基于多时相和多角度光谱信息的作物株型遥感识别初探

作物群体具有一定的冠层几何结构(株型),对于不同株型的品种,在相同的叶面积指数时冠层反射光谱往往不同,使得利用冠层反射光谱来反演叶面积指数等生物物理和生物化学参数时存在不同株型产生的误差,该文定量研究了不同叶面积指数条件下,作物株型对冠层反射光谱的影响,并提出运用波长800 nm处起身期的冠层反射光谱与该波长处拔节期和起身期冠层反射光谱的比值,可以初步实现高密度披散型品种、低密度披散型品种、高密度中间型品种、低密度中间型品种、高密度直立型品种和低密度直立型品种的遥感识别,结合一定条件下选取的15°、30°和45°观测天顶角下,与可见光和近红外波段(波长)处的二向反射冠层反射光谱数值大小进行结合,可以初步实现作物株型的遥感识别。     

北京顺义区土壤重金属分布与环境质量评价

在北京顺义区采集了412份土壤表层样品,分析了其中7种重金属元素(Cu、Zn、Cr、Pb、Cd、As和Hg)的全量,采用单因子指数和内梅罗指数对土壤环境质量进行评价.结果表明,土样中As、Cd、Cr、Hg、Cu、Pb和Zn含量平均值分别为7.85、0.136、61.47、0.073、22.43、20.38 mg· kg-1和69.75 mg· kg-1,As、Cd、Cr、Cu和Zn含量平均值超过了北京地区环境背景值,但所有元素含量的平均值均未超出土壤环境质量一级标准.土壤中各重金属元素含量Shapiro-Wilk检验和相关性检验结果表明,研究区土壤中重金属Cr呈正态分布,Cd、Cr、Cu、Pb元素与As元素相关性显著.土壤各元素单因子污染指数排序为Zn＞Cr＞Cd＞Cu＞Pb＞As＞Hg,内梅罗综合污染指数平均值为0.745,达到了土壤环境质量评价分级标准Ⅱ级,污染等级为“警戒线”级;菜地、果园、荒地、林地、苗圃、设施农业用地和水浇地的土壤内梅罗指数分别为0.809、0.765、0.720、0.669、0.781、0.786和0.729,表现为菜地＞设施农业＞苗圃＞果园＞水浇地＞荒地＞林地.土壤环境质量总体安全,部分地区土壤重金属污染处于警戒水平.     

北京郊区小尺度农产品产地土壤重金属污染性评价

选择京承高速公路沿线蔬菜地、粮田及果园3块典型的农产品产地作为研究对象,采用地积累指数法和生态危害指数法分别对其重金属污染状况进行评价.地积累指数法评价结果表明:蔬菜地中突出污染元素为Zn,地积累指数为0.17,达到轻度～中等污染水平;粮田中主要污染元素为Cu,地积累指数为0.6,同样为轻度～中等污染水平;果园中突出污...     

作物冠层中叶片氮素垂直分布研究进展

作物冠层中叶片氮素含量沿冠层从上向下逐渐减少,形成了氮素的垂直分布梯度。冠层中叶片氮素垂直分布是由于氮素向生长中心转运和叶片适应光在冠层中分布特征的结果,这种分布有利于提高冠层和植株的光合速率。在综合评述前人研究的基础上,对影响冠层叶片氮素垂直分布的主要因素进行了分析,指出现有研究中存在的不足,提出了下一步应重点解决的问题并对研究前景进行了展望。     

基于卫星遥感的冬小麦拔节期长势监测

为给小麦调优栽培提供信息支持,利用卫星影像信息结合地面试验数据,通过分析小麦拔节期叶面积指数、生物量以及植株氮素含量三个群体质量指标与植被指数之间的关系,建立了基于归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)的小麦群体质量指标监测模型.结果表明,NDVI与叶面积指数和植株氮素含量呈现显著的正相关关系(R2分别为0.8483和0.8238),与地上部生物量间的相关性未达显著水平(R2=0.7746).RVI与叶面积指数和植株氮素含量呈线性正相关(R2=0.7651和R2=0.78),而与地上部生物量呈显著线性正相关(R2=0.8277).利用不同的试验数据对所建模型进行了检验,监测值与实测值较为吻合,根均方差(RMSE)分别为0.19、106.13 kg·ha-1和0.136%,显示模型具有较好的监测性和通用性.因此,在拔节期可以利用NDVI对叶面积指数和植株氮素含量进行监测,对地上部生物量的监测则以利用RVI数据较好.     

基于交互式骨架模型的玉米根系三维可视化研究

植物根系可视化交互设计对于提高虚拟植物生长研究整体水平意义重大。该文提出一种植物根系逐部位交互式精确设计方法,并在玉米根系建模中予以应用。通过分析玉米根系结构特征并建立其拓扑结构,采用交互式骨架模型确定其整体结构,设计密度函数确定分支数量和分布,利用模板技术衍生相似部位,利用带参数随机L系统产生一级侧根及根毛,对玉米根系各组成部位逐个精确建模,然后拼接形成完整的玉米根系。本系统综合可视化设计多种方法,交互性、真实感都比较好,既可展现玉米根系各组成部分细微特征,又可表现玉米根系整体特征。本系统研究和设计方法具有一定通用性,对其它可用轴线表示其拓扑结构的相似植物可视化建模也有一定借鉴意义。     

基于Dualex氮平衡指数测量仪的作物叶绿素含量估算模型

作物叶绿素含量的实时、无损及快速的监测,对及时掌握作物的胁迫状况、营养水平及环境适应性,进而对农田管理进行科学指导具有重要的意义。该研究论证是否可以通过Dualex氮平衡指数测量仪构建通用的叶绿素含量估算模型,以期实现叶绿素含量的快速及无损监测和估算。结果表明：1）Dualex估测叶绿素质量分数（Chl-M）和单位面积的叶绿素质量（Chl-S）具有较好的精度（决定系数R2分别为0.77和0.88）,与SPAD叶绿素仪的估算模型（R2分别为0.66和0.79）相比,模型精度更高;2）Dualex估测Chl-S的精度明显高于Dualex对Chl-M的估测精度,Dualex与Chl-M的关系需要考虑叶片厚度的影响,而Dualex与Chl-S的线性关系更加一致;3）构建的Chl-S通用模型的R2,均方根误差和标准均方根误差分别为0.88,4.80 mg/dm2和8.33%,模型的精度较高,并且通用模型的数据范围为12.2～105.6 mg/dm2,较大的数据范围适用于冬小麦和玉米各关键生育期Chl-S的估算。该研究为Dualex实现冬小麦和玉米叶绿素含量监测和估算提供校准模型,为及时了解作物养分状况及作物营养诊断提供了参考。     

褐潮土的光谱特性及用土壤反射率估算有机质含量的研究

本文通过ASDFR便携式光谱仪对132个风干土壤样品的光谱反射率进行了实验室测定。根据土样光谱反射率变化,获得了褐潮土土壤剖面的不同诊断层反射光谱特征。结果表明,在400～1200nm范围之间,土壤有机质含量与土壤光谱反射率有较好的相关性。利用导数光谱方法建立了预测土壤有机质含量的方程,提出了预测北京地区褐潮土有机质光谱的最佳波段。在波长447nm处采用反射率和A值(反射率倒数的对数)所建立的预测方程的预测精度较高。采用反射率的一阶微分建立的预测方程的最佳波段在516nm处。而A值一阶微分光谱在615nm处相关性最好。作为一项参考指标用光谱分析法评价土壤中有机质含量,以期对精准农业中土壤养分或肥力的预测具有一定的指导作用。     

基于GA的GRNN高光谱遥感反演冬小麦叶片氮含量模型的建立与验证

基于人工神经网络理论,针对高光谱遥感中数据冗余问题,本文建立了基于遗传算法(GA)的广义回归神经网络(GRNN)模型,利用回归分析问题中参数筛选方法,对表征冬小麦叶片全氮的光谱参数进行了筛选,并和线性回归方法对比,线性回归方法的均方根误差(RMSEP):在冬小麦叶片氮含量为34.0g kg-1~62.5g kg-1预测范围内,逐步回归模型为14.4g kg-1,后向选择为11.8g kg-1,而广义回归神经网络为3.40g kg-1。说明神经网络方法所筛选到的光谱参数更能反映小麦叶片全氮含量,且神经网络模型预测精度高。     

基于包络线法对土壤光谱特征的提取及其分析

土壤的光谱反射率是土壤内在的理化特征之光谱行为的综合反应。Stoner比较详细地描述了五大类土壤光谱反射曲线类型及其与土壤性质、土壤发生分类的关系。戴昌达等根据360～2500nm的土壤光谱反射率，将我国主要土壤的光谱反射特性曲线划分为平直型、缓斜型、陡坎型和波浪型四类。王深法等对浙江省石灰土光谱特征进行分类研究，