玉米叶片重金属铜污染的ED-T-DSGA光谱分析模型

监测农作物的重金属污染和污染程度是高光谱遥感研究的一个热点。通过盆栽玉米的不同Cu~(2+)胁迫梯度实验,在测定玉米叶片光谱和Cu~(2+)含量的基础上,针对不同Cu~(2+)胁迫梯度下玉米叶片光谱仍具有极高相似度以及传统光谱测度方法难以区分污染程度的问题,进行相似光谱的差异性有效区分方法研究。结合欧氏距离(ED)与光谱微分梯度角(DSAG)的正切处理,提出了一种基于光谱相似性测度的ED-T-DSGA光谱分析模型,并通过传统光谱测度方法应用比较、谐波分析(HA)技术和5种HA分解次数下的光谱重构结果分析,验证了ED-T-DSGA分析模型在区分极度相似光谱的微小差异上具有可行性与有效性。同时,ED-T-DSGA分析模型可用于测度不同Cu~(2+)胁迫梯度下玉米叶片光谱间差异与污染程度。实验结果表明,ED-T-DSGA分析模型值越大,Cu~(2+)胁迫梯度越大,玉米的重金属铜污染越严重;并且基于ED-T-DSGA分析模型进一步提取到"黄边"、"红谷"、"红边"和"近峰B"为Cu~(2+)胁迫光谱响应的有效波段,这些敏感位置可为监测Cu~(2+)污染程度提供有利依据。     

基于高阶谱法作物重金属污染元素判别与污染程度诊断

基于不同铜离子(Cu~(2+))和铅离子(Pb~(2+))胁迫梯度下玉米叶片光谱微分数据,结合高阶谱估计与灰度-梯度共生矩阵(Gray gradient co-occurrence matrix,GGCM)的特征提取方法,提出了Cu~(2+)和Pb~(2+)污染定性分析、污染元素种类识别和污染程度诊断的方法。首先,测量了不同胁迫梯度下玉米叶片光谱数据以及叶片中富集的Cu~(2+)、Pb~(2+)含量;然后,利用高阶谱估计的ARMA模型参数法对各类玉米叶片微分光谱数据序列进行双谱估计,得到bisp_rts和bisp_qs矩阵及其相应的双谱三维图,从而可以直观可视地定性分析玉米是否已受Cu~(2+)和Pb~(2+)污染,辨别出Cu~(2+)或Pb~(2+)污染的元素类别;最后,构造bisp_rts和bisp_qs矩阵相应的GGCM,通过提取各GGCM的纹理参量特征值,诊断玉米叶片受Cu~(2+)和Pb~(2+)的污染程度。实验结果表明:高阶谱估计可以定性分析玉米老叶(O)、中叶(M)、新叶(N)是否已受Cu~(2+)和Pb~(2+)污染,也可辨别出O、M叶片所受Cu~(2+)或Pb~(2+)污染的元素类别;bisp_rts矩阵的灰度分布不均匀性(T1)、能量(T2)特征值均能反映O、M叶片中Pb~(2+)含量的变化,能较好地诊断O、M叶片中Pb~(2+)的污染程度,而bisp_qs矩阵的小梯度优势(T3)特征值能反映O、M叶片中Cu~(2+)含量的变化,能较好地诊断O、M叶片中Cu~(2+)的污染程度。     

铜胁迫下玉米叶片光谱谐波振幅特征与胁迫程度判别

为探测重金属铜污染胁迫对玉米叶片光谱的影响,判别玉米植株受铜污染胁迫的程度,在地面设置了11个梯度铜胁迫玉米盆栽实验,获取了玉米在出苗期、拔节期和出穗期的老叶光谱、叶绿素含量以及出穗期叶片铜含量,阐述了利用前3次谐波子信号振幅C1、C2与C3探测玉米叶片光谱弱畸变的机理,并选取出苗期、拔节期和出穗期玉米老叶光谱480～670 nm与670～750 nm两波段进行谐波分析,解析了前3次谐波子信号振幅C1、C2、C3与铜胁迫梯度间的规律。研究得出:出苗期,在Cu(100)到Cu(1200)梯度范围内,随铜胁迫程度增加,玉米老叶光谱在480～670 nm与670～750 nm两波段的谐波振幅C1逐渐增大,利用谐波振幅C1可以判别与区分玉米植株受铜胁迫程度;拔节期,在480～670 nm与670～750 nm两波段、所有设置胁迫梯度内,谐波振幅C1、C2、C3特征变化规律不明显;出穗期,从Cu(50)到Cu(1200)梯度范围内,除Cu(1000)外,在480～670 nm波段的谐波子信号振幅C1随胁迫梯度增加而增大;玉米出苗期与出穗期是利用谐波子信号振幅特征进行铜胁迫程度判别与分析的最佳生长阶段。     

铜胁迫下玉米叶片光谱STFT分析与叶片铜离子浓度反演

采集不同浓度梯度铜离子(Cu2+)胁迫下玉米叶片的可见光-近红外光谱及实测玉米叶片Cu2+浓度,采用短时傅里叶变换(Short-time Fourier transform,STFT)时频分析技术,研究不同浓度Cu2+胁迫下玉米叶片光谱的能量振幅响应,进而提取特征波段的振幅参数,利用偏最小二乘回归(Partial le...     

基于VMD-MSE的玉米铜污染信息提取与预测模型

重金属污染会引起作物光谱畸变,本文通过挖掘光谱信息中微弱的畸变信息诊断玉米受污染程度。将变分模态分解(VMD)运用到高光谱弱信息探测中,并结合多尺度熵(MSE)构建VMD-MSE光谱弱信息探测模型,同时利用模型值VM进行Cu2+含量回归分析与建模。结果表明:对原始光谱数据进行3次VMD分解后,可有效提取光谱奇异特征;计算VMD结果的MSE值,可获取5个尺度的模型值。各尺度模型值VM与玉米叶片中Cu2+含量呈现显著负相关,其中第一尺度模型值(VM1)与叶片中Cu2+相关性最好。对各尺度VM构建的Cu2+含量预测模型应用结果进行比较,证明VM1线性回归模型预测效果最优。表明VMD-MSE模型可为作物污染信息提取、污染诊断及Cu2+含量预测提供思路与方法。     

不同浓度Cu~(2+)胁迫对红花合欢的生长及MDA的影响

选用豆科红花合欢为试验材料,采用盆栽培养方式,研究红花合欢在不同铜(Cu~(2+))浓度胁迫下对其生长、耐性生理的影响。红花合欢的根在不同Cu~(2+)含量下MDA相对含量呈现降低趋势。     

镉胁迫下菊苣叶片原位高光谱响应特征与定量监测研究

探究镉胁迫下菊苣叶片高光谱响应特征,以实现基于叶片原位高光谱技术的作物镉胁迫快捷、精准监测。采用室内水培实验,供试品种为"欧洲菊苣"、"美洲菊苣"和"黔育一号",设置0、5、10、25、50、100、200μmol/L共7个镉胁迫梯度,于菊苣苗期测试叶片镉质量比及其原位高光谱反射率。分别利用逐步回归(SWR)、主成分回归(PCR)和偏最小二乘回归(PLS)的统计分析方法对叶片原始光谱(R)及一阶微分光谱(FDR)进行镉质量比预测,确定最佳光谱监测方式和有效波段,提高镉胁迫估测的时效性。此外,为进一步检验上述模型的稳定性,再次布置9个独立菊苣品种镉胁迫光谱验证实验(镉浓度为50μmol/L)。结果表明,镉胁迫显著影响菊苣叶片镉质量比及高光谱反射率变化特征;随镉梯度增加,3个品种菊苣镉含量均显著提升,叶片高光谱反射率在可见光-近红外区(400～1 300 nm)逐步降低,中红外区(1 300～2 400 nm)则未表现出一致性变化规律。全波段光谱分析模型间,以基于FDR光谱的PLS监测模型(FDR-PLS)表现最优,其独立验证集决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和相对分析误差(RPD)分别为0. 92、181. 3 mg/kg和2. 96。根据FDR-PLS模型中各波段无量纲评价指标:变量重要性投影值(VIP),确定菊苣叶片镉质量比有效波长分别为659、725、907、1 026、1 112、1 255、1 630 nm,实现了光谱降维和便捷分析的目的。此后,再次构建基于上述有效波段的菊苣叶片镉质量比FDR-PLS监测模型,其独立验证集R2、RMSE和RPD分别为0. 834、222. 4 mg/kg和2. 41,9个供试品种验证集R2、RMSE和RPD分别为0. 817、13. 0 mg/kg和1. 77,预测效果较为理想,能够满足无损和精准监测需求。     

玉米叶片全磷含量高光谱遥感监测诊断模型研究

在2012—2014年连续实施夏玉米磷素营养监测定位试验,在4种不同施磷量和2个夏玉米品种处理下,分别测定了拔节期、大喇叭口期、吐丝期和灌浆期玉米叶片光谱反射率及其对应叶片的全磷含量。选取了9个代表性光谱波段及其组合,利用前2年归一化光谱数据分品种与叶片全磷含量分别进行回归拟合。在各生育时期,每个品种选择决定系数和F值最高的4个模型,并利用第3年测定的光谱和全磷含量数据分别对两个品种进行均方根误差和相对误差的验证,选择均方根误差和相对误差较小的拟合模型。结果表明,在拔节期、大喇叭口期和灌浆期,玉米叶片全磷含量最佳的拟合光谱参量分别为波段(830+880)、(830+940)、(880+1 100)nm的归一化指数。     

玉米叶片铜铅胁迫高光谱识别研究

为了区分玉米叶片重金属胁迫种类,提出一种基于高光谱的铜铅胁迫识别方法。分别以叶片0.1~2.0阶分数阶导数(FOD)光谱中红边位置与任意两波长处的光谱值构建玉米叶片的红边铜铅敏感指数(RECLSI)集群,计算各集群中指数与胁迫类型的相关系数,以相关系数最大值、最小值对应的RECLSI构建铜铅识别特征(CLIF),在CLIF的二维分布出现与胁迫类型相关的聚类时建立胁迫识别界限(SIB),从而实现铜铅胁迫识别。研究表明：各RECLSI集群中指数与胁迫类型相关系数的最大值、最小值随FOD光谱阶次的增加分别呈先升后降、先降后升的趋势,其中相关系数最大值、最小值的极点分别出现在1.3、1.4阶FOD光谱对应的RECLSI集群中;0.7~1.5阶FOD光谱的CLIF二维分布呈现出与胁迫类型相关的聚类,根据CLIF-SIB能够不同程度地实现铜铅胁迫识别;1.2阶FOD光谱的CLIF-SIB识别效果最好,试验集精度为100%,验证集精度为81.25%。基于FOD光谱的CLIF-SIB玉米叶片铜铅胁迫识别方法在部分阶次能够获得良好且稳定的识别结果,具有可行性和有效性。     

基于光谱特征和生理特征的番茄磷营养诊断方法

为提高番茄磷营养水平检测精度,针对目前基于光谱分析的作物磷营养水平检测精度较低以及磷的光谱反射率受叶绿素和花青素影响的问题,提出了结合番茄样本光谱特征和生理特征的番茄磷营养水平诊断策略。以自行培育的25%、50%、75%、100%、150%5个梯度水平的磷营养胁迫水培番茄样本为研究对象,分别利用光谱分析仪和叶绿素仪采集不同磷营养水平番茄叶片的光谱数据和SPAD值,并对叶片花青素含量进行测定,提取各样本在不同波长下的光谱反射率和生理特征(SPAD值和花青素含量)作为番茄磷营养诊断的特征变量,基于最小二乘支持向量机建立诊断模型,通过改进粒子群优化算法获取支持向量机的最优参数。将120个番茄样本随机分为训练集和测试集分别进行实验。结果表明,采用本文的建模方法结合番茄样本光谱特征和生理特征能够建立精度较高的番茄磷营养水平预测模型,高于对比的其他方法,其相关系数和均方根误差分别为0.961 1和0.461,诊断效果较好,为番茄磷素的快速检测提供了新思路。     

玉米生长铜铅污染信息光谱辨别研究

为辨别农作物所受重金属胁迫种类,以受重金属铜(Cu)、铅(Pb)胁迫的玉米叶片为研究对象,利用ASD地物光谱仪获得叶片高光谱数据,通过分数阶微分(FD)对原始光谱数据进行处理,采用竞争性自适应重加权采样法(CARS)提取特征波段,最后通过多层感知机(MLP)、K-最近邻(KNN)、支持向量机(SVM) 3种模型对受胁迫的叶片光谱进行辨别,选择最优的MLP构建的FD-CARS-MLP模型,进行玉米生长铜铅污染信息光谱辨别。结果表明,FD-CARS-MLP模型对于受胁迫叶片光谱辨别的能力相较于传统方式有所提高,试验集辨别精度均可达到98%以上,0.1、0.2阶分数阶微分辨别精度可达到99%以上。选取苗期与抽穗期的玉米叶片,对其进行FD-CARS-MLP模型的可行性测试,经验证可得,FD-CARS-MLP模型辨别受重金属胁迫玉米叶片光谱数据的精度更高且更稳定,可为监测谷类作物不同重金属胁迫提供技术与方法。     

病害胁迫下玉米LAI遥感反演研究

为了在病害发生条件下进行玉米LAI的遥感估算,针对41个不同抗性的玉米自交系品种,通过人工接种方法,获得了不同病害严重程度(1～9级)的LAI数据,同时采集了地面高光谱和无人机多光谱数据,构建了K近邻算法、支持向量机、梯度提升分类树和决策分类树分类模型对病害进行分类,对玉米种质资源抗病性进行了划分。基于不同玉米病害胁迫程度分类结果,采用随机森林回归、梯度提升回归树、极端梯度增强算法、轻量梯度提升机4种机器学习模型对玉米LAI进行反演,讨论了不同模型在病害胁迫下的鲁棒性。研究结果表明,对不同生育期玉米病害程度进行划分,基于地面高光谱识别精度分别为84.72%(梯度提升分类树)、47.67%(支持向量机)、55.05%(K近邻算法)、83.02%(决策分类树)。基于病害分类结果,本文利用无人机多光谱数据估算了不同病情等级胁迫下的玉米LAI。构建了4种集成学习模型对不同病情等级的LAI进行估算,4个LAI反演模型的总体反演精度(rRMSE)分别为：19.11%(梯度提升回归树)、15.94%(轻量梯度提升机)、14.51%(随机森林回归)和15.45%(极端梯度增强算法)。其中极端梯度增强算...     

不同盐渍土中生物炭对玉米生理生长的影响

为研究适宜于不同滨海盐渍土的生物炭改良方案,以江苏滨海垦区2种典型盐渍土(粉砂壤土、砂壤土)和玉米为研究对象,设置0,25,50,75,100 g/kg生物炭水平,探讨了生物炭对不同滨海盐渍土的改良效果及玉米生理生长的影响.结果表明:生物炭添加后,土壤电导率、Na+质量浓度降低,Ca2+,Mg2+,K+质量浓度升高,0...     

冬小麦不同叶位叶片的叶绿素含量高光谱估算模型

科学、高效地获取作物不同叶位叶绿素含量的垂直分布信息,可监测农作物长势状况并进行田间管理。基于冬小麦抽穗期获取的不同叶位叶片的高光谱反射率和叶绿素含量实测数据,将原始光谱、一阶微分光谱、二阶微分光谱、植被指数和连续小波系数与叶绿素含量进行相关性分析,筛选相关性较强的光谱特征参数,然后分别采用偏最小二乘回归、支持向量机、随机森林和反向传播神经网络4种机器学习算法构建冬小麦上1叶、上2叶、上3叶和上4叶的叶绿素含量估算模型,并根据精度评估结果筛选不同叶位叶绿素含量估算的最佳模型。结果表明,上1叶、上2叶和上3叶采用小波系数结合偏最小二乘回归构建的叶绿素含量估算模型精度最高,建模和验证R2分别为0.82和0.75、0.80和0.77、0.71和0.62;上4叶采用植被指数结合支持向量机构建的叶绿素含量估算模型效果最佳,建模和验证R2为0.74和0.79。研究结果可为基于遥感技术精准监测作物营养成分的垂直变化特征提供理论和技术支撑。     

锦州不同程度干旱对玉米生长发育和产量影响

为探讨拔节期和抽雄期的中度和重度干旱对锦州地区玉米生长发育和产量的影响,应用大型活动遮雨棚,以主栽夏玉米大田试验为基础,设置对照组（CK）和干旱胁迫组（T1、T2、T3、T4）共5个处理,每个处理4次重复。试验结果表明,T2较CK极显著变矮,T1较CK显著变矮,即株高为CK>T1>T2;T3和T4株高较CK也变矮,但是未达到显著性差异,株高为CK>T3>T4,但影响小于T1和T2。T2总叶数影响较CK极显著变少,T1总叶数较CK显著变少,即总叶数为CK>T1>T2;T3和T4总叶数较CK也显著变少,总叶数为CK>T3>T4。果穗长T2、T3、T4均比CK极显著减少,秃尖比均比CK极显著增加;果穗粗5组处理均差异不显著,百粒质量T4较CK显著减少,穗粒质量T1、T2、T3、T4均较CK极显著减少。玉米籽粒理论产量均较CK极显著减少。玉米在拔节期和抽雄期遭受中度和重度干旱影响后对株高、总叶数、穗部性状和籽粒理论产量均有不同程度的负面影响。玉米株高和总叶片数在拔节期遭受干旱的负面影响更大,玉米穗部性状和籽粒理论产量在抽雄期遭受干旱后的负面影响更大,玉米株高、总叶片数、穗部性状和籽粒理论产量影响程度随干旱强度的增强而加强,干旱越严重玉米减产越严重。      

基于计算机视觉技术的玉米叶绿素含量检测研究

植株叶片中叶绿素浓度的高低与植株进行的光合作用效率、植株的整体生长状况息息相关,在农业生产过程中,常常根据叶片中叶绿素含量(SPAD)的多少来精确的判断植物的生长状态,也是控制植株长势的依据。传统的叶绿素含量检测方式分光光度法,存在耗时长、步骤多、操作要求高等问题,而采用计算机视觉技术处理图像的过程更加准确、高效,不会像人眼分析时受到主观因素的影响导致偏差。为此,基于计算机视觉技术来检测玉米叶片中叶绿素含量,利用扫描仪采集玉米叶片的图像,将图像输送至计算机,然后通过软件处理图像,分割出图像中有效像素的颜色特征值,将特征值转换就可以得到玉米叶片中叶绿素。试验结果显示:利用计算机视觉技术可以准确地测定玉米叶片中叶绿素含量,进而进行合理施肥,避免浪费,对增加玉米的产量具有极大的价值。     

土壤重金属胁迫对经济树种的光合响应特征研究

为揭示土壤重金属胁迫对经济树种的光合响应特征及其相关性,选取北京市常见经济树种(核桃树(Juglansregia L.)、桃树(Amygdaluspersica L.)和李树(Prunussalicina Lindl.))作为研究对象,研究了不同土壤重金属(Cr、As、Cu、Pb)含量下的叶绿素相对含量及相关性,分析了3种经济树种对4种常见重金属元素胁迫的抗性机制。结果表明:在不同重金属含量的土壤环境中,由于重金属胁迫的复合影响,植物的叶绿素相对含量存在较显著的差异,说明土壤重金属对植物生长存在明显影响。单因子指数法和内梅罗综合评价法的计算结果表明,试验果园土壤重金属As、Cr元素综合污染等级分别为轻度污染等级和警戒线等级,而Cu、Pb元素处于安全等级。总体来看,单因子污染指数与内梅罗综合污染指数由大到小均为As、Cr、Cu、Pb。3种经济树种的叶绿素相对含量由大到小依次为李树(25.9±6.5)、桃树(24.3±7.1)、核桃树(18.55±4.8)。叶绿素相对含量与4种土壤重金属含量存在显著的负相关关系,这说明重金属胁迫抑制了植物光合作用的途径,从而降低了其光合能力,随着胁迫强度的增大,对叶绿素相对含量的抑制作用越强。3种经济树种中,核桃树对土壤重金属胁迫的抗性较强,李树次之,桃树较差。     

无人机热红外反演土壤含水率的方法

以不同生育期夏玉米为对象,讨论无人机热红外反演夏玉米田土壤含水率的精度及反演方法.利用无人机获取试验区的可见光和热红外图像.通过可见光图像提取冠层掩膜并叠加在热红外图像上提取玉米冠层温度,分析冠层温度的变化趋势及与叶面积指数(LAI)的相关性.最后,利用冠气温差的相反数与叶面积指数构建了一个新指标(D_TL),讨论了冠气温差或D_TL指标反演土壤含水率的准确性.结果表明：冠层温度随着土壤含水量的增加而降低,夏玉米LAI在一定程度上可以表征冠层温度;对比4个时期的数据,发现冠气温差反演效果在灌溉后较好(如2次灌后R²分别为0.614 6和0.463 7);与冠气温差相比,D_TL指标可以提高土壤含水量反演的精度,如0～20 cm深度的R²从0.614 6和0.463 7提高到0.661 6和0.485 0.该研究对热红外反演夏玉米田间土壤含水率方法进行了新的尝试.