为通过构建高精度SPAD遥感估算模型,实现对水稻叶片叶绿素含量进行实时无损的监测,以东北地区多时期不同施氮水平下水稻叶片光谱反射率为研究对象,采用回归模型与BP神经网络算法构建不同输入量的SPAD高光谱估算模型,通过模型精度评价指标决定系数R~2、均方根误差RMSE,确定最优输入量和最优模型。结果表明:1)不同品种水稻成熟时期不同导致在孕穗期和抽穗期之间光谱反射率出现差异;2)回归模型中以DVI(D755,D930)为变量建立多项式模型估算精度最高;3)与回归模型相比,不同波长处单波段反射率作为输入量的BP神经网络模型估算精度显著提高,R~2为0.98。BP神经网络模型在隐藏节点数为7时估算精度达到稳定,在可见光和近红外处经过不同波段反射率作为输入量的尝试说明神经网络模型较为稳定,可以用来反演叶绿素相对含量。

【目的】光合作用是农作物产量和品质形成的基础,农作物光合参数的准确定量遥感反演不仅能够了解农作物的生长发育和有机物累积状况,还能为基于遥感的生态系统过程模型提供参考。为快速准确的估算光合特征参量,本研究综合原始光谱、3种传统光谱变换技术和4种模拟方法构建冬小麦3种光合参数的高光谱反演模型,探讨高光谱反演冬小麦光合参数的可行性,对比不同类别光谱和模拟方法的适用性。【方法】本研究基于氮肥施用条件冬小麦气体交换和高光谱田间试验,获取不同叶位叶片的最大净光合速率(Amax)、PSⅡ有效光化学量子产量(Fv′/Fm′)、光化学猝灭系数(qP)和高光谱反射率,并对原始高光谱进行倒数、对数和一阶微分变换。根据3种光合参数和4种光谱的相关性分析结果,筛选显著性水平优于0.01的波段作为输入变量,采用偏最小二乘(PLS)、支持向量机(SVM)、多元线性回归(MLR)和人工神经网络(ANN)等方法建立冬小麦叶片光合参量反演模型,以建模和验证的决定系数(R~2)和均方根误差(RMSE)为依据,对不同模型的模拟精度进行比较分析。【结果】(1)3种光合参数和4种光谱的相关性分析结果表明,原始、倒数和对数光谱对3种光合参数(Amax、Fv′/Fm′和qP)的敏感谱区均集中在400—750 nm波谱区间,一阶导数光谱对3个光合参数的敏感谱区为470—560、630—700和700—770 nm波谱区间。(2)Amax、Fv′/Fm′和qP的最优反演模型组合分别为基于倒数光谱的MLR模型、基于一阶导数光谱的MLR模型和基于原始光谱的MLR模型。模型的建模R2分别为0.75、0.65和0.65,验证R2分别为0.73、0.59和0.44,表明基于高光谱模拟Amax和Fv′/Fm′切实可行,模拟qP的有效性需要进一步验证。(3)不同变换的光谱表现能力不同,以PLS模拟Amax为例,光谱的表现能力顺序为原始光谱>倒数光谱>对数光谱>一阶导数光谱。(4)不同模型的估算能力也存在明显差异,以基于原始光谱的Amax模拟为例,不同模型的估算能力顺序为MLR>PLS>ANN>SVM。【结论】通过对比分析4种光谱和4种模拟方法对3种冬小麦光合参数的高光谱反演结果发现,Amax和Fv′/Fm′可以很好通过高光谱进行模拟,而高光谱对qP解释能力偏低,有待进一步研究。高光谱信息对冬小麦光合参量具有较强的敏感性,同时受光谱类型和模拟方法的影响,可以用来监测冬小麦光合能力的动态变化,为把握农作物生长状况提供依据。

作物叶片氮含量的快速估算对于及时了解作物长势、病虫害监测以及产量评估具有重要意义。该文以经济作物生姜为研究对象,获取了2015年4月-9月不同品种、不同生育期和不同氮肥梯度下生姜叶片的高光谱和氮含量数据,对比分析了比值植被指数、归一化植被指数、植被指数组合形式对生姜叶片氮含量的估算效果。在此基础上,基于波段组合算法,筛选出了生姜叶片氮含量的敏感波段,并构建了两个新型光谱指数NDSI_((754,713))和RSI_((754,713))。结果表明,所选择的植被指数中,MCARI(705,750)/OSAVI(705,750)对生姜叶片氮含量估算效果最好,模型精度R~2、RMSE和RE分别为0.73、0.27、11.64%;利用波段组合算法构建的归一化光谱指数NDSI(754,713)对生姜叶片氮含量估算效果要优于MCARI(705,750)/OSAVI(705,750),模型估算精度R~2达0.83,使用的敏感波段713 nm与754 nm均位于植被的"红边"区域。对所建模型进行验证,叶片氮含量的预测值和实测值具有较好的一致性,验证样本R~2为0.78,RMSE为0.20,RE为9.81%。上述分析结果可为农业管理部门及时掌握生姜长势信息、制定施肥策略提供技术支持。

作物叶片氮含量的快速估算对于及时了解作物长势、病虫害监测以及产量评估具有重要意义。该文以经济作物生姜为研究对象,获取了2015年4月-9月不同品种、不同生育期和不同氮肥梯度下生姜叶片的高光谱和氮含量数据,对比分析了比值植被指数、归一化植被指数、植被指数组合形式对生姜叶片氮含量的估算效果。在此基础上,基于波段组合算法,筛选出了生姜叶片氮含量的敏感波段,并构建了两个新型光谱指数NDSI_((754,713))和RSI_((754,713))。结果表明,所选择的植被指数中,MCARI(705,750)/OSAV

[目的]快速、准确地诊断水稻叶片氮素营养状况,为水稻氮肥精准管理提供依据。[方法]以江西省农科院8种不同施肥处理的晚稻为研究对象,于主要生育期同步测定了水稻冠层光谱反射率及叶片全氮浓度(Leaf Nitrogen Concentration,LNC),系统分析了原始光谱反射率、一阶微分光谱、"三边"参数以及由350～1 350nm两两波段组合的差值(SD (Rλ1,Rλ2))、比值(SR (Rλ1,Rλ2))及归一化(ND(Rλ1,Rλ2))光谱指数与水稻LNC的相关关系,筛选出敏感参数,并以之为自变量构建了水稻LNC的传统预测模型,另外构建不同指标个数的多元线性与BP神经网络模型,并对模型进行验证。[结果](1)水稻LNC与一阶微分光谱在751nm处的相关性最高(r=0. 822);(2)"三边"参数中的红边面积SDr与LNC的相关性较高(r=0. 687);(3) 750nm附近的红边波段与近红外波段差值组合、550nm附近的绿光波段与近红外波段的比值及归一化差值组合与水稻LNC的相关性较高,以SD (R752,R751)、SR (R534,R1 350)和ND (R534,R1 349)表现最好,相关系数分别为0. 827、-0. 790和0. 788;(4)传统回归模型中以SD(R752,R751)构建的一元线性模型最佳(RC2=0. 665、RV2=0. 750、RMSEV=0. 4%、RPD=2. 034);(5)利用5个指标((R’751、SDr、SD (R752,R751)、SR (R534,R1 350)、ND (R534,R1 349))经逐步回归筛选出的2个指标SD ((R752,R751)和SR (R534,R1 350))构建预测水稻氮素的BP神经网络模型,预测效果最佳,其验证参数值分别为R2=0. 859、RMSEV=0. 302%和RPD=2. 669。[结论]基于单指标构建的传统线性模型计算过程简单但精度略低,而基于2个指标(SD (R752,R751)、SR (R534,R1 350))构建的BP神经网络模型预测精度高于该2指标构建的多元线性模型,表明在指标适合的情况下,BP神经网络对氮素具有较好的预测能力,是一种快速准确估算水稻叶片全氮浓度的方法。

采用便携式光谱分析仪UniSpec-SC对毛竹叶片的光谱特性与光合色素含量进行相关分析和回归分析,建立了毛竹叶片光合色素含量与绿峰位置、红边波段和红边位置之间的定量分析模型,并对模型的稳定性和预测能力进行了检验。结果表明:叶绿素a、叶绿素b、总叶绿素和类胡萝卜素的最佳光谱估算模型均为以红边波段光谱反射率为自变量的指数函数模型,该模型对毛竹幼叶、1龄成熟叶、2龄成熟叶各参数的预测有很好的拟合度和精度,同时也适用于雷竹和乌哺鸡等刚竹属同类竹种的光合色素估算。

叶绿素(SPAD)是重要的植被生物参量。针对传统的SPAD监测方法效率低的问题,该研究探讨了利用高光谱遥感技术构建SPAD估算模型,实现大范围的冬小麦叶绿素快速无损检测和预测。首先,选取我国江汉平原的湖北省潜江市后湖管理区和黄淮海平原的山东省济南市长清区作为研究区域,分别采集冬小麦生育期的冠层反射光谱和倒二叶片SPAD数据。方差分析发现,两个地区冬小麦SPAD在各生育期存在显著差异。之后,选取和计算RVI、DVI、NDVI和GRVI四种植被指数,利用回归模型建立了不同地区的冬小麦叶片SPAD测算模型。模型精度检验表明,NDVI估算模型对两个样区的冬小麦叶片SPAD的总体估算效果较好,满足精度要...

为提高高光谱植被指数对棉花叶绿素含量的估算精度,以陕西省关中地区棉花花铃期叶片高光谱反射率为数据源,分析了13种植被指数与棉花叶片叶绿素相对含量(SPAD)的相关关系;同时采用降精细采样法,详细分析4002 000nm波段范围内原始光谱反射率的任意两两波段组合而成的优化光谱指数RSI与SPAD值的定量关系,构建线性及非线性回归监测模型,并对模型进行验证。结果表明:1)所提取的13种植被指数中NIR/NIR与SPAD值的相关系数最大(r=0.914),并且基于NIR/NIR(R780/R740)构建的回归方

【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。

【目的】探索植被指数（VI）及其波段选择、回归建模方法、训练样本选取三方面因素对基于统计模型的水稻叶面积指数（LAI）高光谱遥感估算的影响，构建县域水稻LAI估算模型，并在四川省凉山彝族自治州昭觉县开展实证应用。【方法】本文基于不同样本量的３套训练数据，分别对增强型植被指数（EVI）、修正三角植被指数2（MTVI2）、归一化差值植被指数（NDVI）和修正比值植被指数（MSR）开展波段选择。在此基础上，以1种VI作为LAI的特征参量，试用指数回归（ER）和人工神经网络（ANN），构建LAI估算模型。计算LAI估算值和实测值之间的决定系数（R~(2)）和均方根误差（RMSE），开展估算精度验证。【结果】①基于EVI或MTVI2的LAI估算精度优于NDVI和MSR。以ANN模型为例，基于优选波段的EVI和MTVI2得到的R~(2)分别为0.638和0.681，RMSE分别为0.554和0.519；而NDVI和MSR得到的R~(2)分别为0.567和0.560，RMSE分别为0.606和0.611。②基于各VI优选波段组合的LAI估算精度（平均R~(2)为0.574，平均RMSE为0.598）优于默认波段组合（平均R~(2)为0.424，平均RMSE为0.694）。③ANN模型的表现优于ER模型。在基于默认波段、优选波段的LAI估算试验中，ANN模型得到的平均R~(2)比ER模型分别提高了40.27%和14.03%；平均RMSE分别降低了11.32%和8.11%。④就本项目试验而言，训练样本量对基于ANN模型的LAI估测精度的影响不显著。例如，当训练样本量低至24时，基于EVI构建的ANN模型的测试精度（R~(2)=0.660， RMSE=0.537），仍然优于ER模型（R~(2)=0.597， RMSE=0.585）。【结论】VI及其波段选择与回归建模方法对LAI高光谱遥感估算均有明显影响。针对特定区域的目标作物，尝试利用任意可能的波段组合来计算多种VI，遴选与实测LAI相关系数最大的VI及其波段组合，有益于提高基于VI的LAI高光谱遥感估算精度。同时，即使基于小样本训练数据，机器学习算法仍有可能得出优于参数回归的结果。

【目的】建立芒果叶片水分含量高光谱指数模型，实现芒果叶片水分含量快速无损监测，为芒果田间水分管理、日灼病防控、产量提升提供参考依据。【方法】于广西右江河谷百色国家农业科技园区生态遥感试验站采用离体测量法，同步测定芒果叶片反射率（R_(λ)）、水分含量、干物质含量、叶绿素含量和类胡萝卜素含量等生化参数。基于实测数据集校正PROSPECT模型，并生成模拟数据库。从实测数据集（n=200）和模拟数据库（n=1000）中各自随机选取85%样本作为建模集（n=1020），建立最优芒果叶片水分含量估算高光谱指数模型，并利用剩余15%样本作为验证集对指数模型进行精度验证。【结果】以实测数据校正PROSPECT模型后，PROSPECT模型模拟精度整体提升。比较实测数据与模拟生化组分数据分布特征，得出模拟数据库中光谱数据与实测光谱数据分布相近。对芒果叶片水分光谱吸收波段进行分析，结果表明，1400和1900 nm波段附近出现水分强吸收波谷。对芒果叶片水分含量进行高光谱指数开发，发现二重差值指数[DDn(1255，25)]与叶片水分含量间的相关性最佳、均方根误差最小（相关系数为0.86，均方根误差为2.58×10~(-3) g/cm~(2)），因而[DDn(1255，25)]为芒果叶片水分含量最优高光谱指数。利用多项式拟合[DDn(1255，25)]与芒果叶片水分含量，结果表明，基于[DDn(1255，25)]的一次多项式回归模型的决定系数为0.73，F检验值为2757.18，在验证集中表现最优。【结论】[DDn(1255，25)]指数与芒果叶片水分含量的相关性最高，基于该指数建立的一次多项式回归模型能快速无损监测芒果叶片水分含量，可用于芒果叶片水分含量无损监测，服务芒果田间水分管理、日灼病防控等生产活动。

【目的】铁元素含量是植物生长发育过程中所需的重要微量元素之一,实时动态估测香梨铁元素含量对指导香梨科学施肥具有重要意义。【方法】利用ASD FieldSpec 4光谱仪测定不同时期的香梨叶片光谱反射率,研究香梨叶片光谱反射率、一阶微分、比值SR、归一化ND、差值SD与铁元素含量的相关关系,筛选敏感波段参量,构建香梨叶片铁元素含量的回归估测模型。【结果】6月SR组合、7月ND组合、8月SR组合、9月SD组合的模型拟合度分别为0. 764、0. 551、0. 679、0. 656。检验结果显示不同时期两两波段光谱组合构建的估测模型拟合度较高。【结论】光谱参数组合可以有效的估测香梨叶片铁元素含量,在果树叶片铁元素营养诊断方面有重要的实践意义。

分别采用光谱指数法和偏最小二乘法(PLS)构建了橡胶树叶片氮素含量高光谱估算模型。结果表明,光谱指数模型中,基于NDSI(R1025,R736)建立的二次多项式模型最佳,调整R2达到0.792。基于不同Savitzky-Golay(SG)平滑模式预处理结果建立的PLS模型,估算精度差异明显,最优的SG平滑模式为零阶导数、53点平滑点数、二次多项式。利用测试集对光谱指数模型和PLS模型进行验证,结果显示,均方根误差RMSE分别为1.772和1.432 g/kg,相对分析误差RPD分别为2.598和3.215,平均相对误差ARE分别为5.189%和4.057%,PLS模型具有较高的估算精度。

【目的】文章尝试建立橡胶树叶片钾素含量高光谱估算模型。【方法】基于涵盖2个品种和6个割龄的橡胶树叶片钾素含量和光谱反射率,分别采用偏最小二乘法(PLS)和偏最小二乘-支持向量机(PLS-SVM)构建了橡胶树叶片钾素含量高光谱估算模型。采用多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)、SG平滑(SG)、一阶导数(FD)和二阶导数(SD)等预处理方法或方法组合对叶片原始光谱反射率进行预处理,通过筛选得到最佳预处理模式为SNV+SG+FD的组合方法,其中,SG平滑点数为7,多项式次数为1或2。【结果】利用验证集对PLS模型和PLS-SVM模型进行验证,结果显示,决定系数R~2分别为0.843和0.868,均方根误差RMSE分别为1.331和1.162 g/kg,相对分析误差RPD分别为2.414和2.764。【结论】2种模型均具有良好的估算效果,PLS-SVM模型具有更高的估算精度。

【目的】采用光谱技术定量反演果实不同生育时期叶片含水量，为新疆南疆盆地人工绿洲核桃节水灌溉与水分管理提供技术支持。【方法】以‘温１８５’核桃叶片为研究对象，利用Ｕｎｉ Ｓｐｅｃ－Ｓｃ便携式光谱仪测定核桃果实不同生育时期的叶片光谱反射率，以水分指数（Ｗｉ）、水分波段指数（ＷＢｉ）、归一化水分指数（ｎＤＷｉ）、比值指数（Ｗｉ／ｎＤＷｉ）、中心波长比值指数（Ｒａｔｉｏ９７５）和光化／生理反射（ｐＲｉ）６种光谱水分指数为自变量，分别采用一元线性回归（ＭＬＲ）、多元线性逐步回归（ＳＭＬＲ）、主成分回归（ｐｃＲ）和偏最小二乘回归（ＳｐＬＲ）构建‘温１８５’核桃果实坐果期、速生生长期、硬核期、脂化期和近成熟．．．