粗蛋白是评价牧草质量的重要指标,利用高光谱遥感技术可以充分了解粗蛋白的含量及其动态变化,为牧草品质遥感监测提供科学依据。利用光谱仪测定大丰麋鹿自然保护区半散养区主要优势植物狼尾草(Pennisetum alopecuroides)的冠层反射率,并分析了其粗蛋白的相对含量。选择狼尾草原始反射率光谱及其构建的植被指数与其粗蛋白含量进行相关性分析,筛选显著相关的光谱特征;运用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)和多元逐步回归(stepwise multiple linear regression,SMLR)建立狼尾草粗蛋白含量高光谱预测模型,通过比较模型精度确定最优预测模型。结果表明,基于显著性波段的PLSR模型精度最高(验证集R2=0.897, RMSE=1.303, RPD=3.110);基于显著性波段的SMLR模型反演效果最差(验证集R2=0.170, RMSE=3.691, RPD=1.098);基于植被指数的PLSR和SMLR模型精度较为接近,验证集RPD约为2;基于显著性波段的PLSR模型反演效果最好。本研究结果可为保护区大区域尺度狼尾草粗蛋白含量的定量反演提供参考依据。

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。

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

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

利用高光谱遥感技术能够高效，无损，快速的获取草地地上生物量，对草地畜牧业的高效管理，动态监测及草畜供求关系平衡等方面具有重要意义。为了探求估算生长期针茅群落地上生物量最适宜的光谱变量与植被指数，本研究在内蒙古锡林郭勒盟镶黄旗牧场获取光谱反射率与地上生物量数据，通过原始高光谱数据以及一阶微分，植被指数，绿峰与红谷等变量，运用回归模型建立相应地上生物量估算模型并对比评价模型精度。结果表明：克氏针茅（Stipa krylovii）群落在7-8月的牧草生长过程中，生物量逐渐增加，8-9月牧草枯黄明显，生物量明显下降。对原始高光谱进行微分处理有助于提高敏感波段与地上生物量的相关性；在高光谱变量中，利用红边斜率（Dr）构建的线性模型精度最佳，R²为0.94，均方根误差（RMSE）为1.97g/m²，平均相对误差（MAE）为1.97g/m²。在植被指数中，利用土壤调整植被指数（SAVI）构建的多项式模型精度最佳，R²为0.92，RMSE为1.15g/m²，MAE为1.39g/m²。本研究能够为用不同高光谱变量估算针茅群落地上生物量提供科学依据，为快速精准的牧区天然草场遥感监测提供方法和技术支持。

以天山北坡乌鲁木齐县甘沟乡为研究区,利用美国SVC HR-768便携式光谱仪采集25块样方的高光谱数据,并测定对应样方中草地盖度,分析草地盖度与原始光谱、一阶微分光谱和高光谱特征变量之间的相关关系;采用回归统计的方法,基于高光谱位置变量、高光谱面积变量和高光谱植被指数变量构建草地盖度的估测模型,并进行模型精度评价。结果表明,研究区草地盖度与植被冠层光谱反射率相关性较强的波段范围为354-704、1 420-1 481和1 904-2 512nm;基于一阶微分光谱和高光谱植被指数构建的估测模型能更好地反演草

【目的】粗蛋白质、粗淀粉和直链淀粉含量是水稻品质的3个重要指标。研究米粉中粗蛋白、粗淀粉和直链淀粉含量的光谱快速检测方法为水稻品质遥感监测提供依据。【方法】通过田间小区试验,获得了5个品种、3个供氮水平处理的米粉样品,提取样品的粗蛋白质、粗淀粉和直链淀粉,测定样品的粗蛋白质、粗淀粉和直链淀粉含量,同时测定相应的高光谱数据及粗蛋白质与粗淀粉混合样品的高光谱数据,分析它们的高光谱特征及其与样品粗蛋白质、粗淀粉和直链淀粉含量之间的相关性,建立相关估测模型。【结果】粗蛋白质和粗淀粉、直链淀粉的光谱有明显的差异,米粉粗蛋白质、粗淀粉和直链淀粉含量与其某些高光谱参量之间存在极显著相关,其中决定系数R2约0...

【目的】探索植被指数（VI）及其波段选择、回归建模方法、训练样本选取三方面因素对基于统计模型的水稻叶面积指数（LAI）高光谱遥感估算的影响，构建县域水稻LAI估算模型，并在四川省凉山彝族自治州昭觉县开展实证应用。【方法】本文基于不同样本量的３套训练数据，分别对增强型植被指数（EVI）、修正三角植被指数2（MTVI2）、归一化差值植被指数（NDVI）和修正比值植被指数（MSR）开展波段选择。在此基础上，以1种VI作为LAI的特征参量，试用指数回归（ER）和人工神经网络（ANN），构建LAI估算模型。计算LAI估算值和实测值之间的决定系数（R~(2)）和均方根误差（RMSE），开展估算精度验证。【结果】①基于EVI或MTVI2的LAI估算精度优于NDVI和MSR。以ANN模型为例，基于优选波段的EVI和MTVI2得到的R~(2)分别为0.638和0.681，RMSE分别为0.554和0.519；而NDVI和MSR得到的R~(2)分别为0.567和0.560，RMSE分别为0.606和0.611。②基于各VI优选波段组合的LAI估算精度（平均R~(2)为0.574，平均RMSE为0.598）优于默认波段组合（平均R~(2)为0.424，平均RMSE为0.694）。③ANN模型的表现优于ER模型。在基于默认波段、优选波段的LAI估算试验中，ANN模型得到的平均R~(2)比ER模型分别提高了40.27%和14.03%；平均RMSE分别降低了11.32%和8.11%。④就本项目试验而言，训练样本量对基于ANN模型的LAI估测精度的影响不显著。例如，当训练样本量低至24时，基于EVI构建的ANN模型的测试精度（R~(2)=0.660， RMSE=0.537），仍然优于ER模型（R~(2)=0.597， RMSE=0.585）。【结论】VI及其波段选择与回归建模方法对LAI高光谱遥感估算均有明显影响。针对特定区域的目标作物，尝试利用任意可能的波段组合来计算多种VI，遴选与实测LAI相关系数最大的VI及其波段组合，有益于提高基于VI的LAI高光谱遥感估算精度。同时，即使基于小样本训练数据，机器学习算法仍有可能得出优于参数回归的结果。

以北京大学"无人机遥感载荷综合试验场"为试验区,采集草地植被覆盖度(VegetationCover,VC)和相应样方冠层高光谱反射率数据,并对比研究了高光谱反射率三种变换形式(小波能量系数、主成分和植被指数)与VC之间的关系模型。结果表明:在三种变换形式中,植被指数模型(R2大于0.8,RMSE小于等于0.018 8)优于基于小波变换和主成分分析的VC模型;经过对高光谱数据进行小波分解获得的第二和第四小波能量系数与VC之间存在显著的对数相关(R2分别为0.811和0813;RMSE分别为0.019 9和0.019 8);以多个小波能量系数作为自变量的VC多元回归模型明显优于基于主成分的多元线性...

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。

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）．．．

水稻籽粒粗蛋白和直链淀粉含量是评价稻米品质的两个主要指标。本文以不同温度胁迫下的水稻田间试验为基础,分析水稻成熟籽粒粗蛋白和直链淀粉含量与不同生育期冠层反射光谱的相关性。结果显示,水稻籽粒的粗蛋白和直链淀粉含量与不同生育期冠层原始光谱和一阶导数在某些波段达到极显著或显著相关水平。进一步分析比值植被指数、差值植被指数、归一化植被指数和红边参数等光谱参数与成熟籽粒粗蛋白和直链淀粉含量的相关性,用回归分析方法对相关拟合较好的参数进行筛选,建立了水稻成熟籽粒粗蛋白含量(GCPC)和直链淀粉含量(GAC)监测模型,运用独立观测数据对模型进行检验,其预测值与实测值的精确度为0.393-0.683,准确度为...

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】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。

湿地植被地上生物量与湿地生态系统生产力、碳循环和养分循环等密切相关,是当前研究中的主要关注点之一。利用ASDFieldSpec2500便携式地物波谱仪测定闽江口鳝鱼滩芦苇(Phragmites australis)和短叶茳芏(Cyperus malaccensis Lam.var.brevifolius Bocklr.)冠层反射光谱,同时测定其地上鲜生物量和植株密度,分析地上鲜生物量与冠层反射光谱及一阶微分光谱的相关关系,确定敏感波段,进而改进植被指数;利用回归分析法,基于各个植被指数,构建地上鲜生物量和植株密度的估算模型。结果表明,芦苇和短叶茳芏地上鲜生物量与冠层反射光谱在蓝光、红光及近红外...