基于新型植被指数的冬小麦LAI高光谱反演

【目的】本研究旨在分析冠层叶片水分含量对作物冠层光谱的影响,构建新型光谱指数来提高作物叶面积指数高光谱反演的精度。【方法】在冬小麦水肥交叉试验的支持下,分析不同筋性品种、施氮量、灌溉量处理下的冬小麦叶面积指数冠层光谱响应特征,并分析标准化差分红边指数(NDRE)、水分敏感指数(WI)与叶面积指数的相关性,据此构建一个新型的植被指数——红边抗水植被指数(red-edge resistance water vegetable index,RRWVI)。选取常用的植被指数作为参照,分析RRWVI对于冬小麦多个关键生育期叶面积指数的诊断能力,随机选取约2/3的实测样本建立基于各种植被指数的叶面积指数高光谱响应模型,未参与建模的样本用于评价模型精度。【结果】研究结果表明,随着生育期的推进,冬小麦的叶面积指数呈先增加后降低的变化趋势,不同的水肥处理对冬小麦叶面积指数具有较大影响。开花期之后冬小麦LAI显著下降,强筋小麦(藁优2018)在整个生育期叶面积指数均高于中筋小麦(济麦22);不同氮水平下冬小麦冠层光谱反射率在近红外波段(720—1 350 nm)随着施氮量的增加而增大,与氮肥梯度完全一致,其中2倍氮肥处理的近红外反射率达到最高;不同生育期下冬小麦冠层光谱反射率变化波形大体一致;各个关键生育期的NDRE和WI均存在较高的相关性,而NDRE与LAI的相关性明显优于WI,新构建的植被指数RRWVI与LAI的相关性均优于NDRE、WI;虽然8个常用的植被指数均与LAI存在显著相关,但RRWVI与LAI相关性达到最大,其拟合曲线的决定系数R2为0.86。【结论】通过分析各种指数所构建的冬小麦叶面积指数高光谱反演模型,新构建的RRWVI取得了比NDRE、NDVI等常用植被指数更为可靠的反演效果,说明本研究新构建的红边抗水植被指数可有效提高冬小麦叶面积指数的精度。     

不同光谱植被指数反演冬小麦叶氮含量的敏感性研究

【目的】氮素是作物生长发育过程中最重要的营养元素之一,研究叶氮含量反演的有效光谱指标设置,为应用高光谱植被指数反演作物叶氮含量,以及作物的实时监测与精确诊断提供重要依据。【方法】以冬小麦为例,选取涵盖冬小麦全生育期不同覆盖程度225组冠层光谱与叶氮含量数据,通过遥感方法建立模型,模拟了不同光谱指标,即中心波长、信噪比和波段宽度对定量模型的影响,通过模型精度评价指标决定系数(coefficient of determination,R~2)、根均方差(root mean square error,RMSE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、平均相对误差(mean relative error,MRE)和显著性检验水平(P0.01)确定最优模型及最佳指标,分析光谱指标对叶氮含量定量模型反演的敏感性和有效性。【结果】反演冬小麦叶氮含量的最佳植被指数为MTCI_B,与实测叶氮含量的相关性最好(R~2=0.7674,RMSE=0.5511%,MAE=0.4625%,MRE=11.11个百分点,且P0.01),对应的最佳指标为中心波长420 nm、508 nm和405 nm,波段宽度1 nm,信噪比大于70 DB;高覆盖状况反演的最优指数为RVIinf_r(R~2=0.6739,RMSE=0.2964%,MAE=0.2851%,MRE=6.44个百分点,且P0.01),最优中心波长为826 nm和760 nm;低覆盖状况反演的最优指数为MTCI(R~2=0.8252,RMSE=0.4032%,MAE=0.4408%,MRE=12.22个百分点,且P0.01),最优中心波长为750 nm、693 nm和680 nm;应用最适于高低覆盖的植被指数RVIinf_r和MTCI构建的联合反演模型(R~2=0.9286,RMSE=0.3416%,MAE=0.2988%,MRE=7.16个百分点,且P0.01),明显优于最佳单一指数MTCI_B;模拟Hyperion和HJ1A-HSI传感器数据,联合反演模型精度(R~2为0.92—0.93,RMSE在0.37%—0.39%,MAE为0.285%左右,MRE约为7.00个百分点)明显优于单一植被指数反演精度(R~2为0.79—0.81,RMSE为0.63%—0.66%,MAE为0.455%左右,MRE约为10.90个百分点)。【结论】利用高光谱植被指数可有效实现作物叶氮含量反演,作物叶氮含量定量反演对不同光谱指标—中心波长、信噪比和波段宽度,具有较强敏感性。应用多指数联合反演模型,可显著提高反演精度,并且联合反演模型在不同高光谱传感器下有一定普适性。     

不同灌溉条件下冬小麦叶面积指数的高光谱监测

LAI是作物长势监测的一个重要指标,实时、无损和准确地估测冬小麦LAI具有重要的实践意义。通过对冬小麦进行不同的灌溉处理试验,研究LAI与冠层光谱反射率的关系,计算350～2 450 nm不同波段组合的原始光谱指数和导数光谱指数,筛选最优波段组合光谱指数,并建立LAI的监测模型。结果表明,冬小麦LAI与冠层光谱反射率和不同波段组合光谱指数相关性较好;冬小麦LAI监测的最优光谱指数为DVI(435,447),以此为自变量建立的指数模型y=10.669e~(-701.9x)表现最优,模型最稳定。     

基于高光谱遥感的冬小麦叶水势估算模型

【目的】采用高光谱技术,建立快速、无损与准确获取冬小麦叶水势的估算模型,为小麦灌溉的精确管理提供科学依据。【方法】利用不同水分处理的大田试验,于小麦主要生育期同步测定冠层光谱反射率、叶水势、土壤水分等信息,并探讨高光谱植被指数与冬小麦叶水势之间的定量关系。通过相关性分析、回归分析等方法,基于不同水分处理,构建4种植被指数与冬小麦叶水势的估算模型。【结果】不同水分处理和不同生育期的冬小麦,其冠层光谱反射率具有显著的变化特征。在可见光波段,冬小麦冠层反射率随着水分含量的增加而逐渐降低,而在近红外波段,其冠层反射率则随着土壤水分含量的增加而升高。随着小麦生育期的推进,在近红外波段,抽穗期的冠层反射率比拔节期的高,在灌浆期之后,红波段(670 nm)、蓝波段(450 nm)的反射率上升加快;4种植被指数与叶水势显著相关(P0.05),相关系数|r|均在0.711以上,四者均可用于冬小麦叶片水势的定量监测。在充分供水条件下(70%FC),植被指数OSAVI和EVI2与叶水势的相关系数|r|(分别为0.75和0.771)均低于植被指数NDVI和RVI与叶水势的相关系数|r|(分别为0.808和0.896),而在重度水分亏缺条件下(50%FC),植被指数OSAVI和EVI2与叶水势的相关系数|r|(分别为0.857和0.853)均高于植被指数NDVI和RVI与叶水势的相关系数|r|(分别为0.711和0.792);所建模型对45个未知样的预测结果与实测值相似度较高,其回归模型R~2、验证模型MRE、RMSE的范围分别为0.616—0.922、-17.50%—-12.52%、0.102—0.133。在70%FC水分处理下,基于EVI2(enhanced vegetation index)所得叶水势估算模型的R~2最高,为0.922,而在60%FC和50%FC水分处理下,由于考虑了土壤背景的影响,基于OSAVI所建模型的R~2最高,分别为0.922和0.856。【结论】4种植被指数均可用于冬小麦叶水势的定量监测。但是,在构建不同水分处理的叶水势估算模型时,应考虑土壤背景对冠层光谱的影响。研究结果可以为小麦精准灌溉管理提供技术依据,为星载数据的参数反演提供模型支持。     

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。     

基于高光谱遥感和集成学习方法的冬小麦产量估测研究

[目的]利用2种灌溉处理下不同发育阶段的冬小麦冠层高光谱信息,通过机器学习方法对小麦籽粒产量进行估测精度研究,明确产量最佳估测模型,对于育种工作有着重要应用价值.[方法]以黄淮麦区207个主栽小麦品种为材料,于2018—2019和2019—2020年度连续2个生长季在河南省新乡基地的正常灌溉和节水处理下种植,并调查开花...     

基于冠层光谱红边参数和植被指数的 冬小麦水分胁迫监测

基于冬小麦不同水分胁迫试验,采用便携式光谱仪测定冬小麦抽穗期、开花期和灌浆期受不同水分胁迫处理的冠层光谱反射率,分析不同水分处理下冬小麦冠层光谱特性,并对植被指数、红边参数与冠层叶片含水率和土壤含水率进行相关性分析,构建各生育期叶片含水率和土壤含水率的最佳监测模型,实现对冠层叶片含水率以及土壤含水率的监测评估。结果显示,在整个生育期,冬小麦的冠层光谱反射率在可见光范围呈现绿峰红谷,尤其在旺盛生长时期,随着水分胁迫程度加深,绿峰红谷逐渐变得不明显,红谷抬升幅度增大;相反,在近红外波段范围内水分胁迫主要使得反射率表现为明显下降;冬小麦红边参数随生长进程呈蓝移现象,灌浆期受胁迫程度越重的红边参数越低;植被指数(EVI、NDVI、SAVI、WI)在开花期之后具有不同程度的下降趋势,至灌浆期有大幅度减小,且随受胁迫程度加深植被指数下降幅度增大;植被指数和红边位置、红边面积在灌浆期与叶片含水率和土壤含水率有显著相关,其中植被水分指数WI、归一化植被指数NDVI和红边位置λ_(red)相关性较佳,其建立的叶片含水率和土壤含水率估算模型效果较好,决定系数r~2均大于0.84,平均相对误差(MRE)≤0.207。综合分析认为,冠层反射光谱特征和植被指数与冬小麦冠层叶片含水率和土壤含水率相关性良好,可利用高光谱遥感参数对冬小麦的水分状况进行快速、准确监测。     

基于无人机高光谱长势指标的冬小麦长势监测

本文以冬小麦为主要研究对象,获取其不同生育期的无人机高光谱影像,并根据其高光谱数据建立光谱指数,利用多元线性回归等分析方法建立冬小麦各种生育期的GMI反演模型,在无人机高光谱影像中应用最佳模型得到冬小麦最终的长势监测图,以期为相关人员提供参考。     

基于无人机多光谱影像的冬小麦氮肥监测

[目的]研究无人机多光谱影像与土壤养分水平变化的关系。[方法]利用无人机搭载的多光谱传感器生成研究区50 m高的反射率正射影像,计算NDVI,GNDVI和SAVI指数值,调取作物感兴趣区进行研究。[结果]植被指数在小麦越冬期的不同长势小麦有明显差别。在其他外部条件一致的情况下,土壤N水平的变化对冬小麦越冬期长势影响较明显。[结论]无人机多光谱影像对冬小麦有较好的氮诊断潜力,可利用估测结果指导精准氮肥管理。     

基于冠层时序植被指数的冬小麦单产预测

【目的】研究冬小麦冠层时序植被指数的动态变化规律并基于其构建单产预测模型,为田间实时、准确获取作物单产信息提供有效的技术手段。【方法】本研究于2017—2019年在江苏省兴化市万亩粮食产业园开展不同品种及氮肥水平的田间小区试验,利用主动传感器RapidSCAN CS-45获取冠层归一化红边植被指数(normalized difference red edge,NDRE)和归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI),基于双Logistic函数拟合时序植被指数并提取曲线特征参数,进而分析各特征参数与单产的相关关系,并以独立试验数据对单产预测模型进行验证。【结果】NDRE在孕穗期和抽穗期与单产关系最好,R²达到0.84以上;通过多元逐步线性回归法发现,利用2个或多个时期NDRE预测单产的效果较单生育时期有所提高,且第一和第二被选择的时期分别为拔节期和孕穗期。基于全生育时期相对NDRE(relative NDRE,RNDRE)和相对NDVI(relative NDVI,RNDVI)构建时序曲线,并利用曲线特征参...     

基于分段方式选择敏感植被指数的冬小麦叶面积指数遥感反演

【目的】考虑到利用单一植被指数（VI）反演叶面积指数(LAI)时,存在着不同程度的饱和性和易受土壤背景影响的问题,提出通过分段的方式选择敏感植被指数形成最佳VI组合以提高LAI反演的精度。【方法】通过ACRM辐射传输模型模拟数据,结合地面实测光谱数据,选择常用的植被指数进行土壤敏感性分析以及饱和性分析确定LAI的分段点,并在此基础上分段选择最佳植被指数形成组合VI来实现LAI的最终反演,并利Landsat5 TM开展区域条件下冬小麦LAI反演应用。【结果】以LAI=3是较为适宜的分段点,利用植被指数最佳分段组合OSAVI(LAI≤3)+TGDVI(LAI>3)可在一定程度上有效克服土壤影响因素以及饱和性问题,联合反演的结果明确优于单一植被指数反演精度。【结论】通过分段选择最佳植被指数形成联合VI可以有效提高LAI反演精度。     

Diurnal Variation in Hyperspectral Vegetation Indices Related to Winter Wheat Biomass Formation

In this study, a comparison of six vegetation indices derived from hyperspectral reflectance measurements is presented. The aim was to assess the suitability of the indices to detect agronomically relevant crop parameters in the course of a day. Irradiance and reflectance of winter wheat (Triticum aestivum L.) were recorded simultaneously with a portable device, equipped with two spectrometers, on a near-canopy scale in a field trial. Variations in reflection properties of the wheat canopies were induced by (i) growing wheat varieties differing in growth characteristics or leaf colour, and (ii) applying different nitrogen amounts. Biomass samples were taken to determine above-ground biomass yield, N concentration in biomass, and N uptake. The indices were compared by means of analysis of variance and multiple comparisons of means. In winter wheat, considerable differences between the indices were measurable. The red edge inflection point (REIP), and the infrared index (IRI) were least subjected to diurnal variations and simultaneously proved to be most sensitive to N rate. For the REIP, the infrared green index (IRG) and the IRI, no saturation effects were observed for a high N supply. These indices seem to be most advantageous to detect agronomically relevant crop parameters in winter wheat in the course of a day. A practicable concept is proposed for the application of vegetation indices as a tool to optimise N fertilisation.     

高光谱遥感监测冬小麦条锈病的研究进展(综述)

从高光谱遥感监测冬小麦条锈病的原理、特点、关键技术路线及存在的难点等方面出发综述利用遥感这一高技术手段来大面积监测农业上的重要病害之一-条锈病的方法以及把遥感的空间数据、影像与地面数据模型结合起来监测作物病害的可行性.同时展望基于GIS辅助的遥感技术在监测作物病害等方面的发展前景.     

小麦叶层氮含量估测的最佳高光谱参数研究

 【目的】作物体内氮素状况是评价长势和预测产量的重要指标。小麦植株氮素营养的快速监测和无损诊断对于精确氮素管理具有重要作用。本文旨在通过对高光谱信息的精细分析和信息提取,探索建立小麦叶片氮含量（LNC,leaf nitrogen content）估算的最佳波段、光谱参数及监测模型。【方法】利用连续4年的系统观测资料,采用精细采样法,详细分析350～2 500 nm波段范围内原始光谱反射率及其一阶导数光谱的任意两两波段组合而成的主要高光谱指数与小麦冠层叶片氮含量的定量关系。【结果】发现小麦叶片氮含量的最佳波段为位于红边的690、691、700和711 nm以及近红外波段的1 350 nm;基于归一化光谱指数NDSI（R1350,R700）和NDSI（FD700,FD690）、比值光谱指数RSI（R700,R1350）和RSI（FD691,FD711）、土壤调节光谱指数SASI（R1350,R700）（L=0.09）和SASI（FD700,FD690）（L=-0.01）构建氮含量监测模型,决定系数（R2）分别为0.851和0.857、0.842和0.893、0.860和0.866。利用独立试验资料对模型检验的结果显示,模型测试的精度（R2）均大于0.758,RRMSE均小于0.266,尤其是高光谱参数RSI（FD691,FD711）和SASI（FD700,FD690）表现最好。【结论】总体上,利用精细采样法确定最佳波段,构建植被指数和氮含量监测模型,可显著提高模型的精确度和可靠性,从而为快速无损诊断小麦叶层的氮素状况提供新的波段选择和技术途径。     

水旱地冬小麦植株氮素含量的高光谱监测

作物氮素状况是评价作物长势的关键指标之一,利用高光谱技术对水旱地植株氮素含量进行监测具有重要的实践意义。通过研究闻喜县水旱地小麦植株氮含量与叶面积指数(LAI)的定量关系,探索建立以LAI为中间变量的水旱地冬小麦氮素含量的监测模型的可行性。结果表明,水旱地冬小麦不同生育时期LAI特征波段不同,LAI与植被指数FDDVI,FDNDVI和FDMSAVI的相关性均好;冬小麦LAI与植株氮素含量在拔节期、抽穗期和灌浆期3个主要的生育时期均达到较好的相关性;水地冬小麦以FDNDVI(770,688 nm)为自变量建立的植株氮素含量监测模型最优,R2=0.849 9,RE=0.220 8,RMSE=0.060 2,RE和RMSE最小,预测性最好;旱地冬小麦以FDDVI(771,685 nm)为自变量建立的植株氮素含量监测模型最优,R2=0.802 9,RMSE=0.032 6,RE=0.17。研究结果可为实现水旱地冬小麦氮素的准确、快速、大面积的监测提供新的途径。