基于无人机图像的小麦主要生育时期LAI估算

LAI是表征作物生长状况的重要指标之一.为了快速无损监测小麦LAI,设置了3个密度和4个氮肥水平以形成不同的小麦生长群体,利用无人机搭载的RGB相机获取田间图像,并同步取样测定LAI.在小麦越冬期、返青期、拔节期、开花期和灌浆期选取R、G、B构建的9种颜色特征指数,与实测的LAI进行相关性分析.结果表明,在小麦生长前期...     

呼伦贝尔草原FPAR/LAI模型的验证

在呼伦贝尔草原最主要生长季(6、7、8月)对羊草(Leymus chinensis)进行野外实测,分别用PROSPECT模型和SAIL模型对实测数据进行模拟,得到羊草叶片和冠层光谱曲线,分析了曲线特征,并将实测数据通过PROSPECT+SAIL模型模拟,将实测FPAR/LAI和待验证模型模拟FPAR/LAI比较,R2分...     

刈割对羊草叶面积指数的影响

对经过17年不同刈割处理的内蒙古羊草草原羊草种群的叶面积指数进行了比较研究,结果表明:连年刈割使羊草叶面积指数迅速下降,轮休则能减弱下降趋势;隔几年刈割一次会促进羊草种群的生长,增加其叶面积指数;结实期和结实后期刈割,叶面积指数下降最大,开花期刈割次之,果后营养期刈割下降最小;羊草叶面积指数的变化主要由刈割后种群密度的变化引起,平均单叶面积对其影响较小;分株叶片数的变化对叶面积指数无显著影响;羊草叶面积指数的变化与羊草营养枝高度、干重、密度和种群相对生物量之间呈显著相关关系,与生殖枝高度和群落总生物量相关不显著.     

基于半经验半机理建模的冬小麦LAI反演及长势评估

为了提高无人机遥感对冬小麦叶面积指数（leaf area index,LAI）反演模型的精度与泛化能力,该研究利用无人机搭载多光谱相机获取不同氮素处理和不同复种方式的冬小麦生长实测数据,结合PROSAIL辐射传输模型生成包含机理信息的模拟数据,基于不同组合方式建立了5种LAI反演混合数据集,结合多种机器学习方法,以期构建经验与机理相结合的LAI高精度反演模型。由于LAI反演受NIR波段反射率影响大,该研究筛选7种与NIR波段相关的植被指数提取冬小麦光谱特征,构建与混合数据集LAI的相关系数矩阵,进一步探究不同光谱特征对冬小麦LAI的影响程度。在此基础上,采用具有代表性和普适性的4种机器学习方法,即贝叶斯岭回归模型、线性回归模型、弹性网络模型和支持向量回归模型,构建不同冬小麦LAI反演模型,用以评估基于半经验半机理数据反演冬小麦LAI的可行性,进一步探索其对不同氮素水平和复种方式的冬小麦长势评估能力。结果表明：1）筛选的与NIR波段相关的植被指数与冬小麦LAI之间存在较强的相关性,其中归一化差异植被指数、增强植被指数、归一化差异红边指数、比值植被指数、红边叶绿素植被指数、土壤调节植被指数与LAI呈正相关,结构不敏感色素植被指数与LAI呈负相关;2）辐射传输模型中体现了冬小麦LAI影响太阳光线传播的机理,结果表明,与实测数据混合建立的模型,具有较强的鲁棒性和泛化能力。相比于其他3种模型,支持向量回归模型在各种数据组合下均取得了较好的LAI预测性能,在C1、C2、C3、C4这4种训练-测试组合的训练集中R²依次为0.86、0.87、0.88、0.91,RMSE依次为0.47、0.45、0.45、0.41;在测试集的R²依次为0.85、0.19、0.89、0.87,RMSE依次为0.45、1.31、0.49、0.50;3）使用支持向量机生成试验区LAI反演图,对4种氮素水平和2种复种方式的冬小麦长势评估,结果表明,适当的施加氮素处理能提高冬小麦LAI值,麦-豆复种方式下的冬小麦LAI值普遍高于麦-玉复种的LAI值。该研究为冬小麦LAI的反演提供了一种有效的方法,并为高效评估冬小麦长势研究提供了参考。     

膜下滴灌水稻spad与农艺性状、产量的相关性分析

以粳稻品种t-43为试验材料,研究膜下滴灌水稻籽粒灌浆期spad与农艺性状的相关性;叶面积指数与产量的相关性。结果表明:膜下滴灌水稻在籽粒灌浆期的spad值对水稻的农艺性状具有决定性生物作用;LAI在抽穗期最大,且其产量统计特征表明偏态系数和峰态系数都符合正态分布;抽穗期LAI与产量呈正相关。     

基于光谱特征与PLSR结合的叶面积指数拟合方法的无人机画幅高光谱遥感应用

以冬小麦LAI为研究对象,利用孕穗期、开花期和灌浆期获取的无人机UHD185高光谱影像以及同步测定的地面数据(冬小麦冠层ASD反射率和冬小麦LAI),论证光谱特征(红边参数或植被指数)与偏最小二乘回归算法结合的改进型LAI拟合方法在无人机画幅高光谱遥感LAI探测方面的应用价值。首先,从光谱反射率相关性和植被指数相关性两方面比较UHD185与ASD,验证UHD185数据精度;结果表明,第3~第96波段(458~830 nm)的无人机UHD185高光谱数据具有较好的光谱质量,适宜探测冬小麦LAI。其次,分析光谱特征(6种植被指数和4种红边参数)与LAI的相关性,并通过独立验证和交叉验证方法,依次对基于红边参数或植被指数的传统LAI拟合方法和改进型LAI拟合方法的冬小麦LAI预测精度进行评价,相比于传统LAI拟合方法,改进型LAI拟合方法能大幅度提高冬小麦LAI的预测精度,特别是PLSR+REP。研究结果证实,改进型LAI拟合方法能更加充分地利用无人机UHD185高光谱数据预测冬小麦LAI,可望为无人机高光谱遥感的作物理化参数探测提供几点可借鉴的思路。     

长期定位施肥对冬小麦叶面积指数及群体受光态势的影响

为了研究氮肥与有机肥配施对冬小麦群体的影响,揭示实现冬小麦高产的条件,试验分析了长期定位施肥条件对冬小麦的叶面积指数及受光态势的影响。结果表明:氮肥和有机肥的施用量越大,群体越繁茂,叶面积指数也就越大,而群体内部光照强度就会降低,表征群体受光态势的半消光深度与叶面积指数极显著负相关。叶面积指数与氮肥(N)和有机肥(M)施用量之间的关系:LAI=4.41×10-3N 5.93×10-5M 0.888,通过合理施肥可以创造出具有最适叶面积指数的冬小麦群体。     

有效积温与不同氮磷钾处理夏玉米株高和叶面积指数定量化关系

【目的】探究基于有效积温的不同氮磷钾处理夏玉米株高和叶面积指数(LAI)的生长动态预测模型及其特征参数,以期为利用有效积温定量模拟夏玉米生长发育动态提供理论依据。【方法】在河北廊坊两年大田试验(2019—2020年)基础上,以郑单958为试验材料,分为氮、磷、钾3个单因素肥效试验,每个因素设4个水平,分别为不施肥、低肥、适量肥和高肥处理。采用Logistic模型拟合不同氮磷钾营养水平下夏玉米株高和叶面积指数基于有效积温的动态方程,并利用增长速率曲线及其特征参数定量分析了夏玉米生长发育特征。【结果】(1)在本试验条件下,与其他处理相比,适量施肥处理(N2、P2和K2)夏玉米株高最大值均为最大。过量施用钾肥对夏玉米最大株高有显著的抑制作用。适量施肥处理夏玉米株高进入平台期所需积温为952.43—958.83℃·d。适量施肥能有效增加夏玉米叶面积指数,养分过量或过少均影响叶面积的形成。适量施肥处理夏玉米叶面积指数进入平台期所需积温为849.18—952.43℃·d。(2)各施肥处理条件下以有效积温为自变量建立的夏玉米株高和叶面积指数方程的拟合度R 2分别为0.9949—0.9970和0.98...     

加工番茄叶面积的遥感估算模型

研究了不同水肥条件下加工番茄里格尔87-5和石红-206的冠层高光谱变量与叶面积指数的关系.发现加工番茄叶面积指数(LAI)与归一化植被指数(NDVI)和两个抗大气植被指数具有很强的相关性,r值均达到板显著水平.选取各个生育时期相关性最好的光谱变量与同步测定的叶面积指数建立LAI的遥感估算模型.苗期、坐果期、红熟期和采收期指数模型最好,青熟期一元三次模型最好,R2分别为0.6162、0.7426、0.6531、0.6532和0.6531.将建立的模型进行精度分析预测R2值分别为0.573、0.7359、0.5677、0.5504和0.6286.     

高产施肥条件下玉米的光合特性研究

采用田间试验与生化分析相结合的方法,研究了不同氮、磷、钾肥施用量对春玉米产量及叶片光合特性的影响。研究结果表明：当N、P2O5、K2O用量分别为240、150和240kg／hm^2时,玉米的产量、叶绿素含量和叶面积指数、叶片的光合速率、气孔导度和胞间CO2浓度等光合特性均处于最高水平,缺乏或过量的氮、磷、钾供应均不利于春玉米产量和光合性能的提高。由此得出以下结论：适宜的氮、磷、钾肥用量能够在春玉米生育前期提高其叶面积指数和光合色素含量以及光合速率等光合特性,在生育后期能延缓叶面积指数的衰退和光舍色素含量的降低,使得叶片具有较高的光合性能,从而促进了高产的形成。