【目的】传统植被生化组分化学分析法具有破坏性且耗费较多人力物力等缺点，高光谱技术可以为快速无损地估测植被生化组分含量提供有效手段。【方法】利用LOPEX’93数据集，对原始光谱进行了4种光谱变换（一阶微分DR、取倒数1/R、取对数log R、倒数的对数log(1/R)），提取了“三边”参数、光谱指数、全波段光谱指数，并分析它们与叶绿素含量（C＿ab）、干物质含量（LMA）、等效水厚度（EWT）的相关性，将提取的相关性高的光谱特征作为输入变量，分别采用偏最小二乘回归（PLSR）、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）建立模型并进行预测，以模型的决定系数R~2和均方根误差RMSE作为判定模型优劣的指标。【结果】4种光谱变换中最有效的方式是一阶微分，其中，一阶微分波段D_(742)、D_(535)对C＿ab有较强的光谱响应；D_(1700)、D_(1229)、D_(2192)对LMA具有较高的响应；D_(1145)、D_(1302)、D_(955)对EWT具有较高的响应。“三边”参数虽然在一定程度上提高了与叶绿素的相关性，但是相关性不如一阶微分光谱与光谱指数。在光谱指数的分析方法中，对C＿ab响应较高的光谱指数有DD、NDVI_(842)，对LMA和EWT具有较高响应的光谱指数有ND_(LMA)、NDMI和Ratio975、Ratio1200。构建的4种全波段光谱指数中，RI、DI、NDVI、TVI与C＿ab相关性分别是0.64、0.66、0.64、0.67，与传统光谱指数相比相关性得到明显的增强。将以上关于C＿ab、LMA、EWT的光谱特征分别参与建模并估测，最佳估测模型分别为SVM、PLSR、RF,R~2分别为0.73、0.75、0.93,RMSE分别为9.62、0.001 274、0.000 971。【结论】一阶微分变换及全波段光谱指数可以提高光谱对生化组分的响应能力，构建的SVM、PLSR、RF模型总体上可以实现对植被叶片C＿ab、LMA、EWT的估测，为高光谱数据精细化反演植被生化组分提供了参考。

为了给冬小麦精确施肥管理与调控提供依据,通过大田试验,采用单因素方差分析法研究了腐植酸肥料对冬小麦叶片生理生化元素含量的影响,并分析了小麦叶片的生理理化参数对小麦叶片光谱数据的响应。结果表明:小麦叶片的氮素、叶绿素、蒸腾作用、净光合作用、胞间CO_2浓度、可溶性蛋白及可溶性糖的差异性显著,其中腐植酸对小麦叶片的氮素、叶绿素、蒸腾作用、净光合作用、可溶性蛋白具有促进作用,腐植酸对小麦叶片的胞间CO_2、可溶性糖具有抑制作用;在325400 nm,叶片光谱反射率对不同的理化参数响应不大。在可见光400760

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...

【目的】基于叶片反射光谱建立快速、无损监测水稻氮营养指数(nitrogen nutrition index,NNI)的估算模型。【方法】2018—2019年开展2个水稻品种(徽两优898和Y两优900)及5个氮肥梯度(施氮量为0、75、150、225和300 kg·hm~(-2),分别记为N_0、N_1、N_2、N_3、N_4)的田间小区试验,测定关键生育期不同叶位叶片反射光谱和植株NNI,构建多种光谱指数的水稻NNI监测模型。【结果】单叶及叶位组合的敏感波段均分布在540 nm的绿光波长处,其与近红外波段构成的窄波段比值指数SR(R_(900),R_(540))可较好反演水稻NNI。但不同叶位叶片窄波段比值指数与水稻NNI的预测精度表现不同,顶3叶(L_3)预测精度最好(R~2=0.731,RMSE=0.130,RE=11.6%),顶2叶(L_2)次之(R~2=0.707,RMSE=0.136,RE=12.2%),顶1叶(L_1)最差(R~2=0.443,RMSE=0.187,RE=14.7%);顶2叶和顶3叶组合平均光谱(L_(23))的预测精度优于单叶水平和其他叶位组合(R~2=0.740,RMSE=0.128,RE=11.5%)。再将窄波段比值指数SR(R_(900),R_(540))近红外与绿光区域分别重采样50 nm和10 nm,所构建的宽波段比值指数SR[AR_((900±50)),AR_((540±10))]模型精度较SR(R_(900),R_(540))未明显降低,且在L_(23)水平下2个模型的模型精度和预测精度基本一致(R~2=0.740,RMSE=0.128,RE=11.5%)。水稻NNI小于1时与产量呈线性的正相关关系(P<0.05),大于1时产量趋于平稳。【结论】L_2和L_3叶片反射光谱为监测水稻NNI的敏感叶位,其中叶位组合L_(23)可提高模型预测精度。基于叶片反射光谱构建的多种波段比值指数(SR(R_(900),R_(540))和SR[AR_((900±50)),AR_((540±10))])可快速估测水稻NNI,从而为不同传感器对水稻氮营养指数估测监测研究提供了理论依据。

【目的】研究西北地区不同生育时期油菜叶片SPAD值与多种光谱参数之间的关系,并建立估测模型。【方法】以陕西省乾县齐南村施肥程度一致的大田种植的油菜为试验材料,分别在苗期、现蕾抽苔期和开花期测定叶片的光谱反射率和SPAD值,得到不同波段组合的光谱指数,计算其与SPAD值之间的相关性系数,并拟合以各种光谱指数预测SPAD值的模型,以均方根误差(RMSE)和相对误差(RE)作为模型的评价和检验指标。【结果】苗期SDr/SDy与叶片SPAD值相关性最高,为0.79,构造的最佳预测模型决定系数为0.67;现蕾抽苔期

【目的】探讨采用光谱分析手段估测果树N、P、K营养元素含量的精度及应用潜力。【方法】首先,对果树鲜叶的光谱反射率(Rλ)以及叶片全氮(TN)、全磷(TP)、全钾(TK)含量进行测定,并对各种元素含量与Rλ及其多种变式数据(1/Rλl、g(1/Rλ)、d1Rλ、d2Rλ、d1[lg(1/Rλ)]、d2[lg(1/Rλ)]l、g(1/BNC)、f′(Rλ)、Dn)的相关性进行分析,找出与每种元素含量相关性最强的光谱数据形式;其次,采用逐步回归法,对每种元素含量和与其相关性最强的光谱数据形式进行回归分析,得到入选波长;最后,利用入选的波长,进行基于最小误差平方和的偏最小二乘回归建模。【结果】叶片TN...

【目的】探试利用光谱分析手段估测果树微量元素含量的精度与应用潜力。【方法】首先对果树鲜叶的光谱反射率(Rλ)以及叶片铁(Fe)、锰(Mn)、铜(Cu)、锌(Zn)4种元素含量进行测定,并分别对各种元素含量与Rλ及其多种变式数据(1/Rλl、g(1/Rλ)、d1Rλ、d2Rλ、d1[lg(1/Rλ)]、d2[lg(1/Rλ)]l、g(1/BNC)、f′(Rλ)、Dn)的相关性进行了分析,找出了与每种元素含量相关性最强的光谱数据形式。最后采用逐步回归法,分别对每种元素含量及与其相关性最强的光谱变式数据进行了回归分析,得到了入选波长,并利用入选的波长Rλ进行了基于最小误差平方和的偏最小二乘回归建模。...

[目的]以福建省顺昌县大干镇的毛竹为研究对象,研究毛竹叶片氮元素含量的最优估测模型,为毛竹生长状态分析与林地土壤肥力估测提供基础。[方法]通过对毛竹叶片原始光谱、一阶微分光谱及相关的植被指数与叶片氮元素含量进行相关性分析来筛选氮元素敏感特征参数,并构建了多元线性回归模型、随机森林模型以及支持向量机模型,利用决定系数最优原则筛选3个模型中的最优模型并进行精度验证。[结果]R_(387)、DR_(663)、NDVIg-b(R_(575)、R_(440))、SIPI、PRI和PPR 6个参数与毛竹叶片氮含量具有较为显著的相关性,基于这6个敏感参数所构建的3种模型中,多元线性回归模型与随机森林模型拟合效果较差,精度验证结果R~2分别为0.435 5、0.437 1,惩罚因子C和核参数Sigma分别设为3和0.1的支持向量机模型估测结果最好,其实测值与预测值拟合决定系数为0.803 1,总体精度为94.02%。[结论]基于R_(387)、DR_(663)、NDVIg-b(R_(575)、R_(440))、SIPI、PRI和PPR6个叶片光谱参数所构建的支持向量机模型能够较为准确地估测毛竹叶片氮元素含量。

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...

为了快速、准确估测植物叶片干物质含量,为作物长势及健康状况监控提供数据支撑,利用光谱分析技术探讨了干物质含量敏感光谱波段提取方法及其估测建模方法。试验数据由叶片辐射传输模型PROSPECT在干物质含量(0.0010.02)g·cm(-2)范围内进行模拟,随机产生1000条4002500nm的光谱曲线,其中600条光谱曲线用于建模研究、400条光谱曲线作为模型验证数据,同时应用叶片光学特性数据库LOPEX93中325条叶片光谱-干物质含量数据进行进一步验证。首先应用试验数据进行局部敏感性分析,初步得到叶片干

植被生物量是评价湿地生态系统结构功能及健康状况的重要指标,直接反映植被群落的生长状况。以青海省隆宝滩国家级湿地自然保护区为研究对象,使用欧空局CHRIS/PROBA数据,挖掘高光谱的光谱维信息和多角度的立体结构信息,将不同角度的NDVInarrow分别与0°影像进行PCA、Gram-Schmidt变换和NNDiffuse融合,从主观判断和定量评价确定最佳融合方法,并对隆宝滩地区进行SVM监督分类。提取+36°、0°、-36°三个角度的原始光谱反射率、典型的窄波段植被指数、红边指数以及新建立的VInew植被

抗寒是桃育种工作重要的目标性状，受多个基因的调控，转录组测序是对特定生理条件下的转录本进行测序分析，用以深入探究桃叶片低温响应的分子机制。以熊岳巨桃的叶片为试验材料对4℃低温(LT)处理下和正常叶片(RT)进行转录组测序分析。利用DESeq2进行差异表达分析，获得72个上调差异表达基因和3个下调表达基因。KEGG代谢通路分析差异表达基因的代谢通路，并进行蛋白的互作预测。结果显示，低温处理的叶片呈现卷曲、变黄和失水的生理状态，差异代谢基因主要富集在植物病原体互作、MAPK信号通路和次生物质代谢积累等途径。MYC2、SPCH和Pti4～6转录因子可能在响应冷胁迫中调节低温带来的伤害中起到重要作用，MYC2和CBF蛋白预测相互作用，且分别与多个蛋白互作。本研究表明，有多个代谢途径共同响应桃叶片的低温胁迫，还预测到了可能在冷反应调节途径中起到关键作用的相关转录因子，为探究桃响应冷胁迫的分子机制打下基础。

【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】对土壤高光谱数据去噪提纯,提高土壤速效钾含量高光谱估测模型的精度和实用性。【方法】选取土壤有机质、碱解氮、有效磷含量近似而速效钾含量差异较大的样本76个,对土壤样本反射率对数的一阶导数光谱分别基于4种函数进行多层小波离散分解;提取小波低频系数,构建土壤速效钾含量高光谱估测模型。【结果】小波分解1—3层获得的低频系数可用以代表原始光谱。基于各小波函数相同尺度的低频系数,土壤速效钾含量估测建模精度差异不大。其中基于Bior 1.3函数分解的第2层低频系数建模精度略高,作为最佳估测模型,在数据压缩到25%、反映输入光谱信息95.6%的基础上,建模R2达到0.976,RMSE为10.66 mg...