基于赤池信息准则的冬小麦植株氮含量高光谱估算

为了快速、准确地测定冬小麦植株氮含量,利用2014?2015年的冬小麦冠层反射光谱数据构建了16种氮素或叶绿素敏感光谱指数,基于变量投影重要性(variable importance projection,VIP)-偏最小二乘(partial least squares,PLS)-赤池信息准则(Akaike’s information criterion,AIC)整合模型构建了不同生育期植株氮含量最佳回归模型,并用2012?2013年挑旗期数据对模型进行了验证。结果表明:在AIC下,拔节期以4个植被指数为自变量的模型最优;挑旗期以5个植被指数为自变量的模型最优;开花期以4个植被指数为自变量的模型最优;灌浆期以6个植被指数为自变量的模型最优。4个生育期建模的决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)分别为0.71、0.86、0.75、0.46和0.23%、0.13%、0.12%、0.15%,以挑旗期决定系数为最大。挑旗期验证集的R2和RMSE分别为0.81和0.41%,预测模型和验证模型均具有较高的估算精度和可靠性,研究结果为选择小麦合适的生育期估算小麦植株氮营养状况提供参考。     

无人机高光谱遥感估算冬小麦叶面积指数

为探讨利用低空无人机平台和高光谱影像对冬小麦叶面积指数进行遥感估算,该研究以拔节期冬小麦小区试验为基础,对原始冠层光谱进行一阶导数和连续统去除光谱变换,并在此基础上提取任意两波段组合的差值光谱指数（Difference Spectral Index,DSI）、比值光谱指数（Ratio Spectral Index,RSI）和归一化光谱指数（Normalized Spectral Index,NDSI）,以最优窄波段光谱指数进行叶面积指数估算模型的构建。结果表明,最优窄波段指数的构成波段主要位于红边区域,最优窄波段指数与叶面积指数均呈现非线性关系;光谱变换显著提升了光谱变量与叶面积指数的相关性,其中连续统去除光谱所获取的NDSI（738,822）光谱指数与叶面积指数的相关性最佳;窄波段光谱指数和随机森林回归算法的叶面积指数估算模型精度最高,其相对预测偏差为2.01,验证集的决定系数和均方根误差分别为0.77和0.27。基于随机森林回归算法的无人机高光谱叶面积指数估算模型能够准确地实现小区域的叶面积指数遥感填图,为后期作物长势、变量施肥等提供理论依据。     

基于无人机高光谱遥感的冬小麦叶面积指数反演

叶面积指数(leaf area index,LAI)是评价作物长势和预测产量的重要依据。光谱特征信息作为高光谱遥感的突出优势在追踪LAI动态变化方面极其重要;然而,围绕光谱特征信息所开展的无人机高光谱遥感反演作物LAI的相关研究鲜有报道。该文利用ASD Field Spec FR Pro 2500光谱辐射仪(ASD Field Spec FR Pro 2500 spectroradiometer,ASD)和Cubert UHD185 Firefly成像光谱仪(Cuber UHD185 Firefly imaging spectrometer,UHD185)在冬小麦试验田进行空地联合试验,基于获取的孕穗期、开花期以及灌浆期地面数据和无人机高光谱遥感数据,估测冬小麦LAI。该文选择同步获取的冬小麦冠层ASD光谱反射率数据作为评价无人机UHD185高光谱数据质量的标准,依次从光谱曲线变化趋势、光谱相关性以及目标地物光谱差异三方面展开分析,结果表明458~830 nm(第3~96波段)的UHD185光谱数据可靠,可使用其探测冬小麦LAI,这为今后无人机UHD185高光谱数据的使用提供了参考。该文研究对比分析了UHD185数据计算的红边参数和光谱指数与冬小麦LAI的相关性,结果表明:12种参数中比值型光谱指数RSI(494,610)与LAI高度正相关,是估测LAI的最佳参数;基于比值型光谱指数的对数形式lg(RSI)构建的线性模型展现出lg(RSI)与lg(LAI)较优的线性关系(决定系数R2=0.737,参与建模的样本个数n=103),且lg(LAI)预测值和lg(LAI)实测值高度拟合性(R2=0.783,均方根误差RMSE=0.127,n=41,P0.001);该研究为利用无人机高光谱遥感数据开展相关研究积累了经验,也为发展无人机高光谱遥感的精准农业应用提供了参考。     

基于多光谱与高光谱遥感数据的冬小麦叶面积指数反演比较

近年来,高光谱遥感数据广泛应用于农作物叶面积指数(LAI)反演。与常用的多光谱遥感数据相比,高光谱数据能否提高农作物LAI反演的精度和稳定性还存在争议。针对这一问题,该研究利用实测冬小麦冠层高光谱反射率数据,构造了不同光谱分辨率和波段组合的5种光谱数据。基于ACRM(a two-layer canopy reflectance model)模型、2套参数化方案及上述5种光谱数据,对冬小麦LAI进行反演,分析光谱分辨率、高光谱数据波段选择、模型参数不确定性3方面因素对LAI反演精度与稳定性的影响。研究结果表明:当波段选择适宜、模型参数不确定性较小且光谱数据分辨率较高时,LAI反演精度与稳定性更高,提高光谱分辨率对LAI反演精度的改进作用随光谱分辨率的升高而降低;反之,当高光谱数据波段选择不当或者模型参数不确定性较大时,提高光谱数据的分辨率并未提高LAI反演精度。该研究解释了"高光谱遥感数据能否提高植被参数反演精度"问题,为进一步发挥高光谱数据在农作物LAI反演中的潜力提供了科学参考。     

不同生育时期冬小麦叶面积指数高光谱遥感监测模型

高光谱遥感能快速无损获取植被冠层信息,是实现作物长势实时监测的重要技术。为研究不同氮磷水平下冬小麦不同生育时期叶面积指数高光谱遥感监测模型,提高叶面积指数高光谱监测精度,该研究连续5 a定位测定黄土高原旱地不同氮磷水平和不同冬小麦品种各生育时期冠层光谱反射率与叶面积指数,通过相关分析、回归分析等统计方法,构建不同生育时期冬小麦叶面积指数监测模型。结果表明:不同氮磷水平下,冬小麦叶面积指数随施肥量增加呈递增趋势,随生育时期改变呈抛物线趋势变化;随着氮磷供应量的增加,冠层光谱反射率在可见光波段显著降低2%~5%(P0.05),在近红外波段显著增加4%~10%(P0.05);不同生育时期叶面积指数与优化土壤调整植被指数、增强型植被指数Ⅱ、新型植被指数、修正归一化差异植被指数、修正简单比值植被指数均达极显著相关(P0.01);拔节期、孕穗期、抽穗期、灌浆期和成熟期叶面积指数分别与优化土壤调整植被指数、增强型植被指数Ⅱ、增强型植被指数Ⅱ、修正归一化差异植被指数和修正简单比值植被指数拟合效果较好,决定系数分别为0.952、0.979、0.989、0.960和0.993;以不同年份独立数据验证模型表明,所建预测模型均有较好的验证结果,相对误差分别为13.0%、13.5%、12.8%、12.6%和14.0%,均方根误差分别为:0.313、0.336、0.316、0.316、0.324。因此,优化土壤调整植被指数、增强型植被指数Ⅱ、增强型植被指数Ⅱ、修正归一化差异植被指数和修正简单比值植被指数能有效评价拔节期、孕穗期、抽穗期、灌浆期和成熟期冬小麦叶面积指数。同时,叶面积指数分段监测模型较统一监测模型精度有所改善。该结果为实现不同肥力水平下冬小麦不同生育时期长势精确监测提供理论依据和技术支撑。     

基于热点植被指数的冬小麦叶面积指数估算

针对传统植被指数方法中利用单一方向的光谱特性估测LAI容易出现饱和现象和冠层结构信息不足的缺陷,以二向反射特性的归一化植被指数(NHVI)为基础,将表征叶片空间分布模式的热暗点指数(HDS)引入土壤调整型植被指数(SAVI),增强型植被指数(EVI)中,构建具有二向反射特性的土壤调整型热点植被指数(SAHVI)和增强型热点植被指数(EHVI)。同时使用红光,近红外,蓝光和绿光波段计算HDS,选择对LAI敏感性较高的HDS参与构建新型植被指数,并利用试验测量的小麦冠层二向反射率数据和叶面积指数,研究新型植被指数与LAI的线性关系。结果表明:基于蓝光和红光波段计算的HDS参与构建的EHVI、SAHVI与LAI的线性相关程度要优于EVI、SAVI,且较NHVI有进一步提高,能有效缓解LAI估算中植被指数饱和现象。     

高光谱数据估测稻麦叶面积指数和叶绿素密度

该研究利用高光谱遥感技术分析水稻和小麦两种作物不同生育期的冠层光谱及其叶面积指数和叶绿素密度的变化,比较高光谱植被指数与两种作物的叶面积指数和叶绿素密度之间的关系,最后确定估算两种作物的叶面积指数和叶绿素密度最佳植被指数。结果表明：水稻和小麦两作物的叶面积指数和叶绿素密度在整个生育期内的变化规律基本一致,即先升高后下降的趋势,但两作物叶绿素密度与叶面积指数最大值出现的时期不同;稻麦两作物在整个生育期内的光谱反射率曲线,在可见光区域（400～700 nm）变化无明显规律,在近红外区域（700～1 000 nm）,生育前期反射率由低到高,到生育后期则由高到低,其中最大值分别出现在抽穗期和灌浆期左右;通过14种植被指数与两作物的叶面积指数和叶绿素密度相关性比较分析得知,二次修正土壤调节植被指数（MSAVI2）与水稻农学参数相关性最好,相关系数r＞0.91,而小麦在800 nm处的光谱反射率(R800)与其农学参数相关性最好,相关系数r＞0.92;并利用线性回归的方法,建立了估算两作物叶面积指数和叶绿素密度的模型,决定系数R2＞0.85。这样为不同环境条件下（水作和旱作）农作物的动态监测和科学管理及决策提供了技术支持。     

杉木人工林叶面积指数估测及影响因子分析

叶面积指数是植被长势监测中最常用的参数之一,开展叶面积指数定量估测可为LAI信息的大区域监测提供参考.以湖南攸县黄丰桥林场的SPOT 5影像为数据源,结合地面实测数据,通过MCARI、SAVI、MSAVI、NDVI间的相关性和回归分析构建16种叶面积指数估测模型,探索适合杉木LAI的估测模型及影响因子.四种植被指数均与杉木叶面积指数具有较高的相关性,依次为MCARI、SAVI、MSAVI、NDVI,以MCARI为自变量的指数回归模型y=1.031exp(3.379x)估测精度最高,达87.69％;杉木LAI随龄组的增大呈上升趋势,最大值出现在成熟林,比LAI最小的幼龄林高0.30;不同坡向杉木LAI两两之间差异显著,半阳坡LAI明显大于其他坡向.研究表明,龄组和坡向是影响杉木LAI的重要因子,限制其生长和分布的首要因素是水湿条件,其次是温度.     

油菜红边特征及其叶面积指数的高光谱估算模型

在2003～2004年油菜生长季,选用6个油菜品种,设置3个氮素水平的小区试验。在不同发育期同步测定油菜冠层的光谱反射率及对应叶片的叶面积指数。利用油菜冠层的光谱反射率数据提取红边参数,分析其变化规律,油菜叶面积指数与红边参数的相关性,估算结果表明：油菜冠层红边一阶导数光谱具有“双峰” 现象,红边位置λ_red位于690～720 nm之间,在油菜生长旺盛期间出现“红边平台”,前期有“红移”,后期有“蓝移”现象;叶面积指数与冠层光谱红边参数λ_red、Dλ_red、S_red之间在开花前存在显著相关,但开花后相关性不显著;利用开花前的红边参数可以估算油菜的叶面积指数,开花后的红边参数不能用于估算油菜的叶面积指数;最后建立了不同时期和开花前油菜叶面积指数的估算模型。     

基于光谱变换的低温胁迫下冬小麦叶绿素含量估测研究

近年来,冻害已成为影响我国冬麦区的农业气象灾害之一,及时、快速、准确地获取冬小麦叶绿素含量对于监测冬小麦冻害发生具有极其重要的意义。本研究通过低温胁迫试验,在拔节期对两个冬麦品种进行-6℃,4 h、8 h和12 h的胁迫处理后,测定其冠层光谱反射率,并对原始光谱数据进行15种典型变换处理,分析比较不同光谱变换下冬小麦叶绿素含量的PLSR模型,筛选出能够表征低温胁迫下冬小麦叶绿素含量的最佳光谱变换方式。结果表明,随低温胁迫时间的延长,两个冬小麦品种叶绿素含量呈降低趋势,随着低温胁迫后天数的增加,各处理与对照的差异逐渐减小。胁迫后5 d,近红外区域反射率有较大升高,并随低温胁迫后时间的延长而升高;在可见光区域,短期内差异不明显。胁迫后10 d、20 d、35 d,黄、红波段逐渐趋于水平,同时近红外区域反射率差异逐渐缩小,可见光区域光谱反射率出现不同程度的上升。对原始光谱数据进行15种典型变换处理,发现原始光谱的倒数、对数、幂、平方根等变换难以提高与叶绿素含量的相关性,且建模效果较差。除原始光谱对数的一阶微分(T6)外,其他微分变换处理的叶绿素含量诊断模型都优于原始光谱。综合考虑模型的校正、验证效果、模型最佳因子数以及相对分析误差的大小,二阶微分变换处理(T15)叶绿素含量校正模型的R2和RMSE分别为0.930、0.340,验证模型的R~2为0.753,表明基于T15的光谱变换数据可实现低温胁迫下叶绿素含量的准确估算,为最佳光谱变换方式。     

基于支持向量机回归的冬小麦叶面积指数遥感反演

利用单一植被指数反演叶面积指数(LAI)时,存在不同程度的饱和性且每种指数只能包含部分波段的信息,该文提出利用支持向量机回归的方法进行叶面积指数的反演,可以用更多的波段信息作为输入参数以提高LAI反演精度。选取冬小麦起身期、拔节期和灌浆期的实测光谱和叶面积指数数据,用统计回归的方法分别建立NDVI-LAI和RVI-LAI模型,用支持向量机回归(SVR)方法分别建立以NDVI、RVI以及蓝、绿、红和近红外4个波段数据作为输入参数的回归预测模型,即NDVI-SVR、RVI-SVR和NRGB-SVR模型。上述5个模型分别利用对应时期的环境星HJ-CCD数据进行验证。结果表明:NDVI和RVI与叶面积指数(LAI)的回归模型预测的结果与实测值的RMSE分别为0.98与0.97;预测精度分别为59.2%与59.3%。以NDVI和RVI结合实测叶面积指数(LAI)训练并预测的结果与实测值的均方根误差RMSE分别为0.71与0.83预测精度分别为70.4%与67.1%。以蓝(B)、绿(G)、红(R)以及近红外(NIR)波段作为输入参数回归并预测的RMSE值为0.42,预测精度为81.7%。通过支持向量机回归预测具有更好的拟合效果,可以输入更多波段信息,提高了叶面积遥感反演精度,对冬小麦的多个生育期均具有较好的适用性。     

利用HJ-1-A/B CCD2数据反演冬小麦叶面积指数

叶面积指数是十分重要的作物生理生态参数,为提高利用国产环境减灾小卫星CCD数据反演冬小麦叶面积指数的精度,该文以5种常用的植被指数(归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI),增强植被指数(enhanced vegetation index,EVI),双波段增强植被指数(2-bands enhanced vegetation index,EVI2),比值植被指数(ratiovegetation index,RVI),土壤调节植被指数(soil-adjusted vegetation index,SAVI)为基础,结合3种常用的回归模型,按生长阶段比较分析了不同植被指数和回归模型反演叶面积指数的精度。结果表明,除生殖生长阶段外,叶面积指数和5种植被指数之间均有较强的相关关系;指数模型和一元线性模型分别为全生育期和营养生长阶段的最佳拟合模型;EVI在全生育期拟合时的表现好于其他4个指数(R2=0.9348),SAVI则是营养生长阶段表现最佳的指数(R2=0.9404)。该研究为进一步利用植被指数反演叶面积指数提供了参考。     

冬小麦叶面积指数高光谱遥感反演方法对比

冬小麦叶面积指数(LAI,leafarea index)是评价其长势和预测产量的重要农学参数,高光谱遥感能够实现快速无损地监测叶面积指数。该文旨在将田间监测与高光谱遥感相结合,探索研究不同冬小麦叶面积指数高光谱反演方法的模拟精度及适应性。针对国际上普遍应用的2种高光谱遥感反演LAI模型方法,即回归分析法和BP神经网络法,在介绍2种LAI反演模型的基础上,选择位于黄淮海平原的山东省济南市长清区为研究区域,通过ASD地物光谱仪和SunScan冠层分析系统对冬小麦的冠层光谱及LAI变化进行田间观测,然后利用回归分析法和BP神经网络法构建冬小麦LAI反演模型,将模型估算LAI值和田间观测LAI值进行比对,分析评价2种方法的反演精度。结果表明,BP神经网络法较回归分析法估算冬小麦LAI的精度有较大提高,检验方程的决定系数(R2)为0.990、均方根误差(RMSE)为0.105。利用BP神经网络法构建反演模型能较好的对冬小麦LAI进行反演。研究结果可为不同冬小麦长势遥感监测提供理论和技术上的支持,并为大尺度传感器监测冬小麦长势和估产提供参考。     

Comparison of two inversion methods for winter wheat leaf area index based on hyperspectral remote sensing

冬小麦叶面积指数（LAI, leaf area index）是评价其长势和预测产量的重要农学参数,高光谱遥感能够实现快速无损地监测叶面积指数。该文旨在将田间监测与高光谱遥感相结合,探索研究不同冬小麦叶面积指数高光谱反演方法的模拟精度及适应性。针对国际上普遍应用的2种高光谱遥感反演LAI模型方法,即回归分析法和BP神经网络法,在介绍2种LAI反演模型的基础上,选择位于黄淮海平原的山东省济南市长清区为研究区域,通过ASD地物光谱仪和SunScan冠层分析系统对冬小麦的冠层光谱及LAI变化进行田间观测,然后利用回归分析法和BP神经网络法构建冬小麦LAI反演模型,将模型估算LAI值和田间观测LAI值进行比对,分析评价2种方法的反演精度。结果表明,BP神经网络法较回归分析法估算冬小麦LAI的精度有较大提高,检验方程的决定系数（R2）为0.990、均方根误差（RMSE）为0.105。利用BP神经网络法构建反演模型能较好的对冬小麦LAI进行反演。研究结果可为不同冬小麦长势遥感监测提供理论和技术上的支持,并为大尺度传感器监测冬小麦长势和估产提供参考。     

基于图像处理技术的小麦叶面积指数的提取

为了较好地模拟叶面积指数的变化动态,在大田条件下进行试验,获取5个品种5个密度下不同发育期的小麦群体冠层数字图像,并手工测得实际叶面积。通过研究设计了复杂背景下小麦冠层图像叶面指数的有效提取方法,将图像处理得到的叶面积指数数据与实际测得的数据进行拟合建立模型。结果表明：品种、密度和发育期的差异对拟合模型参数影响显著,对模型经过随机抽取样本图像进行假设检验,均能够通过检验。模型的相关系数平方均达到0.86以上,能够实现高精度的小麦冠层叶面积指数的估测。     

不同时空分辨率遥感数据融合估算冬小麦叶面积指数

高时空分辨率叶面积指数(leaf area index,LAI)数据能反映作物的长势动态变化,为作物长势评估和产量预测提供有效的生长指标依据。该文综合利用混合像元线性分解与数据同化算法,以高空间分辨率SPOT-5数据反演的LAI修正高时间分辨率HJ-CCD数据反演的LAI序列,生成了覆盖冬小麦主要生育期的高空间分辨率LAI序列,并结合SPOT-5反演的LAI和实测LAI值分析了像元纯度、高空间分辨率遥感数据同化景数对融合效果的影响。结果表明,采用数据融合方法生成的LAI与检验LAI具有较高的一致性,但像元纯度对融合效果影响较大;基于2景SPOT-5影像能够提高LAI序列估测精度,且优于基于1景SPOT-5影像的融合效果。该研究结果可为冬小麦生长监测提供技术支撑。