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。     

基于光谱植被指数的冬小麦叶绿素含量反演

植物功能叶的SPAD值与其氮素和叶绿素有较强的相关性,研究功能叶SPAD与其冠层光谱的关系,对实现植株叶绿素含量快速、无损检测具有重要意义。本文通过对冬小麦生育期的冠层原始光谱进行一阶导数变换,研究其功能叶片SPAD值与冠层光谱的相关性,对监测冬小麦叶绿素含量的敏感波段进行了提取,并建立了叶绿素含量与冠层反射光谱的定量关系。结果表明,基于小麦冠层原始光谱反射率、冠层光谱导数反射率与SPAD的相关系数曲线,提取的各形式下冬小麦叶绿素含量的敏感波段分别为500、690、760和470、630、723nm;并构建了冬小麦叶绿素含量的预测模型,以FDNDVI(630,723)预测模型较好,其R2可达0.9485,模型验证参数R2、MRE和RMSE分别为0.8099、0.0294和1.805,拟合效果较好,表明该模型能有效地对冬小麦叶绿素含量进行预测。该研究结果可为冬小麦长势监测提供一定的理论参考。     

基于高光谱数据的滴灌甜菜叶绿素含量估算

为明确甜菜叶绿素含量与高光谱植被遥感的定量关系,探索建立干旱区甜菜叶绿素含量估测模型,即时监测甜菜生长状况,选取新疆滴灌甜菜（Beta356）为研究对象,利用ASD野外高光谱仪在甜菜叶丛快速生长期、块根膨大期与糖分积累期采集各处理反射光谱,并同时测定叶绿素含量,分析原始光谱反射率和一阶微分光谱反射率与叶绿素含量的相关关系,并进一步建立光谱特征参数和敏感波段植被指数叶绿素含量估算模型。结果表明：原始光谱反射率在近红外区（700~1 300 nm）随着氮素水平的增加呈先升高后降低趋势,红边（680~760 nm）也表现出相同趋势,原始光谱反射率在近红外区（700~1 300 nm）随着运筹管理的递进呈现升高趋势,红边（680~760 nm）也表现出相同趋势;原始光谱反射率和一阶微分反射率与叶绿素含量均具有较好的相关性,其最大正相关分别位于902 nm（r=0.574,P<0.01）和676 nm（r=0.843,P<0.01）附近,最大负相关分别位于611 nm（r=-0.664,P<0.01）和1 138 nm（r=-0.727,P<0.01）附近。对所建12个线性模型进行精度检验,其中差值植被指数DR₆₇₆–DR₄₄₆和DR₆₇₆估算模型的预测值与实测值的决定系数分别达到0.774和0.781,以DR₆₇₆所建立的估算模型最优。本研究为快速无损监测甜菜生长状况、制定氮素管理方案、指导甜菜氮肥管理提供支持。     

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。     

夏玉米叶面积指数的高光谱遥感植被指数法研究

通过不同品种夏玉米在不同供氮水平下的田间试验,测定夏玉米冠层在不同时期的光谱反射率及对应的群体叶面积指数(LAI),综合分析10个常见光谱植被指数与夏玉米LAI的相关性及预测性.结果表明,光谱植被指数的预测性在夏玉米喇叭口-吐丝期最佳,预测性主要依赖于LAI的整体变化,结合不同品种、不同生育时期和氮肥处理的试验资料对其预测性进行检验,说明光谱植被指数能准确地预测LAI.尤其是近红外与绿光波段的比值(R810/R560)与LAI呈显著的指数关系,不受品种类别、生育时期和氮肥水平的影响,回归模型为LAI=0.765e0.2637R810/R560.利用样本A和B对R810/R560的预测性进行综合检验,表明模拟值与实测值之间符合度较高,平均R2＝0.9573**,估算的平均RMSE为0.0365,精确度和准确度平均值分别为95.63%和 98.47%.     

基于高光谱的石楠叶片叶绿素含量估算模型

准确估算叶绿素含量对于植物生长监测、产量预测、生境的适宜性评价具有重要作用。为寻求叶片叶绿素含量的高精度估算模型,以石楠为对象,实测叶片叶绿素含量和反射光谱反射率,对原始光谱进行变换并计算植被指数,通过相关性分析挑选特征波段,运用多元逐步线性回归和偏最小二乘回归建立叶绿素预测模型。结果表明:1）FDR的逐步线性回归模型和偏最小二乘模型优于R、1/R、LR、SDR;2）DNDVI(R₆₄₅,R_{1 370})的指数函数模型为估算叶绿素含量的最佳单变量模型;3）DRI(R₇₄₇,R_{1 464})与RI(R₇₃₃,R₉₄₄)的逐步线性回归模型精度最高,验证结果的决定系数R²为0.955,均方根误差RMSE为3.145。因此,该模型可以实现叶片叶绿素含量的准确估算,从而为实现高光谱技术监测植被叶绿素含量变化提供依据。     

基于高光谱的不同生育期玉米花青素含量估测

花青素(Anthocyanin)是玉米体内的重要色素,对花青素含量的便捷、无损估测对监测玉米长势具有重要意义。利用关中地区拔节期、大喇叭口期、抽雄期以及乳熟期玉米冠层叶片Anth值及高光谱数据建立多个单因素模型和多因素模型。结果表明,不同生育期玉米叶片原始光谱特征总体一致、局部不同。变换光谱的特征波段与Anth值相关性优于原始光谱,其中一阶导数光谱特征波段最优。连续投影算法(SPA)降维能力较好,筛选出的建模参数在2～27个。最优单因素模型与多元性线性回归模型精度均为抽雄期最优,拔节期和大喇叭口期次之,乳熟期最差。所有模型中,抽雄期基于一阶导数光谱的麻雀搜索算法-极限学习机回归(SSA-ELMR)模型精度最佳,该模型建模与验证R²分别为0.847、0.895,相应nRMSE为6.44%和7.21%。本研究结果表明抽雄期是玉米叶片花青素含量反演的最佳时期,极限学习机能进一步提升传统模型精度。     

玉米叶绿素含量高光谱反演的线性模型研究

叶绿素含量是衡量植被生长状况的一个重要指标,高光谱数据具有较高的光谱分辨率,利用其光谱信息建立叶绿素含量的关系模型,已成为监测植被长势的一种有效手段。传统叶绿素含量线性回归模型的输入因子是植被特征提取参数,由于高光谱数据波段间的冗余度较高,导致一般的线性模型的反演精度较低。主成分分析可以减少数据的维数,简化网络结构,得出能反映原始信息的综合变量。本文以盆栽玉米为研究对象,利用植被特征和主成分分析方法提取光谱反演参数,根据所提取的参数建立玉米叶片叶绿素含量的一元线性和多元线性回归模型。结果表明,利用绿峰峰值和近红外反射率均值两参数可在一元线性模型中较好地反演玉米叶片叶绿素含量;而利用分波段提取的主成分能够在多元线性回归模型中更好地反演叶绿素含量,反演精度较高。     

基于高光谱特征参数的樟树叶绿素含量的估算模型研究

叶绿素在植物的生理生态过程中非常重要,而高光谱遥感的快速发展使得定量估算植被叶绿素含量成为可能.采用美国ASD公司生产的野外光谱辐射仪测量樟树幼林的叶片光谱,对观测叶片进行了同步叶绿素含量的测定.利用基于光谱位置变量的分析方法,分析樟树叶片光谱与叶绿素含量之间的关系.结果表明:樟树幼林叶绿素含量与Db,Rg,Rg/Ro,(Rg-Ro)/(Rg+Ro)之间的相关程度很高,相关系数达到极显著检验水平;通过建立特征参数与叶绿素含量之间的估算模型,并进行精度检验,得出了叶绿素含量估算的高光谱模型为y=exp[1.356+(-361.973)Db].说明利用高光谱遥感数据可以估测樟树幼林的叶绿素含量.     

基于成像高光谱的小麦叶片叶绿素含量估测模型研究

为了探索小麦叶片的光谱特征和敏感波段,建立小麦叶绿素含量与光谱特征参量间的定量关系模型,以促进高光谱技术在小麦精准施肥以及快速、无损长势监测中的应用。采用相关分析法分析了叶绿素含量与光谱反射率及其一阶导数的关系,建立了叶绿素含量监测模型。经筛选验证确定小麦叶绿素含量的最佳估测模型为SPAD=36.75+188.168R387和SPAD=2 094.242R'7153+112 646.744R'7152-1.561E7R'715+42.991。这2个模型均可较好地估测小麦叶片的SPAD值,相比较而言,基于波段R387建立的SPAD估测模型精确度更高。     

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。     

基于优化指数的玉米冠层含水量遥感估测

对北京怀柔县EO–1 Hyperion高光谱数据进行波段筛选和植被含水量指数计算,采用耦合叶片与冠层辐射传输模型对水分指数(WI)、归一化差值水分指数(NDWI)、归一化植被指数(NDVI)、水应力指数(MSI)、归一化差值近红外指数(NDII)和冠层结构(CSI)的玉米冠层含水量估测能力进行分析,在不同理化参数的敏感性分析的基础上,将MCARII和NDWI进行整合,以完成玉米冠层含水量估测。结果表明,NDVI和CSI不能对玉米冠层含水量进行估测,NDII、WI、NDWI、MSI对玉米冠层含水量估测的R2值均大于0.78,但估测的RMSE值均在0.015附近,造成估测结果具有很强的不确定性;优化后的归一化水分指数(M–NDWI)能够有效地排除叶面积指数的干扰,显著改善玉米冠层含水量的估测效果。     

鲜食型甜玉米叶片叶绿素含量的遗传分析

以8个甜玉米亲本为研究对象,采用Griffing双列杂交法Ⅱ,对玉米叶片叶绿素含量的遗传特性进行了系统分析。结果表明,8个自交系叶绿素含量的一般配合力(GCA)值为T1T33T8T3T7T5T4T14,其中T1、T8和T33叶绿素含量的GCA较高,可以提高杂交组合的叶绿素含量,但特殊配合力存在明显的组合差异。自交系利用价值的综合评价表明,T8和T33是选育叶片高叶绿素含量的理想亲本。玉米叶片叶绿素含量性状的遗传符合加性-显性-上位性模型,以基因非加性效应为主,存在着显著的显性与上位性效应;控制玉米叶绿素含量遗传增效等位基因为隐性。广义遗传率为63.92%,狭义遗传率为15.90%。可见,在高光效育种工作中,对叶绿素含量选择宜在高代进行,同时利用叶绿素含量高的自交系作为亲本并广泛测配有利于叶片高叶绿素杂交种选育。     

一种玉米苗期冠层叶绿素车载 动态诊断光谱指数

为了使用车载平台对玉米叶绿素含量进行快速预测,优化车载系统测量结果,提出了一种适用于玉米 苗期车载动态预测冠层叶片叶绿素含量的光谱指数MPRI,构建了相应的叶绿素含量预测模型,结合空间插值对其 空间分析能力进行了分析和评估。结果表明院基于车载动态获取的冠层光谱指数MPRI,对于单点位置的冠层叶绿素 预测效果较好,模型决定系数R2约为0.81;对于动态测量,车载动态获取信息中的玉米冠层MPRI 值能够通过定值 阈值较为准确地被识别,利用其构建的玉米冠层叶片叶绿素含量预测模型具有较好的单点预测效果。结合反距离加 权插值法进行空间分析,能够得到较佳的空间预测效果,空间分布预测偏差小于7%的数据占总数据量的85%。基于 光谱指数MPRI 构建的车载动态预测冠层叶绿素预测模型具有较好的单点预测效果,结合GPS 位置信息进行空间 分析能够得到较佳的空间预测效果,为车载系统动态测量提供了新的思路。     

基于高光谱遥感的棉花叶片叶绿素含量估算

为提高高光谱植被指数对棉花叶绿素含量的估算精度,以陕西省关中地区棉花花铃期叶片高光谱反射率为数据源,分析了13种植被指数与棉花叶片叶绿素相对含量(SPAD)的相关关系;同时采用降精细采样法,详细分析400~2 000nm波段范围内原始光谱反射率的任意两两波段组合而成的优化光谱指数RSI与SPAD值的定量关系,构建线性及非线性回归监测模型,并对模型进行验证。结果表明:1)所提取的13种植被指数中NIR/NIR与SPAD值的相关系数最大(r=0.914),并且基于NIR/NIR(R780/R740)构建的回归方程模型优于其他植被指数,其构建的二次曲线方程回归模型建模与验模R2分别为0.900和0.785,RMSE为4.762,RE为7.86%,为基于提取的12种植被指数构建SPAD值估算模型中最佳模型;2)优化后的比值光谱指数RSI(Ration spectral index)的敏感波段为500和563nm,RSI(500,563)与SPAD值的相关系数r=0.999,与棉花叶片SPAD含量在0.01水平下呈显著相关,其构建的二次曲线方程模型效果最优,建模和验模R2分别为0.912和1.000,RMSE为2.848,RE为4.38%。与提取的13种植被指数相比,基于RSI指数二次曲线回归模型为估算叶绿素含量的最佳模型,并且模型预测值和实测值之间的符合度较高R2=0.843,表明基于波段优化算法的优化光谱指数RSI能更好的预测棉花叶片叶绿素含量。     

基于林业清查资料的桂西北植被碳空间分布及其变化特征

基于2005-2010年林业资源清查数据,采用材积源生物量法,运用地理信息系统技术,估算和分析了桂西北植被碳密度及其储量的空间分布及其变化。结果显示:(1) 研究区域从2005年到2010年呈现碳汇变化趋势,植被碳储量由4.19×10⁴t增加到4.27×10⁴t(增幅为1.84%),植被碳密度从29.04t/hm²增加到29.57 t/hm²。(2) 从治理措施、林种起源方式及林种类型来看,自然保护区的植被碳密度最大,超过40 t/hm²。2005-2010年,人工植苗、直播、飞播和萌生方式植被碳密度增加,退耕还林工程的植被碳密度均呈明显增长(增加3.00 t/hm²),所有林种碳密度都呈不同程度的增长。 (3)植被碳密度空间分布上,大致表现为西部高、中东部低,北部高、南部低。西部区植被碳密度均值超过40 t/hm²,中东部区植被碳密度均值低于25 t/hm²。植被碳密度变化在空间分布上表现为无论是非喀斯特区还是喀斯特区的植被碳密度都有增长趋势,其中有7个县市植被碳密度升级为更高等级。研究表明,随着退耕还林、生态移民等治理措施的实施,区域植被碳密度显著增加,生态环境好转。     

西北能源生态模式环境效益评价指标体系研究

【目的】研究建立以沼气为核心的西北能源生态模式环境效益评价指标体系的方法,旨在提供一种客观、科学的评价方法,为西北能源生态模式管理和区域环境保护提供依据。【方法】以区域环境可持续发展理论和评价分析为基础,结合环境效益评价的特点,构建西北能源生态模式环境效益评价指标体系和评价模型。【结果】西北能源生态模式环境效益评价指标体系包括系统结构、环境保护、环境效果和社会经济效益4类指标,这4类指标又分别包括6,8,5,4个二级指标。在计算了系统结构、环境保护、环境效果和社会经济效益4个方面评分的基础上,得到了西北能源生态模式的环境效益评价总分(EA),可按照EA值划分标准,对西北能源生态模式建设的环境效益进行评价。【结论】建立了以沼气为核心的西北能源生态模式环境效益评价指标体系和评价模型,可为西北能源生态模式建设应用和区域环境保护提供具有理论和实用价值的参考。     

基于高光谱的苹果盛果期冠层叶绿素含量监测研究

【目的】建立苹果冠层叶绿素含量及冠层光谱特征参量间的定量关系模型,以促进高光谱技术在苹果树精准施肥以及快速、无损长势监测中的应用。【方法】以蒙阴县果园的苹果树为试验材料,连续2年分别测定了苹果冠层光谱反射率和冠层叶绿素（Chl(a+b)）含量,分析了冠层叶绿素含量与光谱反射率之间的相关关系,并计算了400—1 000 nm任意两波段组合而成的RVI、DVI、NDVI和RDVI,分析了它们与冠层叶绿素含量的关系,以逐步回归分析做比较,建立了苹果冠层叶绿素含量监测模型。【结果】结果表明,以单变量估算叶绿素含量的最佳光谱指数为NDVI(975,742),相关系数为0.5093。利用多元逐步回归建立的苹果冠层叶绿素含量最佳监测模型为Y=-0.56(log1/R)771-0.48(log1/R)1978 +0.20(log1/R)2407 -0.10(log1/R)2440+4.749。【结论】用多元逐步回归方法建立的模型来监测苹果冠层叶绿素含量效果较好,为利用高光谱技术监测苹果生长状况提供了理论依据。