付里叶变换近红外漫反射光谱定量分析数学模型的建立与评价

本文在I的研究基础上,根据近红外漫反射光谱定量分析的原理,以谷子、玉米、小麦样品为实验材料,选用近代回归分析的方法,研究了谷子、玉米蛋白质及小麦沉淀值品质分析近红外光谱定量数学模型的建立与评价。     

NIRS法同时测定小麦种子水分、粗蛋白、赖氨酸和粗淀粉含量研究

通过对近红外光谱分析（ＮＩＲＳ）同时测定小麦种子水分，粗蛋白，赖氨酸和粗淀粉含量的比较研究，结果表明，该法与实验室化学相关性高，误差小，对４６，４６，４６和３６份样品定标，上述４项指标的复合相关系数（ＭＲ）分别为０．９８９４，０．９９８４，０．９９６８和０．９７４２；标准误差（ＳＥ）分别为０．１０４２，０．２２２２，０．０５１９和０．５５５１。４５，３３，３０和５５份样品检验结果，相关系数（ｒ）分     

苏北滨海土壤碳酸钙含量反射光谱估算研究

土壤属性的快速、精确测定是实现现代精细农业的基础。本研究分析了江苏省北部滨海土壤的属性特征以及碳酸钙的可见-近红外反射光谱特征,探讨利用可见-近红外光谱估算滨海土壤碳酸钙含量的可行性,比较不同光谱反射率数据集、不同预处理方法以及不同建模方法定量反演的优劣。结果表明:(1)苏北滨海土壤有机质含量较低、碳酸钙含量较高,其光谱曲线在2 340 nm处有较明显的碳酸钙吸收特征;(2)滨海土壤碳酸钙含量与土壤的可见-近红外波段反射率呈正相关,且碳酸钙含量高低对于土壤的近红外波段反射率的影响高于可见光波段;(3)可见-近红外反射光谱可用于估算滨海土壤碳酸钙含量。就建模结果而言,381~2 459 nm波段反射光谱数据集、log(1/R)预处理、偏最小二乘回归三者结合的效果比较理想。     

基于植被指数的典型草原光合有效吸收比例估算研究

采用常用的8种植被指数,对植被光合有效吸收比例（FPAR）数据进行了反演。结果表明,叶面积指数较大时,绿度植被指数（GNDVI）、转换型土壤调整植被指数（TSAVI）估算FPAR的效果较好,R²分别达到0.908和0.895;而当叶面积指数较小时（<0.5）,TSAVI和土壤调整植被指数（SAVI）估算FPAR可有效克服土壤等背景因素的影响,R²分别达到0.819和0.807。有效的组合近红外、红光波段的反射率构建植被指数可以提高FPAR的估算精度。     

基于时空适应反射率融合模型的林区遥感应用研究

高空间、时间分辨率遥感数据在林业遥感变化监测方面具有重要的作用,然而,对于特定传感器获取的遥感影像在空间和时间分辨率上存在着不可调和的矛盾。本文针对神农架林区多云雾高时空分辨率数据缺乏的现状,提出了一套区域尺度高时空分辨率植被覆盖度数据构建方法。首先,利用LandSat8数据进行预处理,得到高分辨率的NDVI数据,并将MODIS NDVI数据进行重投影、重采样等预处理;其次,利用STARFM模型进行高分辨NDVI预测,利用评价因子选择最佳算法参数,并利用二分模型计算植被覆盖度;再次,以LandSat8获取的真实数据与预测数据进行精度评价;最后,选取黑龙江小兴安岭西北部林区生长季数据进行验证试验。结果表明:利用该方法可以在神农架林区获得预测日期的较好的NDVI及植被覆盖度,精度分别为90.8%、82.60%。此外,通过验证试验,可以获得同年生长季小兴安岭林场较好的NDVI以及植被覆盖度,精度分别达到92.86%、88.65%。     

基于高分辨率反射光谱的土壤营养元素估算模型

研究了土壤中营养元素含量（N、P、K）与土壤可见光／近红外光谱之间的关系。在对原始光谱进行预处理分析后，计算出了4种光谱指标：反射率Reflectance、一阶导数FDR、倒数之对数log（1／R）和波段深度Depth。通过偏最小二乘回归分析建立了营养元素与4种光谱指标的经验模型，并且利用验证样本集对回归模型进行了验证。结果表明，可见光／近红外反射光谱具有快速估算土壤中营养元素含量的潜力。     

基于反射光谱特性的土壤有机质含量测定仪设计

阐述了利用有机质的反射光谱特性对土壤有机质含量进行测定的原理及方法。对仪器的总体方案、光路系统及仪器的硬件和软件进行了设计。为了减小测量误差、提高仪器总体性能,光路系统设计中在前人采用单一波长的光信号为变量的基础上增加了另外两路光信号以反映土壤中胡富比(胡敏酸和富啡酸含量之比)的变化;采用了偏最小二乘回归的数据处理方法来消除模型中变量间极有可能存在的多重相关性;在试验设计中通过增加土壤分类功能,采取了对土壤先分类后建模以及与合适的土样预处理相结合的方法降低了土壤质地对有机质测量的影响。试验表明,仪器测试结果与常规的有机质含量测量法对比,其精度达到了土样有机质含量速测的要求。     

基于激光诱导荧光光谱分析的黄瓜叶片叶绿素含量检测

利用反射式激光诱导叶绿素荧光光谱分析技术对黄瓜活体叶片叶绿素含量进行检测实验研究。通过对中心波长为473nm和660nm 2种激发光的4种激发强度(2.5、5.0、7.5、10.0mW)条件下荧光光谱的分析,结果显示:在强度7.5 mW、波长473 nm的光源下激发产生的荧光光谱具有很好的准确性和稳定性;在此条件下,荧光参数F_(732)/F_(685)与植物活体叶片内叶绿素含量成极显著线性关系,并以此为基础建立了数学回归模型(R~2>0.93,p<0.001),模型回归系数显著,模型可靠性极好,准确地反映了荧光参数与叶绿素含量的关系。     

利用高光谱技术估测小麦叶片氮量和土壤供氮水平

有效的监测作物氮素营养水平及土壤供氮能力可以为合理施用氮肥提供重要依据。本文以2 年3 点不同氮素水平下不同小麦品种的田间试验数据为基础,运用植被指数和偏最小二乘回归法,比较和分析小麦冠层光谱与叶片氮含量及土壤氮含量的关系。结果表明：小麦冠层光谱与叶片氮含量的相关性分析在可见光波段存在显著负相关,在近红外波段呈显著正相关,而与土壤氮含量的相关性呈相反趋势。基于光谱参数ND705 和GNDVI所建叶片氮含量估算模型的决定系数分别达到0.827 和0.826。基于光谱参数VOG2 所建土壤氮含量估算模型的决定系数达到0.646;与植被指数所建模型相比,综合350~1350 nm光谱波段反射率分别与小麦叶片氮含量、土壤氮含量建立偏最小二乘回归模型的预测精 度均有所提高,决定系数分别达到0.842 和0.654。本研究结果可为小麦氮素营养及土壤供氮水平的诊断监测与合理施肥管理提供了理论依据和技术支持。     

北方典型水库型水源地水体叶绿素a含量遥感监测研究

遥感监测具有监测区域广、速度快、省时省力等优势,常用于大面积水质监测。其中,叶绿素a浓度是水质监测的一个重要指标。叶绿素a遥感反演的关键是建立遥感数据和叶绿素a含量的定量关系。本文选取石家庄市饮用水源地黄壁庄水库为研究区域,通过进行水体反射光谱现场测量和同步水质采样,得出研究区水体反射光谱特征,并采用丙酮分光光度法测得各水样中叶绿素a含量。在此基础上通过波段比值模型及一阶微分模型分别分析叶绿素a浓度与反射率之间的线性相关性。结果表明,黄壁庄水库各采样点水体叶绿素a浓度均在4.55μg·L-1以下,光谱反射率比值R705nm/R680nm和696 nm反射率的一阶微分值均与叶绿素a浓度有较显著的线性相关性(r2分别为0.736 6和0.875 5)。本文所得结论与方法可为未来对北方水库型水源地水体进行大面积遥感监测叶绿素a含量提供理论参考。