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】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】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。

采用高光谱近地遥感技术，获取不同氮素水平下的玉米冠层高光谱数据，通过相关性、线性和非线性的分析方法，探讨玉米整个生育期中各营养器官的全氮含量与多种高光谱参数的相关关系，建立全氮含量的定量估测模型，并利用第２年的数据进行精度检验。结果表明：玉米冠层高光谱数据经过微分、倒数、对数处理后与玉米全氮含量的相关性均有所提高，所选波段基本在可见光波段范围内变化，其中微分处理可以显著提高数据间相关性；在１０种植被指数中，玉米叶片全氮含量与植被指数ＲＤＶＩ（８１１，７４３）、ＤＶＩ（８１１，７５４）、ＭＳＡＶＩ（８１１，７５４）相关性都达０．９２＊＊以上，玉米叶鞘、茎秆全氮含量分别与ＲＤＶＩ（９５２，７５１）．．．

叶绿素是评价玉米健康状况的重要生理生化参数,而快速、准确检测玉米叶片叶绿素含量,是实现玉米长势及健康状况精准诊断的关键。为提高玉米叶片叶绿素含量的高光谱反演精度,以玉米试验小区为基础,测定了东北地区玉米不同生长期的叶片光谱反射率及其对应的叶绿素含量。首先采用一阶微分方法提取光谱特征,构建9种高光谱特征参数(Db、Dy、Dr、λb、λy、λr、SDb、SDy和SDr),并分析一阶微分光谱、高光谱特征参数与叶绿素含量间的相关关系,优选出与叶绿素含量相关性较高的3种特征参数作为自变量,分别为535nm处的一阶微分值、蓝边内最大一阶微分值Db、蓝边面积SDb,叶绿素含量实测值作为因变量,随后采用遗传算法对BP神经网络进行优化,建立BP神经网络(BPNN)和遗传算法优化的BP神经网络(GA-BPNN)反演模型,并对模型进行验证;再结合主成分回归(PCR)和偏最小二乘回归(PLSR)模型进行比较。结果表明:叶绿素含量与一阶微分光谱在535nm处具有最大相关系数(R=-0.738),并且与特征参数Db、SDb呈显著相关,相关系数R分别为-0.732和-0.728;遗传算法可以有效地对BPNN初始权值随机化、易陷入局部极值等不足实现优化,并为其定位出理想的搜索空间;GA-BPNN模型的建模集与验证集R2分别为0.878和0.898,RMSE为0.731,与其他反演模型相比,GA-BPNN模型的稳定性和预测能力均表现最好,可为定量预测玉米叶片叶绿素含量提供一定的理论和技术依据。

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...

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】氮素是作物生长发育过程中最重要的营养元素之一,研究叶氮含量反演的有效光谱指标设置,为应用高光谱植被指数反演作物叶氮含量,以及作物的实时监测与精确诊断提供重要依据。【方法】以冬小麦为例,选取涵盖冬小麦全生育期不同覆盖程度225组冠层光谱与叶氮含量数据,通过遥感方法建立模型,模拟了不同光谱指标,即中心波长、信噪比和波段宽度对定量模型的影响,通过模型精度评价指标决定系数(coefficient of determination,R2)、根均方差(root mean square error,RMSE)、

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。

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...

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】以海南省特有树种降香黄檀为研究对象,提出1种基于植被指数和多光谱纹理特征的叶片全铁含量(TIC)预测方法,为珍贵树种重金属营养诊断提供参考。【方法】分别设计4种梯度(CK、F1、F2、F3)的铁胁迫试验,胁迫结束后摘取叶片并获取多光谱图像,计算叶片图像的植被指数(VIs)及纹理特征(包括纹理特征均值TFMV和纹理特征方差TFV),分析其与TIC之间的关系。通过显著性检验筛选出与TIC在0. 05和0. 01水平上显著相关的变量,再使用相关性分析法(CA)、主成分分析法(PCA)、平均影响值法(MIV)和遗传算法(GA)进行二次筛选,将筛选结果作为粒子群优化-反向反馈神经网络(PSO-BPNN)的输入变量,分析比较预测结果。【结果】1)在CK～F2梯度区间内,树高、冠幅和地茎的生长量随着施铁含量的增加而增加,而在F3梯度下,树高、冠幅生长量降低,地茎生长量出现大幅度上升; 2)随着叶片TIC的上升,B波段呈先下降后上升趋势;G波段则与B波段相反; R波段先下降后上升,之后基本保持稳定; RE和NIR波段则一直呈上升趋势; 3)大部分VI与TIC在0. 01和0. 05水平上相关,TFMV和TFV也可以反映叶片TIC,但TFV在相关水平和相关个数方面均优于TFMV。从波段角度分析,RE和NIR波段在植被指数和纹理特征方面与TIC的相关性均优于其他波段; 4)使用不同筛选方法得到的预测结果不同,其中CA与GA得到的评价指标最佳且相似,但GA在150～300mg·kg~(-1)区间得到的预测结果偏低,不适用于田间施肥指导。5)仅使用植被指数得到的预测结果较差,加入纹理特征后很明显的提高了拟合优度及预测精度,纹理特征方差对模型精度的影响更大,说明叶片纹理的离散程度可以较好的作为预测全铁含量的辅助信息。【结论】F1和F2梯度的施肥量可以促进降香黄檀植株生长及生物量累计。最佳叶片全铁含量为150～300 mg·kg~(-1)。除植被指数外,MPV作为辅助因素可以提高模型的拟合优度及预测精度,同时,CA-PSO-BPNN方法可以有效的运用于田间施肥指导,为珍贵树种重金属含量监测提供较为准确的预测。

【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...

为研究基于高光谱优化NDVI值在反演喇叭口期玉米叶片氮含量的可行性,使用Fiedspec3.0光谱仪和Greenseeker分别对不同施氮量下玉米叶片的光谱反射率和NDVI进行了测定,并对NDVI值进行了提取和优化,建立玉米叶片氮含量优化NDVI反演模型,对其反演精度进行验证。结果显示:优化NDVI值与NDVI测定值、玉米叶片氮含量均呈显著正相关(r=0.913 2,0.949 8),优化NDVI值对玉米叶片氮含量反演精度达到显著水平(r=0.908 1),反演精度高于NDVI测定值。优化NDVI值能通过群体的速测来决策玉米叶片的氮含量,为玉米进行氮营养诊断提供新的技术支持,具有重要的现实意义...