不同品种水稻叶片的高光谱特征及其色素、含水率分析

研究了7个供试水稻品种孕穗期叶片色素以及含水率与高光谱特征参数之间的关系.在绿峰反射、红谷吸收以及水分吸收处,不同供试水稻品种高光谱波段反射率有显著差异.利用相关的分析方法,以(R6,40-R670)/R670、(R800-R680)/(R800+R800)、1/R510-1/R550、Dr、Sr、Rg6个光谱参数构建水稻叶片色素模型;同时,分析1 450 nm处水稻叶片含水率与吸收深度及吸收面积的相关性.研究表明,不同品种水稻含水率与光谱吸收差异在一定程度上反映出水稻品种间抗虫性差异.水稻叶片色素、含水率的高光谱特征在较大尺度上对田间水稻品种分类、健康诊断和品种抗性鉴定上有重大意义.     

基于高光谱的土壤含水率预测模型

为定量分析土壤含水率与反射光谱特征之间关系,以便为土壤含水率速测提供理论依据。以安徽省阜阳市临泉县为研究区,以区域典型土壤类型—砂姜黑土为研究对象,将土壤样本分别过10和20目的尼龙筛,并设置土壤含水率梯度实验。采用9点移动平滑法结合一阶微分、反射率对数及其一阶微分三种数学变换方法对光谱曲线进行预处理,分析不同目数、不同含水率下的光谱特性差异;拟合分析变换后的样本光谱数据与含水率相关性,提取特征波段,建立土壤含水率多元线性回归预测模型。结果表明：对4种不同土地利用类型的砂姜黑土样本的反射率数据进行对数一阶微分变换后,土壤含水率和光谱数据的相关性明显提升,根据数学变换后提取的特征波段建立的多元线性回归预测模型的预测精度最好;光谱反射率与水分含量呈负相关关系;土壤光谱法反演水分含量时,基于过10目筛的土壤样本建立的预测模型拟合精度要优于过20目筛的土壤样本,R²最高为0.928。研究结果可以为精准农业管理提供极为关键的参数支撑。     

天山北坡典型草地封育围栏效果及其光谱特征分析

[目的]结合地上生物量及盖度分析光谱曲线来研究围栏封育的效果及其光谱的特征.[方法]研究选取了天山北坡荒漠草原草地围栏内外、山地低草草甸草地围栏内外4种类型,采用SVC HR 768地物光谱仪测量草地冠层的光谱反射率,生成光谱曲线;利用目测法测定植被的盖度,利用样方测定的方法测定植被的地上生物量.[结果]围栏封育一定时间后,围栏内的盖度及地上生物量均远远大于围栏外的;2011和2012年荒漠草原草地围栏内及2012年山地低草草甸草地围栏内外的光谱曲线均具有明显的绿色植物的光谱特征,而荒漠草原草地围栏外的反射峰和水分吸收谷都不太明显.[结论]围栏封育对植被恢复具有一定的效果;不同草地类型的光谱曲线存在很大的差异;相同草地围栏内外的光谱曲线也不相同.     

土壤游离氧化铁高光谱特征与定量反演

【目的】建立基于可见-近红外光谱的土壤游离铁精确预测模型,简单、快速、经济地预测土壤游离铁,有助于研究土壤发生和分类。【方法】采集广西壮族自治区的铁铝土、富铁土、淋溶土和雏形土等82个旱地土壤剖面的B层土壤,进行室内土壤化学分析、光谱测定,分析不同光谱变换后的光谱反射率与土壤游离铁含量的相关性。基于特征波段利用偏最小二乘回归(PLSR)和逐步多元线性回归(SMLR)法建立土壤游离铁含量光谱预测模型,通过决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和相对预测偏差(PRD)确定最优模型。【结果】土壤光谱曲线分别在457、800和900 nm波段附近有明显的游离铁吸收和反射峰特征;土壤游离铁含量与原始光谱反射率呈负相关;原始光谱经过微分变换后,游离铁含量与光谱反射率相关性显著提高;基于400～580和760～1 300 nm特征波段和一阶微分光谱变换的SMLR模型预测精度最高,其验证集的R2和RPD分别为0.85和2.62,RMSE为8.41 g·kg~(-1)。【结论】将可见近红外光谱技术应用于土壤游离铁含量高效快速地预测具有良好的可行性。广西旱地土壤光谱反射率与土壤游离铁含量具有高度的相关性,应用逐步多元线性回归方法可以很好地建立土壤游离铁含量反演模型。     

荒漠草原精确灌溉的物种多样性特征

[目的]研究灌溉对希拉穆仁荒漠草地物种多样性的影响,为当地生态恢复提供理论依据.[方法]在希拉穆仁荒漠草地设计不同水分梯度的草地恢复试验,对封禁草地不同水分供给条件下的物种多样性进行分析.[结果]水分是影响草地植物长势的关键因子,水分条件不同导致物种多样性指数差异明显.[结论]半干旱荒漠草原地区,植物物种多样性特征对水分响应较为敏感.     

用光谱反射率诊断小麦叶片水分状况的研究

 应用地物光谱仪探讨了小麦叶片含水量对近红外 (NIR)波段光谱吸收特征参量的影响。结果表明 ,1.45 μm附近的光谱反射率强吸收特征可敏感地反映小麦叶片的水分状态 ,适于作为地面遥感探测指标应用。根据大量观测数据建立了叶片含水量与吸收深度及吸收面积间的线性回归方程式 ,从而提出一种利用光谱反射率诊断小麦叶片水分状况的方法。     

基于多角度高光谱遥感的冬小麦叶片含水率估算模型

准确的作物水分监测对于旱情评估具有重要意义。在分析研究区冬小麦多角度光谱特征后,利用不同水分处理下冬小麦实测叶片含水率和实测多角度光谱数据,基于植被光谱指数法,建立不同观测角度下冬小麦光谱植被指数、水分敏感波段光谱指数与叶片含水率之间的数学模型。结果显示,相对方位角与相对天顶角越小时,观测到的光谱指数与叶片含水率的相关关系越优;敏感波段组合构建的光谱指数中,1450nm波段分别与其他波段组合的NDSI、RSI指数与叶片含水率相关性在各观测角度条件下均较好,1 450 nm波段是冬小麦叶片含水率研究的最佳敏感波段;选取常见的4种植被指数(NDVI、EVI、WI和NDII)中WI和NDVI在各观测角度下与叶片含水率的相关性优于其他两种指数,决定系数R2均在0.83以上,P0.01呈极显著相关;综上建立的多角度光谱叶片含水率估算模型,平均相对误差MRE均小于0.154、均方根误差RMSE均小于0.098,拟合效果较好,尤其是光谱指数NDSI1160,1450、NDSI980,1450和植被指数NDVI、WI;基于以上4种指数建立的最优观测角度(0°,30°)模型,其中植被指数WI的估算效果最好,相关系数在各角度均达到5%的相关显著水平,MRE0.03,可作为最优观测角度反演研究的最优植被指数。     

铜胁迫下玉米叶片的水分吸收光谱响应及其污染程度预测模型

通过不同浓度硫酸铜(CuSO_4)污染土壤的盆栽玉米培养胁迫试验,并依据不同铜胁迫浓度下玉米叶片的反射光谱及其Cu~(2+)含量实验室测定数据,分析不同铜浓度下叶片水分吸收波段的多种光谱参数和含水量指数变化趋势,讨论水吸收光谱区间吸收深度及吸收面积与叶片中Cu~(2+)含量之间的相关性,提出相应的铜污染程度预测模型。试验结果表明,当玉米受到重金属铜污染时,叶片含水量减少,水分吸收谷变浅,且随着铜污染梯度的升高,光谱曲线在水吸收波段呈水平趋势;水吸收深度、吸收面积以及各叶片含水量指数与叶片中Cu~(2+)含量有显著相关性。研究得出,基于叶片光谱的水吸收深度、吸收面积以及归一化水指数(NDWI)可以有效地预测玉米受重金属铜污染程度。     

几种典型荒漠植物冠层光谱特征比较研究

选取古尔班通古特沙漠南缘柽柳、梭梭和乌兰布和沙漠东北缘霸王、四合木、白刺、油蒿、红砂等7种荒漠植物为对象,通过获取各植物的冠层光谱反射率,采用光谱学分析法,提取光谱吸收特征参数,确定荒漠植物识别的最佳波段。结果表明,各荒漠植物的波谷波长位置接近,吸收波段特征有一定的相似性。具体看,梭梭和柽柳的波谱吸收特征更相近,其他5种植物更相近。应用二阶导数方法,在350~1 350 nm建立了5个具有植物生化意义的谱带,并得到典型荒漠植被识别的12个最佳波段。研究成果不仅可以为荒漠植被遥感识别和分类提供参考,也为荒漠植被生态监测提供一定科学依据。     

荒漠胡杨叶片含水率的高光谱反演

该研究对新疆艾比湖流域进行实地野外调查,并选取典型荒漠植被胡杨,在室外测定胡杨叶片光谱反射率,将光谱数据经处理后分析光谱反射率与叶片含水率的相关性,运用逐步多元线性回归法,建立胡杨叶片含水率高光谱估算模型,并由均方根误差（RMSE）、决定系数(R) 和残留预测偏差（RPD）来检验模型的预测能力和稳定性。结果表明：逐步多元线性回归法建立的模型适合于艾比湖流域胡杨叶片的含水率高光谱估算。反射率一阶微分光谱是检验胡杨叶片含水率较好的指标,检验R高达0.92、RMSE为0.013、RPD为3.13。     

Canopy Equivalent Water Thickness Estimation of Cotton Based on Hyperspectral Index

【Objective】 The objective of the experiments is to develop a key method for fast and nondestructive monitoring canopy equivalent water thickness (CEWT) in cotton (Lumian 54) and to further improve the estimation accuracy of CEWT in cotton monitored by remote sensing technology. 【Method】 Through setting irrigation gradient treatment in different growth period, canopy spectral reflectance and canopy equivalent water thickness and other information were measured simultaneously. Firstly, we comprehensively analyzed the correlation between CEWT and various spectral parameters, including original spectral reflectance, first derivative spectral reflectance, all-band combined spectral index and existing spectral index. Then, we determined the optimal spectral indices of bud stage, flowering and bolls stage, and full growth period. Finally, we constructed a hyperspectral monitoring model of cotton CEWT by linear regression. 【Result】 The canopy equivalent water thickness and the original spectral reflectance show continuous sensitive bands in the near infrared band (NIR) of 780-1130 nm and the short wave infrared band (SWIR) of 1 450-1 830 nm and 1 950-2 450 nm, the sensitivity of the first derivative spectrum to CEWT was enhanced in NIR band than that of the original spectrum, but was weaker in SWIR band than that of the original spectrum. The correlation between the spectral index constructed by the original spectral reflectance and CEWT is stronger than that of the first derivative spectrum, and the ratio spectral index (RSI) is more suitable for the monitoring of CEWT than the normalized difference spectral index (NDSI). During the whole growth period, the inversion accuracy of CEWT by (R₁₁₃₅-5R₁₄₉₄)/R₂₀₀₃ was the best (R ²=0.7878, RRMSE=0.1803). In the bud stage, RSI_b(1130,1996) has the best estimation effect on CEWT (R ²=0.7258, RRMSE=0.1444). RSI_a (904,1952) was the optimal spectral index (R ²=0.7853, RRMSE=0.2454) for estimating CEWT at the flowering and bolls stage.【Conclusion】The new hyperspectral indexes proposed in this study in different growth stages can be used for quantitative monitoring of canopy equivalent water thickness in cotton. The results of this study can provide reference for the application of hyperspectral technology in monitoring water content of cotton canopy, and provide technical basis for precision irrigation of cotton.     

农田不同粒级土壤含水量光谱特征及定量预测

【目的】土壤含水量是土壤属性的关键参数。摸清不同机械组成条件下土壤水分的光谱变化并实现土壤含水量的定量预测,为农田水分的快速监测及土壤其他属性的定量获取提供依据。【方法】通过人为控制获得不同粒级和不同含水量的土壤样品,确定室内土壤光谱测定的几何条件,采集不同土样的光谱特征并进行比较,按粒径等级利用最小二乘法（PLSR）建立农田土壤含水量的光谱定量预测模型。【结果】土壤光谱反射率总体趋势是随含水量增加而降低,其差异随着波长的增加和含水量的降低而增加,在1 400 nm和1 900 nm的水分敏感波段随含水量增加光谱吸收深度也增加。但当含水量大于40%时,通过孔径为0.15 mm 筛子的土壤样品（处理D-1）,在350-1 240 nm光谱反射率随含水量增加而升高,而1 240 nm以后随含水量增加而降低。相对于将所有样本数据混合建立模型,分粒级建立的模型在细颗粒土壤中预测效果得到了明显改善,并且样品越细模型在预测效果和稳定性也越好：最优模型均方根误差RMSE=4.13%,决定系数R2=0.90。同时,数据归一化处理后所建立的模型在一定程度上降低了噪声的影响,从而在预测效果和稳定性上也有所改善。【结论】土壤光谱随含水量的变化而变化,但并不都表现随含水量增加光谱反射率降低的特点,当含水量大于40%时,细颗粒土壤样本表现为在350-1 240 nm波段光谱反射率随含水量增加而升高;土壤含水量预测模型的精度和稳定性随着土壤粒径变小、样本量增大以及光谱数据归一化预处理而得到改善。     

伊犁绢蒿荒漠草地3种主要植物光谱及植被指数改进

【目的】伊犁绢蒿荒漠草地是新疆草地生态系统的重要组成部分,研究其主要植物地面光谱和植被指数特征是实现物种识别的基础,准确而实时获得群落物种组成变化、提高草地监测的质量和效果。【方法】借助SOC710 VP成像光谱仪,采集4月伊犁绢蒿荒漠草地群落高光谱影像,提取伊犁绢蒿(Seriphidium transiliense)、角果藜(Ceratocarpus arenarius)、叉毛蓬(Petrosimonia sibirica)和群落的原始光谱数据,通过反射率(REF)、吸收率(ABS)及其一阶微分(GREF和GABS)的变换提高光谱辨析度,分析并筛选敏感波段;通过各波段之间的相互组合计算NDVI值和DVI值,并以全波段计算的NDVI值和RVI值作为参考,筛选出优于全波段且差值最大植被指数。【结果】(1)3种主要植物光谱曲线相近,差异主要体现在光谱值的大小,在可见光400~780 nm和近红外波段780~820 nm的反射率均表现出角果藜>伊犁绢蒿>叉毛蓬>群落的特征;(2)通过反射率REF、吸收率ABS、一阶微分反射率GREF和一阶微分吸收率GABS的变换能够进一步扩大其光谱特征,相对稳定的波段有蓝光波段490~530 nm,绿光波段510~560 nm,红光波段620~760 nm,近红外波段780~820 nm。(3)GABS和ABS变换下490~530 nm和780~820 nm波段组合计算的NDVI’和RVI’在3种主要植物间的差异大于全波段和其它波段计算的NDVI’和RVI’。【结论】对敏感波段的反射率和吸收率进行一阶微分处理,并用于改进植被指数,能够提高伊犁绢蒿荒漠3种主要植物的识别效果。     

不同灌溉条件下冬小麦冠层含水量的光谱响应

【目的】寻找快速、无损地诊断冠层含水量的方法,对冬小麦长势监测、旱情评估及变量灌溉提供技术支持。【方法】基于田间变量灌溉试验,分析生育期、灌溉量对冬小麦冠层含水量的影响,解析冠层光谱对不同灌溉处理下冠层含水量的响应规律,以冠层等效水厚度（EWTc）为表征指标,基于连续小波变换（CWT）技术,构建冬小麦冠层等效水厚度光谱诊断模型,利用独立样本验证模型精度。【结果】冬小麦冠层等效水厚度在生育后期均随着灌溉量的增多而增加,并随着生育进程的推进而减少;冬小麦冠层光谱反射率随着生育进程的推进而降低,在近红外和中红外波段冠层光谱反射率均表现为1水>0.5水>0水;与原始冠层光谱反射率相比,经连续小波变换后的小波系数与冠层等效水厚度相关性在第1、2、3、5、6、7分解尺度均有不同程度的提高,提高幅度在8.40%—26.20%;以第6尺度2 400 nm、第2尺度1 596 nm和第7尺度2 397 nm构建的冠层等效水厚度光谱诊断模型稳定性和精度较好,验证样本决定系数R ²为0.5411,RMSE为0.0127 cm。【结论】冬小麦冠层含水量随着灌溉时间与灌溉量发生规律性变化,在水分敏感波段范围内呈现明显的光谱响应特征,连续小波变换技术可以有效提高冠层光谱特征参量与冠层等效水厚度的相关性,实现冬小麦冠层含水量光谱诊断,可以为冬小麦田间变量灌溉决策提供技术支持。     

土壤水与有机质对高光谱的作用及交互作用规律

【目的】定量揭示土壤水分与有机质对高光谱的作用规律,为提高土壤水分、有机质的光谱估测精度提供基础。【方法】以山东省泰安市岱岳区90个棕壤土样为研究对象,进行室外光谱采集、室内土壤水分和有机质测定,运用Savitzky-Golay filter对光谱曲线进行平滑去噪预处理。根据含水量、有机质含量的高低将土壤样本分为9组,运用比较法对9组原始光谱数据进行分析,初步探究土壤水、有机质对光谱的作用规律。然后采用相关分析法,分析水、有机质与土壤原始光谱反射率(raw spectral reflectance,R)、光谱一阶微分变换(first order differential reflectance,D(R))以及分组光谱的相关性。在假定其他影响因素基本相同的条件下,利用有交互作用的双因素方差分析法,定量分析水、有机质对土壤光谱反射率、光谱一阶微分的作用程度及其交互作用。根据土壤水与有机质的交互作用规律,按相关系数较大而交互作用小的原则选取特征因子,采取偏最小二乘回归模型建立土壤有机质含量的高光谱估测模型,分析依据两者交互作用规律选取的因子对提高光谱估测模型精度的有效性。【结果】在田间持水量范围内,水对土壤光谱反射率影响起主要作用;水与有机质对土壤光谱客观存在交互作用,当土壤含水量小于10%时,600—1 800 nm的原始光谱能较好反映有机质的作用,而当土壤含水量大于15%时,有机质的作用几乎被水的作用所掩盖。水、有机质对土壤原始光谱的作用及其交互作用分别在360—1 800,410—1 800,509—1 800 nm达到显著水平,且三者均在1 951—2 450 nm达到显著水平(α=0.05);对土壤光谱的作用程度由大到小依次为:水、有机质、交互作用;在425—1 800 nm水对土壤光谱的作用大约是有机质的5—8倍,在1 950—2 300 nm为8—12倍;在350—2 500 nm有机质对土壤光谱的作用大约是水与有机质交互作用的2倍。光谱经一阶微分变换之后,在450—530、600—790、1 019—1 027、2 000—2 020以及2 045—2 075 nm土壤水的作用增强,而在其他波段处减弱;土壤有机质的作用在471—824、851—949、967—1 140、1 172—1 340、1 379—1 428、1 450—1 770、1 953—2 122、2 174—2 199以及2 271—2 342 nm处得到增强,而在其他波段处减弱。水与有机质的交互作用也在不同波段处有所变化,但相对于土壤水与有机质的作用变化幅度而言是相对减弱的。基于土壤水与有机质的交互作用规律选取的特征因子,所建立的土壤有机质高光谱估测模型精度有所提高,其中16个检验样本的决定系数R2由不考虑交互作用的0.6764提高到0.7934。【结论】研究表明,在反演土壤含水量时,可以不考虑有机质对光谱的影响;而在反演有机质含量时,必须要剔除水对反射率的影响,还要考虑水与有机质对光谱的交互作用。考虑水与有机质对土壤光谱的交互作用,可有效提高土壤有机质的光谱估测精度。     

基于连续统去除法的枸杞叶片含水率高光谱估算

为探讨连续统去除法估算枸杞叶片含水率的潜力,以宁夏枸杞主栽品种宁杞7号为研究对象,采用自然失水法和烘干法测定枸杞叶片含水率,采用连续统去除法对原始光谱反射率进行处理,分析连续统去除光谱对含水率的响应特征,分析连续统去除光谱、吸收特征参数与叶片含水率的相关性,并建立枸杞叶片含水率估算模型.研究表明:连续统去除光谱能放大吸...     

基于高光谱和数码照相技术的苹果花期光谱特征研究

 【目的】旨在探索苹果花期的光谱特征和敏感波段。【方法】以栖霞市为研究区,利用苹果花期数码照片监督分类,提取苹果花树比和花叶比指标信息,通过与同步高光谱探测数据的相关分析,研究苹果树花期光谱特性,确定其敏感的光谱波段。【结果】苹果树花期光谱特征主要表现为对蓝光和红光的吸收、对绿光的反射,和对750～1 300 nm近红外的强烈反射。其光谱特征变化与花叶比和花树比指标呈现较好的相关性,敏感波段范围为400～530 nm的蓝青光和570～700 nm的橙红光,以及中等花树比果树760～1 350 nm的近红外。【结论】该研究提出了高光谱遥感与数码照相技术相结合的有效方法,初步探明了苹果树花期的光谱特征,为苹果园地信息提取、营养诊断和苹果生产管理的实时性与信息化提供了理论依据和技术支撑。     

菜油兼用型油菜籽粒油酸含量的高光谱模型构建

【目的】基于高光谱特征初步判别油菜摘薹情况,为实现高光谱反演籽粒油酸含量提供理论指导。【方法】使用FieldSpec 3地物光谱仪采集油菜盛花期叶片光谱数据,采用Agilent GC-MS 7980B气相色谱仪分析摘薹和未摘薹处理的籽粒油酸含量,比较2组处理的平均原始光谱反射率特征,及其油菜叶片原始及一阶微分光谱反射率与籽粒油酸含量相关性,在此基础上构建基于原始光谱特征波长的支持向量机（SVM）判别模型、基于光谱参数的油酸含量二项式模型、基于一阶微分光谱特征波长的油酸含量多元线性逐步回归（MLSR）及偏最小二乘回归（PLSR）预测模型,并利用独立样本T检验对模型精度进行验证。【结果】发现未摘薹及摘薹处理的平均原始光谱反射率曲线在760~1080nm波段存在一定差异。未摘薹及摘薹处理的原始光谱反射率与籽粒油酸含量相关性曲线存在一定差异,未摘薹处理的原始光谱反射率在484~956和1001~1146 nm波段与籽粒油酸含量呈正相关,摘薹处理的原始光谱反射率在1882~2111和2324~2499 nm波段与油菜籽粒油酸含量呈正相关,说明摘薹会影响油菜光谱反射率与籽粒油酸含量的相关性表现。选取位于760~1080 nm波段4个拐点波长（760、920、970和1080 nm）的原始光谱反射率作为自变量,用以构建SVM判别模型,经过多次随机取样比较构建所有SVM判别模型,发现最佳判别模型的训练集样本总体精度为86.1%,验证集样本总体精度为77.8%,说明利用高光谱技术判别油菜是否摘薹具有一定的可行性。光谱参数模型中RVI模型对未摘薹处理油菜籽粒油酸含量的反演效果最佳,且该模型与未摘薹处理籽粒油酸含量的相关系数（-0.705）最高。比较全部油菜籽粒油酸含量预测模型类型,PLSR模型对未摘薹处理籽粒油酸含量预测精度最高,其训练集R2=0.590、RMSE=0.610,MLSR模型对摘薹处理籽粒油酸含量预测精度最高,其训练集R2=0.773、RMSE=0.874。利用独立样本T检验对二者模型测试集样本进行验证,未摘薹样本P=0.839,摘薹样本P=0.858,二者样本实测值与预测值均无显著差异（P>0.05）,模型合理,说明利用高光谱技术对油菜籽粒油酸含量进行预测可行。【建议】引入随机森林等机器学习算法,更好地选取特征波长（显著相关波长或全波段等）,提高光谱数据对油菜籽粒油酸含量的预测能力。后期的试验应侧重于多品种油菜籽粒油酸含量估测研究,探索高光谱技术估测油菜籽粒油酸含量是否具备普遍的可行性。利用高光谱技术反演其他油菜籽粒品质指标,为高光谱遥感监测油菜品质提供理论依据。     

基于高光谱成像估测冬小麦不同生育时期水分状况

【目的】研究实时、快速估测冬小麦不同生育时期水分状况并构建模型,为冬小麦水分精准管理提供科学依据。【方法】以新疆典型滴灌冬小麦为研究对象,应用高光谱成像技术获取冬小麦冠层光谱信息,并对原始光谱反射率进行平滑和数据变换,利用一元线性回归(Simple linear regression,SLR)、主成分回归(Principal components regression,PCR)和偏最小二乘回归(Partial least squares regression,PLSR)3种建模方法,对冬小麦冠层原始光谱及变换光谱分别构建植株水分含量估测模型。【结果】冬小麦冠层原始光谱反射率与植株水分含量相关性不高,对原始光谱反射率进行数据变换可以显著增强与水分含量的相关性和相关波段数,其中倒数一阶微分变换与冬小麦植株水分含量的相关系数最大,为-0.893 0,但不同变换最优相关系数所对应的波段位置并不固定。PLSR方法的模型精度最高,对数变换的PLSR模型估测精度最高,模型$R_{p}^{2}$、RMSE_p、RPD值分别为0.880 8、3.251 2%、2.934 3;冬小麦不同生育时期估测模型精度存在差异,拔节期、抽穗期估测模型精度较低,灌浆中期最高,其估测模型$R_{p}^{2}$、RMSE_p、RPD值分别为0.904 8、1.381 1%、3.454 7。【结论】利用高光谱成像技术对估测冬小麦植株水分含量是可行的,在灌浆中期的估测效果最佳。     

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。