为探究利用高光谱植被指数反演叶片总初级生产力(GPP)的模型,以湖北省武汉大学试验田油菜和小麦叶片高光谱反射率和光照强度(PARin)为数据源,利用7种植被指数与PARin的乘积分别反演2种植被叶片GPP,构建线性及非线性回归模型,并对模型进行验证。结果表明:1)从油菜生理特点出发,需要分生育期建模。在选择的7种植被指数中,花期SR构建的一次模型效果最优,建模和验模R2分别为0.80和0.82,RMSE不超过2.85g/(m~2·d);荚果期选择CIred edge和MTCI为优选模型,建模和验模R2为0.84和0.72,RMSE

【目的】探明高光谱遥感技术反演葡萄叶片叶绿素含量的可能性，构建葡萄叶片叶绿素含量反演模型，为快速且无损估测葡萄长势提供技术参考。【方法】以西南山区成熟期葡萄叶片为研究对象，同步获取冠层叶片高光谱数据和SPAD值，研究不同分数阶微分光谱（0.0～1.4阶，步长0.2）反演葡萄叶片SPAD值的能力，构建多个基于特征波段和光谱指数的单因素模型及基于连续投影算法的多因素模型。【结果】不同SPAD值葡萄叶片原始光谱曲线整体一致，在可见光区域反射率较低而在近红外区域反射率高；可见光、近红外区域反射率与SPAD值分别呈反比和正比；随着阶数上升，特征波段由近红外向红边靠近，光谱指数由近红外与蓝光组合变更为近红外与绿光组合，单因素模型建模变量相关性呈先升后降趋势，在0.6阶达峰值；除0.6阶与0.8阶外，其余分数阶微分光谱单因素模型建模变量均为DSI；多因素模型优于单因素模型，机器学习算法可提升传统回归模型精度，所有模型以0.6阶下SPA-GA-XGBoost回归模型精度最优，其建模与验证R~(2)分别为0.79和0.75，相应均方根误差（nRMSE）分别为15.54%和14.45%。【结论】分数阶微分变换在葡萄叶片SPAD值反演方面具有较大潜力，特定分数阶下，光谱指数优于特征波段，GA-XGBoost算法能产生较好的建模效果。

【目的】碳氮代谢反映植株生理状况和生长活力,是小麦籽粒产量与品质形成的生理基础,因而叶片糖氮比的实时无损监测对小麦生长诊断和氮素管理具有重要意义。本研究的主要目的是通过分析小麦叶片糖氮比与冠层高光谱参数的定量关系,确立小麦叶片糖氮比的定量监测模型。【方法】采用不同蛋白质含量的小麦品种在不同施氮水平下进行了连续3年大田试验,于小麦不同生育期采集田间冠层高光谱数据并测定叶片糖氮比值,进而分析建立冠层高光谱参数与叶片糖氮比的回归模型。【结果】小麦叶片糖氮比随施氮水平的提高而下降,随生育进程呈"高-低-高"动态变化模式。利用高光谱对叶片糖氮比进行监测的适宜时期为拔节期至灌浆中期,其中开花期最好。水分特...

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

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。

以水稻叶片光谱和光合入射有效辐射(PARin)为数据源,分别使用8种叶绿素相关植被指数和其与PARin的乘积对珞优9348和丰两优4号品种水稻叶片在3种氮肥浓度下的净光合速率进行反演,建立不同氮肥水平下,品种无关的水稻叶片净光合速率估算模型,并验证精度。结果表明:1)仅基于叶绿素相关植被指数反演叶片净光合速率是不可行的,模型R~2均0.75,RMSE不超过1.85μmol/(m~2·s);3)区分高、低氮水平进行反演,基于CI的模型R~2分别为0.80和0.89,RMSE分别为1.25和1.37μmol/(m~2·s),可满足反演需求。因此,基于叶绿素植被指数CI的模型可适用于不同品种的水稻叶片净光合速率统一反演。

【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。

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

针对传统叶绿素分析方法具有破坏性且耗费人力、时间长、成本高的弊端,依据LOPEX’93数据集中双子叶植物的高光谱数据和叶绿素值,构建了双子叶植物基于高光谱的叶绿素含量最佳估算模型,利用Pearson相关性分析一阶微分光谱、高光谱特征参数与叶绿素的相关关系,发现724nm波段处一阶导数与双子叶植物叶绿素值的相关性最大,其相关性为0.509;高光谱特征参数RVI、NDVI、TCAR与叶绿素的相关性达到0.7以上,构建基于一阶微分光谱、高光谱特征参数和BP神经网络的叶绿素估算模型,并对模型进行验证;再结合一元线性模型、指数模型、对数模型和幂函数模型与BP神经网络模型进行比较。结果表明:叶绿素值与一阶微分光谱在724nm处的光谱数据作为自变量建立的传统回归模型可用于双子叶植物叶绿素的估算,最优建模样本R~2和最优验证样本R_V~2分别为0.541和0.745,RMSE为6.16;基于高光谱特征参数RVI、NDVI、TCAR建立的叶绿素估算回归模型,最优建模样本R~2和最优验证样本R_V~2分别为0.618,0.708;0.632,0.866;0.594,0.654,RMSE分别为6.65,5.61,7.07,将基于高光谱特征参数变量构建传统回归模型时筛选到的光谱参数作为输入,实测叶绿素值作为输出,构建BP神经网络模型,其最优建模R2与最优验模R_V~2分别为0.692和0.874,最优验证样本RMSE为5.23,与其他回归模型相比,BP神经网络模型预测精度最高。研究表明基于高光谱数据的模型具有较好的预测能力,是估算双子叶植物叶绿素值的一种高效的方法。

冬小麦SPAD(Soil and Plant Analyzer Development)是评价其健康状况的重要农学参数,传统监测方法效率较低,旨在将田间监测和遥感技术相结合,探讨我国江汉平原地区冬小麦SPAD的遥感监测方法。研究选取湖北省潜江市后湖管理区为研究区域,利用ASD Fieldspec 3地物光谱仪和SPAD-502叶绿素仪在田间采集冬小麦冠层光谱和叶片SPAD,选取4种植被指数与叶片SPAD进行回归分析并构建预测模型。经模型精度检验,NDVI较适合对该地区冬小麦SPAD反演。然后将NDVI-SPAD反演模型与HJ-1卫星影像相结合,进行研究区域的冬小麦SPAD反演,通过比较HJ-1...

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...

通过人工田间诱发不同等级小麦条锈病,在不同生育期测定染病冬小麦冠层光谱及其病情指数(DI)。把冠层光谱一阶微分数据与相应的DI进行相关分析,采用单变量线性和非线性回归技术,建立小麦DI的估测模型,并利用不同品种小麦样本对模型精度进行可靠性检验。结果表明:DI与一阶微分在432~582 nm、637~701 nm以及715~765 nm区域内有极显著相关性,以红边峰值区(725~735 nm)一阶微分总和与绿边峰值区(521~530 nm)一阶微分总和的比值为变量的线性模型估测DI精度最高,且其对小麦品种相对不敏感。上述研究结果对利用高光谱遥感监测农作物病害及其严重程度都具有实际应用价值。

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。

通过对多年的东海、黄海南部实测海洋初级生产力与环境数据的分析,采用非线性最小二乘法,得到海洋初级生产力的遥感估算模型。利用从2000年1月-12月的SeaWiFS数据反演得到的叶绿素a浓度、透明度、辐照度数据,以及同期的NOAA数据反演得到的海表水温数据,通过该模型,提取出我国海区的海洋初级生产力的时空分布信息。结果表明,在东海、黄海和渤海初级生产力季节变化明显,在东海,最大初级生产力的月份为5月,最小月份为2月。而在黄海和渤海,最大初级生产力的月份为8月,最小月份为2月。在大洋区,初级生产力的季节变化相对较小。与相关的文献资料比较该模型能较好地反映渤、黄、东海的海洋初级生产力的时空分布信息及...