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1.
基于成像高光谱的小麦叶片叶绿素含量估测模型研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
为了探索小麦叶片的光谱特征和敏感波段,建立小麦叶绿素含量与光谱特征参量间的定量关系模型,以促进高光谱技术在小麦精准施肥以及快速、无损长势监测中的应用。采用相关分析法分析了叶绿素含量与光谱反射率及其一阶导数的关系,建立了叶绿素含量监测模型。经筛选验证确定小麦叶绿素含量的最佳估测模型为SPAD=36.75+188.168R387和SPAD=2 094.242R'7153+112 646.744R'7152-1.561E7R'715+42.991。这2个模型均可较好地估测小麦叶片的SPAD值,相比较而言,基于波段R387建立的SPAD估测模型精确度更高。  相似文献   
2.
测量了3个水淹深度(对照、根部水淹、全淹)条件下枫杨叶片的高光谱反射率、红边参数及对应的叶绿素总含量,对归一化植被指数与叶绿素总含量进行了相关分析.结果表明:①在水淹胁迫下,枫杨叶片的高光谱反射率呈现下降的趋势,且在蓝光波段(400~500 nm)和近红外波段(760~950 nm)表现为极显著差异;②随着水淹程度的加深,枫杨叶片叶绿素含量显著下降(p<0.05);③红边特征的分析显示,随着水淹程度的加深,叶片光谱出现了蓝移的现象,红边斜率呈现下降的趋势;④叶绿素总含量与归一化植被指数(R705/R750)呈正相关,相关系数为0.86(p<0.01).经回归分析,叶绿素总含量与归一化植被指数呈线性关系(R2=0.80,n=42).认为枫杨叶片高光谱特征及归一化植被指数可较好地反映枫杨的叶绿素含量和水淹胁迫的程度.  相似文献   
3.
油茶籽脂肪酸成分含量与高光谱反射率的相关性   总被引:1,自引:0,他引:1  
测定来自不同产地的30个油茶籽样品的油酸、亚油酸、棕榈酸含量和高光谱反射率,分析油茶籽高光谱反射率与脂肪酸含量间的相关关系。结果显示,与油茶籽脂肪酸成分含量相关性比较好的高光谱波段主要分布在400~500、600~630 nm以及900 nm左右,且敏感波段区高光谱反射率与脂肪酸成分含量的相关系数均在0. 4 以上。  相似文献   
4.
土壤水溶性盐基离子的高光谱反演模型及验证   总被引:3,自引:2,他引:3  
土壤水溶性盐基离子是诊断土壤盐渍化类型与盐渍化程度的重要依据,利用光谱技术快速获取土壤水溶性盐基离子含量数据,可为土壤盐渍化类型与盐渍化程度的诊断提供新的技术和手段。该研究通过采集新疆5个不同地区399个土样的反射率与水溶性盐基离子数据并进行31种光谱预处理方法,分析了不同水溶性盐基离子(HCO3-、Cl-、SO42-、K+、Na+、Ca2+、Mg2+)与高光谱反射率之间的相关性;采用K-S(Kennard-Stone)方法挑选出299个样品,针对每种离子使用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)分别建立32个高光谱定量反演模型,优选最佳反演模型,并单独使用100个样品对估测模型进行检验。结果表明:不同离子的最佳反演模型所使用的预处理方法存在差异,其中仅有Cl-和Ca2+、SO42-和Mg2+所使用的预处理方法相同,其他离子则不同;不同离子的反演精度也不同,HCO3-和Ca2+构建的模型相对分析误差(relative percent deviation,RPD)分别为2.67、2.57,模型具有很好的预测能力。Cl-、SO42-和Mg2+所构建的模型RPD分别为2.05、2.10和2.14,表明这三者建立的模型具有较好的预测能力。K+建立的模型RPD仅为1.11,不能对样品进行预测。Na+构建的模型RPD为1.83,表明该离子所建模型只能对样品进行粗略估测。研究结果为探究水溶性盐基离子的高光谱反演增添了新的内容,为土壤盐渍化监测的深入和推进提供了新的思路和方法。  相似文献   
5.
基于高光谱的抽穗期寒地水稻叶片氮素预测模型   总被引:3,自引:0,他引:3  
为快速、无损地监测水稻叶片氮素营养状况,开展了基于高光谱成像技术的抽穗期寒地水稻叶片氮素预测模型的研究。以不同施氮水平的寒地水稻叶片为研究对象,采用连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)和分段主成分分析(segmented principal components analysis,SPCA)方法选择水稻叶片的高光谱特征波段,SPCA方法降维后结合相关分析(correlation analysis,CA)构建特征光谱参量,并建立基于全波段高光谱数据、SPA特征波段及SPCA特征光谱参量的多种回归分析模型且对模型进行检验和筛选。研究结果表明:在校正集决定系数RC2上,基于多元逐步回归分析(multiple stepwise regression analysis,MSRA)的全波段模型较好,RC2=0.9 6 4,校正集均方根误差RMSEC=0.083;RP2为0.961,RMSEP为0.050。该研究结果为快速检测水稻叶片氮素含量及水稻生长期间精确施肥管理提供了技术支撑和理论依据。  相似文献   
6.
快速、无损和准确检测青贮玉米原料含水率,对确保青贮玉米发酵品质、推动青贮产业健康快速发展有重要现实意义。为探究高光谱技术在青贮玉米原料含水率检测方面的可行性,研究通过高光谱成像系统获取青贮玉米原料高光谱图像并利用烘箱加热法测定实际含水率。在粒子更新方式和惯性权重2个方面对传统离散粒子群算法(discretebinary particle swarm optimization,DBPSO)进行优化,提出基于改进型离散粒子群算法(modified discrete binary particle swarm optimization,MDBPSO)的特征波段优选方法,并利用相关系数分析法(correlation coefficient,CC)、DBPSO和MDBPSO法提取原料含水率高光谱特征变量,基于全波段反射光谱(total spectral reflectance,TSR)和特征波段反射光谱建立青贮玉米原料含水率预测模型。结果表明,MDBPSO优选特征波段适应度函数的收敛精度和收敛效率较DBPSO法均有明显改善,最优适应度值由0.761 6提高至0.812 3,函数收敛迭代次数由280次降低至79次。MDBPSO-PLSR预测模型的建模精度和预测精度均高于CC-PLSR、DBPSO-PLSR和TSR-PLSR预测模型,其校正集决定系数Rc2和均方根误差RMSEC(root mean square error of calibration)分别为0.81和0.032,预测集决定系数Rp2和均方根误差RMSEP(root mean square error of prediction)分别为0.80和0.045。该研究表明,利用高光谱图像技术检测青贮玉米原料含水率具有较高的精度,研究可为后续开发青贮玉米原料水分快速检测仪器提供借鉴方法。  相似文献   
7.
蜜柚叶片磷素(phosphorus,P)含量是准确诊断和定量评价生长状况的重要指标,为快速、无损、精确地估测磷素含量,需要建立蜜柚叶片磷素含量高光谱估算模型。基于蜜柚叶片高光谱数据和磷素含量实测数据,提取原始光谱及一阶微分光谱特征波段和光谱特征变量,构建单变量估算模型、偏最小二乘回归模型和BP神经网络回归模型,并确定蜜柚叶片磷素含量最佳估算模型。在350~1 050 nm波段,原始光谱和一阶微分光谱与叶片磷素含量在可见光范围内有多波段相关性显著,并出现多个极值。原始光谱敏感波长为549和718 nm,一阶微分的敏感波长为528、703和591 nm。在建立的回归模型中,选择决定系数较高的模型进行精度检验,其中BP神经网络模型的拟合R2(0.775 9)最大,偏最小二乘估算模型的拟合R2(0.749 9)次之。综合建模精度和模型检验精度,确定BP神经网络模型为蜜柚叶片磷含量的最佳估算模型,建模和验证的R2分别为0.71和0.775 9;其次为偏最小二乘估算模型,建模和验证的R2分别为0.64和0.74...  相似文献   
8.
植物净光合速率是植物生产的基础,是体现植物生长状况的重要生理指标。本文将小麦旗叶高光谱波段反射率进行一阶导数变换后与净光合速率(Pn)进行相关性分析确定敏感波段,分别采用二次多项式逐步回归(QPSR)、偏最小二乘法(PLSR)、BP神经网络法(BPNN)3种方法构建小麦旗叶的净光合速率反演模型,并对3种模型的预测精度进行比较分析。结果表明:(1)将小麦旗叶的原始光谱进行一阶导数变换后与Pn进行相关性分析确定的敏感谱区集中在750~925 nm之间,确定的6个敏感波段分别是:760、761、767、814、815、889 nm;(2)基于QPSR、PLSR、BPNN3种方法以及敏感波段的反射率一阶导数构建的Pn估测模型预测精度都较高,说明用这3种方法以及敏感波段对Pn的估测是可行的,其中模型估算能力顺序为QPSR > BPNN > PLSR,说明小麦旗叶Pn的最佳高光谱分析模型为小麦叶片750~925 nm反射率一阶导数变化后的QPSR模型。  相似文献   
9.
将杨树叶片实测的理化数据和土壤背景光谱数据作为PROSPECT和PROSAIL模型的输入参数,输出杨树叶片高光谱数据模拟值,通过实测获得叶片尺度和冠层尺度干物质含量、等效水厚度以及高光谱数据,利用统计方法,分别对两种尺度杨树叶片干物质含量进行分析。结果表明:基于归一化指数计算方法,杨树叶片尺度和冠层尺度的最佳估算干物质含量的干物质含量归一化指数(NDMI)波段组合分别为1685,1704nm和1551,2143nm,使用偏最小二乘法分别对筛选波段组成的NDMI(1685,1704)指数和NDMI(1551,2143)指数构建叶片尺度干物质含量和冠层尺度干物质含量的估算模型,叶片尺度干物质含量估算模型精度为R2=0.663,RMSE=0.001g·cm-2,冠层尺度精度为R2=0.91,RMSE=16.7g·m-2。可见,高光谱技术对杨树叶片干物质含量的估算具有较高的精度,可为杨树叶片干物质含量的快速、无损估算提供参考依据。  相似文献   
10.
为给枸杞病虫害的防治提供依据,填补我国枸杞光谱特征研究方面的空白,采用近地高光谱遥感方法对枸杞主产区宁夏中卫市中宁县枸杞的健康冠层与枸杞木虱、瘿螨、负泥虫和白粉病等4种枸杞病虫害危害冠层的近地高光谱特征及变化规律进行研究.结果表明:不同病虫害感染后的冠层都具特有的光谱特征规律.健康枸杞冠层的光谱特征曲线较为平滑,其光谱反射率在红光波段700~760 nm和近红外波段处高于染病冠层;木虱、瘿螨和负泥虫危害的冠层光谱特征曲线较为曲折,出现较多折点,并且发生蓝移现象;白粉病危害冠层的光谱特征较其他3种病虫害的平缓,但其光谱反射率在近红外波段较健康枸杞冠层的低.随着受害程度的加重,木虱危害的枸杞冠层光谱反射率在红光波段700~760 nm处和近红外波段处降低;瘿螨危害的枸杞冠层光谱反射率在绿光波段550~600 nm和红光波段600~700 nm处升高,在红光波段700~760 nm处和近红外波段处光谱反射率降低;负泥虫危害的枸杞冠层光谱反射率在红光波段700~760 nm和近红外波段处降低;白粉病危害的枸杞冠层光谱反射率在蓝光波段、绿光波段和红光波段600~730 nm处升高,在红光波段730~760 nm和近红外波段处降低.  相似文献   
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