【目的】利用高光谱数据对抽穗期冬小麦冠层叶绿素含量进行估测，旨在为叶绿素含量快速准确估测提供参考。【方法】利用ＡＳＤ便携式野外光谱仪和ＳＰＡＤ－５０２叶绿素仪实测了冬小麦抽穗期冠层光谱反射率及叶绿素含量，并对原始光谱反射率及其一阶导数光谱与叶绿素相对含量进行了相关分析，建立了基于敏感波段、红边位置、原始光谱峰度和偏度、一阶导数光谱峰度和偏度的叶绿素估算模型，并进行检验，从中筛选出精度最高的模型。【结果】冬小麦冠层光谱曲线特征与叶绿素含量之间有着密切联系。基于原始光谱一阶导数偏度和峰度的冬小麦（抽穗期）叶绿素含量估算模型拟合精度优于其他４种估算模型，决定系数Ｒ２分别为０．８４７和０．５７２，均方．．．

【目的】作物体内氮素状况是评价长势和预测产量的重要指标。小麦植株氮素营养的快速监测和无损诊断对于精确氮素管理具有重要作用。本文旨在通过对高光谱信息的精细分析和信息提取,探索建立小麦叶片氮含量(LNC,leaf nitrogen content)估算的最佳波段、光谱参数及监测模型。【方法】利用连续4年的系统观测资料,采用精细采样法,详细分析350～2500nm波段范围内原始光谱反射率及其一阶导数光谱的任意两两波段组合而成的主要高光谱指数与小麦冠层叶片氮含量的定量关系。【结果】发现小麦叶片氮含量的最佳波段为位于红边的690、691、700和711nm以及近红外波段的1350nm;基于归一化光谱指数...

以陕西省扶风县马席村、巨良农场和杨凌区揉谷乡种植的大田玉米为试验材料,分别测定玉米抽雄期、灌浆期和乳熟期的冠层光谱反射率和叶片叶绿素含量,分析冠层各光谱植被指数与叶片叶绿素含量之间的相关关系,建立玉米叶绿素含量估测模型。结果表明,以单变量光谱植被指数估算叶绿素含量,抽雄期的最佳模型由修正叶绿素吸收反射率指数(Modified chlorophyll absorption reflectivity index,MCARI)建立,灌浆期最佳模型由垂直植被指数(Perpendicular vegetation index,PVI)建立,乳熟期最佳模型由植被衰老反射率指数(Plant senescen...

【目的】建立苹果冠层叶绿素含量及冠层光谱特征参量间的定量关系模型,以促进高光谱技术在苹果树精准施肥以及快速、无损长势监测中的应用。【方法】以蒙阴县果园的苹果树为试验材料,连续2年分别测定了苹果冠层光谱反射率和冠层叶绿素(Chl(a+b))含量,分析了冠层叶绿素含量与光谱反射率之间的相关关系,并计算了400—1 000 nm任意两波段组合而成的RVI、DVI、NDVI和RDVI,分析了它们与冠层叶绿素含量的关系,以逐步回归分析做比较,建立了苹果冠层叶绿素含量监测模型。【结果】结果表明,以单变量估算叶绿素含量的最佳光谱指数为NDVI(975,742),相关系数为0.5093。利用多元逐步回归建立的...

为更好地指导矿区进行受损土地的微生物复垦,减少传统监测方法对植物的损害,需要运用快速有效的方法来监测菌根作用下植物的生长状况。对不同生长期的大豆叶片光谱、叶绿素含量、菌根侵染率和菌丝密度测定分析,结果表明:各生长期接菌组叶绿素含量均高于同期对照,其叶绿素含量与侵染率间具有显著正相关性,且叶片光谱反射率在550nm处显著低于对照组。同时根据叶片光谱可见光区域叶绿素敏感波段选择植被指数,然后建立以植被指数为变量的线性模型反演叶绿素含量,结果发现植被指数MCARI反演叶绿素含量的精度及稳定性(R2=0.67)都优于其他指数,其线性模型反演绝对误差为2.504,相对误差为6.57%。该研究结果说明高光...

【目的】研究棉花冠层叶片叶绿素含量与高光谱参数的相关性，建立叶绿素含量估算模型。【方法】２０１４年，以鲁棉研２８号为研究对象，测定不同施氮水平和生育期棉花冠层叶片叶绿素含量及３５０～２ ５００ｎｍ光谱反射率，以棉花冠层高光谱反射率与冠层叶片叶绿素含量为数据源，在分析叶绿素含量与原始高光谱反射率（Ｒ）、一阶导数光谱反射率（ＤＲ）、光谱提取变量和植被指数相关性的基础上，采用一元线性与多元逐步回归的方法构建了叶绿素含量估算模型，并对从中筛选的６种棉花冠层叶片叶绿素含量估算模型进行精度对比。【结果】１）棉花冠层叶片叶绿素含量在反射光谱７６６ｎｍ处相关系数达到最大值，相关系数Ｒ＝０．８３６；对于一阶导数．．．

【目的】研究估测坡垒叶绿素含量的高光谱模型,探讨融合光谱反射率与时频特征估测叶绿素含量的可行性,为坡垒叶绿素含量的快速无损检测提供参考。【方法】以2年生坡垒为研究对象,设置N0(0 kg/hm~2)、N1(35 kg/hm~2)、N2(70 kg/hm~2)3个氮肥水平,测定不同氮肥水平下坡垒冠层叶绿素含量和光谱曲线,采用离散傅里叶变换(DFT)和短时傅里叶变换(STFT)方法提取光谱时频特征,采用偏最小二乘回归(PLSR)算法,构建基于光谱反射率、时频特征及其二者融合特征的不同氮水平的分区模型以及全氮肥水平下的综合模型,估测不同氮肥水平下坡垒叶绿素含量,并以决定系数(R~2)、平均绝对百分比误差(MAPE)、相对均方根误差(RRMSE)作为评价指标比较各模型精度,确定最优估测模型。【结果】(1)不同叶绿素含量下坡垒冠层光谱反射特征的整体变化趋势相似,在可见光波段(380～750 nm)内,光谱反射率随着叶绿素含量的增加而降低。(2)在构建的分区模型中,基于光谱反射率和时频特征构建的模型均能较好地估测坡垒叶绿素含量,检验R~2分别为0.626～0.816,0.662～0.797,检验MAPE分别为4.966%～9.269%,6.029%～8.181%,检验RRMSE分别为6.827%～11.593%,8.247%～9.792%;基于融合光谱反射率与时频特征(融合特征)构建的分区模型检验R~2为0.913～0.951,检验MAPE和RRMSE均低于10%。(3)在构建的综合模型中,当引入哑变量时,基于融合光谱反射率与时频特征(融合特征)构建模型的检验R~2为0.814,MAPE和RRMSE分别为7.212%和8.578%,二者较基于光谱反射率构建的模型分别降低了37%和36%,较基于时频特征构建的模型分别降低了47%和45%。【结论】基于融合光谱反射率和时频特征(融合特征)构建的模型能够提高坡垒叶绿素含量估测的精度,对于不同氮肥水平下坡垒叶绿素含量有较好的估测效果,可作为估测坡垒叶绿素含量的优选方法。

为了利用遥感监测小麦条锈病,研究条锈病侵染后小麦单叶光谱和叶绿素含量变化,人工接种条锈病菌在小麦幼苗上,测得接种1～24d的光谱和叶绿素含量,将其叶绿素含量与光谱及其一阶微分做相关性分析,利用光谱微分参数进行方程的模拟。接种1～12d,感染条锈病的叶片叶绿素含量与原始光谱及其一阶微分光谱在可见光波段呈负相关关系,接种13～24d,两者在可见光波段呈正相关的关系。接种后1～12d的方程模拟中以SDb为变量的模型为最佳模型,接种13～24d的方程模拟中以SDr/SDg为变量的模型为最佳模型,说明可利用光谱参数进行条锈病侵染小麦的早期监测。

【目的】本研究探索了油菜在不同硼用量下反射光谱与叶绿素含量之间的关系,旨在为油菜品质育种提供参考。【方法】以甘蓝型油菜早熟品种420为对象,分别于蕾薹期、花期和成熟期,利用高光谱技术,测定不同硼肥条件下冠层反射高光谱,同时测定叶绿素a,b的含量以研究光谱与两者之间的关系。【结果】在3种硼肥条件下,光谱参数及光谱一阶微分与叶绿素含量之间均表现出极显著相关关系,利用SPSS 22.0拟合两特征光谱得到的多元回归函数亦达到极显著水平,且R2均在0.8以上。此外,0.5倍硼肥条件下叶绿素a,b的3种植被指数与3边幅值均达到极显著水平;正常硼肥条件下的3种植被指数和3边幅值均达到显著水平以上;而1.5倍硼肥条件下,除叶绿素a与光谱一阶微分的比值和归一化植被指数未达显著水平之外,其他均达到显著水平以上。【结论】本研究具有较好的预测精度,可为油菜品质育种研究与区域尺度油菜生长的快速、无损遥感监测提供参考。

为提高棉花叶片各生育时期氮素估测模型的准确性和普适性,以2019年不同施氮水平(0,75,150,300kg·hm~(-2))的棉花叶片为研究对象,利用高光谱成像仪获取棉花叶片苗期、蕾期、初花期、盛花期和结铃期光谱反射特征,对原始光谱进行卷积平滑(SG)处理,并在此基础上进行多元散射校正(SG-MSC)、标准正交变换和去趋势算法联合应用(SG-SNV-Detrending)、区域归一化(Area-normalize)、倒数二阶微分(1/SG)"和对数二阶微分[lg(SG)]"5种预处理,基于连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)选取原始光谱和不同预处理的氮素特征波段,构建偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)和主成分回归(principal components regression,PCR)氮素估测模型,并对模型进行年际间的精度检验。结果表明:基于SPA筛选的氮素含量特征波段减少共线性和冗余信息,原始光谱反射特征经不同预处理,相关性均得到提高,5种预处理以(1/SG)"变换最优,最大相关系数出现在1114nm处,为0.522;基于PLSR和PCR构建的氮素特征波段估测模型精度均高于全波段估测模型,且PLSR方法对棉花叶片氮素含量的估算精度优于PCR方法。棉花不同生育时期光谱氮素估测精度存在差异,盛花期的(1/SG)"光谱变换的精度最高,R_p~2为0.967,RMSE_p为1.222,RPD为4.590,全生育期为SG-MSC光谱变换估算精度最高,R_p~2为0.895,RMSE_p为2.148,RPD为4.344。利用2020年棉花样本数据验证模型精度,其中盛花期的模型精度和稳定性最好,R~2高达0.783,RMSE为0.035,苗期的模型精度最低,R~2仅为0.541,RMSE为0.057。因此,对地物原始光谱反射率进行数据变换和提取特征波段是提高棉花叶片氮素含量估测模型精度的有效方式。

【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。

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

在大田高产条件下,研究了水分运筹对6个冬小麦品种花后旗叶叶绿素含量的影响。结果表明,0~1 m土层较低的土壤水分(40%

关键词： 冬小麦  土壤水分  叶绿素含量