Review of methods for in situ leaf area index determination: Part I. Theories,sensors and hemispherical photography

Rapid, reliable and objective estimations of leaf area index (LAI) are essential for numerous studies of atmosphere–vegetation interaction, as LAI is very often a critical parameter in process-based models of vegetation canopy response to global environmental change. This paper reviews current knowledge concerning the use of direct and indirect methods for LAI determination. The value of optical LAI measurements by means of hemispherical photography has already been demonstrated in previous studies. As clumping seems to be the main factor causing errors in indirect LAI estimation, we suggest that the use of a digital camera with high dynamic range has the potential to overcome a number of described technical problems related to indirect LAI estimation. Further testing and defining of a standardised field protocol for digital hemispherical photography is however needed to improve this technique to achieve the standards of an ideal device.     

利用无人机影像构建作物表面模型估测甘蔗LAI

为探讨从作物表面模型(crop surface models,CSMs)中提取株高来估算糖料蔗叶面积指数(leaf area index,LAI)的可行性,该文采用无人机-RGB高清数码相机构成的低空遥感平台,以广西糖料蔗为研究对象,采集了糖料蔗全生育期的高清数码影像,分别在有无地面控制点条件下建立各生育期CSMs并提取株高。此外,该文利用高清数码影像计算了6种可见光植被指数并建立LAI估算模型,用以对比从CSMs提取的株高对LAI的估算效果。结果表明:全生育期CSMs提取的株高与实测株高显著相关(P0.01),株高预测值与实测值高度拟合(R2=0.961 2,RMSE=0.215 2)。选取的6种可见光植被指数中,绿红植被指数对糖料蔗伸长末期以前的LAI的估测效果最好(R2=0.779 0,RMSE=0.556 1,MRE=0.168 0)。相同条件下,株高对LAI有更高的估测精度,其中CSMs提取的株高估测效果优于地面实测株高,预测模型R2=0.904 4,RMSE=0.366 2,MRE=0.124 3。研究表明,使用无人机拍摄RGB影像来提取株高并运用于糖料蔗重要生育期LAI的估算是可行的,CSMs提取的株高拥有较高的精度。该研究可为大区域进行精准快速的农情监测提供参考。     

高光谱数据估测稻麦叶面积指数和叶绿素密度

该研究利用高光谱遥感技术分析水稻和小麦两种作物不同生育期的冠层光谱及其叶面积指数和叶绿素密度的变化,比较高光谱植被指数与两种作物的叶面积指数和叶绿素密度之间的关系,最后确定估算两种作物的叶面积指数和叶绿素密度最佳植被指数。结果表明：水稻和小麦两作物的叶面积指数和叶绿素密度在整个生育期内的变化规律基本一致,即先升高后下降的趋势,但两作物叶绿素密度与叶面积指数最大值出现的时期不同;稻麦两作物在整个生育期内的光谱反射率曲线,在可见光区域（400～700 nm）变化无明显规律,在近红外区域（700～1 000 nm）,生育前期反射率由低到高,到生育后期则由高到低,其中最大值分别出现在抽穗期和灌浆期左右;通过14种植被指数与两作物的叶面积指数和叶绿素密度相关性比较分析得知,二次修正土壤调节植被指数（MSAVI2）与水稻农学参数相关性最好,相关系数r＞0.91,而小麦在800 nm处的光谱反射率(R800)与其农学参数相关性最好,相关系数r＞0.92;并利用线性回归的方法,建立了估算两作物叶面积指数和叶绿素密度的模型,决定系数R2＞0.85。这样为不同环境条件下（水作和旱作）农作物的动态监测和科学管理及决策提供了技术支持。     

草地净第一性生产力估算的研究进展

草地净第一性生产力(NPP)是全球变化与陆地生态系统研究的核心内容之一。草地NPP的模拟方法从站点实测法、统计模型发展到了机理性的过程模型,NPP的站点实测数据为统计模型和过程模型模拟结果提供参考。统计模型通过NPP和温度、降雨等气候因子或者直接与遥感获得的植被指数建立统计关系计算NPP;过程模型从机理上对植物的生物生理过程进行模拟并能够对NPP的影响因子进行分析,主要过程包括了光合作用、生长和维持呼吸、蒸散、氮吸收和释放、光合物质分配与分解,和季相变化等。遥感过程模型通过遥感手段获得地表覆盖状况、植被冠层结构变量值(如LAI)、地表反射率、地表辐射温度及土壤水分状况等作为重要参数应用到模型中,改善了模拟结果的时空精度,成为当前草地生产力模型的主要研究方向。最后对遥感监测草地NPP研究中存在的问题进行了分析并提出了展望。     

A comparison of multiple phenology data sources for estimating seasonal transitions in deciduous forest carbon exchange

There are currently numerous data sources available for estimating the timing of recurrent plant phenology transitions. We compared measurements from several phenology data sources to understand the relationship between phenology metrics derived from these data sources and the timing of seasonal transitions in net ecosystem exchange (NEE). We identified the timing of start, peak, end and the duration of the carbon uptake season, as well as the timing of the transitions from sink to source and source to sink using 11 years of NEE data from the University of Michigan Biological Station (UMBS). Using fitted logistic functions we identified proxy metrics for phenological transitions from the time series of Albedo, fraction of absorbed photosynthetically active radiation (fPAR), Plant Area Index (PAI), and MODIS normalized difference vegetation index (NDVI), enhanced vegetation index (EVI), and leaf area index (LAI) products of various spatial representations. We found that no single source of phenological data was able to accurately describe annual patterns of flux phenology. However, for each transition in NEE (e.g., start of season, transition to net sink), the metrics from one or more data sources were significantly (p < 0.05) correlated with the timing of these recurring events. A marginally significant trend toward a longer NEE carbon uptake period over 11 years was not detected by any of the metrics, primarily because none of the metrics were available for the full duration of the NEE data, and NEE did not show significant and consistent trends during the sub-sets of the time when proxy data were available. The results of our study highlight the relative strengths and weaknesses of each phenology data source for directly estimating seasonal transitions and interannual trends in carbon flux phenology of a deciduous forest.     

基于无人机遥感影像的大豆叶面积指数反演研究

作物叶面积指数的遥感反演是农业定量遥感研究热点之一,利用无人机遥感监测系统获取农作物光谱信息精确反演叶面积指数对精准农业生产与管理意义重大。本研究以山东省嘉祥县一带的大豆种植区为试验区,设计以多旋翼无人机为平台同步搭载Canon Power Shot G16数码相机和ADC-Lite多光谱传感器组成的无人机农情监测系统开展试验,分别获取大豆结荚期和鼓粒期的遥感影像。使用比值植被指数(RVI)、归一化植被指数(NDVI)、土壤调整植被指数(SAVI)、差值植被指数(DVI)、三角植被指数(TVI)5种植被指数,结合田间同步实测叶面积指数(leaf area index,LAI)数据,采用经验模型法分别构建了单变量和多变量LAI反演模型,通过决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和估测精度(EA)3个指标筛选出最佳模型。研究表明,有选择性地分时期进行农作物的叶面积指数反演是必要的,鼓粒期作为2个生育期中大豆LAI反演的最佳时期,其NDVI线性回归模型对大豆LAI的解释能力最强,R2=0.829,RMSE=0.301,反演大豆LAI最准确,EA=85.4%,生成的鼓粒期大豆LAI分布图反映了当地当时大豆真实长势情况。因此,以多旋翼无人机为平台同步搭载高清数码相机和多光谱传感器组成的无人机农情监测系统对研究大豆叶面积指数反演是可行性,可作为指导精准农业研究的一种新方法。     

基于无人机数码影像的冬小麦叶面积指数探测研究

叶面积指数(LAI)是评价作物长势的重要农学参数之一,利用遥感技术准确估测作物叶面积指数(LAI)对精准农业意义重大。目前,数码相机与无人机系统组成的高性价比遥感监测系统在农业研究中已取得一些成果,但利用无人机数码影像开展作物LAI估测研究还少有尝试。为论证利用无人机数码影像估测冬小麦LAI的可行性,本文以获取到的3个关键生育期(孕穗期、开花期和灌浆期)冬小麦无人机数码影像为数据源,利用数字图像转换原理构建出10种数字图像特征参数,并系统地分析了3个生育期内两个冬小麦品种在4种氮水平下的LAI与数字图像特征参数之间的关联性。结果表明,在LAI随生育期发生变化的同时,10种数字图像特征参数中R/(R+G+B)和本文提出的基于无人机数码影像红、绿、蓝通道DN值以及可见光大气阻抗植被指数(VARI)计算原理构建的数字图像特征参数UAV-based VARIRGB也有规律性变化,说明冬小麦的施氮差异不仅对LAI有影响,也对某些数字图像特征参数有一定影响;在不同条件(品种、氮营养水平以及生育期)下的数字图像特征参数与LAI的相关性分析中,R/(R+G+B)和UAV-based VARIRGB与LAI显著相关。进而,研究评价了R/(R+G+B)和UAV-based VARIRGB构建的LAI估测模型,最终确定UAV-based VARIRGB为估测冬小麦LAI的最佳参数指标。结果表明UAV-based VARIRGB指数模型估测的LAI与实测LAI拟合性较好(R2=0.71,RMSE=0.8,P0.01)。本研究证明将无人机数码影像应用于冬小麦LAI探测是可行的,这也为高性价比无人机遥感系统的精准农业应用增添了新成果和经验。     

基于多源无人机影像特征融合的冬小麦LAI估算

为探讨无人机多源影像特征融合估测作物叶面积指数的能力,该研究以冬小麦为研究对象,利用多旋翼无人机搭载高清数码相机和UHD185成像光谱仪获取研究区冬小麦关键生育期（扬花期、灌浆期）的可见光和高光谱影像。综合考虑可见光、高光谱影像特征与冬小麦叶面积指数的相关性及影像特征重要性进行特征筛选,然后,以可见光植被指数、纹理特征、可见光植被指数+纹理特征、高光谱波段、高光谱植被指数及高光谱波段+植被指数分别作为输入变量构建多元线性回归、支持向量回归和随机森林回归的叶面积指数估测模型（单传感器数据源）;以优选的两种影像特征结合支持向量回归、随机森林回归构建叶面积指数估测模型（两种传感器数据源）,比较分析单源与多源影像特征监测冬小麦叶面积指数的性能。进一步地,考虑到小区土壤空间异质性会影响冬小麦叶面积指数估测结果,该研究探讨了不同影像采样面积下基于单源遥感数据构建的小麦叶面积指数估测模型精度。研究结果表明：在扬花期和灌浆期,使用两种影像优选特征构建的随机森林回归估测模型精度最佳,验证集决定系数分别为0.733和0.929,均方根误差为0.193和0.118。可见光影像采样面积分别为30%和50%,高光谱影像采样面积为65%时,基于单源影像特征构建的随机森林回归估测模型在扬花期和灌浆期效果最好。综上,该研究结果可为无人机遥感监测作物生理参数提供有价值的依据和参考。     

Relationship between spring triticale physiological traits and productivity changes as affected by different N rates

There is still a lack of knowledge about the physiological traits of spring triticale (x Triticosecale Wittm.) and their relationship with grain yield and protein content under the conditions of the environmental Zone Nemoral 2. The objective of this study was to determine the relationships among the physiological indices, grain yield and protein content as affected by nitrogen (N) rates. The correlation among leaf area index (LAI), chlorophyll index (SPAD), canopy greenness index (CGI), leaf area duration (LAD) and grain yield as well as direct and indirect effects of those traits on the yield were investigated using a path analysis. Grain yield, protein content and physiological indices were significantly (P?≤?.01) affected by N fertilization. N₉₀ level was the best compromise for the yield and physiological indices. The interaction of all physiological indices influenced the grain yield by 27–39%, protein by 42–44%. SPAD and LAI had greater influence on grain yield and grain protein than CGI and LAD. SPAD had positive direct dominant (the highest) effect on the yield only at BBCH 59 and BBCH 69 (50% of the tested cases). LAI was responsible for 19–39% of the correlation between yield and physiological indices. The physiological indices can be used for spring triticale growth modelling and agronomic management for improved productivity and grain quality. SPAD and LAI values, established at BBCH 45–69, can be used for grain yield prediction and those estimated at BBCH 69 can be used for grain protein prediction.

Abbreviations BBCH: Biologische Bundesantalt, Bundessortenamt und Chemische Industrie (decimal system for a uniform coding of phenologically similar growth stages of all mono- and dicotyledonous plant species); CGI: canopy greenness index; GS: growth stage; LAD: leaf area duration; LAI: leaf area index; SPAD: chlorophyll index (soil plant analysis development)     

基于可见光图像和卷积神经网络的冬小麦苗期长势参数估算

针对目前基于计算机视觉估算冬小麦苗期长势参数存在易受噪声干扰且对人工特征依赖性较强的问题,该文综合运用图像处理和深度学习技术,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的冬小麦苗期长势参数估算方法。以冬小麦苗期冠层可见光图像作为输入,构建了适用于冬小麦苗期长势参数估算卷积神经网络模型,通过学习的方式建立冬小麦冠层可见光图像与长势参数的关系,实现了农田尺度冬小麦苗期冠层叶面积指数(leaf area index,LAI)和地上生物量(above ground biomass, AGB)的准确估算。为验证方法的有效性,该研究采用以冠层覆盖率(canopy cover, CC)作为自变量的线性回归模型和以图像特征为输入的随机森林(random forest, RF)、支持向量机回归(support vectormachinesregression,SVM)进行对比分析,采用决定系数(coefficientofdetermination,R2)和归一化均方根误差(normalized root mean square error, NRMSE)定量评价估算方法的准确率。结果表明:该方法估算准确率均优于对比方法,其中AGB估算结果的R2为0.7917,NRMSE为24.37%,LAI估算结果的R2为0.8256,NRMSE为23.33%。研究可为冬小麦苗期长势监测与田间精细管理提供参考。     

基于数字图像分析监测不同氮肥处理下加工番茄生长状况的初步研究

利用数字相机获取田间加工番茄冠层影像,通过图像处理软件准确识别冠层和背景像素,分析了加工番茄不同施氮量下提取的地面覆盖度与生物学参数间的相关关系,其相关系数都达到0.96以上的极显著相关;分析了光谱参数--绿色深度指数（DGCI）与叶片叶绿素含量相关关系,二者表现出r=0.74以上的极显著直线相关。结果表明,利用地面覆盖度可在生长前期监控加工番茄生长量,预测生物学产量和叶面积系数;在果实膨大期预测吸氮量和经济产量。利用光谱参数DGCI可监测加工番茄叶片叶绿素含量。本结果可快速准确监测加工番茄生长发育,为加工番茄生产提供科学依据。     

基于HJ-CCD数据和随机森林算法的小麦叶面积指数反演

为给小麦长势的遥感监测提供技术支持,该文运用随机森林回归(RF,random forest)算法建立小麦叶面积指数(LAI)遥感反演模型。首先基于2010-2013年江苏地区小麦环境减灾卫星HJ-CCD的影像数据,提取拔节、孕穗和开花3个生育期的卫星植被指数,进而根据各生育期植被指数和相应实测LAI数据,利用RF算法构建各期小麦LAI反演模型,并以人工神经网络(ANN,artificial neural network)模型为参比模型进行预测精度的比较。结果表明:RF算法模型在3个生育期的预测结果均好于同期的ANN模型。拔节、孕穗和开花3个生育期RF模型预测值与地面实测值的R2分别为0.79,0.67和0.59,对应的RMSE分别为0.57,0.90和0.78;ANN模型的R2分别为0.67,0.31和0.30,对应的RMSE分别为0.82,1.94和1.43。该研究结果为提高大田尺度下的小麦LAI遥感预测精度提供了技术和方法。     

Physiological interpretation of a hyperspectral time series in a citrus orchard

Hyperspectral remote sensing for monitoring horticultural production systems requires the understanding of how plant physiology, canopy structure, management and solar elevation affect the retrieved canopy reflectance during different stages of the phenological cycle. Hence, the objective of this study was to set up and to interpret a hyperspectral time series for a mature and healthy citrus orchard in the Western Cape province of South Africa considering these effects. Based on the remotely sensed data, biophysical parameters at the canopy level were derived and related to known observed physiological and phenological changes at the leaf level and to orchard management. Fractions of mature fruit, flowers, and sunburnt leaves were considered, and indices related to canopy structure chlorophyll content and canopy water status were calculated.Results revealed small cover fractions of mature fruit, flowers and sunburnt leaves of respectively 2.1%, 3.1% and 7.0%, but the high spectral contrast between flowers and leaves allowed a successful classification of flowering intensity. Furthermore, it was shown that canopy level time series of vegetation indices were sensitive to changes in solar elevation and soil reflectance which could be reduced by applying an empirical soil line correction for the most affected indices. Most trends in vegetation indices at the canopy level could be explained by a combination of changes at the leaf level (chlorophyll, carotenoids, dry matter), changes in canopy structure (leaf area index and leaf angle distribution) and changes in cover fractions of vegetative flushes, flowers and sunburnt leaves. The transformed chlorophyll absorption ratio index over the optimised soil adjusted vegetation index (MCARI/OSAVI) was best related to leaf level trends in chlorophyll content. Seasonal changes in the photochemical reflectance index (PRI) were linked to inverse changes in the carotenoid-to-chlorophyll ratio. Canopy structure indices (the modified triangular vegetation index or MTVI2 and the standardized leaf area index determining index or sLAIDI) were sensitive to changes in leaf area index, average leaf angle as well to management interactions (pruning and harvest). Canopy water status was highly impacted during the spring flush due to expanding leaves that concealed trends in the underlying mature leaves. Seasonal trends in soil and weeds reflectance were related to changes in volumetric soil water content and to the earlier and reduced growth period of non-irrigated weeds.     

基于作物生长监测诊断仪的双季稻叶面积指数监测模型

为探索作物生长监测诊断仪(Crop Growth Monitoring and Diagnosis Apparatus,CGMD)在不同株型双季稻长势指标监测应用的准确性和适用性,该研究开展了不同株型品种和施氮量的田间试验,采用CGMD获取冠层差值植被指数(Differential Vegetation Index,DVI)、归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)和比值植被指数(RatioVegetationIndex,RVI),并同步采用高光谱仪(AnalyticalSpectralDevices,ASD)获取冠层光谱反射率,构建DVI、NDVI和RVI;通过比较2种光谱仪获取的植被指数变化特征及相互定量关系,评价CGMD的监测精度,建立基于CGMD的不同株型双季稻叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)监测模型,并用独立数据对模型进行检验。结果表明:不同株型品种的LAI、DVI、NDVI和RVI随施氮量增加而增大,随生育进程推进呈"低—高—低"的变化趋势;基于CGMD与ASD的DVI、NDVI和RVI间的决定系数(Determination Coefficient,R2)分别为0.959～0.968、0.961～0.966和0.957～0.959,表明CGMD具有较高监测精度,可替代价格昂贵的ASD获取DVI、NDVI和RVI。基于CGMD植被指数的单生育期LAI监测模型的预测效果优于全生育期,基于CGMD植被指数的松散型品种LAI监测模型的预测效果优于紧凑型品种;基于DVICGMD的线性方程可较好地预测LAI,模型R2为0.857～0.903,模型检验的相关系数(Correlation Coefficient,r)、均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)和相对均方根误差(Relative Root Mean Square Error,RRMSE)分别为0.950～0.984、0.18～0.43和3.95%～9.40%;基于NDVICGMD的指数方程可较好地预测LAI,模型R2为0.831～0.884,模型检验的r、RMSE和RRMSE分别为0.906～0.967、0.24～0.38和5.73%～9.16%;基于RVICGMD的幂函数方程可较好地预测LAI,模型R2为0.830～0.881,模型检验的r、RMSE和RRMSE分别为0.905～0.954、0.25～0.56和7.37%～9.99%。与传统人工取样测定LAI法相比,利用CGMD可实时无损监测双季稻LAI动态变化,可替代SunScan植物冠层分析仪获取双季稻LAI,在双季稻生产中具有推广应用价值。     

基于赤池信息量准则的冬小麦叶面积指数高光谱估测

冬小麦叶面积指数(leaf area index,LAI)是描述冠层结构的重要参数之一,对评价其长势和预测产量具有重要意义。该文利用灰色关联分析(grey relational analysis,GRA)对植被指数进行排序,用偏最小二乘法(partial least squares regression,PLS)选择不同的植被指数个数作为自变量进行回归建模,通过赤池信息量准则(Akaike’s information criterion,AIC)选择AIC值最小的模型作为冬小麦LAI最优估算模型,即GRA、PLS和AIC 3种方法整合建立冬小麦LAI最优估算模型。使用2008-2009年在中国北京通州区和顺义区获取的整个生育期冬小麦LAI和配套的光谱数据进行建模,利用2009-2010相关数据进行验证。研究表明:采用GRA评价标准与冬小麦LAI关联度最大的植被指数是VOG1,关联度最小的植被指数是SR;通过AIC建立的以8个植被指数作为自变量的冬小麦LAI模型效果最优,建模集的决定系数R2和标准误SE分别为0.76和0.009,验证集的R2和相对均方根误差RRMSE分别为0.63和0.004,预测模型和验证模型均具有较高的精度和可靠性。结果表明采用GRA-PLS-AIC方法进行冬小麦LAI反演是可行的,为提高冬小麦LAI遥感预测精度提供了一种有效的方法。     

基于无人机数码影像的玉米育种材料株高和LAI监测

快速、无损和高通量地获取田间株高(height,H)和叶面积指数(leaf area index,LAI)表型信息,对玉米育种材料的长势监测及产量预测具有重要的意义。基于无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)遥感平台搭载高清数码相机构建低成本的遥感数据获取系统,于2017年5—9月在北京市昌平区小汤山镇国家精准农业研究示范基地的玉米育种材料试验田,获取试验田苗期、拔节期、喇叭口期和抽雄吐丝期的高清数码影像和地面实测的H、LAI和地面控制点(ground control point,GCP)的三维空间坐标。首先,基于高清数码影像结合GCP生成试验田的数字表面模型(digital surface model,DSM)和高清数码正射影像(digital orthophoto map,DOM);然后,基于DSM和DOM分别提取玉米育种材料的H和数码影像变量,其中将DOM的红、绿和蓝通道的DN(digital number)值分别定义为R、G和B,进行归一化后得到数码影像变量,分别定义为r、g和b;最后,基于实测H对DSM提取的H进行了精度验证,并用逐步回归分析方法进行了LAI的估测。结果表明,实测H和DSM提取的H高度拟合(R~2、RMSE和n RMSE分别为0.93,28.69 cm和17.90%);仅用数码影像变量估测LAI,得到最优的估测变量为r和r/b,其估算模型和验证模型的R~2、RMSE和n RMSE分别为0.63,0.40,26.47%和0.68,0.38,25.51%;将H与数码影像变量进行融合估测LAI,得到最优的估测变量为H、g和g/b,其估算模型和验证模型的R~2、RMSE和n RMSE分别为0.69,0.37,24.34%和0.73,0.35,23.49%。研究表明,基于无人机高清数码影像结合GCP生成DSM,提取玉米育种材料的H,精度较高;将H与数码影像变量进行融合估测LAI,与仅用数码影像变量相比,估测模型和验证模型的精度明显提高。该研究可为玉米育种材料的田间表型信息监测提供参考。     

双源蒸散发模型估算潜在蒸散发量的对比

潜在蒸散发取决于气候条件与下垫面植被覆盖状况,是农田及流域水循环研究的重要内容。该文针对现有的3种估算潜在蒸散发的双源模型(层状模型、块状模型、混合型模型),设定不同的下垫面植被覆盖状况,较为详细地比较了3种模型在不同植被覆盖条件下的潜在蒸散发估算能力,并对其区分土壤表面潜在蒸发与植被冠层潜在蒸腾的合理性进行了评价。结果表明,混合双源模型较层状模型和块状模型具有更好的模拟效果,能够适用于更广的下垫面植被覆盖状况。     

基于数码相机图像的甜菜冠层氮素营养监测

为探究数码相机监测甜菜冠层叶片氮素的可行性,2014年于内蒙古赤峰市松山区太平地镇采用不同种植方案设计了田间试验。利用数码相机获取甜菜冠层数字图像,基于灰度值的阈值分割方法提取冠层图像的红光值(R)、绿光值(G)和蓝光值(B),交互调优R、G、B单色分量权重,提出三原色权值调优方法,并挖掘出适宜于表征甜菜冠层LNC(leaf nitrogen content)的基础调优参数BOP(basic optimal parameter)和归一化调优参数NOP(normalized optimal parameter)。结果表明:采用常规方法选取的敏感颜色参数G/R、NRI(R/(R+G+B))与冠层LNC的相关系数分别为0.80和0.79,三原色权值调优方法确定的调优参数BOP、NOP与冠层LNC的相关系数分别为0.83和0.84,算法优化后提高了颜色参数与冠层LNC的相关性。对比常规参数和调优参数对冠层LNC的预测精度,结果显示调优参数BOP、NOP建立模型的预测精度均高于常规参数G/R、NRI,BOP预测模型的决定系数R2和均方根误差RMSE(root mean square error)分别为0.69和2.65,NOP预测模型的R2和RMSE分别为0.68和2.73。该研究表明,在大田自然光照条件下,借助数码相机实时、准确监测甜菜氮素营养丰缺水平具有较高的可行性,数字图像处理技术在作物营养无损诊断中存在很大的应用潜力。     

基于半经验半机理建模的冬小麦LAI反演及长势评估

为了提高无人机遥感对冬小麦叶面积指数（leaf area index,LAI）反演模型的精度与泛化能力,该研究利用无人机搭载多光谱相机获取不同氮素处理和不同复种方式的冬小麦生长实测数据,结合PROSAIL辐射传输模型生成包含机理信息的模拟数据,基于不同组合方式建立了5种LAI反演混合数据集,结合多种机器学习方法,以期构建经验与机理相结合的LAI高精度反演模型。由于LAI反演受NIR波段反射率影响大,该研究筛选7种与NIR波段相关的植被指数提取冬小麦光谱特征,构建与混合数据集LAI的相关系数矩阵,进一步探究不同光谱特征对冬小麦LAI的影响程度。在此基础上,采用具有代表性和普适性的4种机器学习方法,即贝叶斯岭回归模型、线性回归模型、弹性网络模型和支持向量回归模型,构建不同冬小麦LAI反演模型,用以评估基于半经验半机理数据反演冬小麦LAI的可行性,进一步探索其对不同氮素水平和复种方式的冬小麦长势评估能力。结果表明：1）筛选的与NIR波段相关的植被指数与冬小麦LAI之间存在较强的相关性,其中归一化差异植被指数、增强植被指数、归一化差异红边指数、比值植被指数、红边叶绿素植被指数、土壤调节植被指数与LAI呈正相关,结构不敏感色素植被指数与LAI呈负相关;2）辐射传输模型中体现了冬小麦LAI影响太阳光线传播的机理,结果表明,与实测数据混合建立的模型,具有较强的鲁棒性和泛化能力。相比于其他3种模型,支持向量回归模型在各种数据组合下均取得了较好的LAI预测性能,在C1、C2、C3、C4这4种训练-测试组合的训练集中R²依次为0.86、0.87、0.88、0.91,RMSE依次为0.47、0.45、0.45、0.41;在测试集的R²依次为0.85、0.19、0.89、0.87,RMSE依次为0.45、1.31、0.49、0.50;3）使用支持向量机生成试验区LAI反演图,对4种氮素水平和2种复种方式的冬小麦长势评估,结果表明,适当的施加氮素处理能提高冬小麦LAI值,麦-豆复种方式下的冬小麦LAI值普遍高于麦-玉复种的LAI值。该研究为冬小麦LAI的反演提供了一种有效的方法,并为高效评估冬小麦长势研究提供了参考。     

数字图像诊断技术在冬小麦氮素营养诊断中的应用

本文应用数码相机获取冬小麦冠层图像并对其进行相应色彩参数处理, 结合土壤、植株快速测试技术, 分析了色彩参数与传统氮素营养参数之间的数量关系, 研究了应用数字图像技术进行冬小麦氮素营养诊断的可行性, 建立了应用数字图像技术诊断冬小麦氮素营养状况的图像获取方法, 筛选出了适宜于冬小麦氮素营养诊断的最佳色彩参数以及最佳诊断时期, 建立了冬小麦氮素营养诊断指标体系和推荐施肥方程。研究结果表明, 数字图像技术可以作为冬小麦氮素营养诊断的方法。数字图像获取时, 可将数码相机与冬小麦冠层呈30°~60°角度进行拍摄。在冬小麦拔节期和孕穗期多数冠层图像色彩参数与施氮量、叶片SPAD 值、植株硝酸盐浓度、植株全氮含量、0~90 cm 土壤硝态氮含量之间存在显著或极显著相关关系; 在众多色彩参数中, 拔节期冠层图像绿光标准化值G/(R+G+B)与各项氮素指标的相关性最好, 可作为冬小麦氮素营养诊断的最佳色彩参数指标;拔节期可作为应用数字图像技术进行氮素诊断的关键时期。