基于高光谱苹果品种叶片铁含量估测模型

【目的】 在叶片水平上构建基于高光谱的苹果品种叶片铁素含量估测模型,为探寻实时、高效、无损的果树树体营养诊断提供技术途径。【方法】以苹果品种岩富10号为材料,测定岩富10号叶片光谱数据和铁素含量,采用光谱分析和相关分析法,筛选与叶片铁素含量相关性较强的光谱组合,利用偏最小二乘法构建苹果叶片铁素含量光谱估测模型。【结果】岩富10号苹果叶片一阶微分光谱与铁素含量的敏感波段为R′₉₉₀、R′_{1 113}、R′_{1 360}、R′_{1 408},相关系数最高为-0.698 9。对敏感波段两两进行加、减、乘、除运算,最优波段组合形式R′₉₉₀×R′_{1 048}与铁素含量相关系数为0.846 2。估测模型拟合度(R²)最高为0.827 5。【结论】苹果叶片一阶微分光谱组合与铁素含量显著相关(P<0.05),光谱组合能够明显提高其相关性,偏最小二乘法与逐步回归建模相比估算模型的精度更佳,可以用于苹果叶片铁素含量的光谱估算。     

基于PLS算法与遥感影像的区域小麦实际单产估测

为进一步提高遥感估产精度,显示国产影像在农业估产中的应用效果,该研究以2010—2013年HJ-1A/1B影像为遥感数据,分析了卫星遥感变量与小麦实际单产的定量关系,运用偏最小二乘回归算法构建及验证了以实际单产为目标的多变量遥感估产模型。研究表明:实际单产与所选用的大多数遥感变量间关系密切,且多数遥感变量两两间具有严重的多重相关关系;实际单产偏最小二乘回归模型的最佳主成分为5,且植被衰减指数、绿色归一化植被指数、调整土壤亮度的植被指数、比值植被指数和归一化植被指数为实际单产遥感估测的敏感变量;建模集和验证集实际单产估测模型的决定系数分别为0.74和0.70,均方根误差分别为754.05、748.20 kg/hm2,相对误差分别为11.5%和8.88%,且估测精度比线性回归算法分别提高20%以上和40%以上,比主成分分析算法分别提高18%以上和30%以上,说明偏最小二乘回归算法模型估测区域实际单产的效果要明显好于线性回归和主成分分析算法,该模型应用结果与小麦实际单产区域分布情况相符合,为提高区域小麦实际单产的遥感估测精度提供了一种途径。     

基于PLS 和组合预测方法的冬小麦收获 指数高光谱估测

【目的】通过遥感反演测量收获指数(HI),可节省时间和人力,但需要提高精度。通过权重最优组合算法改善收获指数估算精度,为基于多时相多光谱信息的HI遥感估算提供新方法参考。【方法】利用测定的冬小麦多个关键生育期的冠层光谱数据,对筛选的44种常用植被指数与实测收获指数进行相关性分析,挑选出每个育期中5种最优的典型植被指数;应用偏最小二乘(PLS)的方法建模,分别得到基于单个生育期光谱信息的HI遥感估测模型;借鉴组合预测原理,应用组合预测方法对全部单生育期的各HI光谱模型赋予最优权重,最终构建基于多生育期数据的HI光谱组合预测模型。【结果】(1)利用PLS后,单一生育期的建模结果较单一植被指数有所改进,但仍有待提高;(2)应用组合预测原理的HI组合预测模型,显著改善了HI的估测精度,R2达到0.55,较单生育期的建模预测,提升了13%。【结论】基于多生育期信息的组合预测方法,对各单一生育期HI预测模型赋予最优权重进行优化组合,实质间接利用了各生育期对作物HI形成的贡献,显著提高冬小麦收获指数的估测精度,是一种新颖的作物HI遥感估测方法。     

基于高光谱成像的烟田土壤pH估测

【目的】为实现区域尺度上烟田土壤pH的快速估测。【方法】以四川省296份烟田土壤为研究对象,利用高光谱成像获取土壤390～2500 nm波段的光谱反射率,系统研究12种光谱预处理方法、2种特征波段选择方法和4种建模方法对烟田土壤pH高光谱估测模型精度的影响。【结果】在600～2500 nm范围内,不同pH的光谱反射率曲线差异明显;原始光谱经单一预处理或组合预处理方法处理后,建立的估测模型精度均有所提高;其中一阶导数(First derivative, D1)组合标准正态分布(Standard normal variate, SNV)为最佳光谱预处理方法。竞争自适应重加权采样算法(Competitive adaptive reweighted sampling, CARS)筛选出93个土壤pH特征波段,主要集中在近红外波段800～2500 nm。无论使用光谱全波段还是主成分分析降维得到的光谱特征,核岭回归(Kernel ridge regression, KRR)和支持向量机(Support vector machine, SVM)两种建模方法都取得了比偏最小二乘回归(Partial l...     

基于高光谱的玉米大斑病害监测

玉米大斑病是为害玉米生产的主要病害之一,其传统的诊断方法存在工作量大、效率低、主观性强的缺点,探索利用高光谱技术对玉米大斑病害进行快速诊断具有重要的意义。在玉米大田中采集105个玉米大斑病叶片样本,通过测定叶片光谱和病斑面积,开展玉米大斑病病斑面积的定量检测研究。结果表明,不同等级玉米大斑病病斑面积的高光谱差异明显,且多数高光谱区域与病斑面积的相关系数可以达到0.7以上,表明高光谱能够响应玉米大斑病病害;利用偏最小二乘法构建的玉米大斑病诊断模型的表现较好(R~2c=0.726,RMSEc=2.162,RPDc=2.530;R~2v=0.651,RMSEv=2.579,RPDv=2.198),能够实现玉米大斑病病斑面积较为准确的诊断。研究结果可为大田玉米大斑病病斑面积及病害等级的快速诊断提供有效的技术途径和理论探索。     

近红外光谱技术在测定纯茶油中棕榈油掺入量中的应用

采用偏最小二乘法(PLS)建立了近红外光谱定量检测模型,以定量分析油茶籽油中掺入的棕榈油成分.通过交互验证和外部检验,考察所建模型的可靠性.结果显示:样品不需要任何光谱预处理,直接进行10 000～4 000 cm-1范围内的近红外透反射光谱扫描;建立的PLS模型相关系数为0.999 9,训练集的交叉验证均方根误差(R...     

基于光纤光谱技术的南疆骏枣温度定量模型研究

样品温度对定量模型的精确度有一定的影响.该研究利用光纤光谱技术对不同温度的100个骏枣进行了分析,选择预处理方法为SNV建立的偏最小二乘法(PLS)骏枣温度定量模型.结果表明,骏枣在23℃温度下建立的模型预测能力较强,相关系数(R)为0.85367,校正标准偏差(RMSEC)为0.62,预测标准偏差(RM?SEP)为2.62.由此可见,利用光纤光谱技术研究骏枣温度定量模型的预测是可行的.     

油茶叶片叶绿素含量高光谱估测的偏最小二乘模型参数选择

[目的]利用高光谱技术估测植物叶片叶绿素含量时,如何在高维的光谱数据中选择有效的高光谱参数作为估测模型的输入矢量是估测叶绿素含量精度的关键.[方法]以南方丘陵地区油茶为试验材料,收集了182份油茶叶片光谱反射率及叶绿素含量样本,综合分析了敏感波段、光谱指数、高光谱特征参数和全波段(400～1350 nm)4个不同高光谱...     

可见近红外漫反射光谱法测定赣南脐橙的表面色泽

[目的]建立赣南脐橙颜色指标定量数学模型,探索用颜色进行水果分级的新方法。[方法]采用色差计来测量50个赣南脐橙样本的表面颜色,用近红外漫反射光谱并结合多元校正算法偏最小二乘法(PLS),建立了赣南脐橙颜色指标L、a、b的定量模型。[结果]在全波段范围内,原始光谱所建模型最佳,其颜色指标L所建校正模型相关系数(r)为0.933,预测均方根偏差(RMSEP)为1.330,完全交互验证相关系数(rcross)达0.926;颜色指标a所建校正模型相关系数为0.970,预测均方根偏差为1.524,完全交互验证的相关系数达0.967;颜色指标b所建校正模型相关系数为0.893,预测均方根偏差为2.676,完全交互验证的相关系数达0.875。[结论]原始光谱所建模型最好,但其模型的校正均方根偏差和完全交互验证均方根偏差都偏高。     

基于GF-1PMS影像的森林郁闭度定量估测模型研究

森林郁闭度是我国森林资源二类调查中的重要林分因子之一,为探索高分一号影像在森林郁闭度定量估测的可行性,以内蒙古自治区东北部柴河林业局为研究区,基于GF-1 PMS多光谱影像和DEM数据,以纹理特征、光谱信息和地形因子为自变量,采用k-最近邻法（k-Nearest Neighbor,k-NN）、稳健估计以及偏最小二乘法3种方法构建研究区域的森林郁闭度估测模型,辅之以二类调查小班数据和现地实测数据进行模型精度评价。结果表明:1）3种郁闭度估测方法的应用效果均能满足实际需求,这说明GF-1 PMS多光谱影像在森林郁闭度定量估测方面具有一定的潜力;2）k-NN法和稳健估计的实际应用效果明显优于偏最小二乘法,且2种模型的估测精度均>80%;3）3种郁闭度估测稳定性分析,结果显示k-NN法稳定性较好,而稳健估计法和偏最小二乘法估测模型不稳定。     

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。     

上层骨干枝枝型指数对乔化苹果内膛光照的影响

对７年生乔化苹果内膛光照变化及其影响因素的研究结果表明，内膛光照随距树冠顶点或外围距离的增加而减小，基部与中心干处最低，适当提高上层骨干枝枝型指数，对改善内膛光照具有重要意义。     

基于L系统的开心形苹果树枝干模型

虚拟植物模型即用计算机模拟植物的生长发育。本文通过虚拟植物研究方法L系统理论的介绍,结合开心形苹果树的形态结构特点,使用虚拟植物模拟软件L-studio,动态地模拟出开心形苹果树在不同生长阶段的三维形态。通过使用随机规则控制树枝生长方式,并使用管道模型模拟枝干的加粗生长,实现了开心形苹果树的基本形态模型。     

苹果树冠层叶片形态特征研究

为了更好地认识苹果树的冠层结构,定量化描述冠层中叶片的形态特征。通过选取两个品种苹果树冠层不同类型枝条的叶片形态指标,利用SPSS软件对数据进行分析处理。利用数理统计方法对大量叶片形态特征数据进行了统计分析、数据拟合和误差分析,建立了苹果树不同类型枝条上叶片形态特征的数学模型。不同品种苹果树不同枝条类型,具有相同的叶片形态特征,随着叶位提升,发生规律性变化。通过对这些形态特征的分析研究,可以对苹果树冠层有更直观的认识,为构建准确、符合生理性状的果树三维模型提供必要的知识模型支撑。同时提高了基于三维模型进行果树冠层生理生态功能的仿真模拟研究的可信度。     

水分亏缺对苹果幼树日光合效率的影响

土壤水分供应充足的晴天,苹果幼树叶片水分亏缺影响净光合效率(PN)。而且当PN处于低谷期时,同水分亏缺有关的超氧物歧化酶(SOD)和谷光甘肽过氧化氢酶(GSH PX)活性达到一天的顶峰。     

苹果叶片中碳素同化物代谢的研究

对新红星苹果的有果短枝叶、无果短枝叶、叶丛枝叶、发育枝叶中总糖、还原糖、蔗糖、淀粉含量进行了分析。结果表明,叶片中不同类型的碳水化合物含量随着叶片的迅速生长而逐渐下降,而后随着叶片的发育成熟,其含量呈逐渐递增趋势,但随着叶片的衰老又呈逐渐下降的趋势。不同枝类叶中不同类碳水化合物含量变化有一定的差异。     

GPIT生物制剂在苹果树上的应用

GPIT生物制剂能够大幅度提高作物的光合效率和抗逆能力,使其生长旺盛,从而达到高产、优质的目的。采用不同浓度GPIT生物制剂对红富士和丹霞苹果进行了浇根和叶面喷施试验。结果表明,不同浓度GPIT处理的红富士和丹霞苹果在特性、品质、产量因子和产量上都表现出明显的效果,高浓度处理比低浓度处理效果更好;品种之间的效果差异不大,只是在效果的表达形式上有所不同。     

渭北高原矮化红富士苹果树蒸腾规律的研究

利用热扩散茎流测定系统(TDP)对渭北高原矮化红富士树干液流进行长期定点定位观测,结果表明:苹果树各月平均日蒸腾速率变化规律除5、6、7月表现为双峰曲线外,其余月份基本呈现单峰曲线趋势。各月平均日蒸腾量存在差异,7月份最大,1月份最小。一年中,不同施肥处理的红富士苹果树蒸腾量在5-10月表现为施95 kg有机肥的最大,其次是施有机肥150 kg,再次是施有机肥40 kg,不施肥的最小,其他月份影响较小。     

基于高光谱成像的苹果损伤检测方法研究

【目的】研究苹果损伤高光谱特征,建立基于高光谱成像的苹果损伤区域最佳分类模型,为实时、快速、准确地识别苹果损伤提供重要依据。【方法】以北京平谷区收集的苹果样品为研究对象,利用高光谱图像技术检测水果表面机械损伤。利用 390 ~1 000 nm 范围的高光谱图像（HSI）数据,通过比值光谱分析损伤与正常感兴趣区域（ROI）的光谱响应特性,筛选特征波段,并构建较好地突出损伤区域特征的 3 种类型光谱指数：归一化光谱指数（NDSI）、比值光谱指数（RSI）和差值光谱指数（DSI）。在此基础上,优选提取损伤区域能力较强的光谱指数,利用迭代自组织数据分析（ISODATA）无监督据聚类算法提取苹果损伤区域。【结果】当苹果表面受到损伤时,光谱反射率变化显著。波段优化后发现,528、676 nm 的反射率可以有效识别异常区域。基于选定的特征波段,构建苹果损伤检测的识别光谱指数,包括 NDSI、RSI 和 DSI。光谱指数图像的像素值分析发现,损伤区域特征与正常区域特征在各光谱指数（SI）增强图像中区分明显。两类图像特征的 NDSI 像素平均值相差最大、达到 0.629,表明建立的 NDSI 对损伤区域及正常区域特征具有较强的区分能力。利用无监督分类方法 ISODATA 分类,验证了光谱特征指数在检测苹果损伤方面具有较高的特异性,对苹果损伤的检测正确率 达到 92.50%。【结论】研究结果适用于苹果损伤的实时快速检测,为苹果的精准管理生产提供技术基础与参考。     

豫西地区苹果幼树害虫调查分析

1992～1995年的田间调查,共发现苹果幼树害虫127种。其中卷叶蛾、蚜虫及红蜘蛛对幼树的健壮生长影响最为严重,应作为防治的重点;金纹细蛾有逐步加重的趋势,应予以高度重视。其它各类害虫的发生特点文中也进行了分析概括。