[目的]基于冠层图像可见光颜色分量进行冬小麦叶片氮含量(leaf nitrogen concentration,LNC)估算的算法研究,旨在为构建LNC估算模型提供方法借鉴。[方法]用Olympus E-620单反相机采集不同种植条件(2个品种、2个种植密度、3个氮处理)下2年生育期(2013年和2014年)的小麦冠层图像。基于H颜色分量的K-means聚类分割冠层图像,分别提取3个颜色空间HSV、L~*a~*b~*和RGB的3种基础颜色分量值,作为输入参数;分别使用多元线性回归(multivariate linear regression,MLR)、支持向量回归(support vector regression,SVR)、随机森林(random forest,RF)构建LNC估算模型,以决定系数R~2和均方根误差(root mean square error,RMSE)为评价指标;10×10嵌套交叉验证法分析3个颜色空间下各算法模型的拟合能力与泛化性能。[结果]单颜色空间下,3个算法模型的拟合与泛化性能以HSV空间下最优,L~*a~*b~*空间下其次,RGB空间下表现最弱;其中,RF拟合能力最强,但方差主导了泛化误差,模型过拟合;SVR拟合能力弱于RF,优于MLR,但该模型泛化性能最优;MLR拟合能力最弱,且偏差主导了泛化误差,模型欠拟合且受噪声干扰。融合3个颜色空间9种基础颜色分量的多颜色空间,3个模型拟合与泛化性能相对单颜色空间均更优,其中RF模型最优。与最优单色空间HSV相比,RF在训练集上R~2提高2.67%,RMSE降低11.59%;测试集上R~2提高7.57%,RMSE降低11.49%。多颜色空间下RF较SVR拟合更优,且泛化性能有效提升,提升比例高于SVR。[结论]基于3种算法构建的LNC估算模型,在融合3个颜色空间的9个基础颜色分量多颜色空间下,RF拟合与泛化性能最优,可为估算冬小麦LNC提供方法参考。

于2006-2007年在大田条件下对灌水、施氮量和水氮互作对2个不同类型的冬小麦品种石新733和石麦15叶片叶绿素含量和光合速率的影响进行了研究。结果表明,适量施氮对提高小麦叶片叶绿素含量及光合速率效果明显。水氮耦合对叶绿素含量和光合速率具有类似的效应:灌拔节1水条件下,叶绿素含量及光合速率随施氮量的增高而增高;灌拔节、开花2水条件下;两品种旗叶叶绿素合成对施氮量需求呈现显著下降趋势,施氮量过高反而不利于叶绿素合成和光合速率的提高,石麦15表现更为明显;灌开花水可以延缓花后20 d后旗叶叶绿素的降解,但这一效应随着施氮量的增高而降低,石麦15表现尤其明显。叶绿素含量较低的品种石麦15在灌1水条...

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...

【目的】本文研究了品种和割龄对橡胶树叶片氮含量高光谱估算的影响。【方法】基于不同品种和割龄类型的橡胶树叶片样本,采用Savitzky-Golay(SG)平滑方法和偏最小二乘法(PLS)构建了橡胶树叶片氮素含量高光谱估算模型。【结果】不同品种和割龄组合下模型的预测精度从优到劣依次为:既分品种又分割龄,只分割龄不分品种,只分品种不分割龄,不分品种和割龄。【结论】品种和割龄均会影响模型精度,尤其是割龄,不同的割龄分类方法预测结果差异较大,且割龄划分并非越细越好,将橡胶树割龄分为未开割、小于10割龄和10割龄以上

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

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】阐明水稻顶部4张叶片蛋白氮含量和反射光谱特征的变化规律及其相互关系,建立快速、准确诊断水稻功能叶片蛋白氮含量的方法。【方法】通过3年不同施氮水平和不同品种类型的大田试验,分生育期同步测定顶部4张叶片的光谱反射率及蛋白氮含量,系统分析叶片蛋白氮含量与多种高光谱参数的定量关系。【结果】水稻叶片蛋白氮含量和光谱反射率在不同施氮水平、不同生育期及不同叶位间均存在明显差异,叶片蛋白氮含量的敏感波段主要存在于可见光绿光区530～580nm及红边区域695～715nm,其中红边区域表现最为显著。红边区域700nm附近波段与近红外短波段的比值组合(SRs)可以有效地估算水稻上部功能叶片的蛋白氮含量,其...

为明确不同颜色三色苋(Amaranthus tricolor L.)叶片的叶色参数、色素含量与抗氧化能力之间的关系，以7种彩叶三色苋为试验材料，按照不同颜色分为13个叶片组织，测定其叶色参数、色素含量、生物活性物质含量及抗氧化能力指标，并进行相关性分析和隶属函数分析。结果表明：13个叶片组织的叶色参数、色素含量、生物活性物质含量和抗氧化能力存在明显差异；不同叶片组织的L*为27.78～82.22，a*为–21.93～53.14，b*为1.00～60.33，c*为3.10～69.06；绿色和紫色叶片的叶绿素a、叶绿素b、总叶绿素、类胡萝卜素含量显著高于黄色、红色组织的；红色和紫色叶片组织中甜菜色素、总黄酮和总多酚含量显著高于黄色和绿色叶片的；a*、甜菜色素、总黄酮和总多酚含量与抗氧化能力指标呈极显著正相关；不同颜色三色苋叶片的抗氧化能力从高到低依次为紫色、红色、绿色、黄色。

为明确不同颜色三色苋(Amaranthus tricolor L.)叶片的叶色参数、色素含量与抗氧化能力之间的关系，以7种彩叶三色苋为试验材料，按照不同颜色分为13个叶片组织，测定其叶色参数、色素含量、生物活性物质含量及抗氧化能力指标，并进行相关性分析和隶属函数分析。结果表明：13个叶片组织的叶色参数、色素含量、生物活性物质含量和抗氧化能力存在明显差异；不同叶片组织的L*为27.78～82.22，a*为–21.93～53.14，b*为1.00～60.33，c*为3.10～69.06；绿色和紫色叶片的叶绿素a、叶绿素b、总叶绿素、类胡萝卜素含量显著高于黄色、红色组织的；红色和紫色叶片组织中甜菜色素、总黄酮和总多酚含量显著高于黄色和绿色叶片的；a*、甜菜色素、总黄酮和总多酚含量与抗氧化能力指标呈极显著正相关；不同颜色三色苋叶片的抗氧化能力从高到低依次为紫色、红色、绿色、黄色。

【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。

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】实现毛竹叶片叶绿素含量的高光谱反演，可为毛竹生长状态分析与毛竹林的科学管理提供理论依据。【方法】本研究基于毛竹不同叶位叶片的平均反射率和样地实测平均叶绿素含量数据，对平均反射率光谱曲线采取Savitzky-Golay平滑、标准正态变量变换和一阶微分的组合预处理，采用相关系数法和连续投影算法（SPA）分别提取特征波长，基于特征波长提取结果运用SPXY算法、KS算法和随机法（RS）进行数据集划分，构建6种光谱训练集，选取随机森林（RF）、极端梯度提升算法、支持向量机回归（SVR）和BP神经网络4种机器学习算法建立毛竹叶绿素含量估算模型，根据模型评估结果筛选叶绿素含量估算最适应模型。【结果】在数据集划分算法性能上，相比于KS和RS数据划分法，基于SPXY数据集划分法能显著提升叶绿素含量的估算精度；在特征波长筛选方法中，SPA算法相比于相关系数法能有效消除共线性影响，提升模型精度；在机器学习模型构建上，以SPA算法结合SPXY数据集划分法建立的支持向量机回归模型对毛竹叶片叶绿素含量的估算精度最高，训练和验证R2分别为0.78和0.76。【结论】SPA算法结合SPXY数据集划分法建立的SVR模型能实现毛竹叶片叶绿素含量的准确估测，可用于毛竹叶片叶绿素含量信息的快速、无损获取。

[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