用高光谱微分指数监测冬小麦病害的研究

工田间诱发不同等级小麦条锈病,在不同生育期测定染病冬小麦冠层光谱、生理生化参数以及相应的病情指数。 对小麦冠层一阶微分光谱进行分析,结果表明随病情指数增大,一阶微分光谱在绿边(500～560 nm)内逐渐增大,在红边(680～760 nm)内逐渐降低。红边核心区(725～735 nm)内一阶微分总和(SDr′)与绿边核心区(520～530 nm)内一阶微分总和(SDg′)的比值,与病情指数具有极显著线性负相关性,相关系数r2＝0.921(n＝28),且能够在症状出现前12 d识别出健康作物与病害作物。因此,微分植被指数SDr′/SDg′能够监测并反演作物病害信息。研究结果对利用高光谱遥感获取作物病害信息具有实际应用价值,对提高粮食产量、保证粮食安全具有重要意义。     

主成分分析法与植被指数经验方法估测冬小麦条锈病严重度的对比研究

通过人工田间诱发不同等级小麦条锈病,在不同生育期测定染病冬小麦冠层光谱及其病情指数(disease index,DI)。利用主成分分析法提取冠层光谱350～1 350 nm范围内的前5个主成分(principal components,PCs),以及一阶微分光谱在蓝边(490～530 nm),黄边(550～582 nm)和红边(630～673 nm)内的前3个PCs,并利用逐步回归法建立反演模型,其结果分别与植被指数经验模型进行对比,结果表明:以一阶微分PCs为变量的模型精度优于其他模型,其RMSE为7.65,相对误差为15.59％。通过对预测值与实测值对比发现,以微分指数SDr′/SDg′为变量的模型适合监测冬小麦早期病情,而以一阶微分PCs为变量的模型特别适合监测冬小麦条锈病病情较严重期。研究结果对利用高光谱遥感监测与评估小麦病害程度具有实际应用价值。     

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。     

利用高光谱微分指数进行冬小麦条锈病病情的诊断研究

人工田间会诱发不同等级的小麦条锈病,在不同生育期需测定染病冬小麦冠层光谱以及相应小麦的病情指数。把冠层光谱一阶微分数据与相应的小麦病情指数进行相关分析,采用单变量线性和非线性回归技术,选取部分样本建立小麦的病情指数估测模型,并利用其余的样本对模型进行检验。结果表明,病情指数与一阶微分在432~582nm,637~701nm和715~765nm波长区域内具有极显著的相关性。以蓝边内一阶微分总和(SDb)与红边内一阶微分总和(SDr)的归一化值作为变量的模型是估测病情指数的最佳模型,其RMSE为5.73%。研究表明,可用高光谱信息监测作物的病害情况,且精度较高。利用高光谱遥感监测病害程度及其影响具有实际的应用价值。     

日光诱导叶绿素荧光与反射率光谱数据监测小麦条锈病严重度的对比分析

小麦条锈病是影响我国小麦产量的主要病害之一,在小麦受到条锈病菌侵染初期探测到病害信息,对小麦条锈病的防控以及产量和品质的提高具有更为重要的意义。反射率光谱主要反映植被生化组分的浓度信息,而日光诱导叶绿素荧光则对植物光合生理变化响应灵敏。为了更好地实现小麦条锈病病情严重度的遥感探测,尤其是条锈病的早期探测,对日光诱导叶绿素荧光和反射率光谱数据监测小麦条锈病病情严重度的敏感性进行了对比分析。首先利用地物光谱仪测定了不同病情严重度的小麦冠层光谱数据,基于夫琅和费暗线原理利用3FLD(three-band Fraunhofer Line Discrimination)方法提取了小麦条锈病不同病情严重度下的日光诱导叶绿素荧光数据,然后分别利用反射率光谱数据和日光诱导叶绿素荧光数据构建小麦条锈病不同发病状态下的遥感探测模型,并通过保留样本交叉检验方式对预测模型精度进行了评价。结果表明：（1）当小麦条锈病病情指数低于20%时,日光诱导叶绿素荧光对小麦条锈病病害信息的响应比反射率光谱数据更为敏感,以日光诱导叶绿素荧光为自变量构建的小麦条锈病病情严重度预测模型达到了极显著性水平,能够在植被叶绿素含量或叶面积指数发生变化之前探测到植物的胁迫状态,实现作物病害的早期诊断,而反射率光谱数据则难以探测到条锈病病害信息;（2）在小麦条锈病病情严重度处于中度发病(20%＜DI≤45%)状态时,虽然日光诱导叶绿素荧光和反射率光谱数据均能实现小麦条锈病病情严重度的遥感探测,但利用日光诱导叶绿素荧光数据构建的预测模型优于反射率光谱数据;（3）当小麦条锈病病情严重度达到重度水平(DI＞45%)时,利用反射率光谱数据和日光诱导叶绿素荧光数据构建的小麦条锈病病情严重度预测模型均达到了极显著性水平,两种数据均能够较好地实现小麦条锈病病情严重度的遥感探测。该研究结果对提高小麦条锈病的遥感探测精度具有重要的意义,为利用TanSat等卫星的荧光数据进行小麦条锈病的早期探测提供了参考依据。     

融合SIF和反射光谱的小麦条锈病遥感监测

日光诱导叶绿素荧光(SIF)能够敏感反映作物病害胁迫信息,然而冠层几何结构等因素严重影响了SIF对植被光合功能变化及其受胁迫状况的捕捉能力。为此,将能够敏感反映作物群体生物量的归一化差值植被指数（NDVI）和MERIS陆地叶绿素指数(MTCI)与SIF_P相融合(SIF_P-NDVI,SIF_P-MTCI,SIF_P-NDVI*MTCI),对比分析融合前后SIF对小麦条锈病的遥感监测精度。结果表明：（1）融合反射率光谱指数的SIF_P-NDVI,SIF_P-MTCI和SIF_P-NDVI*MTCI较融合前的SIF_P与病情指数(DI)相关性均有不同程度的提高,其中O₂-B波段提高最为明显,分别提高了23.48%,33.61%和36.49%,O₂-A波段提高量最小,分别提高了2.39%,2.14%和1.51%;（2）以SIF_P-NDVI和SIF_P-MTCI为自变量,基于随机森林回归(RFR)算法构建的小麦条锈病遥感监测模型预测DI值和实测DI值间的R2较SIF_P分别平均提高了1.15%和4.02%,RMSE分别平均降低了2.7%和14.41%;（3）综合利用NDVI和MTCI处理后的SIF_P-NDVI*MTCI为自变量构建的小麦条锈病遥感监测模型精度最优,其预测DI值和实测DI值间的R2较SIF_P平均提高了5.74%,RMSE平均降低了22.52%。研究结果对提高小麦条锈病遥感监测精度具有重要意义,同时亦对其他作物的病害监测具有一定的参考价值。     

柑桔黄龙病的可见-近红外光谱特征

柑桔黄龙病是一种以木虱为载体的细菌病原,目前还没有行之有效的治疗方法,对世界柑桔产业构成了严重的威胁。探索快速检测柑桔黄龙病的方法,对该病的诊断、评估及进一步的控制都具有重要意义。该研究采用了快速、无损的光谱方法对该病害特征进行初步探索。实验针对健康及染病植株的叶片及冠层,分别在实验室条件及田间环境下测量了其可见-近红外光谱反射率,以分析寻找二者的光谱差异。对原始光谱数据进行了平滑、聚类平均等预处理,并求取了一阶微分以确定其红边位置(red edge position, REP)。为了应对一阶微分在REP处的多个波峰现象,采用了线性外插值法及拉格朗日插值法量化REP。研究结果显示,健康及染病样本的反射率在可见光、近红外具有明显的差异。相比于健康样本,染病样本因其呈现的黄化现象,使其反射率在可见光区较高;又因黄龙病菌会明显阻碍叶片对水分的吸收而使其反射率在近红外较低。REP同样显示了潜在的区分能力,其明显随着染病程度的加深逐渐向红波段移动。在染病程度差异较大的数据集中,REP平均值相差达20 nm;而在染病程度差异较小的数据集中,阈值分割法的分类精度也高达90%以上,且线性外插值法的分类精度略高于拉格朗日插值法。本研究成果为利用光谱技术快速无损检测柑桔黄龙病提供了可靠的理论依据。     

无人机高光谱的玉米冠层大斑病监测

大斑病是一种对玉米危害严重的病害,迫切的需要一种可以快速了解玉米大斑病病情的方法。以无人机遥感作为新的技术平台,探究玉米冠层受到大斑病胁迫时的光谱响应情况,并利用无人机高光谱成像技术对大斑病病情进行监测和可视化研究。采集玉米多生育期(抽雄期、灌浆期、完熟期)冠层500～900 nm的高光谱影像,根据采集影像的原始光谱和一阶微分光谱特征,提取出12个大斑病敏感波段位置, 12个波段位置分别为:514, 532, 553, 680, 714, 728, 756和818 nm,近红外、红、绿波段及红边位置。根据前人提出的植物病害监测参数结合提取的敏感波段位置,构建13组针对玉米冠层大斑病的监测光谱参数,研究不同波段对大斑病病情指数(DI)值的敏感性,并构建玉米冠层大斑病的监测模型,验证利用无人机遥感监测大斑病DI值的精度及稳定性。结果表明:随病情指数增加,一阶微分光谱图出现典型的"蓝移"现象,病害冠层DI值与红光(680～714 nm)和近红外(770～818 nm)的反射率及一阶微分光谱图的红边位置(680～756 nm)相关性更显著,与绿光波段相关性较低。在13组监测光谱参数中, 8组与建模样点冠层大斑病实测DI值达到极显著相关水平,决定系数(R~2)均达到0.8以上,选取各生育期R~2达到0.8以上的光谱参数用于玉米冠层大斑病监测模型的构建,将检验样本的实测值与监测模型的预测值进行相关性分析。检验表明,在抽雄期,模型DI-NDVI(SD_(λ_i), SD_(λ_j))的回归斜率(0.829 3)和决定系数(R~2=0.842 7)都最接近1,均方根误差(RMSE=4.59)和相对误差(RE=12.3)更小,说明模型DI-NDVI(SD_(λ_i), SD_(λ_j))的预测能力和精度更高。各生育期对应模型均取得较好监测效果,说明本研究利用无人机遥感对植物病害监测具有指导意义,对精准农业的发展具有一定的借鉴价值。     

病害胁迫下冬小麦冠层叶片色素含量高光谱遥感估测研究

通过人工田间诱发小麦条锈病,在不同生育期测定染病冬小麦冠层光谱和相应叶片的色素含量。把冠层光谱数据、一阶微分数据与相应的叶片色素含量数据分别进行相关分析,采用单变量线性和非线性回归技术,选取部分样本建立小麦的色素含量估测模型,并利用其余的样本对模型进行检验,结果表明绿边内一阶微分总和(SD_g)与红边内一阶微分总和(SD_r) 的归一化值为变量的线性模型是估测色素含量的最佳模型,其估测叶绿素a,叶绿素b和胡萝卜素含量的相对误差分别为17.0％,16.3％和12.4％。该研究表明可用高光谱信息估测冠层叶片色素含量,且估测精度较高。文章的研究结果对利用高光谱遥感监测农作物长势以及病害影响都具有实际应用价值。     

基于小波特征的小麦白粉病与条锈病的定量识别

小麦白粉病和条锈病是小麦常发病害中为害较重的两种病害,在我国小麦产区均有发生,但它们由不同病原引起,需要采取不同的防治措施。因此,快速、准确的获取小麦病害类型信息对于病害的防治具有重要的指导意义。遥感数据具有快速、准确的获取空间上连续信息的特点,提出一种基于实测冠层高光谱数据信息的小麦病害定量识别方法。通过对标准化光谱进行连续小波变换,分析350～1 300 nm范围内各波段及其连续小波特征与小麦白粉病和条锈病之间的相关性,以及在不同病害间的差异性,筛选出对不同病害敏感的光谱波段(SBs)和小波特征(WFs),然后采用Fisher判别分析法分别基于SBs,WFs以及结合SBs和WFs建立小麦白粉病、条锈病及正常小麦识别模型,分别采用未参与建模的55个地面调查数据和留一法进行验证。结果显示： (1)基于WFs模型的总体识别精度(分别为92.7%和90.4%)明显高于基于SBs模型的总体识别精度(分别为65.5%和61.5%);(2)SBs和WFs结合模型的总体识别精度(分别为94.6%和91.1%)略高于基于WFs模型的总体识别精度,在Fisher80-55模型中白粉病和正常样本的生产者精度提高了10%以上。(3)条锈病样本能在基于WFs和SBs & WFs的模型中准确判别出来,用户精度和生产者精度均达到100%。结果表明采用作物光谱信息能够准确的识别健康作物和不同类型的作物病害,为采用遥感影像进行大范围作物病害识别提供了理论基础,对于指导作物病害防治具有实际应用价值。     

冬小麦条锈病严重度不同估算方法对比研究

为了提高遥感监测小麦条锈病病害严重度的准确性,寻找小麦病害的较优反演模型,在国家精准农业示范研究基地基于野外定位调查小麦病情指数及冠层光谱数据,利用与小麦病害发生呈显著关系且有效反映植被生理生长状况的7种高光谱植被指数,尝试分别采用PLS(偏最小二乘回归)、BP神经网络和植被指数经验法三种方法建立小麦条锈病病情反演模型,并进行比较分析。结果表明：三种方法病害严重度预测值与实测值间的R2分别为0.936,0.918,0.767。采用偏最小二乘回归方法监测小麦病情指数效果更好,为探寻不同种类植被指数对模型的贡献,尝试用代表植被绿度的NDVI, GNDVI, MSR和代表水分含量的NDWI和MSI植被指数分别作为PLS模型的输入变量,建立病害反演模型。结果表明：小麦条锈病中,叶片叶绿素含量的变化比冠层水含量的变化对病情指数更为敏感,对病害有更好的解释作用。然而,两模型精度都低于七种植被指数全部参与时的预测结果,即输入变量中采用多种植被指数比用单类指数模拟准确度高。     

用高光谱微分指数估测条锈病胁迫下小麦冠层叶绿素密度

通过人工田间诱发不同等级条锈病,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与冠层叶绿素密度(canopy chlorophyll density,CCD)。把CCD与高光谱指数进行相关性分析,选取相关系数大于0.7的指数构建反演模型,并对模型进行检验,结果表明微分指数(D750-D550)/(D750+D550)反演精度以及稳定性最好,其次是微分指数(D725-D702)/(D725+D702)。对上述两个微分指数分别进行饱和度分析,发现当CCD大于12μg.cm-2时微分指数(D750-D550)/(D750+D550)易达到饱和,因此当CCD小于12μg.cm-2时,微分指数(D750-D550)/(D750+D550)反演CCD结果较好;但当CCD大于12μg.cm-2时,利用微分指数(D725-D702)/(D725+D702)反演CCD较好,该指数不易达到饱和状态。由于CCD与小麦病情指数(diseaseindex,DI)之间存在极显著负相关性,利用高光谱遥感精确估测小麦冠层CCD,不仅可以帮助判断作物的长势,而且可为识别小麦病害提供辅助信息。因此,该研究对于农业防灾减灾也具有重要现实意义。     

晚霜冻影响下冬小麦冠层红边参数比较

冬小麦受晚霜冻影响的外部症状短期内不明显的特点,为红边光谱的应用提供了契机。利用田间移动式霜箱和低温室系统分别开展不同温度梯度的霜冻试验,基于冻后第1天测定的冬小麦冠层光谱数据,使用最大一阶导数(FD)、四点线性插值(FPI)、多项式拟合(POLY)、倒高斯拟合(IG)和线性外推(LE)等方法分别提取红边参数。通过相关分析、线性回归建模以及波动分析,从早期性、敏感性和稳定性方面对红边参数检测冬小麦晚霜冻的能力进行定量研究。结果表明,LE方法提取的红边位置(REP)与霜冻温度的相关性为极显著(显著性水平达到0.01),二者相关系数高于其他方法;REP随霜冻温度的降低而呈蓝移现象,温度越低,蓝移趋势越明显。FD方法提取的最小振幅(Dr_min)和红边振幅与最小振幅比值(Dr/Dr_min)对霜冻敏感性的表现最佳,其次是FD和IG方法提取的红边振幅与红边面积比值(Dr／SDr),敏感性最差的是LE方法提取的REP。总的来看,FD方法提取的Dr_min和Dr／Dr_min检测冬小麦晚霜冻的综合能力最强。以上结论可为基于冠层红边特征的冬小麦晚霜冻害早期诊断研究提供依据。     

基于高光谱遥感技术的不同小麦品种条锈病病情指数的反演

应用混合品种控制小麦条锈病在国内外日益受到重视,通过采集田间不同品种混合小麦条锈病各级病情梯度的高光谱遥感数据,将光谱数据与条锈病病情数据进行相关性分析,利用4个光谱参数构建其与病情指数的回归模型。结果表明,不同小麦品种组合在不同的病情指数情况下,其冠层光谱信息都表现了一致的变化规律;冠层反射率在可见光区与病情指数为正相关,而在近红外区则达到了显著的负相关;利用690与850 nm处的反射率、SDr、NDVI以及RVI与病情指数构建的回归模型拟合效果较好。研究表明利用高光谱反演条锈病病情指数是可行的,并且小麦不同品种对反演效果影响不大。     

基于光谱分析的草地叶绿素含量估测植被指数

对现有叶绿素遥感估测研究方法进行比较,确定植被指数法是其中最实用、普适性最强的研究方法。近年来,草地退化问题日益严峻,需要进一步从光谱分析、植物生化参数估测的角度加以研究,因而亟需建立一种用于反演草地植被叶绿素含量的植被指数。首先对四川省松潘草原和内蒙古自治区贡格尔草原的草地实测反射率光谱曲线及其一阶微分曲线进行分析,通过这两种光谱与叶绿素含量的相关性分析,找到红边区域（red-edge position, REP）与草地叶绿素含量之间的规律,即叶绿素含量越高,反射率一阶微分曲线的红边拐点（red-edge inflection point, REIP）取值越高,由此构建草地叶绿素含量估测植被指数（grassland chlorophyll index, GCI）,选取最适宜反演的波段,最后采用卫星高光谱影像计算GCI,将计算结果与野外试验观测的叶绿素含量数据进行精度分析验证。结果证明,对于草地叶绿素含量来说,GCI比其他叶绿素指数的敏感性更强,具有较高的草地叶绿素含量估测精度。GCI是第一个针对草地叶绿素含量估测而被提出的植被指数,其对遥感反演草地叶绿素含量具有广泛应用潜力。同时这种基于光谱分析的草原植被叶绿素含量估测方法为其他的草原植被生化参数估测、草原植被生长状况评价以及草地生态环境变化大面积监测提供了新的研究思路。