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。

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...

【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...

针对东北粳稻叶绿素含量无人机高光谱反演中红边位置特征不明确的问题,基于2019～2020年沈阳农业大学水稻试验基地采集的高光谱数据和地面水稻样本叶绿素数据,开展水稻叶绿素含量红边光谱响应特性分析及反演建模研究。首先,利用线性外推(LE)、线性四点插值(LI)、最大一阶导数(MFD)、多项式拟合(PF)、拉格朗日插值(LAG)和倒高斯拟合(IG)6种方法确定水稻冠层高光谱红边位置,对比不同方法提取结果的分布规律,分析叶绿素含量的红边位置响应特性。然后,基于不同红边位置提取结果,利用极限学习机(ELM)、反向传播神经网络(BPNN)两种机器学习算法以及5种统计回归算法构建水稻叶绿素含量反演模型。结果表明:LE方法适合东北粳稻冠层光谱的红边位置的计算,提取的红边位置变幅大,对叶绿素含量变化较为敏感;以LE提取的红边位置为输入特征,构建的线性外推-极限学习机(LE-ELM)和线性外推-对数曲线(LE-LNX)模型,叶绿素含量反演精度较高,两个模型决定系数、均方根误差、平均绝对误差分别为0.781,8.375,9.828和0.763,9.249,11.253,研究结果可为水稻冠层叶绿素含量高效监测提供理论支撑。

【目的】利用高光谱数据对抽穗期冬小麦冠层叶绿素含量进行估测，旨在为叶绿素含量快速准确估测提供参考。【方法】利用ＡＳＤ便携式野外光谱仪和ＳＰＡＤ－５０２叶绿素仪实测了冬小麦抽穗期冠层光谱反射率及叶绿素含量，并对原始光谱反射率及其一阶导数光谱与叶绿素相对含量进行了相关分析，建立了基于敏感波段、红边位置、原始光谱峰度和偏度、一阶导数光谱峰度和偏度的叶绿素估算模型，并进行检验，从中筛选出精度最高的模型。【结果】冬小麦冠层光谱曲线特征与叶绿素含量之间有着密切联系。基于原始光谱一阶导数偏度和峰度的冬小麦（抽穗期）叶绿素含量估算模型拟合精度优于其他４种估算模型，决定系数Ｒ２分别为０．８４７和０．５７２，均方．．．

为提高枣树种植过程中施用氮肥的精准性，本研究以南疆重要经济作物骏枣（Ziziphus jujuba Mill.）为研究对象，通过对枣树叶片原始光谱和一阶微分光谱与全氮含量的相关性进行分析，利用光谱敏感变量构建植被指数作为衍生变量，再以衍生变量作为变量建立多种线性和非线性的氮素含量预测模型，并对氮素含量预测模型进行精度检验。结果显示：基于枣树原始光谱和一阶微分光谱的模型拟合决定系数均大于0.75，原始光谱变量的预测效果整体好于一阶微分光谱；预测效果最好的是基于原始光谱变量4的幂函数模型：Nit=1.097x~(0.735),R~2为0.821,RMSE为0.024 5。研究表明，建立的氮素含量预测模型能够实现基于高光谱反射率特征对枣树氮素的较好监测效果，能够作为枣树营养素诊断的重要理论依据。

【目的】分析苹果叶片的高光谱特征,探索建立苹果叶片色素含量的高光谱监测模型,以促进高光谱技术在苹果长势监测中的应用。【方法】通过方差分析方法,分析苹果春梢和秋梢停止生长两个时期功能叶片的不同部位、不同含水率、不同品种的高光谱特征。利用相关分析方法,研究高光谱参数与叶片色素含量间的关系,并建立基于光谱参数的叶片色素含量监测模型。【结果】在760—1300nm的近红外波段,叶片光谱反射率后部低、前部高、中部居于二者之间;随着叶片含水率降低,光谱反射率逐渐增大;不同品种的叶片,光谱反射率差异显著。光谱参数R800/R550、红边面积Sr和绿峰反射率Rg与叶片色素含量之间有较好的相关性,并分别建立了色...

【目的】建立快速、无损诊断水稻叶片含水量的估测模型,为水稻水分精确管理提供依据。【方法】基于2年不同土壤水分处理和水稻品种的池栽试验,于水稻主要生育时期同步测定顶部4张叶片的光谱反射率和含水量,系统分析350—2 500 nm波段范围内任意两波段组合而成的比值(RSI)、归一化差值(NDSI)及差值(DSI)光谱指数,并分析其与叶片含水量的量化关系。【结果】不同土壤水分处理和叶位间,叶片反射光谱具有显著的时空变化特征,叶片含水量的敏感光谱波段主要位于近红外及短波红外区域;RSI(R1402,R2272)及NDSI(R1402,R2272)光谱指数与叶片含水量呈现良好的线性相关,线性拟合R2均达...

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。

【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。

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...

【目的】对带病斑苹果树叶片的高光谱图像进行病斑提取,为作物病虫害的遥感监测提供支持。【方法】对带有病斑的苹果树叶片成像高光谱图像,从传统基于光谱特征和面向对象特征2个方向入手进行病斑提取。为减少高光谱图像波段之间的冗余,首先对高光谱图像采用PCA变换进行降维处理,利用降维之后的前11个波段,分别采用波谱角分类和面向对象分类的方法提取苹果树叶片病害区域。【结果】由于同物异谱和异物同谱现象的存在,波谱角分类算法在提取病斑时,对叶柄和叶脉产生了错误的分类,而且以像元为分类单位的波谱角分类,在分类结果图中存在椒盐噪声,而面向对象分类则避免了这一现象的发生。【结论】采用面向对象分类方法提取苹果叶片病斑的...

【目的】研究小麦地上部氮积累量与冠层高光谱参数的定量关系,分析多种高光谱参数估算地上部氮积累量的效果。【方法】连续3年采用不同蛋白质含量的小麦品种在不同施氮水平下进行大田试验,于小麦不同生育期采集田间冠层高光谱数据并测定植株不同器官生物量和氮含量。【结果】植株氮积累量随着施氮水平的提高而增加,不同地力水平间存在明显差异。植株氮积累量的光谱敏感波段主要存在于近红外平台和可见光区,而地上部氮积累量与冠层光谱的相关性明显降低。对植株氮积累量的光谱估算,在不同品种、氮素水平、生育时期和年度间可以使用统一的光谱模型。在籽粒灌浆期间植株氮积累量自开花期随时间进程的积分累积值与对应时期籽粒氮素积累状况存在显...

【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。

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。