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。

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

【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。

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。

【目的】研究棉花冠层叶片叶绿素含量与高光谱参数的相关性，建立叶绿素含量估算模型。【方法】２０１４年，以鲁棉研２８号为研究对象，测定不同施氮水平和生育期棉花冠层叶片叶绿素含量及３５０～２ ５００ｎｍ光谱反射率，以棉花冠层高光谱反射率与冠层叶片叶绿素含量为数据源，在分析叶绿素含量与原始高光谱反射率（Ｒ）、一阶导数光谱反射率（ＤＲ）、光谱提取变量和植被指数相关性的基础上，采用一元线性与多元逐步回归的方法构建了叶绿素含量估算模型，并对从中筛选的６种棉花冠层叶片叶绿素含量估算模型进行精度对比。【结果】１）棉花冠层叶片叶绿素含量在反射光谱７６６ｎｍ处相关系数达到最大值，相关系数Ｒ＝０．８３６；对于一阶导数．．．

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。

采用ASD Fieldspec光谱仪测定不同土壤水分条件下枫杨叶片高光谱反射率,并给出对应的枫杨叶绿素含量。研究不同土壤水分条件下枫杨幼苗叶片叶绿素含量的变化规律;综合分析9个常见光谱植被指数与枫杨叶片叶绿素含量的相关性与回归方程,利用主成分分析对光谱数据进行降维,将得到的主成分得分作为BP人工神经网络模型的输入变量进行枫杨叶片叶绿素含量的估算。结果表明:不同水分处理均显著影响枫杨幼苗叶绿素含量。在所列举的9个常用植被指数中,VOG1植被指数与叶绿素含量的关系最密切,相关系数R达到0.865。用主成分分析-BP神经网络模型进行叶绿素含量的估算,预测值与实测值之间的线性回归的相关系数R=0.93...

叶绿素是草地进行光合作用最重要的色素,与氮素、蛋白质、水分等其他植被生化参数均有着密切关系,是草地光合能力及生理状况的良好指示剂。利用高光谱数据建模分析是实现大面积草地叶绿素含量估算的一种重要手段。本文将基于高光谱分析估算草地叶绿素含量的方法总结为:基于红边位置及光谱指数的经验模型和辐射传输模型两类。经验模型通过建立叶绿素含量与红边位置、光谱指数之间统计关系来估算叶绿素含量,参数简单,实用性较强;但光谱指数构造形式多样且与草地叶绿素含量关系复杂,在一定程度上影响了叶绿素的估算精度。辐射传输模型以叶绿素含量与辐射能量的作用过程作为其理论基础,模型中参数较多且对估算尺度敏感,有待于进一步完善。目前草地叶绿素估算的研究相对薄弱,专门用于估算的模型较少。未来的工作一方面应致力于发展和改进适宜于草地的光谱指数,同时确定合适的辐射传输模型参数以改进模型对草地的监测效果;另一方面,如何由叶片尺度拓展到冠层尺度进而拓展到像元尺度,从而更好地实现大面积草地叶绿素含量估算,是一项既具有重要意义又有挑战性的工作。

【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。

【目的】文章尝试建立橡胶树叶片钾素含量高光谱估算模型。【方法】基于涵盖2个品种和6个割龄的橡胶树叶片钾素含量和光谱反射率,分别采用偏最小二乘法(PLS)和偏最小二乘-支持向量机(PLS-SVM)构建了橡胶树叶片钾素含量高光谱估算模型。采用多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)、SG平滑(SG)、一阶导数(FD)和二阶导数(SD)等预处理方法或方法组合对叶片原始光谱反射率进行预处理,通过筛选得到最佳预处理模式为SNV+SG+FD的组合方法,其中,SG平滑点数为7,多项式次数为1或2。【结果】利用验证集对PLS模型和PLS-SVM模型进行验证,结果显示,决定系数R~2分别为0.843和0.868,均方根误差RMSE分别为1.331和1.162 g/kg,相对分析误差RPD分别为2.414和2.764。【结论】2种模型均具有良好的估算效果,PLS-SVM模型具有更高的估算精度。

【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。

[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

高光谱遥感技术为水稻叶片叶绿素含量的高通量、无损、准确监测提供了有效途径,然而高光谱数据的降维或特征光谱参数的选择是叶绿素含量有效反演的关键环节。利用2017年辽宁省盘锦市大洼水稻氮高效品种筛选试验基地的水稻叶片叶绿素含量与叶片高光谱数据,探讨了高光谱数据的降维方法与叶绿素含量的反演建模。首先应用最优子集选择算法(best subset selection)对工程常用的水稻叶绿素反演特征光谱指数进行优选,筛选出最优组合,作为叶绿素多元回归模型的输入特征;同时应用没有在光谱领域得到有效应用的基函数展开算法,利用Gram-Schmidt正交变换寻找叶片高光谱数据的基函数空间,再将高光谱数据投影到基函数空间从而实现降维,最后利用降维后的数据进行多元回归建模,反演叶绿素。结果表明:最优子集选择算法优选出的mNDVI(445,705,750)、NDVI(705,750)、PSRI(500,680,750)、RD(505,705)、RI1dB(720,735)、MCARI(550,670,700)、PPR(450,550)共7个特征指数组合,回归模型反演精度最高,决定性系数R2为0.844,均方根误差RMSE为0.926;基于基函数展开算法对400～1000nm波段范围601维高光谱数据降至13维,叶绿素反演回归模型的决定性系数R2达到0.861,均方根误差RMSE为0.906。说明基于基函数展开的高光谱降维与叶绿素含量估测方法效果较好,可为水稻叶绿素含量估测与长势诊断提供技术支持。