白粉菌侵染后田间小麦叶绿素含量与冠层光谱反射率的关系

 本文对白粉菌侵染后田间小麦叶片叶绿素含量与光谱反射率的关系进行了研究。用不同浓度的药液控制田间病害的发生梯度,于灌浆期对不同严重度小麦冠层的光谱反射率进行了测量,同时测定小麦叶绿素含量并调查病情指数,分析叶绿素含量与病情指数、冠层光谱反射率的关系。结果表明,药剂对叶绿素含量无显著影响;受白粉病危害后,小麦叶片叶绿素含量明显降低,抗性不同的品种之间下降速度存在差异,与病情指数之间也有极显著的相关性。绿光波段与叶绿素含量之间的相关性达到了显著水平;基于多波段建立的模型要优于单波段,可以利用绿光、红光波段的反射率估计叶绿素含量。红边参数与叶绿素含量之间也有较好的相关性,其中以红边面积的相关系数最大。     

利用高光谱遥感估计白粉病对小麦产量及蛋白质含量的影响

为了明确小麦感染白粉病后,病害严重度和冠层光谱与产量、产量因子及其籽粒蛋白质含量的关系,采用不同用量的药剂控制田间小麦白粉病的发生程度,于灌浆期对不同严重度小麦冠层进行高光谱测量,并对产量、产量因子及蛋白质含量进行测定.结果表明,小麦白粉病主要是通过降低千粒重导致产量损失,同时病害对小麦品质因子蛋白质含量也有明显的影响;在各期病情中以抽穗期病情与产量、蛋白质含量相关性最高,相关系数分别为-0.8726和-0.7939,扬花期病情则与千粒重相关性最高.灌浆期的光谱参数与产量、千粒重及蛋白质含量之间均有显著相关性,其中差异植被指数(DVI)和近红外波段反射率(R760-850)与三者的相关系数均在0.7以上,因此分别建立了基于DVI和R760-850的产量预测模型.     

近地高光谱和低空航拍数字图像遥感 监测小麦条锈病的比较研究

 分别利用近地高光谱和低空航拍数字图像同时对田间小麦条锈病的发生情况进行监测,结果表明近地高光谱遥感参数DVI、NDVI、GNDVI和低空航拍数字图像颜色特征值R、G、B与病情指数存在极显著相关性,整体上,所选近地高光谱参数与病情指数的相关性要优于低空航拍数字图像参数与病情指数的相关性,而且近地高光谱参数DVI、NDVI、GNDVI与低空航拍数字图像参数R、G、B之间均存在极显著负相关关系。分别建立了基于近地高光谱参数GNDVI和低空航拍数字图像参数R的田间小麦条锈病病情估计模型,模型均达到较好的拟合效果,其中近地高光谱参数GNDVI对小麦条锈病的监测效果好于低空航拍数字图像参数R,而低空航拍数字图像具有可以进行大面积快速监测的优势,因此在实际应用中可以根据需要选择其中一种方法或参数来估计田间小麦条锈病的发生和流行程度。     

小麦条锈病多时相冠层光谱与病情的相关性

通过田间接种诱发了不同等级的小麦条锈病,随着条锈病的传播,在不同的小区间形成病情梯度,利用ASD手持式地面非成像光谱仪(325～1075nm)测定不同生育期、不同病情指数的冬小麦冠层光谱反射率,并同步调查病情指数,进而对不同生育期、不同病情指数的小麦条锈病冠层光谱反射率进行相关分析。结果表明,不同病情指数的冬小麦植株在600～703、770～930nm波段的冠层光谱反射率存在显著差异,并在波段770～930nm间,病情指数(DI)与光谱反射率呈显著负相关,负相关系数达到极显著;而在600～703nm间,病情指数与光谱反射率呈显著正相关,相关系数达到极显著。构建了3个生育期病情指数与650和850nm波段处的光谱反射率的回归方程:拔节期,DI=13.03×R650nm-0.67×R850nm 10.22(R2=0.6570);灌浆期,DI=48.63×R650nm-2.41×R850nm-41.51(R2=0.8196);乳熟期,DI=24.42×R650nm-5.10×R850nm 67.77(R2=0.7336)。     

基于高光谱的水浇地与旱地春小麦拔节期叶绿素含量估测模型对比研究

测定拔节期水浇地与旱地春小麦冠层光谱、叶绿素含量、覆盖度、苗高和叶宽,采用回归分析方法建立春小麦叶绿素含量高光谱估测模型,并对模型精度进行检验。结果表明：阳坡和双面坡地春小麦拔节期叶绿素含量与原始光谱反射率在可见光和近红外波段均呈正相关,水浇地和阴坡地在723 nm以前相关系数为负,723 nm以后为正。各地类春小麦叶绿素含量与各高光谱变量的相关性均较好,均达到了极显著水平（P＜0．01）。无论在可见光还是近红外波段,水浇地春小麦叶绿素含量均与倒数之对数 lg（1/R）的相关性最好,相关系数最大值可达0．98;阴坡地则与一阶微分的相关性最好,最大为0．94;而与阳坡和双面坡地相关性最好的高光谱指数为归一化植被指数。在各个波段,倒数之对数模型lg（1/R）、一阶微分模型（p′）和归一化植被指数模型（N）分别是估测水浇地、阴坡地、阳坡和双面坡地春小麦叶绿素含量的最佳模型。虽然各模型 R2均超过0．90,精确度均大于0．91,但阴坡地、阳坡和双面坡地的模型精确度和准确度略低于水浇地。以上模型的建立可为今后估测水浇地与旱地春小麦的健康状况提供参考。     

基于高光谱的渭北旱塬区棉花冠层叶面积指数估算

以棉花冠层高光谱反射率与冠层叶片叶面积指数(LAI)为数据源,在分析LAI与原始高光谱反射率、一阶微分光谱反射率、光谱提取变量和植被指数相关性的基础上,采用一元线性与多元回归的方法构建了棉花LAI高光谱估算模型,并进行精度估算。结果显示,在可见光范围内随着生育期的推进及施氮量的增加冠层光谱反射率逐渐降低,在近红外范围内从苗期到花铃期随着施氮量增加反射率逐渐增加,花铃期到吐絮期反射率明显降低;各生育期冠层光谱的提取变量与LAI的相关性不强,全生育期各种光谱提取量及植被指数与LAI的相关性高于不同生育期;棉花冠层叶片LAI在反射光谱1 461 nm处相关系数达到最大值(r=-0.726);对于一阶微分光谱,LAI的敏感波段发生在742 nm处,r=0.744;以敏感波段742 nm一阶微分光谱反射率建立的逐步回归估算模型精度最高,RMSE=0.94,RE=26.27%,r=0.78。说明以全生育期为基础,采用一阶微分光谱敏感波段,并根据实际条件选择有效的估测模型,可以进行棉花LAI的预测。     

麦蚜对小麦冠层光谱特性的影响研究

通过对田间不同程度麦蚜危害的小麦冠层反射光谱测量,研究了各波段反射光谱的变异特征,并对光谱反射曲线进行微分分析。结果表明:在麦蚜危害的初期,近红外反射率明显降低,即陡坡效应受到明显的削弱,随着麦蚜危害程度加重,小麦冠层的反射率在不同波段有明显下降,尤其在近红外区下降更为显著。利用光谱微分技术,对受麦蚜不同程度危害的小麦冠层反射率求一阶导数,得到红边斜率。结果表明,麦蚜危害后小麦冠层的红边斜率在近红外波段发生剧烈的变化,且随着危害程度的加重其值逐步下降。将归一化植被指数(NDVI)分别和百株蚜量进行相关及回归分析,并对监测蚜虫敏感波段的选择做了初步的探讨。     

利用光谱特征评价广聚萤叶甲对豚草的控制效果

为建立快速有效的豚草生物防治效果评价技术体系,采用基于成像光谱遥感技术的多波段光谱辐射仪,研究豚草被广聚萤叶甲取食后冠层光谱反射率的变化规律,并利用冠层光谱特征值评价广聚萤叶甲对豚草的控制效果.广聚萤叶甲的取食会引起豚草的冠层光谱发生变化,在绿光区560nm和近红外区710～810nm处,随着被取食程度的加重,豚草冠层光谱反射率逐渐降低;在黄光区660nm处,随着被取食程度的加重,豚草冠层光谱反射率逐渐升高.豚草被广聚萤叶甲取食后,归一化植被指数、比值植被指数、差值植被指数、再归一化植被指数均显著低于未被取食的对照组.在可见光绿光区560nm处和近红外区710nm和760nm处豚草冠层光谱反射率与其被取食程度均达到显著负相关,故可以将可见光绿光区560nm、近红外区710nm和760nm这3个波段作为监测的敏感波段.     

基于地面高光谱遥感的稻纵卷叶螟为害下的水稻LAI估算模型研究

为了有效监测稻纵卷叶螟的为害状况及其对水稻生长发育产生的危害,本研究通过开展连续的定点大田观测实验,对稻纵卷叶螟虫情及其为害状况进行调查,通过观测水稻冠层光谱反射率和叶面积指数（LAI）等,分析水稻冠层光谱反射率、植被指数与LAI的相关性,筛选出与LAI相关系数高的光谱特征波段和植被指数,构建了多因子LAI估算模型,并利用实测数据进行验证。结果证明模型拟合效果理想,可为我国更好地开展水稻生产监测提供参考。     

谷子叶绿素含量高光谱特征分析及其反演模型构建

基于高光谱数据综合分析不同施肥条件下谷子各生长期冠层叶绿素含量的高光谱特征,在分析各光谱特征参数与叶绿素相关性的基础上,基于偏最小二乘法和人工神经网络构建叶绿素含量的遥感反演模型.结果表明:NDVI(归一化植被指数)、GNDVI(绿色归一化植被指数)、PSNDa(特殊色素归一化指数a)、PSSRc(特征色素简单比值指数...     

无人机遥感监测小麦条锈病初探

由条形柄锈菌小麦专化型(Puccinia striiformisf.sp.tritici)引起的小麦条锈病是我国重要的小麦病害之一,该病害是一种气传病害,在适宜条件下能够在短时间内大规模流行成灾[1].近年来,应用遥感技术进行植物病害监测的研究逐渐增多.Nilsson[2]综述了遥感技术在植物病害防控中的应用,认为多光谱测量、热红外、数码摄像、雷达、短波、激光、卫星等多种遥感监测技术,在植物病害和植物病害测量中具有很大潜力.无人机遥感也是遥感监测技术的重要组成部分,与一般的航空遥感相比,其具有成本低、分辨率高、受天气条件影响小的特点.     

冬小麦生物量遥感监测模型的研究

本文利用１９９２－１９９４年乌兰乌苏农业气象试验站观测农学资料、光谱资料以及同步接收的ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ资料，计算了冬小麦生物量与比值植物指数（ＲＶＩ）和归一化差值植被指数（ＮＤＶＩ）的相关系数，并建立了冬小麦生物量的光谱监测模型和气象卫星遥感监测模型，为冬小麦长势的动态监测提供了理论依据。     

小麦条锈病卫星与近地光谱反射率的比较

通过人工接种诱发小麦条锈病,在病害大面积发生后,利用ASD手持式野外光谱仪(325～1075nm)测定小麦条锈病近地冠层高光谱数据,并获取该试验田同一时相SPOT-2卫星遥感数据,进而对卫星及近地小麦条锈病光谱反射率进行比较分析.结果显示,两者在SPOT-2卫星的3个波段上表现一致;1、2波段发病区的冠层光谱反射率分别为19.02%和15.40%,比对照区的18.61%和14.90%高,而在3波段中,发病区和对照区的反射率分别为34.65%和35.90%.由此可见,3波段发病区与对照区的光谱反射率差异更大,可用3波段进行小麦条锈病卫星遥感监测.     

光谱数据与冬小麦叶绿素密度的相关性研究

分析2006年栾城试验站不同氮素水平下冬小麦的多时相的群体光谱测量数据和相应叶片叶绿素密度的测量数据，发现：冬小麦的群体光谱的导数光谱数据、红边光谱数据，归一化植被指数NDVI和比值植被指数RVI与叶绿素密度具有很好的相关关系，并且选取样本建立了相应的回归方程。以回归方程作为叶绿素高光谱估算模型，并利用检验样本对估算模型进行检验，结果表明，以745nm处一阶导数光谱值、733nm处二阶导数光谱值和红边振幅为变量的模型可以较好的估算叶绿素密度。     

基于MODIS干旱指数与RBFNN方法的江苏冬小麦需水关键期土壤水分遥感监测应用

利用遥感指数反演土壤水分已成为监测干旱的重要手段之一，而单一的遥感干旱指数对于反演土壤水分存在一定局限，本研究从7种不同MODIS遥感干旱监测指数中选取适宜的5种并结合径向基函数神经网络（RBFNN）协同反演江苏省2018年冬小麦需水关键期的土壤相对湿度。结果表明：与单一的遥感干旱指数相比，协同RBFNN的遥感干旱指数反演的模型效果更好，与10 cm和20 cm深度的实测土壤相对湿度的相关系数分别达到0.5161和0.4307，能综合多种通道的遥感信息反映当地土壤水分的变化；同时研究利用RBFNN对2017年5月江苏冬小麦10 cm深度土壤相对湿度进行反演，得到的土壤相对湿度分布图与实测土壤墒情结果较为接近，说明利用RBFNN反演模型有效。研究结果提高了土壤湿度的反演精度，为当地农业干旱的实时监测提供了新思路。     

放牧干扰对典型草原植被光谱及蝗虫密度的影响

为研究内蒙古典型草原不同放牧强度植被反射光谱与植被参数和蝗虫密度的关系,使用地物波谱仪于2015年和2016年对5个放牧梯度,共20hm~2样地进行调查研究。结果表明,不同放牧强度植被地上总生物量与归一化植被指数(NDVI)关系为y=0.034 8+0.002 9x(R~2=0.645 5,P=0.000 2),蝗虫密度与NDVI线性关系为y=0.067+0.013x(R~2=0.415,P=0.006)。对其进行冗余分析(RDA)发现,植被地上总生物量、植物高度、糙隐子草生物量是蝗虫数量和NDVI变化的主要影响因子,其中植被地上总生物量是显著性影响因子(P=0.001)。在不同放牧强度下蝗虫密度与草地NDVI显著相关(P0.05),随NDVI增大而增多。本文研究结果为进一步开展放牧区蝗灾遥感监测和科学合理地利用草地资源奠定了基础。     

不同氮水平下冬小麦农学参数与光谱植被指数的相关性

利用光谱仪通过大田试验测量不同氮素水平及不同生育期冬小麦冠层的光谱反射率,测算叶面积指数(LAI)、叶绿素含量(CHL)、叶绿素密度(CHL.D)、地上鲜生物量和地上干生物量等农学参数;在此基础上分析了不同氮素水平冬小麦生育期内的光谱植被指数的变化,并分析了农学参数与植被指数之间的相关性。结果表明:小麦叶面积指数、叶绿素密度与比值植被指数(RVI)和归一化差值植被指数(NDVI)在各生育期呈显著相关,小麦叶片的叶绿素含量与RVI、NDVI在抽穗期呈极显著相关,而地上鲜生物量、地上干生物量与RVI和NDVI从起身到孕穗期呈显著相关。     

区域归一化植被指数(NDVI)对植被光合作用响应的研究

本文通过分析 NOAA- AVHRR数据 ,对研究区冬小麦各生育期的归一化植被指数 ( NDVI)进行计算 ,表明随冬小麦生育期发展 NDVI值呈现两头低 ,中间高的情形 ,这与冬小麦生长发育状况相一致 ,也即与冬小麦群体光合作用的响应。通过理论探讨进一步分析了NDVI与植被光合速率的关系 ,表明其存在某种程度的正相关。由此可更好地为从遥感信息建立估测植被生物量的机理模型提供依据。