and red wine cv. Cabernet Sauvignon from the vineyard located in Ilok, the eastern continental region of Croatia. Two different treatments of leaf removal (LR) were performed: removal of 3 leafs (T1) and 6 leafs (T2) before blooming, together with control (no leaf removal) (T3) during two years (2013 and 2014). Crop yield and average cluster weights per vine were determined. Density, pH and titratable acidity were measured in must, while the total phenols, total anthocyanins and antioxidant activity were measured in the extract of grape skin and produced wine. The analysis of individual anthocyanins in wine was performed by HPLC method. T2 treatment significantly lowered the crop yield and the average cluster weights, and increased total phenols, total anthocyanins, antioxidant activity and most abundant individual anthocyanins in wine. Defoliation did not affect the other chemical parameters in must, grape skin extract and wine. Vintage year is statistically the most significant source of variability for density of must, antioxidant activity in grape skin extract, as well as pH and titratable acidity in wine. This study has showed that the early leaf removal treatment in eastern continental part of Croatia could be used for the production of smaller quantity of high quality Cabernet Sauvignon red wine abundant with anthocyanins.     

植物叶片特征与光合性能的关系

以相同生境下生长的5种叶片特征(叶色和厚薄等)不同的植物[珊瑚树(Viburnum odoratissimum)、银杏(Ginkgo Biloba)、桑树(Morus alba)、紫叶酢浆草(Oxalis triangularis cv.Purpurea)和紫叶橡皮树(Ficus elasticacv.Decora Burgundyi)]为材料,于晴天选择其植株上东南朝向且生长一致并具代表性的当年生成长叶,采用Li-Cor 6400便携式光合测定系统、调制叶绿素荧光成像系统(IMAGING-PAM M-Series)及双通道PAM-100测量系统(Dual-PAM-100)和常规方法研究了其叶片特征、光合性能及相互间的关系。结果表明,不同植物的叶片特征和光合性能指标均存在显著或极显著差异。比叶干重[35~215 g(DW).m-2]间的差异大于比叶鲜重[0.28~1.04 kg(FW).m-2]。桑树和珊瑚树叶的叶绿体色素含量[叶绿素a(Chla)、叶绿素b(Chlb)、叶绿素总量(Chl)和类胡萝卜素(Xc)]较高,银杏叶和紫叶橡皮树叶居中,紫叶酢浆草叶最低;紫叶酢浆草叶的花青素(Ant)含量最高[0.122 mg.g-1(FW)和0.488 mg.g-1(DW)],其他植物较低且差异较小;紫叶酢浆草叶的Chla/Chlb(6.27)、桑树的Chl/Xc(9.97)、桑树叶的Chl/Ant(43.81)和珊瑚树叶的Xc/Ant(7.17)最高,紫叶酢浆草叶的Chl/Ant(0.49)和Xc/Ant(2.46)最低。气孔导度、蒸腾速率、胞间CO2浓度和净光合速率(Pn)均为桑树>银杏>紫叶酢浆草>珊瑚树>紫叶橡皮树。桑树和珊瑚树叶的PSII实际光合效率[Y(II)]最高,但PS II处非调节性能量耗散的量子产量也最高;银杏Y(II)叶较低,但能抵御强光的照射。桑树、紫色酢浆草和紫色橡皮树叶的PSI光合效率[Y(I)]极高,但桑树和紫色橡皮树PSI的光保护较弱,紫色酢浆草则很强。相关分析显示,Ant和Xc对强光下Pn无显著影响,Pn受气孔特征和叶绿素含量的正调控,Y(II)依赖于叶绿体色素含量(尤其是Chla),Y(I)与Chl/Xc呈正向关系;气孔开放和叶绿素含量可负调控光合机构的光保护和正调控光损伤,Xc则相反。     

玉米叶片氮含量的高光谱估算及其品种差异

准确、快速、及时地对玉米氮营养状况做出判断是氮肥合理施用的基础。该研究在水培条件下对3个玉米品种（组合）叶片氮含量（LNC）的高光谱敏感波段、估算模型及其品种差异进行了探讨。结果表明,LNC与不同波段叶片光谱反射率的相关性存在品种差异,但3个品种（组合）都在500～649 nm和691～730 nm表现极显著的负相关关系,并在同一波长获得最高的相关系数,说明可以利用统一的波段来预测不同品种的LNC。依品种建立了LNC与归一化差值光谱指数（NDSI）或比值光谱指数（RSI）的定量关系模型,NDSI（714,554）和RSI（714,554）所建模型的拟合度最好,直线和指数模型拟合度均达到极显著水平,可以用来估算玉米LNC。玉米LNC估算中,以该品种数据所建模型的估算偏差最低,利用综合模型或其他品种模型则加大了估算偏差,高估与低估的最高偏差分别为35.6%和32.7%。在利用高光谱技术进行玉米氮营养状况诊断的研究及应用中,应考虑品种间差异。     

基于迁移学习的葡萄叶片病害识别及移动端应用

为解决已有的卷积神经网络在小样本葡萄病害叶片识别的问题中出现的收敛速度慢,易产生过拟合现象等问题,提出了一种葡萄叶片病害识别模型(Grape-VGG-16,GV),并针对该模型提出基于迁移学习的模型训练方式.将VGG-16网络在ImageNet图像数据集上学习的知识迁移到本模型中,并设计全新的全连接层.对收集到的葡萄叶...     

基于时序图像跟踪的葡萄叶片病害动态监测

为提高自然成像条件下的酿酒葡萄图像中病害识别的可靠性,对时序叶片图像作连续病害检测并监测病斑变化情况。首先,在每一天利用Faster R-CNN算法对摄像机视场中葡萄叶片进行检测,对检测到的叶片采用改进卡尔曼滤波法进行跟踪,以获得叶片正面图像。为了实现多叶片跟踪和解决由遮挡而造成的跟踪失败问题,该文在卡尔曼滤波和匈牙利算法基础上,结合运动测度和深度外观信息对跟踪目标进行匹配,运动匹配时采用马氏距离,外观匹配方面采用最小余弦距离。其次,将不同日期的叶片正面图像做SIFT(scale-invariant feature transform)匹配,找到同一叶片按日期排列的一组序列图像,并在序列图像中通过深度学习技术进行病害识别。最后,通过监测叶片序列图像上病斑相对面积变化或病斑数量是否增加来确认病害的存在。该文对提出的跟踪算法、叶片匹配算法和序列图像上病害识别的精度进行了测试,试验表明:跟踪算法平均多目标跟踪准确度为73.6%,多目标跟踪精度为74.6%,基于判别模型颜色特征的传统跟踪算法两指标分别为14.3%和61.3%;基于SIFT特征的叶片匹配在识别同一叶片时的精度达到了90.9%;病害监测方面,虚警综合排除率(马修斯相关系数)达到了84.3%。该文的方法可以排除一些虚假病害,病害监测的可靠性有所提高,可适用于自然条件下葡萄病害的连续在线监测。     

道网密度与城镇扩张时空变化特征及关联性分析

城镇用地扩张已发展成为发展中国家的一种趋势。道路网络作为城镇用地扩张的极为重要驱动要素之一,受到相关学者高度关注。为研究道路网络与城镇用地扩张之间的一般规律,该文以北京、纽约、伦敦、芝加哥为研究区,基于多期遥感影像以及城市道路网络矢量数据,借助遥感和GIS平台,解译获得城镇土地利用矢量数据,进一步叠加分析提取城镇用地扩张信息,并利用Arc GIS密度分析工具生成道路网络密度图,将两者进行空间统计分析,通过回归分析建立道网密度-城镇扩张回归模型,系统分析道路网络与城镇用地扩张的分布特征以及两者之间的拟合关系,探求道路网络驱动下城镇用地扩张的一般规律。研究结果表明:北京、纽约、伦敦、芝加哥城镇用地扩张阈值分别为1.89×104、3.78×104、5.70×104与6.47×104 km/km2,道网密度未超过阈值时,城镇扩张与道路网络均具有倒U曲线关系,北京、纽约、伦敦、芝加哥的城镇用地扩张转折节点分别为3.3×103、1.184×104、1.686×104与2.14×104 km/km2,即城镇扩张速度先随道网密度的增加而加快,超过转折节点后,城镇扩张速度随道网密度的增加而减慢;当道网密度超过上述阈值时,城镇将不再扩张。城市用地扩张与道路网络特征的关联性规律,对全球发展中城市的未来发展具有重要的借鉴意义。道网密度对于城镇用地扩张具有一定预测效果,能够为避免城镇用地的快速无序扩张、土地低效利用等问题提供新思路,应该重视城市道路网络规划的作用,推动城市"精明增长",以实现城镇用地与道路网络建设的相互促进、协调发展。     

弱光对"京玉"葡萄幼苗叶片解剖结构的影响

以‘京玉'葡萄幼苗为试材,利用石蜡切片和透射电镜技术,研究了弱光环境(遮阳率分别为65%和85%左右)对葡萄幼苗叶片解剖结构的影响.结果表明在弱光环境下生长的‘京玉'葡萄幼苗,表明叶片变薄,输导组织减少,栅栏组织排列疏松.表明叶片解剖结构对弱光环境产生适应性变化.     

行间生草对葡萄园土壤肥力和葡萄叶片养分的影响

在赤霞珠葡萄生产园行间播种多年生黑麦草、紫花苜蓿、白三叶草.结果表明与清耕相比,行间生草使土壤全N、全K平均含量升高,但对土壤全P含量影响不大;土壤碱解N、速效P和速效K平均含量均降低,土壤pH值升高.对于土壤中的微量元素,Mn含量升高、Zn含量降低,而且行间生草使叶片N、K、Ca、Mg、Mn、Zn都有升高趋势.豆科植物紫花苜蓿和白三叶草有利于土壤中氮的积累,禾本科多年生黑麦草有利于土壤有机质的提高.     

宁夏引黄灌区盐化土壤盐分特征与相关性分析

选取宁夏典型盐化土壤,研究了土壤盐分、pH和碱化度的垂直分布特征,并对土壤含盐量及各离子组成之间的相关性进行了统计分析.结果表明,研究区主要的盐分离子有SO42-、Cl-、Na+、Ca2+,0～ 40 cm土层试区土壤类型属氯化物-硫酸盐类型;40～100 cm土层,属硫酸盐-氯化物类型.相关性分析表明:0～40 cm土层土壤含盐量与SO42-含量相关性最大,其次是Mg2,40 ～ 100 cm土层土壤含盐量与Cl-和Na+的相关性最大,其次是SO42-,各土层Cl-与Na+均呈相关系数大于0.97的极显著正相关,SO42-在0～40 cm土层与Ca2+的相关性最大,40～ 60 cm土层与Cl-的相关性最大,60 ～ 100 cm土层与Na+的相关性最大.主成分分析结果表明:SO42-、Mg2+、Cl-、Na+、Ca2可作为试验区土壤盐化状况的特征因子.