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[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
宋玲玲 仇雁翎 张洪恩 赵建夫
为实现淀山湖水体叶绿素a的快速监测,于2006年春季对淀山湖进行了现场光谱测量和同步的采样、实验室分析,通过分析叶绿素a和光谱数据之间的关系,建立了多个基于高光谱数据的叶绿素a浓度的估算模型。结果表明:利用归一化反射率建立的模型中精度最高的是采用708 nm反射率的一元二次模型,R2为0.608;利用R710nm/R667nm反射比建立模型精度得到提高,R2接近0.68;利用695.5 nm一阶微分建立的指数模型精度进一步提高,其R2达到了0.76;分别利用708 nm和667 nm的归一化反射率对数作自变量进行多元回归得到的模型精度最高,R2接近0.8,可以用来实现对叶绿素a的定量估算,实现...
关键词:
高光谱遥感 叶绿素a 水质监测 淀山湖
[期刊] 林业科学研究
[作者]
宋开山 张柏 刘殿伟 张渊志
采样分析了城市行道树与对比区相应树种的叶绿素变化,并对由叶绿素变化引起的高光谱响应进行了分析, 结果表明:(1)城市环境对行道树叶绿素有重要影响,其中,对针叶树种叶绿素的影响较小,对阔叶树种叶绿素的影响较大;(2)导数光谱与测试树种叶绿素含量关系密切,在740-760 nm附近相关系数达0.83以上;(3)PSSR植被指数与测试树种的叶绿素含量关系密切,幂函数回归的确定性系数达80%左右。以上结论说明:高光谱遥感可以用来监测因城市环境引起的植被叶绿素变化。
关键词:
高光谱 反射率 导数光谱 叶绿素 行道树
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
蔡成静 王海光 安虎 史延春 黄文江 马占鸿
利用ASD地面非成像光谱仪对小麦条锈病进行了单片病叶及冠层的光谱特征研究。结果表明,健康、发病及处于潜育期的小麦植株在某些特定波段的光谱反射率存在显著差异;并且不同孢子堆密度的小麦单片病叶的反射光谱曲线也存在相应差异;对小麦条锈病冠层光谱的研究发现,在930nm附近,病情指数(y)与冠层光谱反射率(x)的相关性达到了极显著水平,二者之间的回归模型为:y=-2.5173x+1.2217(R2=0.9484)。
关键词:
小麦条锈病 遥感 回归模型 监测
[期刊] 中国农业科学
[作者]
冯伟 姚霞 田永超 朱艳 李映雪 曹卫星
【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...
关键词:
小麦 高光谱遥感 糖氮比 监测模型
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
王烁 常庆瑞 刘梦云 严林 李媛媛 刘秀英
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
关键词:
棉花 叶绿素 光谱指数 优化算法
[期刊] 中国农业科学
[作者]
房贤一 朱西存 王凌 赵庚星
【目的】建立苹果冠层叶绿素含量及冠层光谱特征参量间的定量关系模型,以促进高光谱技术在苹果树精准施肥以及快速、无损长势监测中的应用。【方法】以蒙阴县果园的苹果树为试验材料,连续2年分别测定了苹果冠层光谱反射率和冠层叶绿素(Chl(a+b))含量,分析了冠层叶绿素含量与光谱反射率之间的相关关系,并计算了400—1 000 nm任意两波段组合而成的RVI、DVI、NDVI和RDVI,分析了它们与冠层叶绿素含量的关系,以逐步回归分析做比较,建立了苹果冠层叶绿素含量监测模型。【结果】结果表明,以单变量估算叶绿素含量的最佳光谱指数为NDVI(975,742),相关系数为0.5093。利用多元逐步回归建立的...
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
闫春雨 黎文华 兰玉彬 胡传旭 鲁力群 赵静
[目的]本研究旨在解决人工监测棉花脱叶催熟效果耗时、费力等问题。[方法]利用四旋翼无人机获取喷施棉花脱叶剂前后4次多光谱图像,采用Pix4Dmapper软件拼接无人机图像,计算SAVI、RVI、DVI和NDVI四种植被指数,利用最大熵阈值法和植被指数阈值法提取棉叶覆盖信息。利用支持向量机对喷施脱叶剂的棉花进行监督分类,对4次采集的多光谱图像总体分类精度均大于97%,Kappa系数均大于0.95,因此将支持向量机分类结果作为真值,对最大熵阈值法和基于植被指数阈值法提取的棉花脱叶信息进行验证。将最佳提取方法用于建立棉花脱叶效果监测模型,代替人工监测棉花脱叶效果。根据最佳脱叶效果监测模型制作第二次脱叶剂施药处方图,指导第2次脱叶剂的变量喷施。[结果]结果表明,在整个棉花脱叶过程中,基于SAVI_(840)植被指数阈值法监测棉花脱叶效果优于基于RVI_(940)最大熵阈值法,前者为最优监测棉花脱叶效果的模型,将最优监测模型提取的结果与田间调查棉叶数拟合,对数模型的R~(2)最高,为0.96,说明无人机遥感监测棉花脱叶效果可行;根据最优监测模型提取棉叶信息制作变量喷施处方图进行施药并验证,结果表明施药效果较好,与常规定量施药相比,可节约农药7.39%,最高节药率达14.61%。[结论]无人机遥感监测技术可以代替人工大面积、快速和准确地监测棉花脱叶效果,利用本文得出的遥感监测结果生成的变量施药处方图进行变量喷施,可实现减药增效。
[期刊] 中国农业科学
[作者]
李朋磊 张骁 王文辉 郑恒彪 姚霞 朱艳 曹卫星 程涛
【背景】快速、准确地估算水稻产量对于肥水精确管理及国家粮食政策的制定至关重要。高光谱与激光雷达遥感作为2种不同的主被动监测技术,为水稻长势信息获取提供了多样化手段。【目的】对比2种遥感监测手段在不同生态点的独立数据集中的验证精度,寻求可移植性强的产量估算模型,对水稻长势监测提供理论与技术支撑,及为精确农业提供科学指导具有重要意义。【方法】本研究通过实施3年(2016—2018年)包含不同地点、不同品种与不同氮素水平的水稻田间试验,在抽穗后各时期同步获取点云数据和光谱数据,结合线性回归与随机森林回归来估算产量,探究抽穗后点云数据与光谱数据估算水稻产量的差异;同时评估产量模型在不同数据集的时空可移植性,寻求可移植性强的产量估算模型。【结果】利用点云数据估算产量的精度(R~2=0.64—0.69)优于光谱数据的估算精度(R~2=0.20—0.58);基于线性回归的产量估算模型,其验证精度明显优于基于随机森林回归的产量模型;产量模型在同一生态点的可移植性更强(不同生态点:RRMSE 16.69%—17.85%;同一生态点:RRMSE 11.37%—12.41%)。【结论】本研究为抽穗后水稻产量监测提供了新的方法和不同遥感手段的性能比较,为收获前作物产量的实时估算提供重要支撑。激光雷达技术凭借其全天候工作的特点,在长江中下游水稻产量实时监测中有着较好的应用前景。
关键词:
水稻 产量 激光雷达 高光谱 回归模型
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
许童羽 袁炜楠 周云成 于丰华 杜文
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。
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
徐鹏飞 程乾 金平斌
叶绿素a浓度值是水体水质评价的重要指标,研究基于高分一号(GF-1)卫星遥感影像,利用神经网络模型,选用6节点的隐含层设置,构建了千岛湖清洁水体叶绿素a浓度反演模型,对其叶绿素a浓度值时空特征进行分析,并与其他常规反演方法精确度进行比较。研究结果表明,利用神经网络模型对千岛湖清洁水体叶绿素a浓度值进行反演是可行的,且与其他常规方法相比,该模型对于叶绿素a含量低的内陆清洁水体反演有着更高的相关性(R~2=0.921 8);在空间分布上,千岛湖区域水体叶绿素a浓度整体较低,高叶绿素a浓度区域主要集中易受人类活动干扰的西南及东北区域;年际变化分析表明,千岛湖区域水体叶绿素a浓度稳定,且波动较小,平均叶绿素a浓度值皆维持在1.70~1.75μg/L之间,清洁水体特征显著。
关键词:
神经网络模型 千岛湖 清洁水体 叶绿素a
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
白雪琪 张晓丽 张凝 张连生 马云波
油松毛虫对人工油松林造成了严重的危害。据统计,辽宁省油松毛虫的发生面积为12万hm2/a,年均直接经济损失340万元。利用遥感技术特别是高光谱遥感大面积及时监测病虫害是今后林业病虫害监测的发展方向之一。高光谱遥感技术可以为植物叶绿素和含水率等生物化学参数的定量化诊断提供简便、有效以及非破坏性的数据采集和处理方法。本研究采用野外便携式光谱仪测定不同失叶率油松的高光谱反射率数据,使用分光光度计室内测定相应叶片的叶绿素含量,采用烘干法测定叶片含水率。通过计算归一化光谱指数(NDSI)、比值光谱指数(RSI)、差值光谱指数(DSI)与叶绿素a含量、叶绿素b含量、含水率的相关系数,选择相关系数最高的光谱...
关键词:
高光谱 油松毛虫 油松 光谱指数
[期刊] 生态经济
[作者]
张运 冯学智 马荣华 雍斌
叶绿素是反映水体富营养化程度的一个重要参数,遥感提取内陆水体叶绿素浓度是实现内陆水体富营养化动态监测的一个重要途径。内陆水体大部分属于二类水体,受人类活动干扰较大,富营养化严重,其复杂的水体光学特性增加了叶绿素遥感信息提取的难度。目前内陆水体叶绿素遥感信息提取取得了一定的进展,但提取的精度有待进一步提高,模型的普适性与稳定性需进一步研究。文章总结了近年来内陆水体叶绿素遥感提取所用的遥感数据源及其提取方法;分析了各遥感数据及提取方法的优缺点;讨论了目前内陆水体叶绿素遥感信息提取存在的问题并对研究进行了展望。
关键词:
内陆水体 叶绿素 遥感 信息提取
[期刊] 自然资源学报
[作者]
李晓东 肖建设 李凤霞 校瑞香 徐维新 王力
选取青海湖周边地区气候资料及青海湖近10 a MODIS遥感资料,通过分析水体面积和水位、年均气温和年降水量的变化揭示青海湖面积的变化趋势。对青海湖近10 a遥感监测以及青海湖周边地区气候要素的分析研究结果表明:在2001—2010年10 a来青海湖周边地区年平均气温显著增加,平均每年升温0.12℃,年降水量在波动中呈上升趋势。青海湖水位虽然在近50 a内持续下降,而在2001—2010年呈现逐年增加的趋势,且增加趋势非常明显。从MODIS遥感资料对青海湖10 a来4月和9月的湖水面积监测结果显示,4月和9月青海湖面积在2001—2010年呈现波动上升趋势,且与4月和9月的水位呈极显著相关关系...
关键词:
遥感监测 青海湖 湖水面积 水位
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
贾志成 段棋峰 汪东
【目的】森林火灾监测多采用卫星和低空热红外遥感对林火进行识别,准确率高,但受限于硬件性能和成本,对基于无人机的多光谱遥感及不同图像传感器比较的林火监测研究较少。【方法】选定山地树林作为试验对象,根据起火点的明火和阴燃两种状态,结合树冠状态,分为明火有遮挡、明火无遮挡、阴燃有遮挡、阴燃无遮挡等4种林火状态,以无火场景作为对照,开展森林火灾监测试验,利用无人机分别搭载热红外、多光谱、可见光等图像传感器采集林火图像,分别基于随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、反向传播神经网络(BP)3种机器学习算法建立林火监测模型,通过准确率(Accuracy)、精度(Precision)、召回率(Recall)和F1-score进行监测模型性能评估。【结果】综合分析,热红外相机和可见光相机基于支持向量机(SVM)的监测模型准确率最高,多光谱相机基于随机森林(RF)的监测模型准确率最高。热红外相机监测准确率高达100%,多光谱相机接近100%,可见光相机达到85%。综合分析,热红外相机监测准确率最高,多光谱相机次之,可见光相机监测性能最差。多光谱相机可在不同林火状态下较好地替代热红外相机进行监测,可见光相机在不同林火状态下均表现出较差的监测效果。【结论】通过使用机器学习算法进行优化,多光谱相机可在林火监测中有效替代热红外相机,可以显著降低监测成本和丰富林火监测技术手段。
关键词:
林火监测 多光谱 无人机 机器学习
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
张文旭 佟炫梦 周天航 杨振康 孙嘉祺 王金刚 崔静 王海江
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。
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