三峡库区柑桔园紫色土光谱特征及其与氮素相关性研究

应用可见光-近红外光谱技术研究了三峡库区柑桔园紫色土的光谱特征及其与土壤氮素营养含量的相关性。结果表明,三峡库区柑桔园土壤光谱反射率在可见光区域随波长增加呈直线上升,在近红外短波区域(780～1 750 nm)基本趋于平稳,波动较小,而在近红外长波区域(1 750～2 400 nm)上波动性和反射率均较大,并且在近红外长波段区域的1 416,1 913,2 209 nm处出现了强的吸收峰。土壤有效氮、全氮含量均与光谱反射率呈正相关,与倒数对数光谱成负相关。在可见光541 nm处,土壤有效氮含量与反射光谱一阶导数微分值达最大正相关,相关系数为0.605**,二者响应的最佳拟合方程为y=2E+09x2-3E+06x+890.49(R2=0.5,x为反射光谱一阶导数值)。在近红外长波段1 909 nm处,土壤全氮含量与反射光谱的倒数对数值的相关性最好,相关系数为-0.612**,二者响应的最佳拟合模型为y=1.372 12-2.107 5x+0.859 2(R2=0.4,x为反射光谱倒数对数值)。     

基于自由曲面的紧凑型宽波段成像光谱仪设计

针对基于传统光学元件的成像光谱仪,在实现大视场与宽波段的同时难以满足结构紧凑的问题,在Offner成像光谱仪的第三反射镜引入圆锥曲面叠加条纹泽尼克多项式表征的自由曲面。基于矢量像差理论,分析了四阶以下的泽尼克多项式在系统中引入的像散与系统视场、波长的关系,通过选取合理的多项式叠加到圆锥曲面,设计了一款工作于可见光到短波红外波段（400～2500 nm）、体积仅42 mm×82 mm×100 mm的成像光谱仪。系统实现了双波段探测,来自两个不同宽度狭缝的光线经光栅分光后,通过分束器将工作波段分为可见近红外（400～1000 nm）和短波红外（1000～2500 nm）,优化设计结果表明,光谱分辨率分别为2.8 nm和4 nm,成像质量良好,为实现宽波段紧凑型成像光谱仪的设计提供了理论参考。     

用冠层光谱比值指数反演条锈病胁迫下的小麦含水量

通过高光谱遥感估测条锈病胁迫下的小麦冠层水分含量。通过人工田间诱发不同等级小麦条锈病,在不同生育期测定感染不同严重程度条锈病的冬小麦冠层光谱、相对含水量(relative water content,RWC) 以及调查小麦条锈病病情指数(disease index,DI)。研究发现随着小麦RWC的减少,冠层光谱反射率在近红外区域(900～1 300 nm)逐渐降低,而在短波红外区域(1 300～2 500 nm)逐渐增大,且RWC与DI间具有强负相关性。对冠层光谱进行平滑处理,利用冠层光谱近红外与短波红外水分敏感波段构建比值指数,然后建立以比值指数为变量的反演RWC线性模型,并分析对比各模型反演RWC的精度以及稳定性,结果发现比值指数R_{1 300}/R_{1 200}反演RWC的精度及稳定性(R2=0.63)都优于其他指数,其线性模型反演绝对误差为3.43,相对误差(relative error,RE)为4.78%。该研究结果不仅为判别小麦病害提供辅助信息,而且也为未来利用高光谱图像反演植物含水量提供理论与方法支持。     

三波段成像光学系统的辐射定标

系统的成像波段分别为近紫外（300 nm~380 nm）波段,可见光（380 nm~760 nm）波段和近红外（760 nm~1 100 nm）波段。通过搭建与该光学系统相对应的辐射定标装置,建立辐射定标数学模型,对已研制的三波段成像光学系统进行绝对辐射定标的研究。针对系统成像波段光谱范围较宽的特点,以分波段辐射定标方法对于测量得到的定标数据,采用最小二乘线性拟合法进行处理,对算法进行修正,再对定标数据进行处理。通过实验验证了2种方法的定标精度,结果表明:修正后的算法可得到精度更高的定标曲线,测量相对误差不超过5%,定标结果满足实际工程需求。     

唐卡主色矿物颜料光谱分析

唐卡作为一件艺术品,具有较高的历史价值和艺术价值。对唐卡的矿物颜料进行鉴别分析,对唐卡的鉴定、修复、数字化存档、再现等具有非常重要的意义。该研究对唐卡主色矿物颜料进行体系性的光谱分析,选用唐卡绘制过程中5种主色常用的矿物颜料,深入分析矿物颜料的可见光、近红外、短波红外光谱特征产生机理,总结了不同色系矿物颜料可见光、近红外、短波红外谱段光谱特征。通过分析同一矿物颜料粉末、调和骨胶颜料以及颜料上布色卡光谱特征,发现粉状颜料调和骨胶后,反射率整体下降,在1 447和1 928 nm附近出现两个水的强吸收特征。而当骨胶溶物涂绘上布后,随着膏状颜料中水分的减少,上述两个吸收特征均变弱,个别颜料在1 447 nm处的吸收特征甚至消失。因此,矿物颜料粉末和颜料上布色卡光谱极为接近,可以在后期的唐卡颜料分析中直接利用唐卡矿物颜料粉末光谱进行匹配分析。唐卡红色矿物颜料为朱砂,矿物成分主要为HgS,其光谱在可见光波段先降后升,500 nm附近形成一个较深的吸收特征,且吸收峰较宽（430～530 nm）,红光谱段附近反射率急速升高,近红外波段反射率变化较为平直,在1 940和2 250 nm附近有弱吸收特征。唐卡黄色矿物颜料主要有三种：土黄（雄黄、雌黄）,赭石及金箔,主要成分分别为硫化砷、氧化铁及金。其特征光谱在可见光谱段集中在400～500 nm之间,不同颜料的吸收特征位置和吸收深度均不同。赭石在近红外波段的反射率整体较低,且860 nm附近还出现了吸收特征;而雄黄、雌黄和土黄则在近红外和短波红外谱段表现出反射率较高且波形平直,在1 890和2 230 nm附近有弱吸收特征;金箔在可见光波段的吸收特征窄浅,可作为区分的依据。唐卡蓝色矿物颜料为石青,主要矿物成分为蓝铜矿,其光谱在500～1 000,1 500,2 040,2 285和2 350 nm附近均有较强吸收特征,而在1 885和1 980 nm处有弱吸收特征。唐卡绿色矿物颜料为石绿,主要矿物成分为孔雀石,其光谱在550～1 000 nm有较强的宽吸收特征,在2 270和2 350 nm有明显吸收特征。尽管石青和石绿主要矿物成分皆为碳酸铜,但石绿在900～1 900 nm红-近红外谱段反射率增加较缓,1 500 nm无吸收特征,可以作为区分石青和石绿的依据。唐卡白色矿物颜料为砗磲和白土,主要矿物成分分别为碳酸钙和高岭土。在可见光谱段范围,砗磲在370 nm有弱吸收特征,而白土则在370和730 nm处有两个明显的吸收特征,可作为区分。在短波红外和近红外谱段,白土在1 425,1 930和2 230 nm均具有明显吸收特征,砗磲则在1 930和2 320 nm有明显吸收特征,1 440 nm处吸收特征较弱。且同种矿物颜料粉末,矿物粉末颗粒越大,颜料颜色越深,其光谱特征反射率越低。     

冬小麦生长期光谱变化特征与叶绿素含量监测研究

在分析冬小麦生长期冠层反射光谱和叶绿素含量变化特征的基础上,对二者之间的相关性进行了研究。表明从小麦拔节期开始,冠层反射光谱在可见光区(400～750 nm)的反射率先降低而后升高,以孕穗期反射率最低;在近红外区(750～1 000 nm)冠层反射率由拔节期至孕穗期反射率降低,然后开始上升。扬花期上升至最高点后又开始下降,直至乳熟期降至最低。冬小麦冠层反射率与叶绿素含量相关分析结果表明,冬小麦拔节期和孕穗期二者呈正相关,扬花期二者呈负相关;整个生长期中,孕穗期可见光区552 nm处反射率与叶绿素含量相关系数最大达0.89。依据冬小麦生长期冠层反射光谱红边拐点位置,分别建立了拔节期叶绿素含量线性检测模型(R2=0.92)和孕穗期二项式模型(R2=0.91),用于冬小麦叶绿素含量的无损检测是可行的。     

棉花单叶黄萎病病情严重度高光谱反演模型研究

对棉花单叶黄萎病病情严重度与原始及一阶微分光谱反射率、高光谱特征参数进行相关分析,构建病情严重度反演模型。结果表明：可见光和短波红外波段光谱反射率随病情严重度增加而增大,且可见光波段光谱反射率差异比短波红外波段更为显著。以红边面积为自变量的线性模型(r=0.669 6)及以波长694 nm处原始光谱反射率为自变量的对数模型(r=0.679 4)均能较好反演病情严重度。通过模型精度检验发现,以714 nm 处一阶微分光谱反射率为自变量的线性模型为病情严重度诊断的最佳模型,即y=-282.3x+3.811 2,该模型具有最大相关系数(拟合r=0.699 2,预测r=0.941 0),最小均方根误差(0.257 1)和相对误差(12.74%)。文章结果对深入研究棉花黄萎病遥感监测机理提供了理论依据,对利用高光谱遥感数据获取病害信息具有重要应用价值。     

污染土壤对脐橙叶片镉含量影响的光谱预测

近年来可见-近红外光谱技术在农业污染监测中应用越来越广泛,但在果树的重金属污染研究中应用较少。本文以纽荷尔脐橙(Citrus sinensis[L.]Osbeck cv. Newhall)为研究对象,采用盆栽方法,通过添加镉（Cd）形成不同污染程度的土壤,然后定期监测叶片中Cd含量及其光谱,分别建立了基于光谱指数的线性回归预测模型,以及基于偏最小二乘回归（PLSR）的Cd含量高光谱预测模型。结果表明：Cd更容易向新叶迁移和聚集,在高Cd污染的土壤中这种现象更加明显;新叶光谱在700～730 nm之间反射率升高,发生红边蓝移现象,老叶光谱没有显著变化;基于光谱指数建立的线性回归模型的R2达到0.8左右,而利用PLSR方法建立的预测模型精度普遍高于线性回归模型,其R2达到0.9左右,并且标准归一化（SNV）的光谱预处理方法可以显著提高PLSR模型的预测精度。研究显示,可见-近红外光谱技术在脐橙重金属污染监测上有很好的潜力。     

高光谱成像技术检测高温障碍胁迫下番茄叶片色差的研究

提出了利用可见/近红外高光谱成像技术检测高温障碍胁迫下番茄叶片色差的方法。首先采集380~1 023 nm波段范围内60个高温障碍胁迫和60个健康番茄叶片的高光谱图像,同时获取全部叶片的色差值(L*, a*和b*),然后提取所有样本的高光谱图像中感兴趣区域(region of interest, ROI)的光谱反射率值。基于不同预处理方法建立偏最小二乘(partial least squares, PLS)预测模型,再利用连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)提取特征波长并建立SPA-PLS预测模型。最后分别基于全波段和特征波段建立偏最小二乘-判别分析(partial least squares-discriminant analysis, PLS-DA)模型。结果显示,全波段中基于原始光谱信息建立的模型效果最好,3个色差值的预测集决定系数(determination coefficient, R2)分别是0.818,0.109和0.896;基于特征波长建立的模型预测集R2分别是0.591,0.244和0.673;所有模型预测集的总体识别率均大于77.50%。结果表明,可见/近红外高光谱成像技术检测番茄叶片色差值(L*和b*)和识别高温障碍样本是可行的。     

基于垂直层叠结构的可见/近红外双波段传感器研究

提出了基于垂直层叠结构的双波段传感器,该结构为同时对可见波段和近红外波段进行成像提供了可能。它的基本原理是利用不同波长的光在硅材料中穿透深度的非线性分布,即:短波长的可见光主要在表面被吸收,长波长的近红外光则主要在更深的位置被吸收。通过垂直层叠结构,抽取不同深度的光生载流子,即可以得到相应波段的成像信息。数值仿真分析表明,结构参量为D1=2μm,D2=18μm的结构能在400~1200 nm波长范围得到响应峰值波长为550 nm和1000 nm的最佳可见/近红外响应。     

温室番茄冠层和叶片光谱特征分析及营养诊断

通过温室基质栽培,利用ASD光谱仪和傅里叶光谱分析仪测量了四种营养水平下温室番茄冠层和叶片的光谱反射曲线,并检测了对应叶片的水分含量、叶绿素含量和氮含量,分析了不同营养水平下番茄冠层和叶片的反射光谱变化,并对番茄叶片含水量的敏感波长以及冠层反射光谱的红边波长进行了研究。结果表明:温室番茄冠层反射光谱曲线在可见光550nm左右均有叶绿素的强反射峰,近红外区反射率高于可见光区。在同一生长期,随基质营养水平的提高,番茄冠层反射率在可见光波段不断减小,在近红外波段不断增大,且红边波长位置出现"红移"现象。利用530和760nm特征波长得到的归一化颜色指标NDCI与叶片氮含量有较好相关性,R2为0.7511。     

植物叶片可见与近红外光谱反射率数据库的建立与主成分分析

可见与近红外波段光谱反射率数据库是颜色科学与技术和遥感目标地物分类识别领域等研究与应用的基础数据。主成分分析(PCA)在光谱数据分析、光谱重建、高光谱数据降维以及遥感图像分类等方面有广泛应用。测量并建立了云南公园常见绿化植物柳树、樟、红花檵木、蓝花楹等48种植物150条叶片从可见光到近红外波段光谱反射率数据库,波长范围400～1 000 nm、间隔4 nm。并且分别对可见与可见到近红外两种波段范围进行PCA研究。结果表明：不同植物叶片按照红、绿、黄相同色相的光谱反射率曲线基本相似;但对于同一种植物,在可见光波段400～700 nm,因为体内叶绿素、叶黄素、叶红素和花青苷含量的不同,光谱反射率曲线有较大的差异;在近红外波段700～1 000 nm,所有植物叶片光谱反射率仅仅是大小不同,而同一植物光谱反射率基本不随波长变化。PCA分析表明：在可见光和可见与近红外波段前三个主成分的累积贡献率分别达到98.62%和94.97%。数据库及其PCA分析结果将为自然物体光谱重建、多光谱成像技术和遥感目标地物分类识别等领域应用提供支撑。     

基于比值导数法的棉花蚜害无人机成像光谱监测模型研究

蚜虫是棉花的主要害虫之一,我国棉花产量每年因蚜虫危害造成的损失高达5%～10%。田块尺度的棉花蚜害空间分布监测可以辅助精准定量施药,减少环境污染。利用无人机搭载成像光谱仪获取的“图谱合一”的遥感数据因其具有分辨率高、时效性高、成本低等优势,可为作物病虫害监测提供了重要数据源。比值导数法模型简洁,运行效率高,结果精确,可以有效的应用于遥感反射率光谱解混处理,提取对目标信息较为敏感的波段,为构建虫害监测模型提供了有效的手段。因此本研究选择棉花典型生产区新疆库尔勒地区为实验区,开展以下工作: （1）以低空无人机搭载成像光谱仪获取棉花蕾期冠层成像光谱影像,结合地面调查数据,获取76个样点光谱数据及蚜害严重度(包含健康植株16个,蚜害严重度1～4级每级选取15个);(2)分析不同蚜害严重度棉花冠层光谱的特征,并利用比值导数法筛选出对蚜害胁迫敏感的光谱波段,分别为514,566和698 nm波段; (3)构建基于三个敏感波段的光谱反射率、比值导数光谱值的一元线性回归和偏最小二乘法的蚜害严重度估测模型。结果表明：(1)蚜害对棉花冠层的光谱反射率有显著影响。棉株受蚜害胁迫越严重,其在可见光区域的反射率越高,近红外波段反射率越低,发生红边区域“蓝移”;（2）比值导数法可有效提取蚜害棉花冠层光谱敏感波段,所筛选的514,566和698 nm三个波段与相关系数法所筛选的敏感波段一致;(3)利用敏感波段比值导数光谱值所构建的蚜害严重度估测模型精度优于敏感波段光谱反射率所构建的模型, 其中698 nm波段构建的模型精度最佳（R2=0.597, RMSE=0.91）; (4)三个敏感波段的比值导数光谱值所构建的偏最小二乘多元回归模型精度优于单个波段比值导数光谱值所构建的模型（R2=0.612, RMSE=0.89）;(5)基于比值导数法的棉花蚜害无人机成像光谱监测模型可以获取田块尺度的不同严重度蚜害空间分布图,对于精准定量施药有重要的指示意义。     

基于线性回归算法的春玉米叶面积指数的冠层高光谱反演研究

利用辽宁锦州地区2013年生长季不同土壤水分控制条件下的春玉米冠层高光谱数据,及对应的植株叶面积指数(leaf area index,LAI)数据,分析在不同发育期内不同生长状况下的春玉米冠层高光谱特征及其与植株叶面积指数的关系。采集并计算共313组有效样本,包括350～2 500 nm波段范围光谱的反射率、反射率倒数的对数、反射率一阶导数及LAI,应用多元逐步线性回归法和偏最小二乘回归法,对剔除了受大气水分影响较为严重光谱波段的其他波段数据进行降维,构建叶面积指数的全波段冠层高光谱数据模型,并进行精度检验与比较。结果表明,春玉米LAI与光谱反射率在可见光波段(350～680 nm)、红外波段(1 430～1 800和1 950～2 450 nm)均呈显著的负相关;反射率倒数的对数在对应区间为显著的正相关;反射率一阶导数则在可见光和近红外波段(350～1 350 nm)存在较显著相关波段。三种全波段冠层高光谱数据在春玉米LAI的线性回归中,偏最小二乘法在以冠层反射率为自变量的模型构建中,比多元逐步线性回归拟合度好,其总均方根误差为0.480 7;以冠层光谱反射率的倒数的对数及一阶导数为自变量,应用逐步线性回归法建模,拟合度较好,其总均方根误差分别为0.333 5和0.348 8;三种光谱数据的春玉米LAI两种回归算法中,以冠层反射率倒数的对数为自变量,应用逐步线性回归方法建模的拟合度最佳。     

水胁迫下典型盐生植被梭梭光谱特征分析

荒漠地区由于气候干燥，降水稀少，水分常成为制约植被生长的因素之一，水分胁迫对植物长势和产量的影响比任何其他胁迫都要大。随着高光谱技术的发展，国内外已有众多学者利用高光谱数据研究植被遭受胁迫作用，然而这些研究对象多集中于甜菜、棉花、玉米、水稻等作物，针对干旱区盐生植被遭受胁迫作用的研究较少。梭梭作为荒漠、半荒漠地区的典型盐生植被之一，具有极高的经济和生态效益。选择梭梭作为研究对象，培育一年生梭梭，并设置三个水分梯度，形成受不同水分量胁迫的梭梭。使用原始光谱、红边位置参数，结合植被指数及二维相关光谱研究其叶片光谱特征，为干旱区利用高光谱遥感监测盐生植被提供借鉴。结果表明：(1)分析梭梭叶片反射光谱曲线发现，在可见光至中红外各波段范围内，受不同水分量胁迫作用的梭梭叶片光谱反射率有显著差异。在可见光(350～610 nm)波段，各水分处理的梭梭叶片反射率依次为100 mL>500 mL>200 mL，这是由于100和200 mL水分促进梭梭内部叶绿素合成，使该波段反射率降低，而过多的水分(500 mL)对梭梭内部的叶绿素合成没有更大的促进作用。在红光区(611～738 nm)，随着水分量的增多，受不同水分量胁迫的梭梭叶片光谱反射率依次减小。在738～1 181和1 228～1 296 nm波段，受不同水分量胁迫作用的梭梭叶片光谱反射率为：200 mL>100 mL>500 mL；在1 182～1 227 nm波段，受不同水分量胁迫作用的梭梭叶片光谱反射率为：100 mL>200 mL>500 mL。这是由于植被细胞结构对近红外区域的反射率影响较大，因而受不同水分胁迫作用的梭梭叶片光谱反射率有显著差异。在1 300～1 365和1 392～1 800 nm波段，受各水分胁迫作用的梭梭叶片反射率为：100 mL>200 mL>500 mL。这表明在500 mL水分胁迫量范围内，水分越多，叶子的细胞液、细胞膜对水分的吸收能力越强，使得反射率下降。通过对原始光谱求取一阶导数并提取红边位置参数发现，各水分处理下的梭梭叶片一阶微分光谱曲线中红边位置未发生移动。这是由于梭梭在长期的干旱环境影响下，形成了特殊的适应机制，水分对其红边位置影响不敏感。(2)选取若干植被指数分析各水分处理下的梭梭光谱指数变化。当水分胁迫量由100 mL增至200 mL时，WI/NDWI，MSI和NDII指数值变化显著，可用于研究水分胁迫下梭梭的光谱特征。(3)使用二维相关光谱技术分析受各水分胁迫作用的梭梭光谱特征，得出在100 mL水分胁迫下，在536，643，1 219和1 653 nm波段处，吸收峰对水分的微扰敏感；在200 mL水分胁迫下，在846和1 083 nm波段处，吸收峰对水分的微扰敏感；在500 mL水分胁迫下，在835和1 067 nm波段处，吸收峰对水分的微扰敏感。总之，在近红外波段，与100 mL水分量相比，梭梭受200和500 mL水分量胁迫时，吸收峰对水分的微扰敏感度上升。由100 mL水分胁迫下梭梭的二维同步相关谱图可知，1 044和1 665 nm，1 072和903 nm，903和1 264 nm，1 230和1 061 nm波段处形成正交叉峰，表明这些波段处光谱强度随水分的干扰同时变化。     

基于高光谱成像技术结合SPA和GA算法测定甜玉米种子电导率

种子活力对于农业发展至关重要,而甜玉米种子普遍存在活力较低且不耐贮藏的问题。因此,及时准确地对甜玉米种子活力进行检测尤为重要。电导率测定法作为一种传统的种子活力检测方法,存在对种子有一定破坏性、耗时较长、重复性不佳等缺点。针这些问题,尝试利用可见-近红外（VIS-NIR）高光谱成像系统结合化学计量学算法建立甜玉米种子电导率快速、无损且精确的检测方法。以高温高湿老化的绿色超人甜玉米种子为试验材料,先通过可见-近红外高光谱成像系统采集种子的高光谱图像和进行电导率测定试验,随后对高光谱图像进行黑白板校正、提取感兴趣区域,获取光谱反射率数据。利用多种预处理方法分别为标准正态变量变换（SNV）、二阶导（SD）、一阶导（FD）、和多元散射校正（MSC）建立甜玉米种子电导率的偏最小二乘回归（PLSR）模型,比较分析并筛选出最适预处理方法。再通过连续投影算法(SPA)及遗传算法（GA）对MSC预处理后的高光谱波段进行筛选提取,基于选出的特征波段建立PLSR模型,并与全波段（Full）PLSR模型进行对比分析,得到与甜玉米种子电导率相关性最高的高光谱波段组合,最终确立一种能够预测甜玉米种子电导率的方法体系。实验结果显示：不同预处理方法（SNV,FD,SD和MSC）建立的PLSR模型性能有所差异,其中MSC-PLSR模型的表现最优秀,其校正决定系数和预测决定系数分别为0.983和0.974,相应的校正均方根误差和预测均方根误差分别为0.165和0.226。进一步分析MSC-Full-PLSR,MSC-SPA-PLSR和MSC-GA-PLSR模型,发现GA能够将全光谱的853个波段压缩至25个有效波段,所建立的MSC-GA-PLSR模型仍表现优秀,其校正决定系数和预测决定系数分别为0.976和0.973,相应的校正均方根误差和预测均方根误差分别为0.194和0.212。实验结果表明：基于可见-近红外（VIS-NIR）高光谱成像系统结合化学计量学算法实现对甜玉米种子电导率的预测存在一定的可行性。该研究为甜玉米种子电导率的快速、无损且精确的检测提供一定的理论支持。     

倒伏胁迫对水稻可视茎叶穗比率的影响及光谱响应解析

倒伏胁迫下作物的冠层光谱响应机理解析,是大范围作物倒伏灾情遥感监测的重要基础。倒伏胁迫直接改变了遥感光谱探测视场内的可视茎叶穗比率,通过解析冠层光谱与可视茎叶穗比率间的关系,探索不同强度的倒伏胁迫下水稻可视茎叶穗组分变化规律及其与冠层光谱响应规律,为大范围作物倒伏灾情遥感监测提供理论支持。以2017年江苏省兴化市、大丰区的实发倒伏水稻为研究对象,在野外观测实验的支持下,分析不同倒伏强度的倒伏水稻冠层光谱变化规律,并对不同倒伏强度下的冠层可视茎叶穗比率与倒伏角度进行相关性分析,筛选能有效表征倒伏强度的敏感农学参数,采用灰色关联分析法构建倒伏水稻冠层光谱指标与敏感农学参数之间的响应模型,实现水稻倒伏灾情的光谱诊断,并利用野外实测样本评价诊断精度。研究结果表明,随着倒伏强度的加大,冠层光谱表现出规律性变化,红光波段与近红外波段响应较为明显,“红边”位置明显“蓝移”,且“红边”振幅与“红边”面积增大,说明红光波段和近红外波段对水稻倒伏胁迫强度较为敏感;冠层可视叶茎比存在随倒伏强度增加而减少的规律,其相关性可达0.715,说明倒伏后的水稻冠层可视叶茎比对于倒伏强度有着较好的表征能力;通过对可视叶茎比与冠层高光谱反射率进行相关性分析,分别于红光波段和近红外波段内筛选出698与1 132 nm作为敏感波段,进而计算特征植被指数;利用灰色关联分析构建了基于特征植被指数的水稻可视叶茎比光谱响应模型,检验样本的决定系数为0.635,以可视叶茎比预测结果进行倒伏灾情等级划分的精度达到82%。因此,倒伏发生后水稻冠层的茎、叶、穗等组分在光谱探测器视场中的贡献比例发生了规律性改变,茎、叶、穗本身光谱反射率差异和视场内比率差异直接反映于倒伏水稻冠层光谱差异,其中可视叶茎比能有效表征受倒伏胁迫的水稻群体结构变化,与倒伏强度具有较好的响应关系,不同倒伏强度的可视叶茎比与水稻冠层光谱之间的响应规律可以有效区分倒伏灾情等级,有助于为区域尺度的水稻倒伏灾情遥感监测提供先验知识。     

镉污染水稻高光谱诊断分析与建模

为了快速、准确地探测自然环境下水稻镉污染胁迫状况,提出了一种基于可见光-近红外光谱小波分析技术的快速识别和估算水稻镉污染的方法。根据野外实测水稻高光谱数据、水稻叶片主要生化参数及重金属含量等数据,利用Daubechies小波系的db5小波函数对350～1300nm水稻高光谱反射率进行9层分解,并提取小波能量系数进行镉含量回归建模。结果显示:第5层小波分解(d5)的奇异范围为550～810nm,奇异幅度为0.04,模极大值的中心位于700nm处,对识别水稻镉污染效果最佳;以第3层小波能量系数作为自变量的回归模型对水稻镉含量估算精度最高,其决定系数R2高达0.958,均方根误差RMSE为0.122。小波奇异性分析可以较准确的诊断水稻镉污染胁迫状况,基于小波能量系数的建模能有效估算水稻镉污染胁迫水平。     

光谱重构油菜叶绿素含量快速检测方法及设备研制

为了实现油菜叶片中叶绿素含量的快速无损检测,开发了手持式多光谱成像系统用于采集油菜叶片在460,520,660,740,840和940 nm 六个波段的光谱图像。将一台能够采集可见光/近红外（380～1 023 nm）512个波段光谱图像但是价格高昂且体积大的室内高光谱成像系统作为参考仪器,将手持式多光谱成像系统作为目标仪器后,采用伪逆法（pseudo-inverse method）求得高光谱成像系统和多光谱成像系统两台仪器之间的转换矩阵F,从而实现6个波段的多光谱图像向512个波段的高光谱图像的重构,提高了手持式设备的光谱分辨率。运用偏最小二乘回归算法（PLSR）建立了重构的光谱与油菜叶片的叶绿素含量之间的关系模型。结果表明,重构的可见光范围内的光谱反射率与叶绿素浓度之间具有很强的相关性,PLSR回归模型建模集的决定系数R2_c为0.82,建模集均方根误差RMESC为1.98,预测集的决定系数R2_p为0.78,预测集均方根误差RMESP为1.50,RPD为2.14。虽然应用本文开发的手持式成像系统结合PLSR模型实现油菜叶绿素含量快速无损预测的精度低于基于室内高光谱成像系统获得的高光谱图像建立的PLSR模型（R2_c,RMESC,R2_p,RMESP和RPD分别为0.90,1.41,0.82,1.36和2.37）,但是明显优于基于原始多光谱成像系统4个波段（460,520,660和740 nm）反射率建立的PLSR模型得到的结果（R2_c,RMESC,R2_p,RMESP和RPD分别为0.78,2.06,0.72,1.85和1.88）。表明光谱重构技术可提高多光谱成像预测油菜叶绿素含量的精度,并且与室内高光谱成像系统相比,开发的手持式设备具有体积小、成本低廉和操作简便等优点,可为田间油菜叶片的生理状态和养分检测及可视化表达提供技术支持。