大豆叶片氮素含量检测技术的试验研究

研究了大豆开花前期和结荚前期冠层多光谱特征与氮素营养状况间的关系,选择540nm波段反射率和比值植被指数分别作为开花前期和结荚前期叶片全氮拟合的特征参数并建立了回归模型.经检验,模型相关系数达0.8624以上,最大误差小于19%,能够有效反应大豆开花前期和结荚前期叶片全氮状况.实现了一种简便、快捷、较精确的作物田间非破坏性营养状况诊断方法,为指导大豆花期和结荚期追肥以及植物理化特性快速采集智能仪器的开发奠定了理论基础.     

基于无人机遥感影像的核桃冠层氮素含量估算

叶片氮素含量是评价植被生长状况的重要指标,快速、准确监测核桃树冠层氮素含量的变化,对及时掌控树体长势、实施精准管理具有重要意义。本研究通过低空无人机遥感平台搭载GS-2型成像光谱仪,获取了果实膨大期5年生核桃林地的高光谱遥感影像数据。利用ENVI 5.3软件对观测范围内的核桃、土壤以及阴影区域进行识别提取,根据不同地物的波谱差异寻找核桃与土壤、阴影区域之间无交集且差异较大的波段区间,确定冠层的范围,并通过支持向量机方法验证其提取精度;根据NDVI、RVI和DVI植被指数筛选指示冠层氮素含量的特征敏感波段,分析了9种光谱参数对核桃冠层氮素含量的估算能力及其相关性,并将筛选的特征敏感波段作为BP神经网络模型的输入变量,进行了核桃冠层氮素含量的估算。结果表明：当B100 (550.7)处的光谱反射率大于0.10,且 B233 (779.4) 处的光谱反射率大于0.70时,可有效识别和确定核桃树冠层范围,制图精度高达96.43%。在分析核桃树冠层氮素含量与NDVI、RVI、DVI植被指数相关关系的基础上,确定了B33 (440.6)、B165 (660.7)、B186 (697.0)和B347 (986.4)为指示氮素含量的特征敏感波段。9种光谱参数中,以B347 (986.4)和B186 (697.0)重构的NDVI(986.4,697.0) 在核桃林地冠层氮素含量的诊断中更接近实测值,估算模型精度最高。基于BP神经网络建立的估算模型较9种光谱参数具有更高的估算精度,测试集R 2 达0.805,具有一定的估算可靠性。     

便携式作物氮素监测仪性能水稻田间测试

设计了2个品种和4个施氮水平的水稻田间试验,采用自行研制的便携式作物氮素监测仪获取各关键生育期的水稻冠层反射光谱信息,并实施田间协同取样和实验室氮素含量测定。通过分析水稻叶片氮含量与冠层光谱反射率及植被指数之间的相关性和定量关系,测试并评价便携式作物氮素监测仪的工作性能。结果表明,便携式作物氮素监测仪具有优异的氮素监测效果和优良的田间工作性能,在其所具备的4个特征波段中,660、710和810nm单一波长的光谱反射率与叶片氮含量的相关性均大于0.5,并全部通过0.01水平的极显著检验;在各生育期中,所有双波段光谱植被指数与叶片氮含量的拟合系数均大于0.7,并以开花期和成熟期的拟合系数（大于0.83）为最高;对全生育期的整体分析表明,归一化光谱指数NDVI（810,710）和NDVI（710,546）与叶片氮素含量的决定系数分别达到了     

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。     

苹果叶片氮素含量快速检测模型

利用UV-2450型光谱分析仪测量苹果叶片光谱反射率,同时在实验室利用凯氏定氮法测量苹果叶片的氮素质量比,建立了适用于便携式检测仪的苹果叶片氮素含量快速检测模型.研究了苹果叶片光谱特性并进行了光谱反射率与氮素的相关性分析,获得了两个氮素敏感波长652 nm和772 nm.同时,利用分段减量精细采样法,构建了350 ～ 730 nm与740～880 nm波段内所有两两波段形成的归一化植被指数NDVI,并获取了与氮素含量相关性最高的波段组合(859 nm,364 nm)来构建苹果树NDVI.最后建立了基于苹果树NDVI、652 nm处反射率以及772 nm处反射率的偏最小二乘回归模型,建模精度达到0.904 8,均方根误差为0.159 7,检验模型精度达到0.917,均方根误差为0.283 3.     

基于无人机多光谱影像的番茄冠层SPAD预测研究

番茄冠层不同垂直位置叶绿素含量的精确预测是及时防控番茄病虫害、精准施肥、灌溉等田间管理的重要基础,无人机可灵活高效地获取中小区域农作物冠层光谱信息,为农业生产提供便利。基于无人机搭载多光谱传感器获取的多光谱影像数据,建立感兴趣区域,提取各波段反射率数据,计算9种植被指数参数与实测番茄3个生育期的冠层上、中、下层及冠层整体的SPAD值,进行相关性与敏感度分析,筛选植被指数最优变量,采用偏最小二乘、支持向量机、BP神经网络模型进行冠层不同位置SPAD值的预测建模及验证。结果表明,开花坐果期,番茄冠层上层叶片的SPAD值高于中层和下层叶片,结果初期和结果晚期,番茄中层叶片的SPAD值高于上层和下层叶片;冠层上层叶片SPAD值与植被指数相关性程度及线性敏感程度优于冠层中层和下层叶片;基于番茄冠层上、中、下层及整个冠层SPAD值建立的支持向量机预测模型的R~2高于偏最小二乘和BP神经网络预测模型。因此,支持向量机预测模型可为番茄精准管理提供理论依据。     

水稻白背飞虱虫害的冠层光谱特性与虫量反演

通过测试水稻白背飞虱主害代期间的冠层高光谱数据,采用多元统计分析方法对冠层反射光谱与白背飞虱百株虫量进行相关分析,确定了近红外波段779 nm、1 685 nm及可见光波段558 nm为白背飞虱虫害的3个敏感波段;并基于这些敏感波段及由它们组成的比值植被指数(RVI)和归一化植被指数(NDVI),建立了检测白背飞虱虫量的5种单变量线性函数模型.分析表明,5种模型方程在α=0.01条件下极显著相关,而且利用敏感波段建模时,779 nm处的光谱反射率建立的模型为最优,预测相关系数达到0.921;利用植被指数建模时,RVI建立的模型为最优,预测相关系数达到0.802.     

四波段作物冠层分析仪设计

为解决当前作物氮素分析成本较高、分析过程复杂、分析时间长等问题,设计了一款基于光谱学原理的四波段作物冠层分析仪,通过快速检测作物冠层植被指数预测作物长势.分析仪主要由控制单元和测量单元组成.控制单元只含一个控制器,该控制器作为整个无线传感网络的协调器,负责将各个传感器节点发送的数据进行分类、显示以及存储等,并根据测量结果计算作物营养成分含量.测量单元则由多个光学传感器组成,主要负责光学信号的采集、放大、发送等.每个传感器可以在4个光学波段进行测量,分别是绿色植物可见光主要反射峰550 nm,可见光主要吸收波段650 nm,近红外波段766、850 nm.标定试验显示光学传感器工作稳定,仪器具有较高的精度.初步玉米田间试验表明,仪器的测量结果与玉米叶片全氮含量的相关系数达到0.884.     

氮素胁迫下水稻高光谱特征研究

氮素是水稻生长发育的一种大量必需元素,需及时准确地监控水稻的氮营养状况。水稻的合理施肥对增产、优化品质、降低水污染具有重要意义。水稻营养状况遥感诊断技术具有简单、无损、快速等特点而得到各国专家的广泛研究和应用。本实验以方正水稻阳光4号品种为例,通过大田实验,利用高光谱遥感技术,采集6个施氮水平的水稻冠层水稻冠层图像,测定水稻冠层光谱反射率。结果表明:水稻冠层反射率与不同氮素含量有明显的相关性,从曲线图中可以定性区分出严重缺氮、正常施氮及过量施氮。下一步将结合光谱曲线找出诊断水稻氮素营养水平的敏感波段,为日后水稻冠层氮素营养诊断模型奠定基础。     

小麦氮素无损监测仪敏感波长的最佳波段宽度研究

为研究不同核心波长时波段宽度对小麦冠层叶片氮素营养监测精度的影响,以作物氮素营养无损监测仪的最佳光谱指数NDSI(R860,R720)和RSI(R990,R720)为例,分析核心波长的反射率、光谱指数及基于光谱指数的冠层叶片氮积累量监测模型随波段宽度的变化规律.结果显示,随波段宽度的增加,核心波长为720 nm时反射率...