基于高光谱数据提取棉花冠层特征信息的研究

 采用ASD Field Spec Pro VNIR 2500型高光谱仪获取了不同生育时期棉花冠层的高光谱遥感数据,通过光谱分析技术研究了棉花冠层结构与其光谱数据之间的关系。结果表明,不同品种、不同密度、不同配置方式及不同生长状况间棉花的冠层光谱存在着较明显的差异,棉花冠层光谱反射率与其叶绿素含量、叶面积和生物量及生长发育阶段、健康状况和物候现象等因素密切相关。可见,运用高光谱遥感技术快速、有效、非接触、非破坏性地获取棉花冠层信息,对解释、预测和设计理想棉花群体意义重大,同时为新疆精准种植棉花和科学调控水肥提供了科学依据。     

基于高光谱数据的棉花冠层FPAR和LAI的估算研究

 通过非成像高光谱仪和光量子传感器,获取了棉花2品种4水平种植密度冠层关键生育时期的反射光谱数据和光合有效辐射值;利用光谱多元统计分析技术与微分处理,分析表明,反射光谱813 nm（_ρ813）和758 nm（_ρ758）处分别是光合有效辐射截获量（FPAR）和叶面积指数（LAI）的敏感波段。用反射率_ρ813和_ρ758分别与FPAR和LAI建立的线性相关模型方程估测FPAR和LAI,经检验,它们的实测值与估测值之间均呈极显著的线性相关（r_FPAR=0.7199^**,r_LAI=0.6430^**,α=1％,n=70）,模型方程的估算精度分别达96.5%、81.7%;而一阶微分光谱数据与FPAR在350 ~2500 nm波段范围相关不显著,与LAI的最大相关发生在734 nm波段处。基于一阶微分光谱_ρ′734与棉花冠层LAI线性相关的模型方程,估测LAI,实测值与估测值之间呈极显著的线性相关（r_LAI=0.6947^**,α=1％,n=70）,估算精度为82.4%,与反射光谱758 nm估测LAI的精度接近。结果表明,棉花冠层光谱数据可以对光合有效辐射截获量FPAR和LAI进行实时、无损、动态、定量的估算。     

基于高光谱植被指数的棉花干物质积累估算模型研究

利用北疆8个棉花主栽品种(其中2个棉花品种设4水平种植密度)的各生育期冠层高光谱数据,经多元统计分析与光谱微分处理,建立了基于比值植被指数(RVI)和归一化植被指数(NDVI)的5种函数形式的棉花干物质积累估测模型,相关系数均达到了极显著水平(α=1%,n=96)。基于RVI和NDVI构建的估测模型,前者比后者具有更高的估测精度,指数函数、对数函数和双曲线函数形式的模型可以产生较高的预测精度;一阶微分光谱数据与棉花干物质积累量的逐步回归相关分析表明,相关系数的最高值发生在748 nm波段处(r=0.6920**),由748 nm波段处的微分数值建立的回归模型,估测精度较高,具有实际应用的潜力。     

基于ETM植被指数和冠层温度差异遥感监测棉花冷害

 大范围地、及时地遥感监测棉花的冻害状况及损失对安排救灾、灾后评估有着现实的意义。利用2001年6月7日、8月10日和2000年8月7日ETM影像,结合农业灾害和农作物生长发育统计数据,通过植被指数变化和冠层温度差异对新疆沙湾2001年8月初棉花结桃时发生的冷害进行遥感监测。结果表明:与往年未遭受冷害的同期棉花植被指数相比,棉花植被指数NDVI绝对差值降低区域占67.8％,其中下降0～0.2占51％,下降大于0.2占17％,降低百分比处于0～20％。植被指数和温度图像散点图呈现显著负相关,相关系数－0.63。其中未受冷害影响,植被指数增加,长势较好的棉花冠层温度平均为26.4℃,植被指数未变化区域为27.6℃,植被指数降低较多,冷害程度较重区域冠层温度约为29.3℃,冠层温度差异显著。基于ETM遥感影像植被指数变化幅度和冠层温度差异可用于冷害程度区域划分。     

基于棉花冠层光谱的土壤氮素监测研究

通过连续2年小区氮肥试验,在棉花不同生育期采集冠层高光谱数据并同步测定土壤氮含量,分析棉花冠层高光谱参数与土壤氮含量间的关系,建立基于植株冠层光谱的土壤氮含量估算模型。结果表明:土壤全氮含量随着施氮水平的增加而增加,且差异显著;基于棉花不同时期冠层光谱构建的14种光谱参量与土壤氮含量间的相关性有显著差异。其中,利用冠层光谱参数P_Area1100、Depth980、Area672、PPR(550,540)建立的土壤氮含量监测模型分别在蕾期、花期、铃期、吐絮期4个关键生育期对土壤氮含量的预测均达到了较高的精度,能够很好地反映棉花土壤氮素营养状况。利用植株冠层光谱参数可以很好地监测土壤氮素营养,说明利用植株冠层光谱方法监测土壤氮含量是可行的。     

基于高光谱数据提取作物冠层特征信息的研究进展

高光谱(Hyperspectral)遥感是指光谱分辨率在10-2λ的遥感信息,其特点是光谱分辨率高(5~10nm)、波段连续性强(在0.4~2.5μm范围内有几百个波段)。高光谱遥感器既能对目标成像(有时也称成像光谱遥感)、又能测量目标物的波谱特性,因此,它不仅可以用来提高对农作物和植被类型的识别能力,而且还可以用来监测农作物长势和反演农作物的理化特性。绿色植物具有独特的光谱曲线特征,而作物具有绿色植物典型的光谱特征曲线,基于作物的光谱特征研究与其生理生化特性之间的关系,高光谱遥感数据在提取作物生理生化特征、提取作物冠层信息、估产以及预测病虫害等许多方面都表现出巨大的应用潜力。本文概述了利用高光谱数据提取作物冠层信息的研究现状、展望及其在新疆棉花生产中的应用和前景。     

基于宽范围动态植被指数的棉花冠层覆盖度监测

 旨在利用宽范围动态植被指数对棉花冠层覆盖度进行监测,解决传统的利用归一化差值植被指数对冠层覆盖度较高时监测不准确(饱和)的问题。采用高光谱仪获取棉花不同时期不同覆盖度的冠层光谱反射率,通过对构成归一化差值植被指数的近红外波段反射率引入系数α来提高修正后的植被指数随棉花覆盖度变化的动态范围。当利用权重系数0.1≤α≤0.2对近红外波段反射率调整之后,新形成的宽范围动态植被指数用于监测不同覆盖度棉花时未出现“饱和”现象。利用宽范围动态植被指数建立的棉花覆盖度监测模型的决定系数r2＞0.948,对棉花冠层覆盖度进行监测,可以解决传统的归一化差值植被指数对冠层覆盖度较高时监测不准确(饱和)的问题,提高了植被指数对棉花冠层覆盖度监测的精度。     

基于不同植被指数的棉花光合有效辐射吸收分量估算研究

 通过开展小区棉花密度和水分对比试验,分析不同密度和水分处理的棉花整个生育期光合有效辐射吸收分量(FPAR)与光谱反射率的相关关系,建立棉花FPAR光谱估算模型。结果表明,棉花FPAR与选取的所有植被指数均呈极显著相关,其中绿度植被指数（GREENNDVI）和反射率比值（GMI）与FPAR的相关性最好,相关系数（r）分别为0.794和0.765。分别用GREENNDVI和GMI建立棉花FPAR的估算模型,其决定系数（r²）分别为0.657和0.633,均方根误差（RMSE）分别为0.089和0.093。研究表明,利用光谱特征参数可以有效地估算棉花整个生育期的FPAR。     

棉花植株水分含量的高光谱监测模型研究

精确灌溉对无损、快速的水分监测技术有迫切需求。研究棉花冠层高光谱参数与水分的定量关系并建立水分估测模型,以实现棉花水分及时、准确监测。通过2年试验,测定棉花冠层高光谱及植株水分,根据光谱参数与植株含水量的相关关系,建立了植株含水量监测模型。结果表明:棉株含水量与叶片含水量在一定范围内随灌溉量增减而增减,并能区分棉花干旱程度;棉株及叶片含水量与冠层460～514 nm、605～698 nm、1451～1576 nm和1960～2457 nm反射率极显著负相关,与727～1345 nm反射率极显著正相关,且棉株的相关性好于叶片含水量。所选作物水分指数、归一化差值水分指数1、归一化差值水分指数2、水分胁迫指数1、水分胁迫指数2、水分波段指数、水分指数与归一化差值植被指数之比均与棉株及叶片含水量极显著相关;构建了棉株含水量和叶片含水量的最佳监测模型;所建模型精度能满足大田生产对棉花水分监测的要求。     

基于近地高光谱棉花生物量遥感估算模型

分析棉花地上鲜生物量冠层高光谱反射率变异系数，反射率光谱、一阶微分光谱与地上鲜生物量相关关系得结果表明：在可见光近红外波段棉花冠层反射率光谱变异系数在672 nm波段处最大；棉花地上鲜生物量与反射率光谱相关系数最大值在可见光波段出现在589~700 nm，在近红外波段出现在865~919 nm波段，且前者大于后者。地上鲜生物量与一阶微分光谱相关系数在可见光波段出现524~528 nm、552~588 nm、710~755 nm 3个高值区。基于以上研究，选择19个高光谱特征参数建立了棉花地上鲜生物量高光谱遥感监测模型，经检验，单波段中以F₆₂₉估算水平最高，估算模型为Y = 9.7914 exp(－20.738 F629)，准确度为83.9%、RMSE为0.64 kg m^-2、预测值与实测值相关系数为0.940**；组合参数以[629, 901]指数形式估算模型估算水平最高，模型为Y = 0.0986 exp(4.3696[629, 901])，准确度达84.0%，RMSE为0.55 kg m^-2，预测值与实测值相关系数为0.960**，上述两个模型为参选模型中估算棉花地上鲜生物量最佳高光谱估算模型。     

耕层土壤含水量间接光谱估测模型

为克服光学卫星遥感只能获取表层土壤光谱信息而不能用于直接估测耕层土壤含水量的局限性,建立基于表层土壤高光谱的耕层土壤含水量间接估测模型。以山东省济阳县85个潮土样本的含水量及高光谱数据为基础,根据表层与耕层土壤含水量的内在关系,建立耕层土壤含水量间接光谱估测模型。结果表明,表层土壤光谱反射率的对数变换效果较好,以1339、1457、1745、1969、1996 nm波段的对数变换值为估测因子,采用多元线性回归模型建立的表层含水量估测模型的决定系数为R ²=0.8911,平均相对误差为13.67%;土壤耕层与表层含水量之间存在着显著的相关性,R ²=0.8131;耕层土壤含水量间接光谱估测模型的精度较高,决定系数R ²=0.8138,平均相对误差为9.66%。研究表明,山东省济阳县潮土表层、耕层含水量之间存在着显著的相关性,利用表层土壤光谱间接估测耕层土壤含水量是可行有效的。     

Hyperspectral Estimation Model of Chlorophyll Content in Cotton Canopy Leaves under Drip Irrigation at Different Growth Stages

[Objective] This article is aimed to estimate the chlorophyll content of cotton canopy leaves in drip irrigation fields at different growth stages in northern Xinjiang and establish a model for estimating chlorophyll content in growth time series by using hyperspectral. [Method] Using Xinluzao 45 as the experimental material, the chlorophyll content and the corresponding spectral reflectance of cotton canopy leaves at different nitrogen levels and growing stages were measured, and the relationship between 12 indices and the chlorophyll content was analyzed. The estimation models of the chlorophyll content in cotton canopy leaves under drip irrigation were established. [Result] The correlation coefficient between the chlorophyll content of canopy leaves and Vogelmann red edge index was high in the four growing periods of cotton, and the correlation coefficient was 0.944, 0.907, 0.895, 0.930, respectively. And the spectral reflectivity was the highest at the flowering and boll period. The precision of the model established by the multivariate regression method is higher than that of the single exponential linear model with the determination coefficient more than 0.8 and the root mean square error smaller than that of the single exponential linear model. The model of the budding stage (y＝82.509_x1＋89.937_x2－94.438) has the best precision. [Conclusion] The chlorophyll content can be estimated by the models established at different growth stages, and the budding stage model has the best monitoring effect.     

Study on Hyperspectral Diagnosis of Nitrogen Nutrition Index among Different Cotton Varieties under Drip Irrigation

[Objective] To explore the feasibility of rapid and accurate diagnosis of nitrogen nutrition index investigeted nitrogen nutrition index and hyperspectral index in different varieties of drip irrigation cotton. [Method] Five cotton varieties with different characters were selected as the research object under different fertilization conditions, the correlation between nitrogen nutrient index and 17 spectral indices was explored. Then the diagnosis model of nitrogen nutrition was established and verified. [Results] The difference of nitrogen nutrition index among different cotton varieties of drip-irrigation was significant, the hybrid cotton could approach the best condition of nitrogen nutrition level more quickly. In the multiple regression model of nitrogen nutrition index based on hyperspectral analysis, Lumianyan 24 had the highest R², which reached the high level of 0.8. The precision of the model established by Lumianyan 24 was the highest under two years' data verification. [Conclusion] The hyperspectral monitoring model based on nitrogen nutrition index can be used to monitor nitrogen nutrient status of plant. The results of this experiment can provide theoretical basis for precision fertilization in later stage agriculture.     

基于高光谱微分指数监测春玉米大斑病的研究

利用人工接种病菌的方式诱发不同等级春玉米大斑病,在不同生育期测定正常种植区春玉米和不同染病种植区春玉米冠层的高光谱数据。为了有效监测和控制春玉米大斑病的影响,本研究以抽雄期的春玉米冠层高光谱数据为基础,提出了一个新的遥感监测指数,该指数为绿边核心区内一阶微分总和与红边核心区内一阶微分总和的乘积。最后,该监测指数与病害程度的相关性分析结果表明：本研究提出的监测指数与病害程度具有显著地线性相关性,相关系数r2=0.9711,优于常用监测指数与病情之间的相关性,能识别出健康与病害作物,且还可实现作物不同病害严重程度的划分。可见,高光谱遥感方式可进行作物病害监测,对提高粮食产量和保障粮食安全亦具有重要的参考价值。