农作物LAI和生物量的高光谱法测定

通过田间小区试验,测定了水稻、玉米、棉花3种共6个品种作物冠层不同生育期的高光谱反射率及对应叶面积指数和地上生物量,分析了其高光谱变量和红边参数与叶面积指数、地上生物量及叶重量的相关性。结果表明:13种作物冠层高光谱反射率与其生育期有关,其反射率最大值的比较结果是棉花>玉米>水稻。23种作物的叶面积指数、叶鲜重、叶干重与其冠层光谱变量ρ990/ρ550,ρ800/ρ550,ρ750/ρ550,ρ800/ρ680及冠层红边参数λr,Dλr之间均极显著相关,但地上鲜生物量和地上干生物量与上述光谱变量和红边参数之间相关性较差,说明可通过高光谱遥感方法估测水稻、玉米、棉花的叶面积指数、地上鲜生物量、叶鲜重和叶干重。     

高光谱遥感森林叶面积指数估测研究现状

文中简要概述了叶面积指数和高光谱遥感的概念, 分析比较了高光谱遥感与传统的宽波段遥感估测森林叶面积指数的优势, 以及利用高光谱遥感数据估测森林叶面积指数的常用方法, 并对目前高光谱遥感估测森林叶面积指数存在的问题行了讨论。     

高光谱遥感森林信息提取研究进展

针对高光谱遥感技术森林信息提取,详细论述了国内外利用高光谱遥感数据进行森林类型识别、森林郁闭度估算和森林叶面积指数估测等森林物理参量,以及森林化学参量估计和森林健康状态评价等方面的应用研究状况,最后对高光谱遥感森林应用的发展趋势作了探讨.     

城市林业中高光谱遥感技术应用现状与展望

高光谱遥感技术现已成为林业遥感研究的前沿技术之一,在林业定量监测及分析方面具有很大的潜力,同时也为森林经营与管理提供了一种更为科学和实用的新技术手段。文章主要从森林树种高光谱的分类与识别、森林树种主要生化参数模型估算、森林监测与高光谱遥感技术3个方面,总结归纳了高光谱遥感在林业上的主要研究现状,并对高光谱遥感技术在林业研究中的应用前景作了展望。     

基于TM影像数据的林分冠层郁闭度反演技术研究

本文以崂山林场为研究区域,利用森林资源二类调查数据和TM影像数据,分析了林分郁闭度与遥感因子之间的定量关系,在此基础上利用多元回归分析法结合实测数据构建郁闭度估测模型,并对模型精度进行检验,结果表明,预估精度达到81.6%,估测效果较好。利用该模型,反演了研究区的林分冠层郁闭度,将崂山林场的林分冠层郁闭度分为四个等级,即非林地区,低郁闭度区,中郁闭度区和高郁闭度区,研究区的森林郁闭度分布呈现西北部和东南部较低,而中部和南部相对较高。     

基于高光谱成像技术识别水稻纹枯病

【目的】利用高光谱成像技术对水稻纹枯病进行早期的快速无损识别,结合判别分析方法建立相应的鉴别模型。【方法】以健康和感染纹枯病的水稻幼苗为研究对象,采集叶片和冠层各180个样本的380~1 030 nm波段的360条高光谱图像,剔除明显噪声部分后,以440~943 nm波段作为水稻样本的光谱范围,分别用不同的方法预处理获得水稻叶片的光谱曲线。采用偏最小二乘–判别分析(PLS-DA)对不同预处理的光谱建模。采用MNF算法对冠层的原始光谱数据进行特征信息提取,并基于特征信息建立线性判别分析(LDA)模型和误差反向传播神经网络(BPNN)判别模型。【结果】标准正态变量变换(SNV)预处理后建立的PLS-DA模型的预测集判别正确率最高,为92.1%。基于特征信息的LAD和BPNN模型的判别结果优于基于全波段的PLS-DA判别模型。基于最小噪声分离变换特征信息提取的BPNN模型取得了最优效果,建模集和预测集正确率分别达99.1%和98.4%。【结论】采用高光谱成像技术对水稻纹枯病生理特征进行无损鉴别是可行的,本研究为水稻纹枯病的识别提供了一种新方法。     

猕猴桃叶片叶绿素含量高光谱估算模型研究

【目的】研究猕猴桃叶片叶绿素含量的高光谱估算方法,为猕猴桃长势的遥感监测提供理论依据。【方法】以陕西杨凌蒋家寨村2018年不同生育期(初花期、幼果期、膨果期、壮果期、果实成熟期)的猕猴桃叶片为研究对象,分别测定其高光谱反射率和叶绿素含量(SPAD值),分析原始光谱和5个常见的植被指数(归一化植被指数、归一化叶绿素指数、改进的叶绿素吸收反射率指数、MERIS地面叶绿素指数、土壤调整指数)与叶绿素含量之间的相关关系,提取各生育期的特征波段,分别建立基于特征波段和植被指数的单波段叶绿素含量一元线性估算模型。利用主成分分析对原始光谱数据进行降维,将得到的主成分得分作为随机森林模型的输入变量,建立基于多波段信息的叶绿素含量多元估算模型,并对模型进行精度验证和分析。【结果】不同生育期猕猴桃叶片光谱反射率变化趋势基本一致,整体趋势为可见光波段反射率低,近红外波段反射率高;在可见光波段,光谱反射率随着叶绿素含量的升高而降低;在近红外波段,光谱反射率则随着叶绿素含量的增加而升高。通过相关性分析可知,初花期、幼果期、膨果期、壮果期、果实成熟期原始光谱的特征波段分别为729,548,707,707和712 nm,估算模型决定系数(R~2)分别为0.18,0.85,0.54,0.85和0.82,其中初花期估算模型未通过显著性检验,其余生育期均通过极显著性检验。在5个常用植被指数中,初花期与叶绿素含量相关性最高的是归一化叶绿素指数(NPCI),但是估算模型决定系数R~2只有0.1,未通过显著性检验;其他生育期与叶绿素含量相关性最高的是MERIS地面叶绿素指数(MTCI),所建立的估算模型拟合效果好,预测精度高。基于主成分分析和随机森林回归建立的不同生育期猕猴桃叶片叶绿素含量估算模型的R~2在0.91～0.98,均通过极显著性检验,其拟合效果和预测精度远高于单波段一元线性回归和基于植被指数的一元线性回归模型,是估算猕猴桃叶片叶绿素含量的最优模型。【结论】基于主成分分析的随机森林模型包含了更完整的波段信息,对不同生育期猕猴桃叶片叶绿素含量具有较好的预测能力。     

冬小麦生物量及氮积累量的植被指数动态模型研究

利用遥感技术实时监测小麦生长状况,依据监测结果适时促控,可提高产量。本研究以高产小麦品种周麦27为试验材料,在不同试验地点设置了水氮耦合的大田试验,筛选出了适宜监测冬小麦地上部氮积累量和生物量的植被指数,并构建了不同产量水平下优选植被指数的动态模型。结果表明,(1)不同的水氮耦合模式显著影响小麦冠层光谱变化,在350~700nm和750~900nm表现相反的反应特征;(2)对2个农学生长指标反应敏感且兼容性好的植被指数主要有修正型红边比率(mRER)、土壤调整植被指数[SAVI(825,735)]、红边叶绿素指数(CIred-edge)和归一化差异光谱指数(NDSI),其与产量间相关性较好的时期为拔节至灌浆中期;(3)双Logistic模型可以很好地拟合植被指数的动态变化,高产和超高产水平下拟合精度较高(R^2>0.82),而低产水平下相对较低(R2=0.608~0.736)。比较而言,CIred-edge和SAVI(825,735)用于评价小麦长势较为适宜。研究结果对作物因地定产、以苗管理、分类促控具有重要意义。     

基于CWT-RF模型估算博斯腾湖湖滨绿洲土壤有机碳含量

为实现博斯腾湖湖滨绿洲土壤有机碳含量的快速估算,结合实测的土壤高光谱数据与土壤有机碳数据,通过连续小波变换(CWT)进行土壤光谱数据预处理,利用相关系数法(CC)、连续投影算法(SPA)、竞争自适应重加权采样(CARS)、遗传算法(GA)筛选的特征波段作为建模输入量,构建随机森林(RF)模型。结果表明：研究区土壤有机碳含量平均值随土层深度增加由12.36 g/kg降低至10.49 g/kg,变异系数平均值为69.62%,空间异质性较强;CWT变换可以有效提高不同土层深度土壤有机碳含量与光谱反射率间的相关性,不同土层深度相关系数均值平均提升约22.41%;光谱数据经过CWT变换构建的模型精度明显提升,RF模型验证集R²与RPD分别平均提高7.09%、10.06%。CC、CARS、SPA、GA方法能消除光谱信息冗余,有效降低CWT-RF模型的输入量与RMSE值,土层深度0～20、20～40、40～60和60～80 cm筛选的特征波段平均压缩至全波段数目分别为8.51%、5.38%、2.21%和3.67%;RMSE值分别平均降低111.67%、135.61%、12.25...     

基于支持向量机（SVM）的稻纵卷叶螟危害水稻高光谱遥感识别

 对健康水稻叶片以及受稻纵卷叶螟危害后的水稻叶片进行了室内光谱的测定及分析。对430~530 nm和560~730 nm波段采用连续统去除的方法,分别提取了波深、斜率参量作为径向基核函数支持向量机的输入变量,利用LIBSVM软件包构建叶片高光谱识别模型。当参数γ和惩罚系数C分别取0.25和1时构建的径向基支持向量机模型的分类性能最佳,识别精度达100%。研究结果为实时水稻病虫害的早期监测以及田间管理提供了一定的理论基础。