基于支持向量机的棉花冠层叶片叶绿素含量高光谱遥感估算

【目的】建立并研究棉花冠层叶片叶绿素含量的高光谱估算模型,探讨合适的建模方法,以提高棉花叶绿素含量的高光谱遥感估算精度。【方法】以2016年种植的渭北旱塬区棉花鲁棉研28号为试验对象,用SPAD-502型手持式叶绿素仪和HR-1024i便携式地物光谱仪,分别测定棉花不同生育期冠层叶片SPAD值和对应的光谱反射率,分析SPAD值与光谱反射率的相关性。选取8个光谱参数,分析SPAD值与这8个光谱参数的相关性,并采用单因素回归、多元逐步回归和支持向量机(SVM)回归方法,构建棉花冠层叶片叶绿素含量的高光谱估算模型,比较各模型的决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)以及相对误差(RE),评价模型的精度。【结果】(1)棉花冠层叶片光谱反射率在400～700nm波段随叶片SPAD值升高而降低,在700～1 000nm波段表现为SPAD值越高,叶片光谱反射率越高;(2)在530～570nm和680～730nm处叶绿素含量与光谱反射率呈极显著负相关(99.99%置信区间,n=144);(3)所选用的8个光谱参数与叶绿素含量均达到极显著相关,相关系数最高为0.686;(4)SVM回归模型验证R2达到了0.884,RMSE和RE最低,分别为2.186和3.419,比单因素回归模型中预测精度最高的SPAD-RVI1的RMSE和RE分别降低46.4%和46.3%,较多元逐步回归模型SPAD-MSR的RMSE和RE分别降低33.4%和32.1%,明显提高了棉花叶绿素含量的估算效果。采用8个光谱参数构建的SPAD-SVM8模型RMSE和RE比采用4个光谱参数构建的SPAD-SVM8模型分别降低了19.2%和23.5%。【结论】支持向量机(SVM)回归方法可以作为棉花冠层叶片叶绿素含量高光谱遥感估算的优选方法,且采用较多光谱参数构建的SVM模型估算精度更高。     

基于高光谱遥感的棉花叶片叶绿素含量估算

为提高高光谱植被指数对棉花叶绿素含量的估算精度,以陕西省关中地区棉花花铃期叶片高光谱反射率为数据源,分析了13种植被指数与棉花叶片叶绿素相对含量(SPAD)的相关关系;同时采用降精细采样法,详细分析400~2 000nm波段范围内原始光谱反射率的任意两两波段组合而成的优化光谱指数RSI与SPAD值的定量关系,构建线性及非线性回归监测模型,并对模型进行验证。结果表明:1)所提取的13种植被指数中NIR/NIR与SPAD值的相关系数最大(r=0.914),并且基于NIR/NIR(R780/R740)构建的回归方程模型优于其他植被指数,其构建的二次曲线方程回归模型建模与验模R2分别为0.900和0.785,RMSE为4.762,RE为7.86%,为基于提取的12种植被指数构建SPAD值估算模型中最佳模型;2)优化后的比值光谱指数RSI(Ration spectral index)的敏感波段为500和563nm,RSI(500,563)与SPAD值的相关系数r=0.999,与棉花叶片SPAD含量在0.01水平下呈显著相关,其构建的二次曲线方程模型效果最优,建模和验模R2分别为0.912和1.000,RMSE为2.848,RE为4.38%。与提取的13种植被指数相比,基于RSI指数二次曲线回归模型为估算叶绿素含量的最佳模型,并且模型预测值和实测值之间的符合度较高R2=0.843,表明基于波段优化算法的优化光谱指数RSI能更好的预测棉花叶片叶绿素含量。     

棉花冠层叶片叶绿素含量与高光谱参数的相关性

【目的】研究棉花冠层叶片叶绿素含量与高光谱参数的相关性,建立叶绿素含量估算模型。【方法】2014年,以鲁棉研28号为研究对象,测定不同施氮水平和生育期棉花冠层叶片叶绿素含量及350~2 500nm光谱反射率,以棉花冠层高光谱反射率与冠层叶片叶绿素含量为数据源,在分析叶绿素含量与原始高光谱反射率(R)、一阶导数光谱反射率(DR)、光谱提取变量和植被指数相关性的基础上,采用一元线性与多元逐步回归的方法构建了叶绿素含量估算模型,并对从中筛选的6种棉花冠层叶片叶绿素含量估算模型进行精度对比。【结果】1)棉花冠层叶片叶绿素含量在反射光谱766nm处相关系数达到最大值,相关系数r=0.836;对于一阶导数光谱,叶绿素含量的敏感波段发生在753nm处,r=0.878;2)以9种光谱提取变量与8种植被指数为自变量,建立叶绿素含量的估算模型,筛选出的特征变量为红边面积(SDr)、绿峰与红谷的归一化值((Rg-Rr)/(Rg+Rr))、绿峰幅值(Rg),仅采用8种常用植被指数建立估算模型,筛选出的变量为比值植被指数(RVI);3)所建立的6种模型中以基于一阶导数光谱反射率建立的多元逐步回归估算模型精度最高,均方根误差(RMSE)为1.075,相对误差(RE)为2.22%,相关系数(r)为0.952。【结论】采用原始光谱、一阶导数光谱、光谱提取变量及植被指数均可对棉花叶绿素含量进行监测,其中基于一阶导数光谱的多元逐步回归模型对叶绿素含量的估算效果最优。     

猕猴桃叶片叶绿素含量高光谱估算模型研究

【目的】研究猕猴桃叶片叶绿素含量的高光谱估算方法,为猕猴桃长势的遥感监测提供理论依据。【方法】以陕西杨凌蒋家寨村2018年不同生育期(初花期、幼果期、膨果期、壮果期、果实成熟期)的猕猴桃叶片为研究对象,分别测定其高光谱反射率和叶绿素含量(SPAD值),分析原始光谱和5个常见的植被指数(归一化植被指数、归一化叶绿素指数、改进的叶绿素吸收反射率指数、MERIS地面叶绿素指数、土壤调整指数)与叶绿素含量之间的相关关系,提取各生育期的特征波段,分别建立基于特征波段和植被指数的单波段叶绿素含量一元线性估算模型。利用主成分分析对原始光谱数据进行降维,将得到的主成分得分作为随机森林模型的输入变量,建立基于多波段信息的叶绿素含量多元估算模型,并对模型进行精度验证和分析。【结果】不同生育期猕猴桃叶片光谱反射率变化趋势基本一致,整体趋势为可见光波段反射率低,近红外波段反射率高;在可见光波段,光谱反射率随着叶绿素含量的升高而降低;在近红外波段,光谱反射率则随着叶绿素含量的增加而升高。通过相关性分析可知,初花期、幼果期、膨果期、壮果期、果实成熟期原始光谱的特征波段分别为729,548,707,707和712 nm,估算模型决定系数(R~2)分别为0.18,0.85,0.54,0.85和0.82,其中初花期估算模型未通过显著性检验,其余生育期均通过极显著性检验。在5个常用植被指数中,初花期与叶绿素含量相关性最高的是归一化叶绿素指数(NPCI),但是估算模型决定系数R~2只有0.1,未通过显著性检验;其他生育期与叶绿素含量相关性最高的是MERIS地面叶绿素指数(MTCI),所建立的估算模型拟合效果好,预测精度高。基于主成分分析和随机森林回归建立的不同生育期猕猴桃叶片叶绿素含量估算模型的R~2在0.91～0.98,均通过极显著性检验,其拟合效果和预测精度远高于单波段一元线性回归和基于植被指数的一元线性回归模型,是估算猕猴桃叶片叶绿素含量的最优模型。【结论】基于主成分分析的随机森林模型包含了更完整的波段信息,对不同生育期猕猴桃叶片叶绿素含量具有较好的预测能力。     

苹果冠层叶绿素含量高光谱估算模型

【目的】 研究一种快速、简便、无损的苹果冠层叶绿素含量估测模型。探索苹果品种岩富10号冠层的高光谱特征和叶绿素含量的估测方法,为该地区岩富10号苹果营养的快速诊断奠定基础,为红富士苹果精准化管理和-7光谱尺度研究提供参考依据。【方法】以红富士苹果(Malus domestica Borkh. cv. Red Fuji)主栽品种岩富10号叶绿素含量以及冠层高光谱反射率为数据源,分析叶绿素含量与冠层原始光谱(R)、微分光谱(R')之间的相关关系,利用敏感波段建立新的对应关系,构建岩富10号叶绿素含量的多种回归估测模型,并对不同模型进行了精度评价。【结果】微分光谱用于岩富10号叶绿素含量的估测精度要显著高于原始光谱反射率;利用敏感波段组合新定义的衍生变量拟合程度更优;在多种回归方式中,三次多项式模型的拟合程度最好,最优模型为357 nm等7个波段组合定义的新植被指数所建立的三次多项式模型,其精度为0.839。【结论】应用光谱技术对南疆塔里木盆地阿克苏地区岩富10号叶绿素含量进行定量反演是可行的。     

基于高光谱特征参数的樟树叶绿素含量的估算模型研究

叶绿素在植物的生理生态过程中非常重要,而高光谱遥感的快速发展使得定量估算植被叶绿素含量成为可能.采用美国ASD公司生产的野外光谱辐射仪测量樟树幼林的叶片光谱,对观测叶片进行了同步叶绿素含量的测定.利用基于光谱位置变量的分析方法,分析樟树叶片光谱与叶绿素含量之间的关系.结果表明:樟树幼林叶绿素含量与Db,Rg,Rg/Ro,(Rg-Ro)/(Rg+Ro)之间的相关程度很高,相关系数达到极显著检验水平;通过建立特征参数与叶绿素含量之间的估算模型,并进行精度检验,得出了叶绿素含量估算的高光谱模型为y=exp[1.356+(-361.973)Db].说明利用高光谱遥感数据可以估测樟树幼林的叶绿素含量.     

生姜叶片氮含量的高光谱遥感估算模型研究

作物叶片氮含量的快速估算对于及时了解作物长势、病虫害监测以及产量评估具有重要意义。该文以经济作物生姜为研究对象,获取了2015年4月-9月不同品种、不同生育期和不同氮肥梯度下生姜叶片的高光谱和氮含量数据,对比分析了比值植被指数、归一化植被指数、植被指数组合形式对生姜叶片氮含量的估算效果。在此基础上,基于波段组合算法,筛选出了生姜叶片氮含量的敏感波段,并构建了两个新型光谱指数NDSI_((754,713))和RSI_((754,713))。结果表明,所选择的植被指数中,MCARI(705,750)/OSAVI(705,750)对生姜叶片氮含量估算效果最好,模型精度R~2、RMSE和RE分别为0.73、0.27、11.64%;利用波段组合算法构建的归一化光谱指数NDSI(754,713)对生姜叶片氮含量估算效果要优于MCARI(705,750)/OSAVI(705,750),模型估算精度R~2达0.83,使用的敏感波段713 nm与754 nm均位于植被的"红边"区域。对所建模型进行验证,叶片氮含量的预测值和实测值具有较好的一致性,验证样本R~2为0.78,RMSE为0.20,RE为9.81%。上述分析结果可为农业管理部门及时掌握生姜长势信息、制定施肥策略提供技术支持。     

北疆棉花叶绿素密度的高光谱估算研究

利用非成像高光谱仪,对4水平种植密度下的2个北疆棉花品种在5个关键生育时期进行冠层光谱测定,分析棉花反射光谱及微分光谱生育期的变化规律,并对棉花冠层叶绿素密度(CH.D)与光谱数据进行回归分析,结果表明,近红外729 nm波段处一阶微分光谱数值与CH.D高度相关(r=0.937 2**,n=20),用此波段建立的CH.D估算模型,精度达84.3;,标准差为0.234g/m2,RMSE=0.156 9.研究表明,可以用高光谱数据对新疆棉花冠层CH.D进行遥感估算.     

基于高光谱的石楠叶片叶绿素含量估算模型

准确估算叶绿素含量对于植物生长监测、产量预测、生境的适宜性评价具有重要作用。为寻求叶片叶绿素含量的高精度估算模型,以石楠为对象,实测叶片叶绿素含量和反射光谱反射率,对原始光谱进行变换并计算植被指数,通过相关性分析挑选特征波段,运用多元逐步线性回归和偏最小二乘回归建立叶绿素预测模型。结果表明:1）FDR的逐步线性回归模型和偏最小二乘模型优于R、1/R、LR、SDR;2）DNDVI(R₆₄₅,R_{1 370})的指数函数模型为估算叶绿素含量的最佳单变量模型;3）DRI(R₇₄₇,R_{1 464})与RI(R₇₃₃,R₉₄₄)的逐步线性回归模型精度最高,验证结果的决定系数R²为0.955,均方根误差RMSE为3.145。因此,该模型可以实现叶片叶绿素含量的准确估算,从而为实现高光谱技术监测植被叶绿素含量变化提供依据。     

基于高光谱参量茶叶叶绿素含量估算模型研究

根据实测叶绿素含量数据,采用原始光谱、导数光谱技术分析,得到估算铁观音茶树鲜叶叶绿素含量的光谱特征参数（DV640,R716）,构建叶绿素含量的光谱参量模型,结果表明：用第5、6片叶的DV640参量构建模型估测精度较高,最高达到93％.     

水稻叶片叶绿素含量与吸收光谱变量的相关性研究

采用小区试验研究了水稻叶片叶绿素含量与吸收光谱衍生变量的相关性。结果表明：拔节期、抽穗期和灌浆期是水稻叶片诊断的敏感时期;选择最佳的敏感波段组合构造衍生变量,利用光谱衍生变量反演水稻叶片叶绿素含量。发现：在抽穗期和灌浆期,对数相加模型的反演能力明显优于SPAD值的反演能力。SPAD值的反演能力仅在拔节期略优于对数相加模型的反演能力,说明用每个生育期的相应敏感光谱波段对数相加能更加准确地估测叶绿素含量。本文为进一步改进SPAD-502的测量性能提出一些探索性研究。     

温洲蜜柑叶片光谱反射率与叶绿素含量的相关性

以日南一号温州蜜柑为试材,对不同时期、不同黄化程度叶片反射光谱及叶绿素含量进行研究,结果表明,日南一号叶片反射光谱在350～1750nm范围内,出现了5次反射峰,其中可见光区域552nm和近红外长波1680nm波段处各出现了1次较弱的反射峰,在近红外短波段范围出现了3次强反射峰．在整个测定波段范围内,光谱反射率强弱为夏梢叶片〉春梢叶片〉秋梢叶片．随着叶绿素含量降低,叶片反射率增强,但叶绿素含量进一步降低,反射率出现减弱．在可见光波段范围,光谱反射率强弱为重度黄化叶〉中度黄化叶〉轻度黄化叶〉正常叶,而在近红外区域,出现中度黄化叶〉重度黄化叶〉轻度黄化叶〉正常叶的趋势．     

海岛棉生育期中各节位叶片叶绿素含量和比叶重的变化

1995－1996年分别对零型海岛棉新海10号和新海13号全程8个生育期1－20节位叶片叶绿素含量和比叶重的检测表明,各节位叶片的叶绿素a、b、a＋b含量、a／b比值和比叶重随叶序增大或生育期的延续而呈现由高、低、低→高→低、低→高的直线和单峰曲线变化;零型海岛棉虽属阳生植物,但中部节位叶片叶绿素含量较高,a／b比值较低,与其它节位叶片相比表现出阴生植物特性;叶绿素a／b比值随叶位的下降而减小,随生育进程而递降,使棉株耐密植、耐阴性逐渐增强;各期各节位叶片的叶绿素a、b、a＋b含量与比叶重之间分别呈正相关。上述结果为揭示零型海岛棉密植高产的光合生理机制提供了科学依据。     

豇豆叶喷细胞分裂素后光谱、荧光参数与叶绿素含量的相关性分析

试验对豇豆(Vigna unguiculata)叶片进行了叶绿素荧光仪和光谱仪参数的测定,以及用传统方法测定了叶片叶绿素含量,筛选了17个指标进行相关分析和逐步回归分析。结果表明,PAR与NPQ、Y(NPQ)、Fm差异极显著,Y(Ⅱ)与Y(NO)差异极显著,q L与PRI差异显著,呈显著负相关,其他指标间差异都不显著。CRI1与CNDVI差异显著,CNDVI与CRI1、PRI差异显著,呈显著负相关,与ARI1差异极显著,呈显著正相关,NDVI与PSRI差异极显著,呈显著负相关。通过逐步回归得到的6个显著指标对叶绿素的直接作用为:Y(NPQ)(X6)ARI1(X15)Fm(X8)PRI(X14)q L(X3)NPQ(X4)。Y(NPQ)和ARI1两个自变量对目标性状具有较大的直接通径系数,q L和NPQ对叶绿素含量的直接通径系数均较小。NPQ对叶绿素含量的影响主要是通过Y(NPQ)、Fm、PRI、ARI1发生的,PRI对叶绿素含量的影响主要是通过ARI1发生的。可以采用回归方程快速拟合豇豆叶片叶绿素含量的值。     

水稻不同生育期叶绿素含量的测定及其相关性分析

监测水稻各生育期叶片中叶绿素含量对植株氮素营养状况的跟踪和农业生产科学施肥具有重要的指导作用。选用我国南方水稻区栽培常用的早、晚稻品种各3个品种(系),在水稻主要生育期(苗期、分蘖期、拔节期、孕穗期、抽穗期、灌浆期、蜡熟期、完熟期)分别采用活体法和离体法进行了剑叶叶绿素含量的测定,并对各生育期叶绿素含量的关系进行分析。研究表明,2种测定方法对水稻叶绿素含量的测定值在不同时期均呈现不同的差异,离体法测定的叶绿素含量及活体法测定的叶绿素相对含量(SPAD值)最高值均分布在抽穗期、灌浆期,即生殖生长与营养生长交替时期;最低值出现在苗期、分蘖期。通过对早稻进行水稻叶绿素含量与SPAD值进行相关性分析,金优974的R2=0.832 7**,湘早籼31号的R2=0.838 6**,沈农606的R2=0.705 7**,表明SPAD值与叶绿素含量之间的关系存在极显著相关。     

陆地棉叶片叶绿素含量与SSR标记的关联分析及优异等位变异的挖掘

【目的】筛选与陆地棉叶片叶绿素含量性状相关联的分子标记,挖掘其优异等位变异及典型材料,为陆地棉分子标记辅助育种提供技术支持。【方法】在3年6个环境中,对185份陆地棉品种(系)组成的自然群体进行倒4叶叶绿素相对含量(soil and plant analyzer development,SPAD)的测定,每年分3个时期(打顶后0、10和20 d)。采用Power Marker 3.25软件计算各位点的多态性信息含量,以分析群体的遗传多样性。利用STRUCTURE 2.3.4软件计算群体结构矩阵(Q),利用TASSEL 3.0软件计算亲属关系矩阵(K),通过GLM(general linear model,Q)和MLM(mixed linear model,Q+K)2种方法,同时对SPAD与SSR标记进行关联分析。依据计算的等位位点表型效应值,挖掘优异的等位变异及典型材料。【结果】137对SSR多态性引物共扩增出355个等位变异,平均每对引物扩增到2.6个多态性位点,PIC平均值为0.67,变化范围为0.01—0.95,高度多态性引物(PIC0.5)占85%,其中PIC最高的标记为HAU2146(PIC=0.95)和NAU2083(PIC=0.93)。当(35)K取得最大值时,K=2,因此,将185份陆地棉材料划分为2个亚群。通过GLM方法共检测到22个显著性位点(P0.001),表型变异解释率为5.28%—10.85%,平均为7.24%,贡献率最高的等位变异位点是SWU0529a(R2=10.85%)和NAU998c(R2=10.48%);通过MLM方法共检测到17个显著性位点(P0.01),表型变异解释率为3.72%—8.58%,平均为4.72%,贡献率最高的等位变异位点是SWU0923b(R2=8.06%)和SWU0662d(R2=6.74%);2种方法共同检测到的显著性位点有12个,等位变异NAU998c在3个时期2种方法能同时被检测到。通过等位变异的表型效应分析,找到2个增效效应最大的等位变异(HAU3318b和SWU0987b),利用找到的等位变异对材料进行筛选,获得携带2个增效效应等位变异的材料53份,2个增效效应位点都未检测到的材料有46份,统计结果显示,在打顶后10和20 d 2个时期,53份材料的SPAD均值显著高于46份材料的SAPD均值。【结论】检测到12个与SPAD值相关的显著性位点,并挖掘到2个增效效应优异等位变异,获得携带优异等位变异的载体材料53份,获得携带2个优异等位变异的典型材料1份。     

不同甜菜品种SPAD值与块根产量及含糖率的相关性

目的 分析58个甜菜品种块根膨大期和糖分积累期的叶绿素SPAD值变化规律及其与含糖率及块根产量的相关性,为甜菜品种的推广种植提供理论参考。方法 利用SPAD-502 PLUS 便携式手持叶绿素仪,测定甜菜膨大期和糖分积累期相对叶绿素含量,并于成熟后,测量甜菜含糖率和各小区甜菜块根产量,计算产糖率。结果 甜菜叶绿素SPAD值与含糖率及块根产量具有不同程度相关性,其中叶绿素SPAD值与含糖率存在负相关,相关系数-0.591;叶绿素SPAD值与产量存在相关,相关系数0.279;含糖率与块根产量存在负相关,相关系数-0.413。结论 在甜菜栽培品种选择上,选择块根产量指标优于含糖率指标,提高块根产量是提高甜菜产糖量的主要途径,叶绿素SPAD值可作为参考选择指标。     

浙江东极岛海域叶绿素a含量及与环境影响因子的相关分析

分别于2010年春季、夏季、秋季和2011年冬季对舟山东极岛海域进行4个航次的叶绿素a含量的初步调查,并对该海区叶绿素a含量的变化进行分析,还探讨了叶绿素a含量的分布,以及与环境因子之间的相互关系。调查结果表明,东极岛海域春季、夏季、秋季、冬季的叶绿素a含量平均值分别为5．450、3．697、2．699、2．143μL。Pearson相关性分析表明,整个调查海区,叶绿素a的含量与海区水温、盐度、透明度、悬浮物、高锰酸钾指数、溶解无机氮、硅酸盐等因素密切相关。     

干旱区土壤含水量光谱特征分析与反演

[目的]建立土壤含水量遥感监测模型。[方法]选取陕西省横山县作为研究区,以野外原位光谱测量数据和实验室内测得的土壤含水量为基础,进行高光谱数据处理,分析土壤含水量的光谱特征;对实测土壤光谱反射率进行倒数、对数、均方根及其一阶导数微分等光谱变化换,计算高光谱指数,并与土壤样本含水量进行相关性分析,筛选对土壤含水量敏感的光谱特征波段,利用多元线性回归分析建立土壤含水量监测模型。[结果]随着土壤含水量的增加,土壤光谱反射率呈减小趋势。土壤含水量与光谱指数的特征波段呈良好的线性关系,所有模型均通过了0.01水平的显著性检验。模型精度验证表明,预测值与实测含水量相关系数较高,特别是反射率倒数一阶微分模型,在0.01显著性水平下,相关系数为0.886。[结论]该研究建立的土壤含水量遥感反演模型可行有效,通过了有效性检验,在一定程度上可以用来反演研究区土壤含水量。     

甘蔗纤维分与农艺工艺性状的相关分析

[目的]为选育高纤维分、高产、高糖,纸糖兼用型甘蔗品种提供理论依据。[方法]以2001年度和2002年度杂交育种的后代品系为研究材料,对2004～2008年12个试验圃的研究材料测定的甘蔗纤维分与甘蔗产量、甘蔗蔗糖分等农艺性状及加工性状进行相关性分析。[结果]在产量性状方面,甘蔗纤维分与甘蔗单位产量、单位含糖量、甘蔗茎径呈极显著的负相关,与甘蔗株高、单位有效茎数的相关不显著;在农艺性状方面,甘蔗纤维分与甘蔗的萌芽率、宿根发株率、分蘖率、枯心率、黑穗病株率等的相关不显著;在工艺性状方面,甘蔗纤维分与甘蔗蔗糖分相关不显著,与甘蔗出汁率、蔗渣水分呈极显著的负相关,与蔗汁锤度呈极显著的正相关,与蔗汁蔗糖分呈显著的正相关。[结论]研究结果表明,在低级圃的选择阶段,适当选择茎径较小,有效茎数较多,植株高,发株率高,田间锤度高的基因型,有利于提高高纤维分、高产、高糖纸糖兼用型甘蔗品种的选育效率。