基于荧光参数的棉花盛铃期水分状况高光谱监测

【目的】研究棉花盛铃期反射光谱、荧光参数Fv/Fm(PSⅡ最大光化学量子产量)的变化特征,确立叶绿素荧光参数与棉花冠层高光谱植被指数的相关关系。为高光谱遥感监测棉花的水分状况提供理论依据。【方法】选用棉花品种新陆早45号和新陆早62号,采用美国ASD地物高光谱仪测定田间试验条件下,设置4个不同灌水量处理,研究2个棉花品种盛铃期的冠层反射光谱,同期利用PAM-2100叶绿素荧光仪测定棉花叶片的Fv/Fm,并用相关软件对棉花的反射光谱数据及Fv/Fm进行处理并作相关分析,建立相关回归模型。【结果】不同水分处理条件下,棉花冠层反射光谱的变化趋势相似;棉花新陆早62号盛铃期的单叶荧光参数Fv/Fm与棉花冠层高光谱反射率在350~514 nm、612~692 nm和1 945~2 076 nm波段范围内呈极显著正相关,而在708~1 361 nm和1 621~1 740 nm波段范围内呈极显著负相关;采用敏感波段构建植被指数NDVI(归一化植被指数)和RVI(比值植被指数),RVI与Fv/Fm的相关性较高(r_RVI-Fv/Fm=-0.721 5^**,n=20,P<0.01);建立Fv/Fm与RVI的估算模型方程,Fv/Fm估测值与实测值呈极显著线性正相关(r_{估测Fv/Fm-实测 Fv/Fm}=0.723 0^**,n=20,RMSE=1.186×10^-2)。【结论】利用荧光参数Fv/Fm与植被指数RVI的相关关系,可以监测棉花盛铃期的水分胁迫状况。     

基于人工神经网络的大豆叶面积高光谱反演研究

【目的】探索不同高光谱模型监测大豆叶面积指数LAI的精度。【方法】实测不同水肥耦合作用下，大豆冠层的高光谱反射率与叶面积指数（Leaf Area Index）数据，对二者进行相关分析；采用敏感波段(801nm,670nm)构建RVI, NDVI, SAVI, OSAVI 和MTVI2植被指数，建立大豆LAI估算模型；最后采用相关系数较大的波段作为神经网络模型的输入变量进行大豆LAI的估算。【结果】大豆LAI与光谱反射率在可见光波段呈负相关、近红外波段呈正相关、红边处相关系数由负变正；微分光谱在三边处与大豆LAI关系密切，在红边处取得最大回归确定性系数（R2 = 0.86）。植被指数可以较为精确反演大豆LAI，确定性系数R2>0.84。人工神经网络模型可以大大提高大豆LAI的估算水平，当隐藏层节点数为2时，R2为0.92，随着隐藏层节点数的增加，R2可高达0.96；在没有黄熟期数据干扰的情况下，神经网络可以进一步提高大豆LAI的反演精度，R2可高达0.99。【结论】与基于植被指数建立的模型相比，神经网络模型可以有效避免因LAI过高而出现的过饱和现象，大大提高了LAI的反演精度。     

加工番茄叶绿素密度与高光谱数据的相关分析

[目的]分析加工番茄高光谱数据与叶绿素密度的相关关系,为加工番茄生育期生长状况的实时、无损、快速的遥感监测提供理论依据.[方法]通过非成像ASD地物光谱仪获取加工番茄两个品种四个氮素水平冠层关键生育时期的反射光谱,与其相应的冠层叶绿素密度(CH.D)进行逐步回归相关分析.加工番茄冠层CH.D分别在其近红外反射光谱757 nm波段处和红光677 nm波段处的相关系数达最大值(rp757 -CH.D=0.7521**,rp677 -CH.D=-0.8437**,n=44,α=1;);采用这两个波段的反射率分别组成了归一化植被指数(NDVI)和比值植被指数(RVI),建立与加工番茄CH.D的5种线性和非线性的相关模型.[结果]NDⅥ和RVI所构建的加工番茄CH.D的双曲线函数模型的相关性和精度最高,再采用这两个植被指数的双曲线函数模型分别对加工番茄CH.D进行估算,它们的实测CH.D与估测CH.D的相关性均达到极显著检验水平(r实测CH.D-NDVI估测的CH.D -NDVI=0.8041**,r实测CH.D-RVI估测CH.D- RVI=0.8094**,n=44,α=1;),估算精度均为86.6;.[结论]利用高光谱植被指数可以精确提取加工番茄冠层叶绿素密度信息并对其进行遥感估算研究.     

苹果冠层叶绿素含量高光谱估算模型

【目的】 研究一种快速、简便、无损的苹果冠层叶绿素含量估测模型。探索苹果品种岩富10号冠层的高光谱特征和叶绿素含量的估测方法,为该地区岩富10号苹果营养的快速诊断奠定基础,为红富士苹果精准化管理和-7光谱尺度研究提供参考依据。【方法】以红富士苹果(Malus domestica Borkh. cv. Red Fuji)主栽品种岩富10号叶绿素含量以及冠层高光谱反射率为数据源,分析叶绿素含量与冠层原始光谱(R)、微分光谱(R')之间的相关关系,利用敏感波段建立新的对应关系,构建岩富10号叶绿素含量的多种回归估测模型,并对不同模型进行了精度评价。【结果】微分光谱用于岩富10号叶绿素含量的估测精度要显著高于原始光谱反射率;利用敏感波段组合新定义的衍生变量拟合程度更优;在多种回归方式中,三次多项式模型的拟合程度最好,最优模型为357 nm等7个波段组合定义的新植被指数所建立的三次多项式模型,其精度为0.839。【结论】应用光谱技术对南疆塔里木盆地阿克苏地区岩富10号叶绿素含量进行定量反演是可行的。     

基于高光谱植被指数的马铃薯叶片叶绿素含量估测模型

【目的】筛选相关性好的植被指数构建马铃薯叶片叶绿素a、叶绿素b估测模型,为科学、无损地进行马铃薯叶片叶绿素含量估算提供技术支撑。【方法】采用便携式高光谱地物波谱仪,获取不同施氮水平下不同生育时期的马铃薯植株叶片光谱反射率,提取植被指数,测定马铃薯叶片叶绿素a、叶绿素b含量,并研究叶绿素含量与植被指数的相关性。【结果】12个植被指数与叶绿素a、叶绿素b含量相关性较好,其中修正归一化差异指数(mND_(705))、修正简单比值指数(mSR_(705))、地面叶绿素指数(MTCI)、修改叶绿素吸收反射指数(MCARI)与叶绿素a、叶绿素b含量相关性最好。基于这4个植被指数建立的估测模型中,MTCI构建的乘幂模型估测叶绿素a含量的效果最佳,mND_(705)构建的指数模型估测叶绿素b含量的效果最佳。【结论】MTCI构建的乘幂模型能较为精确地估测叶绿素a含量,mND_(705)构建的指数模型能较为精确地估测叶绿素b含量;这2种模型可用于间接监测马铃薯植株的氮营养亏缺状态。     

关中地区小麦冠层光谱与氮素的定量关系

【目的】分析不同生育期及整个生育期小麦叶片氮含量(LNC)与冠层光谱反射特征的关系,以实现对田间小麦活体氮素营养状况的监测,为小麦叶片氮素状况的精确诊断提供依据。【方法】以位于陕西关中地区杨凌揉谷镇、扶风马席村和巨良农场的3个小麦试验田为研究对象,测定不同长势及生育期小麦LNC及冠层光谱反射率,分析不同长势下小麦LNC和反射率的变化,并研究氮含量与冠层光谱反射率的相关性,以及小麦LNC与比值植被指数(RVI)、归一化植被指数(NDVI)的相关性,建立小麦LNC的敏感波段及光谱监测模型。【结果】在同一生育期,长势差的小麦叶片氮含量较低,长势较好的叶片氮含量高。与单波段相比,组合波段构成的植被指数RVI、NDVI与LNC的相关性明显提高,近红外波段(730~1 075nm)和红波段630,660,690nm组成组合波段的RVI、NDVI与LNC呈极显著正相关,其中LNC与RVI的相关性较高。利用独立的小麦田间试验数据,采用通用的均方根差(RMSE)、决定系数(R2)、准确度(斜率)3个指标对所建立的模型进行检验,最终选取RVI(970,690)为监测小麦LNC的最佳光谱参数,构建的最佳模型为LNC=0.176 3×RVI(970,690)0.775 6,R2为0.863,RMSE为0.137,准确度为0.979,接近于1。【结论】利用小麦冠层光谱反射率构建了预测小麦LNC的最佳模型,该模型具有较好的准确度和普适性,适用于整个生育期小麦叶片氮含量的监测。     

棉花冠层叶片叶绿素含量与高光谱参数的相关性

【目的】研究棉花冠层叶片叶绿素含量与高光谱参数的相关性,建立叶绿素含量估算模型。【方法】2014年,以鲁棉研28号为研究对象,测定不同施氮水平和生育期棉花冠层叶片叶绿素含量及350~2 500nm光谱反射率,以棉花冠层高光谱反射率与冠层叶片叶绿素含量为数据源,在分析叶绿素含量与原始高光谱反射率(R)、一阶导数光谱反射率(DR)、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逐步回归的方法构建了叶绿素含量估算模型,并对从中筛选的6种棉花冠层叶片叶绿素含量估算模型进行精度对比。【结果】1)棉花冠层叶片叶绿素含量在反射光谱766nm处相关系数达到最大值,相关系数r=0.836;对于一阶导数光谱,叶绿素含量的敏感波段发生在753nm处,r=0.878;2)以9种光谱提取变量与8种植被指数为自变量,建立叶绿素含量的估算模型,筛选出的特征变量为红边面积(SDr)、绿峰与红谷的归一化值((Rg-Rr)/(Rg+Rr))、绿峰幅值(Rg),仅采用8种常用植被指数建立估算模型,筛选出的变量为比值植被指数(RVI);3)所建立的6种模型中以基于一阶导数光谱反射率建立的多元逐步回归估算模型精度最高,均方根误差(RMSE)为1.075,相对误差(RE)为2.22%,相关系数(r)为0.952。【结论】采用原始光谱、一阶导数光谱、光谱提取变量及植被指数均可对棉花叶绿素含量进行监测,其中基于一阶导数光谱的多元逐步回归模型对叶绿素含量的估算效果最优。     

基于高光谱的小麦冠层叶绿素(SPAD值)估测模型

选择山东省泰安市山东农业大学试验田为研究区,分别采用ASD FieldSpec 3光谱仪和SPAD-502叶绿素仪测量小麦冠层的近地高光谱反射率和SPAD值,通过分析小麦冠层光谱特征,进行光谱反射率及其一阶导数与SPAD值的相关分析,筛选敏感波段,进而分别构建基于敏感波段和植被指数的小麦冠层SPAD值估测模型,并优选确定最佳模型。结果表明,光谱反射率经一阶导数变换能更好突出光谱特征,用来筛选敏感波段,将6个敏感波段分别建立单波段及多波段组合估测模型,进而优选出最佳估测模型为R′_(871),R_(1 349),R_(725),R′_(1 995)多元线性回归模型,决定系数R~2=0.668;基于4种植被指数构建的小麦叶绿素最佳估测模型为NDVI的二次模型,方程为y=61.978 x~2-34.426 x+54.089,决定系数R~2为0.845。基于植被指数的估测模型可较好实现小麦冠层叶绿素信息的无损和快速获取,为小麦生产的实时监测提供了有效手段。     

冬小麦生育前期LAI 高光谱反演研究

【目的】冬小麦生育前期稀疏植被条件下叶面积指数反演对于播期、早期苗情监测有重要意义。【方法】文章利用实测冬小麦生育前期冠层高光谱数据,基于相关关系矩阵图筛选7个新的敏感植被指数、优选40个前人研究的双波段组合或多波段组合植被指数,利用单变量回归和偏最小二乘多变量回归分析47个植被指数与稀疏冬小麦叶面积指数(LAI)的相关性。【结果】植被指数PVR(650,550)、VARI(680,555,480)、RVI(1 868,1 946)与LAI相关性好,其中PVR(650,550)与LAI构建的模型拟合度最好,决定系数R~2为0.730,均方根误差RMSE为0.450。而相对单个植被指数,利用多个植被指数的偏最小二乘多元回归模型提高了LAI估算精度,R~2为0.779,RMSE为0.380。【结论】在冬小麦生育前期植被稀疏条件下,利用高光谱数据反演冬小麦LAI是可行的,可为冬小麦早期长势遥感监测提供支撑。     

冬小麦冠层水平叶绿素含量的高光谱估测

【目的】利用高光谱数据对抽穗期冬小麦冠层叶绿素含量进行估测,旨在为叶绿素含量快速准确估测提供参考。【方法】利用ASD便携式野外光谱仪和SPAD-502叶绿素仪实测了冬小麦抽穗期冠层光谱反射率及叶绿素含量,并对原始光谱反射率及其一阶导数光谱与叶绿素相对含量进行了相关分析,建立了基于敏感波段、红边位置、原始光谱峰度和偏度、一阶导数光谱峰度和偏度的叶绿素估算模型,并进行检验,从中筛选出精度最高的模型。【结果】冬小麦冠层光谱曲线特征与叶绿素含量之间有着密切联系。基于原始光谱一阶导数偏度和峰度的冬小麦(抽穗期)叶绿素含量估算模型拟合精度优于其他4种估算模型,决定系数R2分别为0.847和0.572,均方根误差RMSE分别为0.397和0.697,相对误差RE分别为61.0%和119.0%,拟合精度优于其他4种估算模型。【结论】原始光谱一阶导数的偏度和峰度作为自变量能很好地估测抽穗期小麦冠层叶绿素含量。     

不同含水量土壤光谱响应特征分析

[目的]揭示土壤水分对土壤光谱的影响机理,并为其他土壤参数的遥感监测提供理论支持。[方法]以新疆塔里木盆地北缘渭干河—库车河三角洲野外光谱反射数据为研究对象,运用光谱分析法研究土壤水分光谱特征及土壤水分特征波段。[结果]波长740、1 768、1 962、1 450、2 216 nm是土壤水分的吸收带。[结论]土壤光谱反射率比变化主要依赖于土壤含水量状况和波长。在波长较短的部分,土壤反射率随土壤水分变化迅速,而对于波长较长的部分,水分的吸收起显著的作用,反射率变化缓慢。     

新疆乌鲁木齐市附近地区主要地物的反射光谱特征

在新疆乌鲁木齐市附近地区使用GER野外光谱仪测定了一些农作物、野生植被和土壤的反射光谱,初步创建了为本地区遥感应用的光谱数据库,比较了野生植被、作物及土壤光谱特征,讨论了高分辩率光谱数据在植被及土壤制图中的应用,并提供在Internet上查询已获得的光谱数据.     

不同海拔的长白山岳桦叶片反射光谱研究

通过对长白山不同海拔下岳桦叶片反射光谱的研究,探讨岳桦叶片对高山环境的适应机制.结果表明:不同海拔间岳桦叶片光谱反射率及光谱指数有较大差异.在1750～2000m海拔梯度内,叶绿素归一化指数(chlNDI)显示;岳桦叶片叶绿素相对含量先升高再降低;光化学反射指数(PRI)显示岳桦叶片光合有效辐射利用效率在2000m处最...     

光谱技术在作物生长与营养信息监测方面的研究进展

随着光谱技术的发展,植物光谱分析方法已成为监测作物生长与营养信息的重要手段。通过概述利用光谱技术监测作物叶面积指数(LAI)、生物量、含水量、叶绿素及氮素五项指标的研究进展,对光谱技术在作物生长与营养信息监测方面的研究进行了展望。     

利用反射光谱信息提取叶片水分含量的方法比较

实验采集了21个样区10余种类型植被的叶片信息,其中包括52组反射光谱数据(350 nm~2 500 nm),对应的叶片含水量(相对含水量FMC和等效水厚度EWT)。分析了叶片反射率与含水量之间的相关关系。实验结果表明EWT与叶片反射率之间存在较好的线性相关关系,而FMC与叶片反射率相关关系较差。通过选取不同光谱波段构造多个光谱指数,研究光谱指数与叶片含水量的相关关系,发现构造指数方法优于普通的光谱回归分析,其中,Ratio975和Ratio1 200效果最好。同时在利用光谱指数反演叶片含水量时,对于EWT仍存在较高的反演精度。     

轮台白杏叶片光谱特征及对施肥的响应

[目的]通过分析叶片光谱反射率对施肥的响应,探索采用叶片光谱特征诊断轮台白杏树体营养状况的可能性,为其快速营养诊断体系的建立提供技术途经.[方法]基于“3414”肥料效应田间试验,利用Unispec - SC光谱仪测定轮台白杏在不同施肥条件下的叶片光谱反射率.[结果]轮台白杏叶片光谱反射率变异依赖于波长,变异最小的波段位于可见光范围,其波动最大处在近红外区域,并在310、550、750和1 100nm处形成4个峰值.在N、P、K不同施肥条件下,轮台白杏叶片光谱指数ND705存在显著差异.[结论]存在利用叶片反射光谱特征诊断轮台白杏树体营养状况的可能性,可尝试进一步深入研究.     

关于光谱反射率和小麦叶面指数之间关系的研究

根据理论分析作出了小麦叶片7种角度分布情况下的光谱植被指数和吸收的光合辐射曲线以及叶面指数和吸收的光合辐射曲线。由实测的小麦光谱反射率数据计算出光谱植被指数,再使用这二套理论曲线可求出小麦的叶面指数。还作出了叶片7种角度分布下,小麦叶面指数计算值和测量值之间的线性回归方程,得出小麦叶片倾角为70°的分布和使用 ND 光谱指数具有最好的结果。     

不同施氮水平辣椒地上部全氮含量与冠层光谱反射率的相关性

为了给辣椒精准施肥及其高产、优质、高效生产提供依据,分析了2个辣椒品种在不同施氮水平下地上部分的全氮含量及其与冠层光谱反射率和叶绿素含量（SPAD）之间的相关性。结果表明：植株全氮含量在适量施氮处理下达最大值,随着施氮量的增加,叶片全氮含量与叶片 SPAD 呈极显著相关且相关性减小;冠层光谱反射率在760～1350 nm 能较准确地反映地上部分全氮含量和叶片全氮含量,说明通过光谱测定能及时监测辣椒的氮素状况,这为利用作物全氮含量计算施氮量提供了廉价、快速、实时的作物含氮量信息。     

4种混合地物的光谱特征研究

利用野外型多光谱地物辐射计，在测量2种不同地物不同比例组合的光谱基础上，总结出4种混合地物的反射光谱特征，并通过相关性和线性回归等数据处理，建立了混合地物反射光谱的回归模型。该模型有助于定量研究混合地物，提高遥感图像的解译精度。     

棉花品种叶片反射光谱吸收特征研究

应用地物光谱仪和光谱一阶微分分析技术研究了新疆7个主栽棉花品种叶片反射光谱吸收特征，结果表明，生育后期表现早衰的品种及受干旱胁迫的棉花“红谷”区最小波段光谱反射率(Ro)及数值积分面积(SRo)增大，谷低变浅，Ro及SRo与叶片光合速率呈显著线性负相关关系，可作为棉叶水分亏缺及衰老的快速诊断方法。