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[期刊] 中国农业科学
[作者]
夏天 吴文斌 周清波 周勇 于雷
【目的】冬小麦叶面积指数是评价其长势和预测产量的重要农学参数,高光谱技术监测叶面积指数的方法能够实现快速无损的监测管理。本文旨在将田间监测和高光谱遥感相结合,探索研究中国南方江汉平原地区冬小麦的最佳波段、光谱参数及监测模型。【方法】研究选取江汉平原的湖北省潜江市后湖管理区,利用ASD地物光谱仪和SunScan冠层分析系统在田间对冬小麦的冠层光谱及叶面积指数的变化进行监测,并探讨高光谱植被指数与冬小麦叶面积指数之间的定量关系。通过相关性分析、回归分析等方法构建6种植被指数与冬小麦叶面积指数的反演模型。【结果】冬小麦冠层光谱反射率中近红外波段870 nm,红光波谷670 nm,绿光波峰550 nm...
关键词：
高光谱 冬小麦 叶面积指数 估算
[期刊] 中国农业资源与区划
[作者]
刘轲 周清波 吴文斌 陈仲新 夏天 王思 唐华俊
获取农作物叶面积指数（ｌｅａｆ ａｒｅａ ｉｎｄｅｘ，ｌａｉ）及其动态变化对于农作物长势监测和产量估测等应用具有重要的意义。基于冠层反射率模型（物理模型）的ｌａｉ遥感反演方法具有良好的普适性，对地面数据依赖较少，近年来广泛应用于农作物ｌａｉ高光谱反演研究。然而，当物理模型参数取值尽可能准确（代入参数实测值或依据先验知识取值）时，模拟光谱与实测光谱间仍然存在误差，研究称之为＂光谱模拟误差＂。该研究通过比对实测冬小麦冠层光谱与ａＣｒＭ（ａ ｔｗｏ－ｌａｙｅｒ Ｃａｎｏｐｙ ｒｅｆｌｅＣｔａｎＣｅ Ｍｏｄｅｌ）模型最优模拟光谱，展示了光谱模拟误差在各波段、不同样本点的分布规律。据此，根据对光谱模拟误．．．
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
孙诗睿 赵艳玲 王亚娟 王鑫 张硕
以获取的冬小麦无人机多光谱影像为数据源,充分利用多光谱传感器的红边通道对传统植被指数进行改进,通过灰色关联度分析后基于多个植被指数建模的方法对冬小麦的叶面积指数(leaf area index,LAI)进行反演精度对比。结果显示:使用基于多植被指数的随机森林(RF)比赤池信息量准则-偏最小二乘法(AIC-PLS)反演精度高。得到的LAI反演值和真实值之间的R~2=0.822,RMSE=1.218。研究证明通过随机森林预测具有更好的拟合效果,对冬小麦的LAI反演有较好的适用性。
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
马驿 汪善勤 李岚涛 张铮 刘诗诗
以冬油菜为研究对象,2014-2015年度设计了不同施氮水平直播油菜小区试验,在不同生育时期测量冠层光谱、土壤背景光谱以及叶面积指数(leaf area index,LAI),通过相关分析选取了12个光谱特征参数和11个植被指数,建立6叶期至角果期LAI的5种线性和非线性定量反演模型。结果表明:二次多项式反演模型比较适合估算油菜LAI苗期时以红边参数为代表的光谱特征参数,可准确估算出LAI;6叶期时红边幅值预测模型R2为0.81,RMSEP为0.39,RPD为1.62;8叶期时红蓝边面积比归一化预测模型R
关键词：
油菜 叶面积指数 高光谱 相关分析
[期刊] 林业科学
[作者]
向洪波 郭志华 赵占轻 王建力
总结不同空间尺度森林叶面积指数(LAI)的估算方法,并讨论这些估算方法的优缺点与发展趋势:通过地面实测来估算小尺度的森林LAI,包括破坏性采样法、落叶收集法、异速生长方程法、光学仪器法和倾斜点嵌块法;通过遥感反演估算区域乃至全球尺度的森林LAI,包括统计模型法、基于冠层物理特征与反射特性的冠层反射模型法、人工神经网络技术及查表法。
[期刊] 中国农业科学
[作者]
李鑫川 徐新刚 鲍艳松 黄文江 罗菊花 董莹莹 宋晓宇 王纪华
【目的】考虑到利用单一植被指数(VI)反演叶面积指数(LAI)时,存在着不同程度的饱和性和易受土壤背景影响的问题,提出通过分段的方式选择敏感植被指数形成最佳VI组合以提高LAI反演的精度。【方法】通过ACRM辐射传输模型模拟数据,结合地面实测光谱数据,选择常用的植被指数进行土壤敏感性分析以及饱和性分析确定LAI的分段点,并在此基础上分段选择最佳植被指数形成组合VI来实现LAI的最终反演,并利Landsat5TM开展区域条件下冬小麦LAI反演应用。【结果】以LAI=3是较为适宜的分段点,利用植被指数最佳分段组合OSAVI(LAI≤3)+TGDVI(LAI>3)可在一定程度上有效克服土壤影响因素以...
[期刊] 中国农业科学
[作者]
刘姣娣 曹卫彬 马蓉
【目的】棉花叶面积指数是反映作物生物量的重要参数,本文旨在运用遥感数据对这一参数进行估算,为叶面积指数的获取提供更方便快捷的估算模型。【方法】采用美国ASD公司FieldSpec?手持便携式光谱分析仪所获取的棉花冠层光谱反射率和从中等分辨率的遥感图像提取的植被指数,利用相关分析和回归分析方法,找出叶面积指数的最佳估算时相期和最佳遥感估算模型。【结果】棉花的整个生育期内,叶面积指数在时间曲线上呈现出波动变化,在始铃期棉花的叶面积指数达到峰值,据此规律通过提取该时期的遥感数据,得出棉花叶面积指数的遥感估算模型。【结论】棉花叶面积指数的最佳估算时相是盛花期和结铃期,各品种棉花叶面积指数的遥感估算模型...
关键词：
棉花 叶面积指数 植被指数 遥感估算模型
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
周晓楠 黄正来 张文静 马尚宇
为探究双波段光谱仪CGMD-302在监测小麦长势上的可靠性与精准性,同时使用高光谱仪UniSpec SC与双波段光谱仪CGMD-302测试各生育时期小麦冠层信息,并定量分析了植被指数NDVI、RVI、DVI与叶面积指数和叶片干重之间的线性关系。结果表明,基于相同波段反射率计算出的高光谱仪植被指数和双波段光谱仪植被指数均能较好监测小麦群体长势。在CGMD-302监测的叶面积指数模型中,拟合方程的决定系数(R2)均高于0.89,用以检验模型的均方根误差(RMSE)和相对误差(RE)分别小于0.792和0.22
[期刊] 林业科学
[作者]
周靖靖 赵忠 刘金良 赵君 赵青侠 刘俊
【目的】合理利用高分辨率影像空间信息可提高森林参数的估算精度,本研究在前人基础上进一步细化,探索高分辨率影像的光谱与空间信息在提高森林有效叶面积指数(LAIe)估算精度上的组合规律,以期为高分辨率影像对森林参数的估算和森林健康评价研究提供参考和基础数据。【方法】以黄土高原渭北地区刺槐人工林为研究对象,野外测定76块刺槐人工林样地的LAIe,并分别提取高分辨率快鸟影像全色数据的7种纹理指数(角二阶矩阵ASM、同质性HOM、相关性COR、对比度CON、非相似度DIS、变化量VAR、熵ENT)和多光谱数据的7种光谱信息(近红外波段b4、土壤调节植被指数SAVI、修正的土壤植被指数MSAVI、非线性植...
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
张柏 宋开山 张渊智 王宗明 段洪涛 李方
以ASD FieldSpec-Vnir光谱仪实测不同生长季大豆的冠层反射率,同期采集对应大豆LAI,然后逐波段分析冠层光谱反射率、导数光谱与大豆LAI的相关关系;并采用单变量线性回归逐波段分析了冠层光谱反射率、导数光谱与大豆LAI确定性系数随波长的变化趋势,建立了以近红外与可见光波段冠层光谱反射率的比值植被指数RVI与大豆LAI的高光谱遥感估算模型。结果表明,冠层光谱反射率在350￣680nm、760￣1050nm波谱区与大豆LAI相关性较大,而在红边区680￣760nm的相关性变化较大;导数光谱在红边区与大豆LAI相关程度高。通RVI方式建立的遥感估算模型能较为准确估算大豆LAI,通过对红外...
关键词：
高光谱 反射率 大豆冠层 叶面积指数
[期刊] 中国农业科学
[作者]
宋开山 张柏 王宗明 张渊智 刘焕军
目的探索不同高光谱模型监测大豆叶面积指数LAI的精度。方法实测不同水肥耦合作用下,大豆冠层的高光谱反射率与叶面积指数(LeafAreaIndex)数据,对二者进行相关分析;采用敏感波段(801nm,670nm)构建RVI,NDVI,SAVI,OSAVI和MTVI2植被指数,建立大豆LAI估算模型;最后采用相关系数较大的波段作为神经网络模型的输入变量进行大豆LAI的估算。结果大豆LAI与光谱反射率在可见光波段呈负相关、近红外波段呈正相关、红边处相关系数由负变正;微分光谱在三边处与大豆LAI关系密切,在红边处取得最大回归确定性系数(R2=0.86)。植被指数可以较为精确反演大豆LAI,确定性系数R...
[期刊] 林业科学
[作者]
林杰 张金池 顾哲衍 吴玉敏
以植被结构因子——叶面积指数(LAI)取代长期以来用于水土保持定量评价的植被覆盖度,通过遥感技术反演植被结构因子LAI,构建研究区LAI与植被覆盖管理措施因子C量化耦合模型,并进行模型精度验证。结果表明:基于LAI模拟的土壤侵蚀模数为455.89t·km-2a-1,属于微度侵蚀,与径流小区野外观测结果一致。本文提出的LAI取代植被覆盖度作为水土保持定量估算与评价指标是可行的。
[期刊] 中国农业科学
[作者]
聂志刚 李广 王钧 马维伟 雒翠萍 董莉霞 逯玉兰
【目的】模型的有效应用依赖于参数的快速、准确估算。本研究拟解决作物生长模型参数本土化率定过程中运算量大、耗时长、精度低、效率低的问题。【方法】依据甘肃省定西市安定区2个试验点(李家堡镇麻子川村和凤翔镇安家沟村),多年(2002—2005年和2015—2017年)大田试验数据以及定西市安定区1971—2017年气象资料,利用混合蛙跳算法智能的迭代搜索原理,对APSIM模型旱地小麦叶面积指数相关参数进行了优化,并采用相关性分析方法对模型校正结果进行检验。【结果】利用青蛙群体即相对独立又合作协调的子群内局部深度搜索与子群间全局信息交流生物进化学习策略,有效提高了运算的速度,实现了对APSIM模型中与旱地小麦叶面积指数相关参数的快速、准确估算。相关参数主要包括:主茎上节出现所需的热时间间隔、小麦出苗后初始化的节数、小麦出苗后初始化的叶片数、小麦出苗后初始化的叶面积指数、某日正在生长的节数和最大比叶面积。分别使用穷举试错法所得参数值和混合蛙跳算法所得参数值模拟叶面积指数,参数优化后,叶面积指数模拟值和实测值之间的RMSE(root mean square error)平均值由0.069降低到0.027,NRMSE(normalized root mean square error)平均值由8.09%降低到4.56%,M_E(model effective index)平均值由0.979提高到0.993。【结论】相对于参数率定常用穷举试错法,混合蛙跳算法具有自发学习特征的智能迭代行为,实现了参数的自动率定,提高了效率。基于该算法进行APSIM模型旱地小麦叶面积指数相关参数的优化,使得模型对叶面积指数的模拟精度显著提高,证明该算法的使用对作物生理生态系统复杂模型的校正效果良好,为改善模型参数率定过程存在的运算量大、耗时长、精度低、效率低的缺点提供了一种行之有效的方法。
[期刊] 中国农业资源与区划
[作者]
夏天 吴文斌 周清波 陈仲新 周勇
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...
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