基于土壤光谱特征的宁夏银北地区盐碱地盐分预测研究

对宁夏回族自治区银北地区盐碱地野外土壤表层光谱反射率和土壤全盐及盐分进行定量分析,筛选出各土壤盐分指标的敏感波段,然后采用全回归和逐步回归的方法建立各盐分的预测模型。结果表明：表层土壤高光谱反射率r,及其平滑去嗓处理后的值R,lg(R)与全盐含量呈极显著正相关关系,1/R,lg(1/R)与全盐呈极显著负相关关系,(R)'和〔lg(1/R)〕'在特定单波段处表现较佳;土壤表层光谱反射率与CO₃^2-的相关性最强,其次是SO₄^2-;土壤光谱反射率与Na⁺的相关性在各种变换方法下均较强,其次为Mg²⁺,与Ca²⁺的相关性最弱。基于R的逐步回归方程为全盐含量预测的最佳模型;基于土壤光谱反射率拟合土壤CO₃^2-的准确度略高于对土壤HCO₃^-;敏感波段估测土壤SO₄^2-含量的决定系数明显高于其他阴离子;采用〔lg(1/R)〕'逐步回归得到的方程拟合土壤Na⁺,K⁺和Mg²⁺含量相对于其他变换方式效果更理想。预测模型中对土壤全盐和Na+的模型精度较高,预测能力强;光谱对土壤SO₄^2-和Mg²⁺的预测能力也较强;对土壤Cl^-和Ca²⁺的预测稳定性、预测能力和精度都较差。     

基于近红外光谱的室温贮藏下鲜枣霉菌污染动力学模型

为了预测鲜枣常温贮藏的保鲜期,确保鲜枣的品质要求及食用安全,应用近红外光谱建立了室温贮藏下鲜枣内部霉菌菌落总数变化的动力学模型。通过对几种数据预处理方法的比较及特征波数的选择,实现了鲜枣霉菌菌落总数变化的近红外模型的优选。结果表明:经过多元散射校正处理的鲜枣近红外光谱,应用多元线性回归方法建立的霉菌菌落总数模型预测能力较好,校正集相关系数为0.920,均方根误差为1.503,预测集相关系数为0.889,均方根误差为1.514。同时,将近红外光谱模型应用于霉菌菌落总数随贮藏时间变化的零级反应动力学模型中,得到模型的相关系数为0.981。根据近红外光谱吸光度值与贮藏时间的线性关系,当霉菌菌落总数初始值小于等于10cfu/g时,预测出鲜枣在室温下的保鲜期一般为8d。研究表明,结合动力学模型的近红外光谱技术可以作为一种无损、快速检测方法来检测鲜枣霉菌菌落总数变化。     

基于冠层光谱的锦橙叶片磷素营养监测研究

以盆栽蓬安100号锦橙施肥调控试验为基础,利用田间冠层光谱信息探索建立植株磷素营养监测技术与方法。通过采集蓬安100号锦橙95个单株样本的冠层光谱信息和室内检测分析叶片磷含量,随机选取76个作为建模样本,19个为检验样本,运用多种光谱预处理方法和偏最小二乘法(Partial least square method,PLS)及内部交叉验证方法建立校正模型与模型检验。结果表明,经多种光谱预处理方法的建模结果比较,冠层原始反射光谱经二阶求导和SNV处理后建立的蓬安100号锦橙叶片磷含量冠层光谱监测模型预测能力和稳健性最佳,其主成分数4个,能表达全波段63%的信息;校正模型相关系数为0.90,偏差Bias=2.45E-10,且RMSEC和RMSEP均最小。模型检验预测的决定系数R2=0.85。因此,利用二阶导数及标准归一化(Standard normal variate transformation,SNV)预处理的田间冠层光谱信息快速无损监测蓬安100号锦橙叶片磷含量具有一定的可行性。     

土壤有机质与水分反射光谱响应特征综合作用模拟

土壤有机质与水分均对土壤反射光谱特征有显著的影响,但其作用机理难以定量描述。通过对黑龙江省典型黑土区土壤野外高光谱反射率的测定,研究了该区土壤的光谱反射特征;利用BP神经网络方法,以土壤有机质与水分数据作为输入层,以土壤光谱反射率一阶微分作为输出层,建立黑土有机质与水分的高光谱预测模型,并对模型的稳定性和预测能力进行检验。结果表明:土壤有机质与土壤表层0~20 cm含水量之间具有显著的相关性,相关系数为0.59;1570 nm波段处的一阶微分为输出层的模型精度最高,RMES达到0.017,平均绝对误差为0.014,平均相对误差为0.110;模型检验结果表明建立的BP神经网络模型具有良好的稳定性;土壤有机质、含水量对土壤光谱反射率的综合作用得到较准确的描述,可以用于野外土壤有机质与水分的速测。     

土壤水分变化对草原植被群落及其光谱特征的影响

以锡林郭勒典型草原为研究区,于2008年5月-2009年5月,分别对不同水分条件下草地的光谱反射率、覆盖度和地上生物量进行测定,以研究草原植被群落及其光谱特征对土壤水分的响应.结果表明,水分波动对典型草原植被结构以及光谱特征具有明显的影响,其中水分充足(丰水年型)能够明显改善典型草原植被结构,增加牧草种类,提高牧草地上生物量,其植被光谱特征在旺盛生长期呈现出显著优势,4种典型植被指数较平水年型、歉水年型显著增加;枯黄期不同水分处理草地植被指数RVI之间呈显著差异(P＜0.05),其余植被指数之间差异不显著;返青期不同水分处理草地植被指数DVI之间呈显著差异(P＜0.05),其余植被指数之间差异不显著.     

基于近红外高光谱成像技术鉴别杂交稻品系

种子的筛选和鉴别是农业育种过程中的关键环节。该文基于近红外高光谱成像技术(874~1 734 nm)结合化学计量学方法以及图像处理技术实现杂交稻种的品系鉴别及可视化预测。采集了3类不同品系共2 700粒杂交水稻的高光谱图像,用SPXY算法,按照2∶1的比例划分建模集和预测集。基于水稻样本的光谱特征,采用主成分分析(PCA)方法初步探究3类样本的可分性。采用连续投影算法(SPA),提取出7个特征波长:985.08、1 106、1 203.55、1 399.04、1 463.19、1 601.81、1 645.82 nm。基于特征波长和全波段光谱,建立了偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和支持向量机(SVM)模型。试验结果表明,所建模型判别效果较好,识别正确率均达到了90%以上,其中,SVM模型的判别效果优于PLS-DA模型,基于全谱的判别分析模型结果优于基于特征波长的判别模型。结合SPA-SVM校正模型和图像处理技术,生成样本预测伪彩图,可以直观的鉴别不同品系的水稻种子。结果表明,近红外高光谱成像技术可以实现杂交稻的品系识别及可视化预测,为农业育种过程中种子的快速筛选及鉴定提供了新思路。     

基于高光谱的冬油菜植株氮素积累量监测模型

为无损和定量研究高光谱技术在冬油菜植株氮素积累量(PNA,plant nitrogen accumulation)时空变化监测的适宜性及准确性,该文以两年田间氮肥水平试验为基础,采用单变量线性和非线性回归方法,建立基于特征光谱参数的冬油菜P NA高光谱估算模型。结果表明,采用比值光谱的方法可显著提高冬油菜冠层光谱反射率与PNA间的相关性,其最佳的波段组合为1 259 nm与492 nm处光谱反射率比值(R1259/R492),决定系数R2为0.85。高光谱参数间,以比值植被指数(RVI-5)、归一化光谱指数(NDSI)、线性内插法红边位置(REIP)、三角植被指数(TVI)、742 nm处一阶微分光谱值(FD742)和红边面积(SDR)等光谱参数与PNA相关性较好(平均R2和标准误SE分别为0.69和42.70),且以FD742表现最优(R2=0.79,SE=35.66)。精度分析结果显示,以光谱参数R1259/R492和FD742为自变量的指数方程模型作为高光谱监测油菜PNA的最佳模型,各生育期Noise Equivalent(NE)均较低且表现稳定,同时模型估测精度较高,R2分别为0.98和0.98,相对均方根误差RRMSE分别为0.73和0.72,相对误差MRE分别为14.42%和10.31%。该方法为快捷和精确评估冬油菜PNA提供了新的研究思路。     

基于多光谱与高光谱遥感数据的冬小麦叶面积指数反演比较

近年来,高光谱遥感数据广泛应用于农作物叶面积指数(LAI)反演。与常用的多光谱遥感数据相比,高光谱数据能否提高农作物LAI反演的精度和稳定性还存在争议。针对这一问题,该研究利用实测冬小麦冠层高光谱反射率数据,构造了不同光谱分辨率和波段组合的5种光谱数据。基于ACRM(a two-layer canopy reflectance model)模型、2套参数化方案及上述5种光谱数据,对冬小麦LAI进行反演,分析光谱分辨率、高光谱数据波段选择、模型参数不确定性3方面因素对LAI反演精度与稳定性的影响。研究结果表明:当波段选择适宜、模型参数不确定性较小且光谱数据分辨率较高时,LAI反演精度与稳定性更高,提高光谱分辨率对LAI反演精度的改进作用随光谱分辨率的升高而降低;反之,当高光谱数据波段选择不当或者模型参数不确定性较大时,提高光谱数据的分辨率并未提高LAI反演精度。该研究解释了"高光谱遥感数据能否提高植被参数反演精度"问题,为进一步发挥高光谱数据在农作物LAI反演中的潜力提供了科学参考。     

基于光谱吸收特征的土壤含水量预测模型研究

为了定量分析土壤含水量与反射光谱特征之间关系,并为土壤含水量速测提供理论依据。以黑土作为研究对象,测定实验室光谱反射率,利用去包络线方法提取反射光谱特征指标,建立土壤水分含量高光谱预测模型。结果表明:黑土含水量与1 420 nm、1 920 nm附近吸收谷的主要光谱特征(吸收谷深度、宽度、面积)呈显著正相关;1 920 nm附近吸收谷可作为黑土土壤水分的特征吸收谷,由其光谱特征参数预测黑土含水量;以1 920 nm附近吸收谷面积为自变量建立的一元线性回归模型预测精度高,输入量少,可以作为土壤含水量速测仪器研制的理论依据。     

一种基于NIR-RED光谱特征空间的干旱监测新方法

土壤水分作为干旱监测的重要指标,一直是干旱遥感监测研究的重要内容。本研究利用MODIS数据的EVI、红波段反射率、近红外波段反射率数据构建了基于Nir-Red反特率光谱特征空间的EPDI模型进行土壤水分的反演。利用野外同步测量数据对PDI、MPDI、EPDI三种干旱指数模型获取的拉萨河流域土壤水分进行了验证和对比分析,研究结果表明EPDI能够更准确地反演土壤水分,其样本点的相对误差仅为0.1040,线性相关系数为0.9181,反演精度相比PDI、MPDI(0.1646、0.1472)分别提高了36.83%和29.35%,为利用遥感影像数据进行大尺度的干旱动态监测提供了新途径。并且相比MPDI,EPDI模型参数更容易获取,模型构建受人为因素影响小,从而为模型的大范围推广提供了可能,具有很好的应用意义。