[目的]探讨锐齿栎叶片色素含量和光谱反射率之间的关系,确定无损、快速估算锐齿栎叶片色素含量的敏感反射光谱波段和光谱指数。[方法]在2个样地进行了2年的野外观测试验,于生长季内同步测定了锐齿栎叶片的光谱反射率和不同光合色素含量,分析了350 2 500 nm范围内光谱反射率和敏感光谱指数与叶片色素含量及比率之间的定量关系。[结果]锐齿栎叶片的光谱反射率随叶片色素含量呈明显的规律性变化,与Chl a、Chl b、Chl和Car的含量在可见光的绿光黄光及红边区域表现为显著或极显著的负相关性,与Car/Chl表现

采用25℃(对照)、35℃、40℃和45℃4个温度对3年生盆栽毛竹实生苗进行处理,测定毛竹叶片色素含量和反射光谱;同时对叶片光谱反射率、一阶导数及特征参数与色素含量进行相关分析。结果表明:随着高温胁迫温度的升高,叶绿素a、叶绿素b和类胡萝卜素含量呈降低趋势;反射光谱参数SR705,PSSRa,PSSRb,rNDVI,mND,PSNDa,RARSb和Mcri等也随着温度的升高而降低;Sred随着胁迫加深不断减小,λred向短波方向移动;叶绿素a、叶绿素b和类胡萝卜素含量与光谱反射率及微分光谱,在绿光区和红光区具有显著或极显著的相关关系,且与大部分光谱参数达到极显著相关。说明反射光谱特征及其参数可...

【目的】基于叶片反射光谱建立快速、无损监测水稻氮营养指数(nitrogen nutrition index,NNI)的估算模型。【方法】2018—2019年开展2个水稻品种(徽两优898和Y两优900)及5个氮肥梯度(施氮量为0、75、150、225和300 kg·hm~(-2),分别记为N_0、N_1、N_2、N_3、N_4)的田间小区试验,测定关键生育期不同叶位叶片反射光谱和植株NNI,构建多种光谱指数的水稻NNI监测模型。【结果】单叶及叶位组合的敏感波段均分布在540 nm的绿光波长处,其与近红外波段构成的窄波段比值指数SR(R_(900),R_(540))可较好反演水稻NNI。但不同叶位叶片窄波段比值指数与水稻NNI的预测精度表现不同,顶3叶(L_3)预测精度最好(R~2=0.731,RMSE=0.130,RE=11.6%),顶2叶(L_2)次之(R~2=0.707,RMSE=0.136,RE=12.2%),顶1叶(L_1)最差(R~2=0.443,RMSE=0.187,RE=14.7%);顶2叶和顶3叶组合平均光谱(L_(23))的预测精度优于单叶水平和其他叶位组合(R~2=0.740,RMSE=0.128,RE=11.5%)。再将窄波段比值指数SR(R_(900),R_(540))近红外与绿光区域分别重采样50 nm和10 nm,所构建的宽波段比值指数SR[AR_((900±50)),AR_((540±10))]模型精度较SR(R_(900),R_(540))未明显降低,且在L_(23)水平下2个模型的模型精度和预测精度基本一致(R~2=0.740,RMSE=0.128,RE=11.5%)。水稻NNI小于1时与产量呈线性的正相关关系(P<0.05),大于1时产量趋于平稳。【结论】L_2和L_3叶片反射光谱为监测水稻NNI的敏感叶位,其中叶位组合L_(23)可提高模型预测精度。基于叶片反射光谱构建的多种波段比值指数(SR(R_(900),R_(540))和SR[AR_((900±50)),AR_((540±10))])可快速估测水稻NNI,从而为不同传感器对水稻氮营养指数估测监测研究提供了理论依据。

以紫叶稠李为试材,通过盆栽方式,在紫叶稠李叶片变色前进行控释肥处理,并定时测定叶片色素含量、氮含量及反射光谱。结果表明:紫叶稠李叶色由绿转紫后,其叶片的光谱反射特征发生显著变化,其反射峰明显向长波方向移动且反射率变小,叶片花色苷含量越高其反射峰向长波方向移动越明显。相关性分析表明:紫稠李叶片光谱反射率与花色苷含量在550～580nm波段呈极显著负相关,可初步作为遥感监测叶片花色苷含量变化差异的敏感波段;紫叶稠李叶片的光谱反射率与叶片氮含量、叶绿素含量相关性基本一致,其中在可见光波段(720～760nm)和近红外区(760～800nm)的相关性呈极显著正相关,可初步作为遥感监测叶片氮含量、叶绿素...

[目的]以福建省顺昌县大干镇的毛竹为研究对象,研究毛竹叶片氮元素含量的最优估测模型,为毛竹生长状态分析与林地土壤肥力估测提供基础。[方法]通过对毛竹叶片原始光谱、一阶微分光谱及相关的植被指数与叶片氮元素含量进行相关性分析来筛选氮元素敏感特征参数,并构建了多元线性回归模型、随机森林模型以及支持向量机模型,利用决定系数最优原则筛选3个模型中的最优模型并进行精度验证。[结果]R_(387)、DR_(663)、NDVIg-b(R_(575)、R_(440))、SIPI、PRI和PPR 6个参数与毛竹叶片氮含量具有较为显著的相关性,基于这6个敏感参数所构建的3种模型中,多元线性回归模型与随机森林模型拟合效果较差,精度验证结果R~2分别为0.435 5、0.437 1,惩罚因子C和核参数Sigma分别设为3和0.1的支持向量机模型估测结果最好,其实测值与预测值拟合决定系数为0.803 1,总体精度为94.02%。[结论]基于R_(387)、DR_(663)、NDVIg-b(R_(575)、R_(440))、SIPI、PRI和PPR6个叶片光谱参数所构建的支持向量机模型能够较为准确地估测毛竹叶片氮元素含量。

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

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】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】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。

为了探讨低温处理后毛竹Phyllostachys edulis叶片反射光谱特性与色素质量分数的相互关系,筛选出能够准确监测低温胁迫下毛竹伤害程度的光谱参数。测定了低温处理后毛竹叶片色素质量分数与反射光谱的变化参数,分析叶片光谱反射率、微分光谱及特征参数与色素质量分数的相关性。结果表明:随着温度的降低,叶绿素a和类胡萝卜素质量分数呈下降趋势(P<0.01)。反射光谱参数光谱反射指数、改良红边比、色素比值指数、归一化植被指数、红边归一化指数、改良类胡萝卜素指数和光化学反射指数等均随着温度的降低而降低(P<0.01);红边面积随着胁迫加深不断减小,红边位置向短波方向移动。在绿光区和红光区,叶绿素a和...

采用盆栽3年生柳杉Cryptomeria fortunei幼苗研究了酸雨(pH 4.0,Tr1),柳杉凋落物(60 g,Tr2)以及酸雨和柳杉凋落物复合作用(Tr3)对其叶片色素质量分数和反射光谱的影响,并对柳杉叶片色素质量分数与光谱反射率、一阶微分光谱和反射光谱参数的相关性进行了分析。结果表明:①Tr1,Tr2和Tr3处理下,柳杉叶片叶绿素a质量分数比对照分别降低了11.6%,26.1%和39.1%,说明酸雨增强了凋落物化感作用对柳杉叶绿素a质量分数的抑制作用,加快了其降解速度。②Tr1和Tr2处理均显著减小了光谱参数反射率倒数、改良的归一化差值指数和反射光谱比值指数a等(P<0.05)。T...

【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。

【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】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。

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。