不同生育时期冬小麦叶面积指数地面高光谱遥感模型研究

为建立不同生育时期冬小麦叶面积指数（LAI）的高光谱遥感预测模型,2017年在荥阳和鹤壁大田区域进行野外试验,利用便携式光谱仪ASD FieldSpec Handheld测量不同生育时期冬小麦冠层高光谱数据,使用LAI2200冠层分析系统采集冬小麦冠层LAI。通过对高光谱数据进行不同形式的变换以及高光谱特征变量的计算,并与叶面积指数进行相关分析。结果表明,在拔节-抽穗期,LAI与Dr（红边幅值）、SDr（红边面积）、VI₃（红边面积SDr与蓝边面积SDb的比值指数）、VI₅（红边面积SDr与蓝边面积SDb的归一化指数）、VI₆（红边面积SDr与黄边面积SDy的归一化指数）的相关性较大,相关系数均大于0.85;在开花-乳熟期,LAI与Rr（红谷反射率）、VI₁（绿峰反射率Rg与红谷反射率Rr的比值指数）、VI₂（绿峰反射率Rg与红谷反射率Rr的归一化指数）、VI₃、VI₅的相关性较大,相关系数均大于0.7,且均通过0.01水平显著性检验。因此,拔节-抽穗期选择变量Dr、SDr、VI₃、VI₅、VI₆作为估算模型的自变量;开花-乳熟期选择变量Rr、VI₁、VI₂、VI₃、VI₅作为估算模型的自变量。拔节-孕穗期叶面积指数单变量估算模型中大部分变量的二次模型决定系数较大,其中VI₃、VI₅、lg(1/ρ676）、dρ₇₅₀/dλ₇₅₀的二次模型决定系数超过0.6,拟合程度较高,同时dρ₇₅₀/dλ₇₅₀的RMSE值最小,因此认为以dρ₇₅₀/dλ₇₅₀为自变量的二次模型最优。开花-乳熟期单光谱变量建立的叶面积指数估算各类模型中大部分参数的指数模型决定系数较大,其中Rr、VI₃、VI₅的指数模型决定系数超过0.7,拟合程度最高,同时VI₅的RMSE值最小,因此认为以VI₅为自变量的指数模型最优。     

棉花叶绿素密度和叶片氮积累量的高光谱监测研究

利用非成像高光谱仪,获取棉花不同品种、不同密度冠层关键生育时期的反射光谱数据,应用光谱多元统计分析技术,研究表明,棉花冠层叶绿素密度（CH.D）和叶片氮积累量（LNA）分别在反射光谱762 nm和763 nm处的相关系数达最大值（R_CH.D= 0.8845**和R_LNA= 0.7870**,n = 47）;而一阶微分光谱数据对CH.D、LNA最敏感的波段均发生在750 nm处(R_CH.D= 0.9098**和R_LNA = 0.9164**,n = 47);采用47个建模样本的一阶微分光谱750 nm处的数值与棉花冠层CH.D建立线性相关模型方程,估算47个检验样本的棉花冠层CH.D,再根据CH.D与LNA建立的线性相关方程估算检验样本的LNA,47个检验样本的实测LNA与估测LNA极显著线性相关（R = 0.8982**,n = 94）,模型方程的估算精度达86.3%,实测值与估算值的R_MSE = 1.0155,相对误差为0.1380。说明基于高光谱数据的棉花冠层叶绿素密度的遥感估测,可以间接用于棉花冠层叶片氮积累量的监测研究。     

基于主成分分析和随机森林的橡胶小苗叶片磷含量高光谱预测

为指导橡胶苗施肥管理,通过设置不同磷素水平的橡胶小苗砂培试验,利用高光谱仪测得不同磷处理水平下的橡胶苗叶片光谱反射率,进而运用主成分分析法对原始光谱反射率数据进行压缩及提取主要信息,最后以提取的主要信息为输入变量,结合多重线性回归、偏最小二乘回归和随机森林模型对橡胶苗叶片磷含量进行预测。结果表明：不同磷处理水平下橡胶苗叶片磷含量差异显著;在可见光波谱范围401～669 nm内,光谱反射率随施磷量的增加而增加;不论在训练集还是在验证集,随机森林模型的预测精度最高,训练集和验证集中预测值和实测值之间的相关系数r分别为0.985 0和0.988 4,均方根误差RMSE分别为0.016 5和0.018 2,平均相对误差MRE分别为5.74%和5.99%,模型性能指数RPD分别为3.83和4.01,证明高光谱技术可以快速、准确地诊断橡胶苗叶片磷含量。     

基于不同玉米品种叶片高光谱的SPAD值估测模型研究

通过研究不同玉米品种叶片SPAD值与高光谱参数的关系,建立玉米叶片SPAD值估测模型,并对模型进行品种间精度检验。通过两年试验,测定不同玉米品种的叶片SPAD值及其高光谱数据,综合分析叶片SPAD值与高光谱反射率、反射率一阶导数及其光谱参数的相关关系,对玉米叶片SPAD值估测模型进行构建。玉米叶片SPAD值与高光谱反射率最敏感波段在550和710 nm附近,反射率一阶导数最敏感波段出现在500~750 nm范围内。叶片SPAD值与单波段反射率的相关性要高于其一阶导数,以550 nm附近光谱反射率构建的模型对大多数品种的叶片SPAD预测值平均误差最小。     

杨树叶片叶绿素含量高光谱估算模型研究

以盆栽107号杨树为研究对象,在验证杨树叶片的SPAD值可作为衡量其叶绿素含量指标的基础上,基于最佳指数-相关系数法(OIFC),提取了杨树叶绿素特征波段(中心波长350、715、1 150 nm),建立了以该组合波段原始光谱数据为自变量的杨树叶片叶绿素含量估算模型;利用相关系数法,提取了杨树叶绿素归一化植被指数的计算波段(中心波长705、953 nm)与一阶光谱导数的叶绿素特征波段(中心波长647、691、721 nm),且分别建立了基于归一化植被指数、叶面叶绿素指数、一阶光谱导数为自变量的杨树叶片叶绿素含量估算模型;比较分析所建立的模型精度,筛选出杨树叶片的叶绿素含量最优估算模型。结果表明:化学法测得杨树叶片叶绿素含量与其对应的SPAD值之间具有显著的幂函数关系,R2可达0.902 3。利用OIFC法提取的叶绿素最佳三波段组合的高光谱数据为自变量,与叶片叶绿素含量构建的模型预测值与实测值具有显著的线性关系,决定系数为0.944 5;相比其他模型,该模型的精度最高且均方根误差最小。可见,基于OIFC法构建的杨树叶绿素高光谱模型具有较高的精度,是估算杨树叶片叶绿素含量的最优模型。     

基于高光谱图像及ELM的生菜叶片氮素水平定性分析

基于高光谱图像技术与极限学习机(Extreme learning machine,ELM)模式识别方法构建一套生菜叶片氮素水平鉴别模型。利用3种不同氮浓度的营养液无土栽培各氮素水平生菜,在莲座期采集每类氮素水平生菜叶片各84片,利用高光谱图像采集系统采集生菜叶片高光谱图像,并在每个高光谱图像上选取叶片4个不同位置的60×60像素的感兴趣区域(ROI),求取感兴趣区域光谱数据平均值作为叶片样本的原始光谱,利用标准正态变量校正对原始光谱进行预处理,采用主成分分析法对光谱进行降维。采用ELM对训练样本进行建模,并与传统的BP及SVM算法模型进行对比。从实验结果可以看出,ELM模型训练时间和分类正确率分别为0.623 04 s和100%,在训练时间相当的情况下,ELM分类正确率高于SVM模型,在分类正确率相当的情况下,ELM模型的训练时间比BP模型要短。研究结果表明,基于高光谱图像技术及ELM可以构建生菜叶片氮素水平分类模型。     

农产品品质检测系统的高光谱成像控制软件设计

利用VS2010与Matlab混合编程方法设计了用于农产品品质指标检测的高光谱成像在线检测系统的控制分析软件,包括仪器参数设置模块、信号检测与控制模块和数据采集与分析模块,完成了图像采集、图像合成、运动控制、数据提取分析及存储、显示功能。该控制分析软件设计提高了高光谱成像技术应用的实用化,实现了对农产品品质指标的无损、实时、快速检测分析。     

不同品种猪肉pH值高光谱检测的模型传递修正算法

针对猪肉pH值高光谱检测模型受品种差异影响存在适用性差的问题,比较了不同算法,提出了一种基于光谱值校正的模型传递算法,以用于品种之间的模型传递。以山黑猪为主品种建立PLS模型,用该模型直接预测零号土猪样本时,预测相关系数仅为0.415,预测均方根误差为0.180 4,预测精度较差。分别用斜率/截距(S/B)算法、模型更新算法以及光谱值校正传递算法对山黑猪模型进行修正或传递并进行了比较。采用S/B法时,山黑猪模型对零号土猪的预测相关系数仍为0.415,预测均方根误差由0.180 4降至0.134 3,下降了25.54%。采用模型更新算法时,把14个零号土猪样本添加到山黑猪校正集,修正后的山黑猪模型对零号土猪样本的预测性能较优,Rp由0.415提高至0.797,提高92.05%,预测均方根误差由0.1804降低为0.1121,下降了37.86%。采用光谱-理化值共生距离法结合DS算法的光谱值校正传递算法时,山黑猪模型对零号土猪样本的预测相关系数由0.415提高至0.837,提高了101.69%,预测均方根误差由0.1804降低至0.0856,下降了52.55%。结果表明,光谱值校正的传递算法能够有效消除品种之间光谱差异,提高了山黑猪模型的适用性,且传递修正效果优于S/B算法和模型更新算法。     

农业仪器的研究与应用现状

该文概述了农业仪器的研究和应用现状,分析了高光谱遥感技术和光谱探测仪器在作物生长中对植株生理生态特征监测的作用。光谱、色谱和质谱等实验室通用分析仪器日新月异地发展,给农产品安全检测和品质分析带来了极大的便利条件,应加大国产仪器的研发力度,促进植保、生命科学和森林测量等仪器设备的产业化发展。      

植被重金属污染检测模型研究

利用高光谱遥感技术代替传统方法检测重金属污染,具有效率高、费用低、检测范围广等优点.但是高光谱影像的空间分辨率较低,为了提高精度需要提取影像的端元.鉴于纯净像元指数（Pixel Purity Index,PPI）法耗时长的缺点,提出一种基于高斯分布的波谱曲线概率法用于高光谱影像端元提取,并结合重金属胁迫下植被波谱响应变化建立了高光谱遥感影像的植被重金属污染检测模型.经过试验研究及分析,发现波谱曲线概率法端元提取的效果和精度与PPI相近,但是时间消耗明显减少.因此,建立的植被重金属污染检测模型可以用于高光谱遥感图像,具有一定的价值.