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】本研究旨在分析冠层叶片水分含量对作物冠层光谱的影响,构建新型光谱指数来提高作物叶面积指数高光谱反演的精度。【方法】在冬小麦水肥交叉试验的支持下,分析不同筋性品种、施氮量、灌溉量处理下的冬小麦叶面积指数冠层光谱响应特征,并分析标准化差分红边指数(NDRE)、水分敏感指数(WI)与叶面积指数的相关性,据此构建一个新型的植被指数——红边抗水植被指数(red-edge resistance water vegetable index,RRWVI)。选取常用的植被指数作为参照,分析RRWVI对于冬小麦多个关键生育期叶面积指数的诊断能力,随机选取约2/3的实测样本建立基于各种植被指数的叶面积指数高光谱响应模型,未参与建模的样本用于评价模型精度。【结果】研究结果表明,随着生育期的推进,冬小麦的叶面积指数呈先增加后降低的变化趋势,不同的水肥处理对冬小麦叶面积指数具有较大影响。开花期之后冬小麦LAI显著下降,强筋小麦(藁优2018)在整个生育期叶面积指数均高于中筋小麦(济麦22);不同氮水平下冬小麦冠层光谱反射率在近红外波段(720—1 350 nm)随着施氮量的增加而增大,与氮肥梯度完全一致,其中2倍氮肥处理的近红外反射率达到最高;不同生育期下冬小麦冠层光谱反射率变化波形大体一致;各个关键生育期的NDRE和WI均存在较高的相关性,而NDRE与LAI的相关性明显优于WI,新构建的植被指数RRWVI与LAI的相关性均优于NDRE、WI;虽然8个常用的植被指数均与LAI存在显著相关,但RRWVI与LAI相关性达到最大,其拟合曲线的决定系数R2为0.86。【结论】通过分析各种指数所构建的冬小麦叶面积指数高光谱反演模型,新构建的RRWVI取得了比NDRE、NDVI等常用植被指数更为可靠的反演效果,说明本研究新构建的红边抗水植被指数可有效提高冬小麦叶面积指数的精度。

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。

叶绿素是评价玉米健康状况的重要生理生化参数,而快速、准确检测玉米叶片叶绿素含量,是实现玉米长势及健康状况精准诊断的关键。为提高玉米叶片叶绿素含量的高光谱反演精度,以玉米试验小区为基础,测定了东北地区玉米不同生长期的叶片光谱反射率及其对应的叶绿素含量。首先采用一阶微分方法提取光谱特征,构建9种高光谱特征参数(Db、Dy、Dr、λb、λy、λr、SDb、SDy和SDr),并分析一阶微分光谱、高光谱特征参数与叶绿素含量间的相关关系,优选出与叶绿素含量相关性较高的3种特征参数作为自变量,分别为535nm处的一阶微分值、蓝边内最大一阶微分值Db、蓝边面积SDb,叶绿素含量实测值作为因变量,随后采用遗传算法对BP神经网络进行优化,建立BP神经网络(BPNN)和遗传算法优化的BP神经网络(GA-BPNN)反演模型,并对模型进行验证;再结合主成分回归(PCR)和偏最小二乘回归(PLSR)模型进行比较。结果表明:叶绿素含量与一阶微分光谱在535nm处具有最大相关系数(R=-0.738),并且与特征参数Db、SDb呈显著相关,相关系数R分别为-0.732和-0.728;遗传算法可以有效地对BPNN初始权值随机化、易陷入局部极值等不足实现优化,并为其定位出理想的搜索空间;GA-BPNN模型的建模集与验证集R2分别为0.878和0.898,RMSE为0.731,与其他反演模型相比,GA-BPNN模型的稳定性和预测能力均表现最好,可为定量预测玉米叶片叶绿素含量提供一定的理论和技术依据。

光学特性复杂的浑浊水体叶绿素a浓度反演一直是水环境遥感研究的难点,高光谱以其波宽窄、谱段多、获取地物信息近似连续等优势,有望成为解决该难题的有效手段.该文以鄱阳湖为研究水域,利用2009年10月、2011年7月及2016年10月获取的实测高光谱及叶绿素a浓度数据,基于穷举法建立了针对高分五号(Gaofen-5, GF-5)卫星可见短波红外高光谱相机(Advanced HyperSpectral Imager, AHSI)的叶绿素a浓度三波段反演模型(决定系数R~2=0.82;均方根误差RMSE=1.468μg·L~(-1)).通过与2018年10月7日Sentinel-2A卫星多光谱成像仪(MultiSpectral Instrument, MSI)的叶绿素a浓度反演结果对比分析,两者的空间分布具有较高的一致性,超过80%的研究水域相对偏差小于8%,在一定程度上证明了GF-5卫星高光谱数据在浑浊水体叶绿素a浓度反演中的潜力.

【目的】氮素是作物生长发育过程中最重要的营养元素之一,研究叶氮含量反演的有效光谱指标设置,为应用高光谱植被指数反演作物叶氮含量,以及作物的实时监测与精确诊断提供重要依据。【方法】以冬小麦为例,选取涵盖冬小麦全生育期不同覆盖程度225组冠层光谱与叶氮含量数据,通过遥感方法建立模型,模拟了不同光谱指标,即中心波长、信噪比和波段宽度对定量模型的影响,通过模型精度评价指标决定系数(coefficient of determination,R2)、根均方差(root mean square error,RMSE)、

获取农作物叶面积指数（ｌｅａｆ ａｒｅａ ｉｎｄｅｘ，ｌａｉ）及其动态变化对于农作物长势监测和产量估测等应用具有重要的意义。基于冠层反射率模型（物理模型）的ｌａｉ遥感反演方法具有良好的普适性，对地面数据依赖较少，近年来广泛应用于农作物ｌａｉ高光谱反演研究。然而，当物理模型参数取值尽可能准确（代入参数实测值或依据先验知识取值）时，模拟光谱与实测光谱间仍然存在误差，研究称之为＂光谱模拟误差＂。该研究通过比对实测冬小麦冠层光谱与ａＣｒＭ（ａ ｔｗｏ－ｌａｙｅｒ Ｃａｎｏｐｙ ｒｅｆｌｅＣｔａｎＣｅ Ｍｏｄｅｌ）模型最优模拟光谱，展示了光谱模拟误差在各波段、不同样本点的分布规律。据此，根据对光谱模拟误．．．

【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。

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...

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。

【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。

采用便携式光谱分析仪UniSpec-SC对毛竹叶片的光谱特性与光合色素含量进行相关分析和回归分析,建立了毛竹叶片光合色素含量与绿峰位置、红边波段和红边位置之间的定量分析模型,并对模型的稳定性和预测能力进行了检验。结果表明:叶绿素a、叶绿素b、总叶绿素和类胡萝卜素的最佳光谱估算模型均为以红边波段光谱反射率为自变量的指数函数模型,该模型对毛竹幼叶、1龄成熟叶、2龄成熟叶各参数的预测有很好的拟合度和精度,同时也适用于雷竹和乌哺鸡等刚竹属同类竹种的光合色素估算。

草地是维持大庆生态平衡的重要因素,草地退化严重影响了大庆地区的经济发展和生态环境。研制该地区基于植被指数的草地退化因子的定量反演模型,对于大庆地区草地退化的特征和规律的研究尤为重要。为此,基于大庆地区1988、1996、2001年3个时段的TM影像,应用归一化植被指数(NDVI)和土壤调节植被指数(SAVI),采用像元二分模型法和经验模型法建立统一的大庆地区草地植被盖度和可食牧草率的遥感定量反演模型。然后采用不变的地物类对TM历史影像的像元值做辐射配准;最后,将辐射配准后的历史影像带入模型,制作大庆地区各年度草地盖度和可食牧草率的分级图,从而为大庆地区草地退化的研究提供信息和依据。该研究求出了...

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。