玉米叶片叶绿素含量的高光谱反演模型探究

叶绿素含量是绿色植物生长状态的一个重要指标。首先在实验室采集玉米叶片高光谱数据和测定叶绿素含量,并对光谱数据进行对数一阶微分变换,对比选取建模反演因子。根据选定的反演因子采用线性回归、模糊识别和BP神经网络方法建立了玉米叶片叶绿素含量高光谱反演模型,并计算出模型的精度。结果表明,有较好非线性映射能力的BP神经网络反演模型能够高精度地反演出玉米叶片中的叶绿素含量。BP神经网络模型叶绿素含量预测和实测叶绿素含量的平均绝对误差(e)为1.126,决定系数(R2)为0.902,均方根误差(RMSE)为1.375。玉米叶片叶绿素含量与高光谱数据并非线性关系,BP神经网络反演模型能够较好地运用到叶片叶绿素含量反演中。     

基于EMD-SD光谱的玉米叶片叶绿素含量GA-BP模型反演

叶绿素是作物进行光合作用所需的主要色素,BP神经网络（BPNN）是较为新颖的反演叶绿素含量的方法。为研究反演精度更高的叶绿素含量反演模型,将经验模态分解（EMD）与光谱微分（SD）结合来提高输入因子与叶绿素含量的相关性,并使用遗传算法（GA）优化BPNN得到GA BP模型以获得最优初始权值阈值。将光谱数据EMD后进行一阶微分变换得到EMD SD光谱,选择与叶绿素含量相关系数超过06的5个波段处的EMD SD值作为GA BP模型的输入因子,隐含层节点数为7,多次训练取最优个体适应度值最低的GA BP模型来反演玉米叶片叶绿素含量。GA BP模型反演得到的预测值与实测值之间的判定系数（R2）最高,达到0818,均方根误差（RMSE）仅为2442,平均相对误差（e）为5436%。研究表明,EMD SD光谱作为GA BP模型的输入因子,与线性模型MLR和未优化的BP模型相比反演精度最高,验证了基于EMD SD光谱的GA BP模型提高玉米叶片叶绿素含量反演精度的可行性。     

基于光谱特征参数与主成分分析的玉米叶片叶绿素含量BP反演

利用美国SVC HR-1024I型地物光谱仪对盆栽玉米叶片进行光谱测定,同时用SPAD-502叶绿素仪测定叶片的叶绿素含量。基于实测光谱的微分处理结果,获取光谱位置、光谱面积、植被指数3个方面的11个光谱特征参数(spectral characteristic parameters,SCP),分析这11个SCPs与叶绿素含量的相关性,并对这些参数进行主成分分析(principal component analysis,PCA);然后,利用这11个SCPs及其PCA结果建立误差反向传播(error back propagation,BP)神经网络输入因子,并构建了玉米叶片叶绿素含量BP反演模型(简称SCP-PCA-BP模型)。另外,选取与叶绿素含量相关性较高的8个SCP,建立常规的线性回归模型并预测叶绿素含量。反演结果表明:SCP-PCA-BP反演的预测值与实测值之间的决定系数(r2)达到0.968 7,均方根误差(RMSE)为0.893 9;而用线性回归模型反演时,只有基于SCP中微分光谱蓝边面积、面积比值、归一化面积参数的预测效果较好,其中归一化面积的预测效果最好,预测值与实测值之间r2为0.704 0,RMSE为2.895。因此可知,与常规的线性回归模型相比,SCP-PCA-BP反演模型在预测玉米叶片叶绿素方面具有更好的预测效果。     

基于高光谱和BP神经网络模型苹果叶片SPAD值遥感估算

叶绿素含量表征植被的营养生长状况,为西北地区苹果的大面积、无损、实时生长监测提供科学依据,使用SVC HR-1024I型便携式野外光谱辐射仪和SPAD-502型叶绿素仪测定不同生育期苹果叶片光谱反射率和SPAD值。分析不同生育期苹果叶片SPAD值及其高光谱变化特征,不同生育期叶片SPAD值与原始光谱反射率和光谱特征参数的相关性,构建基于光谱特征参数的单因素回归模型、多元线性逐步回归模型和基于逐步回归分析的BP神经网络模型,并对反演模型进行验证。结果表明,1)从新梢开始生长到果实成熟,苹果叶片SPAD值呈现先上升后下降趋势;2)基于光谱特征参数构建估算叶片SPAD值的单因素回归模型、多元线性逐步回归模型和基于逐步回归分析的BP神经网络模型均通过显著性检验,在秋梢停止生长期各模型反演和预测精度均最高;3)在各生育期,基于光谱特征参数建立的单因素回归模型中,均以蓝边幅值Db和绿峰面积SRg为自变量建立的回归方程拟合和预测能力最优;4)在各生育期,基于逐步回归分析的BP神经网络模型反演和预测能力较单因素回归模型和多元逐步回归模型表现最优,建模R2和验证R2分别达到0.90和0.84以上,验证RMSE4.41,验证RE8.42%,是一种快速、高效估算苹果叶片SPAD值的良好反演方法。     

基于高光谱和GA-BP神经网络模型的冬小麦叶绿素含量反演

叶绿素是绿色植被进行光合作用的主要色素,是影响作物产量的重要因素之一,也是评价作物健康状况的重要生化指标。快速、准确、无损地监测作物叶片叶绿素含量,是实现作物长势和健康程度精准监测的关键。为提高作物叶绿素含量反演的精度,以冬小麦试验小区为基础,测量关中地区冬小麦叶片反射率及其对应的叶绿素含量。运用分数阶微分法计算0～2阶步长为0.1的分数阶光谱,通过灰色关联分析法提取出与叶绿素含量关联度大的特征,作为模型的输入参数。最终提取出0.6阶751、760 nm, 0.7阶744、751 nm, 0.8阶738、747 nm, 0.9阶738、750 nm, 1.0阶731、750 nm共10个与叶绿素含量关联度高的波段作为模型的特征波段。为解决BP神经网络(back propagation network)收敛速度慢、易陷入局部极小值的问题,使用遗传算法(genetic algorithm, GA)优化BP神经网络的权值和阈值,利用优化后的模型进行叶绿素含量的预测。结果表明,运用遗传算法优化BP神经网络模型反演精度较高,r²为0.952,均方根误差(RMSE)为3.64...     

基于PCA-WNN的玉米叶片叶绿素含量遥感反演建模方法

为寻找一种准确、非破坏性的叶绿素含量获取方法,实时掌握作物的生理状况,研究一种基于PCAWNN的玉米叶片叶绿素含量遥感反演模型。利用SVC HR-1024I光谱仪采集盆栽玉米叶片光谱,同时用SPAD-502便携式叶绿素计测定叶绿素含量。从包络线去除、微分处理后的光谱曲线中提取7个光谱特征参数(SCPs)并与修改型土壤调节植被指数(MSAVI)、归一化差值植被指数(NDVI)、修正植被指数(MVI)、比值植被指数(RVI)、差值植被指数(DVI)5种植被指数分别结合主成分分析(PCA),并提取前4个主分量作为小波神经网络(WNN)的输入因子,以Morlet母小波基函数作为激励函数,建立隐含层节点数为3的PCAWNN模型反演玉米叶片叶绿素含量。通过精度检验,表明7个SCPs与MSAVI组合的建模精度最高,验证小波神经网络反演玉米叶绿素含量的可行性以及其预测精度比BP神经网络更好。     

基于思维进化优化BP神经网络的大豆叶片叶绿素含量高光谱反演

为进一步研究优化神经网络算法在植物生化参量高光谱反演当中的应用问题,运用遗传算法和思维进化算法对BP神经网络进行优化来构建大豆叶片叶绿素含量反演模型。利用实测光谱数据和对应叶绿素数据建立训练数据集,然后分别使用遗传算法和思维进化算法对BP神经网络进行优化训练,将训练好的模型用于叶绿素含量估算。结果表明,基于思维进化优化BP神经网络模型能准确预测叶绿素含量,且模型最稳定,能够解决小样本情况下叶绿素含量估算问题,并保证估算精度,可以作为大豆叶片叶绿素含量估算的一种新的参考方法。     

基于高光谱和BP神经网络的双子叶植物叶片叶绿素遥感估算

针对传统叶绿素分析方法具有破坏性且耗费人力、时间长、成本高的弊端,依据LOPEX’93数据集中双子叶植物的高光谱数据和叶绿素值,构建了双子叶植物基于高光谱的叶绿素含量最佳估算模型,利用Pearson相关性分析一阶微分光谱、高光谱特征参数与叶绿素的相关关系,发现724nm波段处一阶导数与双子叶植物叶绿素值的相关性最大,其相关性为0.509;高光谱特征参数RVI、NDVI、TCAR与叶绿素的相关性达到0.7以上,构建基于一阶微分光谱、高光谱特征参数和BP神经网络的叶绿素估算模型,并对模型进行验证;再结合一元线性模型、指数模型、对数模型和幂函数模型与BP神经网络模型进行比较。结果表明:叶绿素值与一阶微分光谱在724nm处的光谱数据作为自变量建立的传统回归模型可用于双子叶植物叶绿素的估算,最优建模样本R~2和最优验证样本R_V~2分别为0.541和0.745,RMSE为6.16;基于高光谱特征参数RVI、NDVI、TCAR建立的叶绿素估算回归模型,最优建模样本R~2和最优验证样本R_V~2分别为0.618,0.708;0.632,0.866;0.594,0.654,RMSE分别为6.65,5.61,7.07,将基于高光谱特征参数变量构建传统回归模型时筛选到的光谱参数作为输入,实测叶绿素值作为输出,构建BP神经网络模型,其最优建模R2与最优验模R_V~2分别为0.692和0.874,最优验证样本RMSE为5.23,与其他回归模型相比,BP神经网络模型预测精度最高。研究表明基于高光谱数据的模型具有较好的预测能力,是估算双子叶植物叶绿素值的一种高效的方法。     

基于高光谱的橡胶单叶叶绿素含量研究

采用高光谱分析和线性回归技术分析了3个橡胶树品种单叶片的室内光谱反射数据和叶绿素含量,确定了橡胶单叶高光谱特征参数(三边面积、反射率和一阶微分值)与3个品种综合的不同物候期和物候期综合下的叶绿素含量的敏感波段。结果表明:三边面积均与叶绿素含量的相关达到1%的极显著检验水平;基于反射率和一阶微分值的变量与叶绿素主要呈负相关,敏感波段主要在蓝边范围;利用一阶微分值构建的线性回归模型对叶绿素含量估算较好。     

基于高光谱图像的枸杞叶片叶绿素含量估算模型

为高效无损获得枸杞叶片叶绿素含量,基于无人机搭载高光谱成像仪实拍的宁夏枸杞叶片高光谱图像,结合手持叶绿素仪测定的叶片叶绿素含量,通过对高光谱图像进行特征波段选取并利用光谱微分技术处理,以反射率一阶导数为输入变量,设置不同训练集及数量,选用BP、Elman两种神经网络并分别用遗传算法(GA)、粒子群优化算法(PSO)进行优化,通过预测效果比较确定枸杞叶绿素含量预测的最优模型。结果表明,相比于传统的BP、Elman神经网络,优化后的模型预测结果更好,尤其PSO-Elman模型,预测模型变量为原始反射率与反射率一阶导数的R²分别为0.91408、0.98967。本研究结果可为宁夏枸杞的生产管理提供一定的技术支持。     

基于光谱特征参数的琯溪蜜柚叶片叶绿素含量估算

[目的]利用光谱特征参数建立蜜柚叶片叶绿素含量估算模型,为实现快速、无损、精确的叶绿素含量估算提供理论依据和技术支持.[方法]通过提取原始光谱及一阶微分光谱特征波段和光谱特征变量,分析蜜柚叶片高光谱特征参数与叶绿素相对含量(SPAD)值之间的相关关系,构建单变量估算模型和多元回归模型,并确定蜜柚叶绿素含量的最佳估算模型...     

水稻叶片SPAD值的高光谱估算模型

[目的]构建水稻叶片SPAD值的高光谱精确估算模型,为进一步提高高光谱对水稻SPAD值反演估算精度提供参考依据.[方法]利用SPAD-502型叶绿素测定仪测量水稻叶片SPAD值,以FieldSpec 4光谱仪采集水稻叶片光谱数据.通过分析光谱植被指数、位置参数与SPAD值的相关性,构建4个水稻叶片SPAD值高光谱估测模型,即逐步多元线性回归(SMLR)模型、支持向量机回归(SVR)模型、基于主成分分析的支持向量机回归(PCA+SVR)模型和以逐步多元线性回归确定最佳参数的支持向量机回归(SMLR+SVR)模型;并采用均方根误差(RMSE)、平方相关系数(R2)、相对分析误差(RPD)和平均相对误差(MRE)等指标对模型进行评价.[结果]在分析的15个光谱特征参数中,除黄边位置(λy)无显著相关外(P>0.01),水稻叶片SPAD值与叶片光谱位置参数及植被指数参数间存在显著相关性,选择相关系数大于0.800的5个植被指数参数(VOG1、VOG2、VOG3、CARI和PRI)和7个光谱位置参数[蓝边面积(SDb)、黄边振幅(Dy)、黄边面积(SDy)、绿峰反射率(Rg)、红谷净深度(Hr)、蓝边振幅(Db)和红边位置(λh)]作为输入变量构建水稻叶片SPAD值的估测模型.R2和RPD值越大,RMSE和MRE值越小,则表明模型的性能越好,估算精度高.比较4个模型训练与测试结果的R2、RMSE、MRE和RPD可知,在模型估算精度上,SMLR+SVR模型高于SMLR模型,PCA+SVR模型高于SVR模型.总体上,SMLR+SVR模型能更好地实现对水稻叶片SPAD值的预测,其模型各项评价指标R2、RMSE、MRE和RPD分别为0.856、2.076、3.984%和2.550.[建议]进一步挖掘分析光谱特征参数与水稻叶片SPAD值间的关系,提出新的光谱特征参数或优化特征参数选择组合方法,增加回归建模算法,提高高光谱对水稻叶片SPAD值的有效估算.采集水稻冠层高光谱图像,反演出高光谱图像中的水稻冠层SPAD值,研究冠层SPAD与水稻长势关系,为水稻科学管理提供技术支持.     

基于高光谱的春小麦抽穗期叶绿素含量估算方法

对高光谱数据进行预处理是提升高光谱建模精度十分必要且有效的途径。利用高光谱技术分析春小麦作物光谱及其叶绿素含量的变化,对原始光谱反射率及对应的对数、倒数、平方根、对数倒数等4种数学变换及其一阶、二阶微分进行预处理运算,分析春小麦叶片叶绿素含量与预处理后的光谱数据相关性,基于选取的敏感波段对春小麦抽穗期叶绿素含量进行偏最小二乘回归法、BP神经网络2种方法建模并进行模型验证及比较。结果表明:对原始光谱数据数学变换的微分预处理可以明显提高春小麦叶片叶绿素含量与光谱反射率的相关性;通过显著性检验的敏感波段数量经一阶、二阶微分预处理呈现明显增加趋势,对应数学变换的波段数量有所不同;对数变换的二阶微分处理所建立的PLSR模型为最优模型,该模型精度参数为决定系数R■=0.93,校正均方根误差RMSE_c=2.53,预测决定系数R~2_p=0.91,预测均方根误差RMSE_p=2.41,相对分析误差RPD=3.20。说明数学变换的微分预处理过后的模型精度和稳健性有了大幅度的提升,并且运用在高光谱遥感反演春小麦抽穗期叶片叶绿素含量上是可行的。     

西双版纳普洱茶叶片生化参数高光谱估测模型研究

以西双版纳普洱茶为研究对象,利用ASD Field Spec 3地物光谱仪采集叶片高光谱数据,采用导数光谱分析技术对光谱数据进行处理,在实验室测定相应的茶氨酸和氮素含量,分析普洱茶叶片生化参数与原始光谱、光谱一阶微分、光谱对数一阶微分以及高光谱特征变量间的相关性,并利用遗传算法优化的BP神经网络建立了茶氨酸含量和氮素含量的高光谱估测模型。结果表明:普洱茶叶片生化参数含量与高光谱原始反射率间相关性弱,但与光谱一阶微分、光谱对数一阶微分和高光谱特征变量在可见光、近红外波段范围内相关性较强;遗传算法优化下的BP神经网络模型对普洱茶叶片生化参数的估测精度优于普通BP神经网络模型,茶氨酸含量估测精度RMSE为0.21 mg/g,R~2为0.73,氮素含量估测精度RMSE为0.36 g/kg,R~2等于0.88。     

吐丝期玉米倒伏后地面高光谱特征参数分析

倒伏是玉米主要自然灾害之一,及时、准确地监测玉米倒伏的程度,对于玉米倒伏灾害的损失评估及防治有重要意义。设置玉米吐丝期不同倒伏程度的田间模拟试验,利用地面高光谱数据,比较正常生长的玉米及受倒伏危害玉米的冠层反射光谱和高光谱特征参数的差异,分析了倒伏角度与高光谱参数之间的相关关系。结果表明,玉米倒伏后可见光波段的反射率增加高于近红外波段,且随着时间的推移,近红外波段的差异变小。玉米吐丝期倒伏后红谷吸收深度变浅,反射绿峰高度降低,红边位置和近红外平台位置均向短波方向移动。红边内(620~760 nm)一阶微分光谱所包围的面积变化差异小;蓝边内(430~470 nm)和近红外平台(780~1 300 nm)的一阶微分光谱所包围的面积增加显著。倒伏角度与高光谱特征参数相关分析表明,D、SDr/SDb、(SDr-SDb)/(SDr+SDb)相关系数最高,可以作为监测玉米倒伏程度的高光谱特征参数指标。     

基于非成像高光谱的高山松叶绿素估算模型研究

以云南省香格里拉县建塘镇的高山松为研究对象,使用ASD Field Spec 3便携式野外地物光谱仪测定高山松叶片光谱,并在实验室测定叶片样本的叶绿素含量。经光谱分析技术及统计相关分析法进行光谱数据的分析处理,提取原始光谱及一阶微分光谱特征波段和光谱特征变量,建立与叶绿素含量间的单变量估测模型和双隐层BP神经网络预测模型,并采用决定系数(R~2)、均方根差(RMSE)和相对误差(RE)进行精度检验。结果表明,单变量模型以一阶微分光谱反射率的三次函数模型为最优模型,其R~2、RMSE、RE分别为0.511、1.297 6mg/g、10.06%,而基于双隐层BP神经网络最优模型的R~2、RMSE、RE分别为0.637、0.384 1mg/g、9.47%,精度达到90.53%,经比较得出其具有较优的预测能力,充分体现BP模型的可行性,为快速、准确的估测高山松叶绿素含量提供有利的理论依据。     

基于连续投影算法与BP神经网络的玉米叶片SPAD值高光谱估算

叶片叶绿素含量是评价作物生长状况的重要指标。为实现玉米叶片叶绿素含量的准确、高效高光谱估测,以玉米大田试验为基础,于7月1日(大喇叭口期)、7月19日(灌浆初期)和8月18日(腊熟期)利用ASD高光谱仪和便携式叶绿素仪(SPAD-502)分别测定了玉米叶片高光谱数据和叶绿素含量相对值SPAD;利用连续投影算法提取出玉米叶片光谱的特征波长,再用BP神经网络构建SPAD值的估算模型,并对模型进行验证。结果表明,3个日期的分段监测模型及统一监测模型的R2分别为0.885,0.900,0.675,0.827;RMSE分别为2.156,2.103,3.236,2.651;7月1日模型、7月19日模型和统一监测模型均具有较高的精度,同时检验模型RPD均大于2,具有很好的预测能力;而8月18日的监测模型表现较差(RPD=1.641),但也达到可用水平。表明利用连续投影算法结合BP神经网络可以进行玉米叶片SPAD值的高光谱估算。     

基于SD-SWT的铜胁迫下玉米光谱奇异性甄别与污染监测

为甄别重金属铜(Cu)胁迫下玉米光谱的弱差及奇异信息以监测玉米受Cu污染的程度,于2017年设置多浓度Cu胁迫下玉米培株盆栽实验,测定玉米叶片反射光谱和Cu含量数据,将一阶光谱微分(SD)和离散平稳小波变换(SWT)相结合,定义并提取小波奇异指数(WSI),进行光谱的奇异性甄别,并与常规的光谱特征参数进行对比;结合逐步多元线性回归(SMLR)算法,构建玉米叶片Cu含量的WSI-SMLR反演模型,同时利用不同年份采集的玉米叶片反射光谱和Cu含量数据验证反演模型的可行性及稳定性,并与一些已有的类似研究成果进行对比。结果表明:相比于常规的光谱特征参数,WSI与玉米叶片中的Cu含量有更显著的相关性及线性关系,可用来监测玉米叶片中的Cu含量变化;与一些已有的类似研究成果相比,WSI-SMLR模型反演玉米叶片中Cu含量的精度更高且更稳定。研究验证了小波奇异指数在监测玉米Cu污染方面具有有效性和优越性,为监测农作物重金属污染提供了新的光谱奇异指数与技术方法。     

铜离子、铅离子胁迫的玉米冠层微分光谱与污染效应

通过设置玉米在不同浓度重金属铜、铅处理下的污染试验,测定玉米冠层在不同浓度重金属铜、铅污染下的高光谱反射率及其对应玉米叶片中的叶绿素、铜含量,分析玉米叶片中的叶绿素含量与土壤中重金属铜、铅浓度的关系,受不同浓度重金属铜、铅污染的冠层光谱的一阶、二阶、三阶、四阶微分光谱及其所对应的微分光谱角的区别,以及微分光谱及其所对应的微分光谱角与叶片中重金属铜含量的相关性。结果表明,玉米叶片中的叶绿素含量与土壤中Cu2+、Pb2+含量呈负相关;微分光谱波段位置的微分值和微分光谱角值可明显分辨受不同浓度重金属铜、铅的污染,微分光谱波段位置的微分值和微分光谱角值与叶片中重金属铜含量有显著相关性。     

基于高光谱参数的竹叶叶绿素质量分数估算模型

为研究竹叶叶绿素质量分数和高光谱参数的相关性,建立叶绿素质量分数估算模型。利用Field Spec4便携式地物光谱仪采集无病虫害的箭竹竹叶光谱,使用SPAD-502叶绿素仪测定相应竹叶的叶绿素质量分数,分析竹叶叶绿素质量分数与原始光谱、一阶导数光谱以及提取的光谱特征参数之间的相关性,采用线性和非线性分析法构建叶绿素质量分数估算模型并进行精度检验。结果表明:(1)竹叶叶绿素质量分数在原始光谱反射率762 nm处相关系数达到最大值,相关系数为0.544 3;在一阶导数光谱反射率689 nm和726 nm处分别达到了极显著相关水平,相关系数分别为-0.747 9和0.907 9。(2)基于λ_b、λ_r、S_(Dr)/S_(Db)和(S_(Dr)-S_(Db))/(S_(Dr)+S_(Db))等光谱参数都与叶绿素质量分数达到了极显著相关水平。(3)采用相关性达到极显著水平的4种光谱参数以及689、726 nm处的一阶导数光谱反射率,构建叶绿素质量分数估算模型。依据决定系数(R2)最高,筛选出的回归估算模型中,基于一阶导数光谱反射率在726 nm处的线性模型R~2最高,为0.882 8,均方根误差(R_(MSE))和相对误差(RE)最小,分别为1.7050%和4.18%。因此,一阶导数光谱反射率在726 nm处的线性模型为竹叶叶绿素质量分数的最佳估算模型。