[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。

采用盆栽试验研究了不同氮营养水平下的春玉米叶片叶绿素和全氮含量与叶片光谱反射率的相关性。结果表明,拔节期和喇叭口期是玉米氮素光谱营养诊断的敏感时期;利用绿峰处叶片最大光谱反射率反演玉米叶片氮素含量和叶绿素含量的精度为:喇叭口期>拔节期>开花吐丝期;不同生育时期诊断玉米叶片氮素含量和叶绿素含量时所采用的光谱波段也不同,拔节期和喇叭口期采用可见光波段的光谱反射率可靠性较高,而开花吐丝期采用近红外波段的光谱反射率可靠性较高;两波段组合光谱变量对叶片叶绿素和全氮含量的判别精度高于单一波段的判别精度。

【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。

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。

【目的】探试利用光谱分析手段估测果树微量元素含量的精度与应用潜力。【方法】首先对果树鲜叶的光谱反射率(Rλ)以及叶片铁(Fe)、锰(Mn)、铜(Cu)、锌(Zn)4种元素含量进行测定,并分别对各种元素含量与Rλ及其多种变式数据(1/Rλl、g(1/Rλ)、d1Rλ、d2Rλ、d1[lg(1/Rλ)]、d2[lg(1/Rλ)]l、g(1/BNC)、f′(Rλ)、Dn)的相关性进行了分析,找出了与每种元素含量相关性最强的光谱数据形式。最后采用逐步回归法,分别对每种元素含量及与其相关性最强的光谱变式数据进行了回归分析,得到了入选波长,并利用入选的波长Rλ进行了基于最小误差平方和的偏最小二乘回归建模。...

[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

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...

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】探讨采用光谱分析手段估测果树N、P、K营养元素含量的精度及应用潜力。【方法】首先,对果树鲜叶的光谱反射率(Rλ)以及叶片全氮(TN)、全磷(TP)、全钾(TK)含量进行测定,并对各种元素含量与Rλ及其多种变式数据(1/Rλl、g(1/Rλ)、d1Rλ、d2Rλ、d1[lg(1/Rλ)]、d2[lg(1/Rλ)]l、g(1/BNC)、f′(Rλ)、Dn)的相关性进行分析,找出与每种元素含量相关性最强的光谱数据形式;其次,采用逐步回归法,对每种元素含量和与其相关性最强的光谱数据形式进行回归分析,得到入选波长;最后,利用入选的波长,进行基于最小误差平方和的偏最小二乘回归建模。【结果】叶片TN...

毛竹Phyllostachys pubescens是高效的固碳植物,但在不同光环境下成长的叶片之间有何差异?毛竹怎样最大程度地利用光能?这些问题尚未明确。对1,2,3度毛竹叶片分别从不同朝向,不同冠层高度叶片和不同年龄等3个维度测量了毛竹叶片叶绿素含量及叶片反射光谱,并以Origin为平台对反射光谱数据进行四阶导数处理。结果表明:弱光环境下会造成毛竹叶绿素变化,叶绿素a/b值下降,叶黄素水平降低,类胡萝卜素升高,辅助色素种类增加。随着竹龄增加色素组成改变,光合效能降低。四阶导数能有效地分离重叠峰,提高光谱信息的可读性。结合原始光谱和四阶导数光谱的对比分析,可以有效对毛竹叶片色素含量进行定性定量...

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]探究不同品种核桃(Juglans regia L.)叶片含水量与叶片高光谱反射特征的相关性,分析品种间差异,为核桃叶片水分的准确诊断提供参考。[方法]本研究以5个不同品种的核桃叶片为研究对象,测定了脱水过程中叶片水分含量及其同步反射光谱响应曲线,分析并对比了不同品种核桃叶片含水量与光谱反射率的相关关系,探讨了核桃叶片水分敏感波段的品种间差异。[结果]表明:(1)不同品种核桃叶片的构成物质与叶片结构相似,在叶绿素和水分含量上存在差异;(2)核桃叶片含水量与叶片反射率的相关关系不受水分表征量的影响,在621■703、1 244■2 500 nm范围内各品种核桃叶片含水量与反射率均呈显著相关关系(p

【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...

基于高光谱(350~2 500 nm)数据,研究了我国中、东部地区5种主要类型土壤全氮含量与高光谱反射率之间的定量关系,构建了基于偏最小二乘法(PLS)、BP神经网络(BPNN)和特征光谱指数的土壤全氮含量估算模型。结果表明,以500~900 nm、1 350~1 490 nm区域波段反射率经Norris滤波平滑后的一阶导数光谱为基础,构建的基于PLS和BPNN的土壤全氮含量估算模型精度较高,建模决定系数分别为0.81和0.98;独立观测资料检验结果显示,模型预测决定系数分别为0.81和0.93,均方根误差RMSE为0.219 g.kg-1和0.149 g.kg-1,相对分析误差RPD为2.2...