刚竹毒蛾危害下的毛竹叶片光谱特征波长研究

旨在获取刚竹毒蛾危害下的毛竹叶片光谱特征波长,以助于该虫害的有效、准确识别。将于福建省顺昌县实测的105条高光谱数据随机划分为实验组(71条)和验证组(34条)。基于实验组数据,利用单因素方差分析获取健康、轻度危害、中度危害、重度危害等虫害等级间具有极显著差异的波长;结合常用遥感卫星的波段设置对上述波长进行筛选,采用欧式距离、相关系数及光谱角匹配等3种方法判定其虫害判别能力,获取特征波长,并引入验证组样本对其予以验证。结果表明：(1)受害叶片的光谱反射率明显低于健康叶片,虫害等级越高,其反射率越低;(2)受害叶片的光谱特征变化较大,随着虫害等级的上升,其光谱曲线中的“绿峰”及“红谷”趋于消失,“红边”斜率逐渐减小;(3)确定原始光谱703.43~898.56 nm及一阶微分光谱497.68~540.72,554.53~585.25和596.24~618.23 nm为刚竹毒蛾危害下的毛竹叶片光谱特征波长,其对该虫害具有较强的判别能力。该研究从叶片尺度剖析了寄主对刚竹毒蛾的响应机理,是“地-天”耦合的理论基础,可为虫害遥感监测技术体系的建立提供重要依据。     

稻干尖线虫病胁迫水稻叶片波谱响应特征及识别研究

对植被病害的精确识别是采取植保措施的前提,同时对喷施农药也具有积极的指导作用。比较了受稻干尖线虫胁迫水稻叶片和健康叶片色素含量、光谱反射率、高光谱特征参数,受害水稻叶片与健康叶片相比,叶绿素和类胡萝卜素含量分别降低18%和22%;光谱反射率在蓝紫光、绿光和红光谱段分别增加1.5,1和2.3倍,在近红外和短波红外区域分别降低约28.9%和26.3%,红边和蓝边分别蓝移约8和10nm,绿峰和红谷分别红移约8.5和6 nm。以红边面积和红边位置作为C-SVC(非线性软间隔分类机)的输入向量,对受害和健康叶片进行识别,精度为100%。研究表明,水稻叶片光谱对病害胁迫具有显著的响应特征,利用C-SVC对受害和健康叶片进行辨别的方法是可行的。     

刚竹毒蛾胁迫下毛竹叶绿素与叶光谱特征的关系及其变化

叶绿素是反映绿色植被健康状态的重要生理参数,虫害胁迫下叶绿素与叶光谱的变化机制较为复杂,深入剖析二者关系对于虫害检测有重要意义。以福建省南平市顺昌县为试验区,测定不同受害情景下毛竹叶叶绿素含量(SPAD)与叶光谱,采用Pearson相关法筛选叶光谱特征指标,建立叶SPAD的多元线性回归、岭回归、随机森林与XGBoost估测模型。通过比较光谱特征指标筛选结果及模型估测效果,分析刚竹毒蛾胁迫下毛竹叶绿素与叶光谱特征的关系及其变化。结果表明：（1）随着虫害程度上升,毛竹叶SPAD呈下降趋势;（2）较之于未受害状态,刚竹毒蛾胁迫下毛竹叶光谱特征发生明显变化,“绿峰”和“红谷”趋于消失,“红边”斜率减小,近红外波长反射率降低;（3）基于全样本拟合叶SPAD的最优光谱特征指标为VOG₂,R₅₁₅/R₅₇₀,CI_red,PRI与NDVI₇₀₅,最佳估测模型为多元线性回归模型（R2=0.753 7,RMSE=3.015 0）;（4）基于不同受害程度样本拟合毛竹叶SPAD,最优光谱特征指标分别为健康：CI_red,VOG₂,ARVI,R₅₁₅/R₅₇₀,DVI;轻度：RENDVI,RERVI,REDVI;中度：RENDVI,RERVI,REDVI;重度：VOG₂,CI_red,NDVI₇₀₅,PRI;小年：PRI,NDVI₇₀₅,VOG₁,CI_red。最佳估测模型为多元线性回归模型,模型精度分别为健康（R2=0.882 3;RMSE=1.638 8）;轻度（R2=0.180 2;RMSE=3.335 4）;中度（R2=0.360 4;RMSE=3.886 7）;重度（R2=0.467 7;RMSE=2.601 8）;小年（R2=0.732 4;RMSE=2.375 4）。由此发现,随着虫害等级上升,毛竹叶光谱特征指标也随之改变,关系模型估测精度呈现先急剧下降后缓慢抬升的态势,模型对健康与小年叶SPAD估测效果较好,对轻—中—重度危害叶SPAD估测效果较差;当毛竹叶SPAD与叶光谱特征的关系趋向紊乱时,预示可能有刚竹毒蛾危害发生。     

星载成像高光谱的湿地景观光谱特征分析

光谱特征是地物的固有属性,分析地物光谱不仅有助于提高地物识别精度,也是定量遥感研究的基础。然而受限于尺度效应,近地空间采集的光谱与遥感像元尺度的光谱往往差异较大。因此,在遥感像元尺度上揭示湿地典型景观地类的光谱特征,将有助于大尺度湿地遥感分类和植被参数反演精度的提高。以华北平原典型的草型湖泊湿地南阳湖为对象,基于EO-1 Hyperion星载成像高光谱数据,提取荷田、芦苇地、林地、水田、旱地、建筑用地、河道和湖泊鱼塘等8类湿地景观的反射率,并进行光谱一阶导数变换,同时计算多种高光谱植被指数,定量分析景观尺度上湿地地物的光谱特征。结果表明：（1）8种湿地景观地物反射率光谱差异明显,其中5种不同植被景观也存在差异。荷田反射率在全波段明显高于其他景观地类,荷田的绿波段反射峰和红波段吸收谷最明显。芦苇地与水田在可见光和红边区域具有相似的反射光谱特征,水田与旱地反射光谱曲线不同,且水田的绿峰明显高于旱地。（2）8种景观在蓝边、黄边及红边处的一阶导数光谱差异明显,尤以红边处最显著。荷田的红边斜率最大且红边位置明显蓝移（712 nm）,说明其叶绿素含量高,健康状况最好。林地的红边斜率次之,但红边位置明显红移（722 nm）。（3）林地具有最大的植被指数,水体和建筑用地植被指数均较低,其他景观地类居中。芦苇地、水田、旱地和荷田在大多数与归一化植被指数（NDVI）相关的指数中差异不明显,仅在增强型植被指数（EVI）和红边叶绿素指数（Chlorophyll Index RedEdge 710）中存在较明显差异,说明这两个指数能够更有效地指示湿地植被类型之间绿度和覆盖度的差异。该研究对于草型湖泊湿地景观地物高精度分类及其植被参数的遥感反演具有借鉴意义。     

基于光谱技术的水稻稻纵卷叶螟受害区域检测

利用光谱技术探索了水稻稻纵卷叶螟虫害的检测。通过分析田间水稻稻纵卷叶螟受害区和对照区冠层反射光谱和一阶微分光谱特征差异发现,可见光区(400~700 nm),550 nm附近中度受害水稻冠层反射率明显低于对照冠层反射率值,重度受害水稻冠层反射率则高于对照区冠层反射率;水稻受害时,叶片受损及干枯导致叶绿素含量降低,对红光波段(600~700 nm)的吸收减小。近红外区(750~770 nm)范围内,受害水稻冠层反射光谱曲线均不同程度出现"尖峰"波动,且光谱曲线红边拐点发生"蓝移"。通过构建样本总体修正曲线,提供了直观判别广域水稻是否受稻纵卷叶螟虫害侵扰的依据。进一步探讨稻纵卷叶螟受害区定性检测参数发现,利用NIR-NDVI特征可以有效地区分对照区和受害区区域,经验证,准确率达70%。     

高光谱激光雷达植被叶片方向反射特性及对叶绿素反演的影响

不同于传统被动光学传感器,高光谱激光雷达发射主动式全波段高斯脉冲激光,和植被叶片表面相互作用后,不同波段后向散射强度返回至接收器并被记录下来。以往的高光谱激光雷达植被叶片反射特性研究只聚焦于零度角入射的情况,对多入射角方向反射光谱特性以及方向反射特性对叶片叶绿素含量估算带来的误差尚未进行过深入研究。利用实验室研发的32波段高光谱激光雷达获取了不同入射角下的植被叶片反射光谱,对高信噪比波段下植被叶片的复杂方向反射特性进行了深入分析,随后选择光谱指数研究了高光谱激光雷达测量条件下植被方向反射特性对叶绿素含量反演的影响。结果表明,(1)高光谱激光雷达植被叶片回波强度随入射角增大逐渐降低,但二向反射率因子并不逐渐减小,在可见光和近红外波段,二向反射率因子随入射角增大分别呈现出两种不同形状特征,可见光波段反射率因子最大值出现在0°～10°,近红外波段最大值出现在60°,反射率因子最小值均出现在45°处,最大和最小反射率因子间可差0.1左右,可见光和近红外波段10°～60°内二向反射率因子均呈现先减小后增大的趋势;(2)通过对不同入射角下光谱指数与叶绿素含量的回归分析发现,方向反射特性对反演精度有...     

叶片滞尘对大叶黄杨光谱特征的影响及其滞尘量预测研究

大气颗粒物污染在全球范围内已成为严重的城市环境问题之一。为探究滞尘对叶片光谱特征的影响,并建立以高光谱数据为基础的叶面滞尘预测模型。以北京市常见绿化树种(大叶黄杨)为研究对象,设置高、中、低滞尘污染梯度,采集720个叶片样本,利用ASD Fildsoec Handheld光谱仪获取高光谱数据。结果表明:光谱反射峰分别在560和900 nm处,吸收谷分别在400～500, 600～700和1 000～1 050 nm范围内;有无滞尘的叶片反射率在不同波段表现出不同的规律,在400～760和760～1 100 nm范围内的光谱反射率大小分别表现为滞尘叶片除尘叶片、滞尘叶片除尘叶片;滞尘与除尘叶片在植被光谱曲线上的差异性较明显, 350～700和1 900～2 500 nm波段,滞尘叶片的光谱反射率略高于除尘叶片,而在780～1 400 nm范围内,滞尘叶片光谱反射率则显著低于除尘叶片,差异性表现为:重度污染区中度污染区轻度污染区;反射率在可见光波段(350～780 nm)随叶面滞尘量的增加而增大,而近红外波段(780～1 100 nm)的变化趋势则相反;粉尘对叶片的红边斜率影响较大,表现为滞尘叶片无尘叶片,而对红边位置没有显著影响。叶面滞尘量预测模型中,以叶面水含量指数、简单比值指数建立的二次多项式预测模型效果最好,分别为y=-1.18x~2+0.542 4x+0.991 7,y=-7.67x~2+3.692 4x+0.371 4。模型验证表明,R~2分别达到0.987 7和0.887 3,拟合效果较好,说明预测模型可有效地估测大叶黄杨叶面滞尘量。     

蒙古栎展叶盛期变化的光谱特征及其影响因素研究

植物生长状况是反映环境变化的重要指标,在全球环境变化格局下,研究多环境因子及交互作用对植物的影响尤为重要。为探究植物光谱特征响应环境变化,从而探究环境变化对植物生长状况的影响,同时实现遥感对植物的监测,该研究以东北地区优势树种蒙古栎为研究对象,分析研究了不同光周期、温度和氮沉降交互作用引起的蒙古栎展叶盛期冠层光谱反射特征变化。基于大型人工气候室模拟试验,设置3个温度,3个光周期和2个氮沉降交互处理,每个处理4个重复。当蒙古栎进入展叶盛期时,每个处理选择差异较小的三个重复,使用FieldSpec Pro FR 2500型背挂式野外高光谱辐射仪测量光谱反射率。对不同处理的蒙古栎冠层光谱反射率进行分析,选取NDVI（归一化植被指数）、Chl NDI（归一化叶绿素指数）和PRI（光化学反射指数）3个常用的光谱指数作为辅助分析,同时计算一阶导数光谱以得到红边斜率、红边位置、红边面积等参数。不同处理展叶盛期的蒙古栎光谱反射率趋势大体一致,均符合植物特有的光谱反射特征,在350~680 nm范围内有一个小的波峰,680~750 nm反射率显著上升,750 nm后进入反射平台。结果表明：(1）光周期对于蒙古栎冠层的光谱反射率没有明显的影响;(2）增温会减小蒙古栎冠层在350~750 nm波段处的光谱反射率;(3）施氮会导致蒙古栎展叶盛期350~750 nm波段和750~1 100 nm波段处的光谱反射率降低;(4）增温和施氮的交互作用会显著减小蒙古栎的光谱反射率;(5）通过一阶导数光谱可清晰地指示植物的红边特征。研究结果可为物候变化的监测与影响因素分析提供理论依据。     

重金属铜胁迫下玉米的光谱特征及监测研究

农作物重金属污染监测是当今高光谱遥感研究的重要内容之一,旨在设计一种新的窄带植被指数,以实现不同培育期的两种玉米品种的重金属铜胁迫监测。研究设计了不同浓度的铜污染实验,采用SVCHR-1024I型高性能地物光谱仪测量不同浓度铜离子（Cu2+）胁迫下玉米叶片的光谱反射率,并同步获取了玉米叶片中Cu2+含量数据。首先,对玉米叶片原始光谱数据进行一阶差分处理,并计算一阶差分反射率与叶片中Cu2+含量的相关系数（r）,筛选对铜胁迫敏感的波段。计算结果显示,489~497,632和677 nm波长附近的一阶差分反射率与叶片中Cu2+含量显著相关,可将其视为敏感波段。其次,根据以上3个敏感波段,建立基于一阶差分反射率的铜胁迫植被指数（dVI）。对所有可能的dVIs和Cu2+含量进行一元回归分析,并采用决定系数（R2）和均方根误差（RMSE）对回归结果进行评估,以筛选最佳指数。最后,采用不同生长年份的玉米实验数据对敏感波段的稳定性及dVI的适用性进行了验证评估;同时,通过与归一化植被指数（NDVI）、红边叶绿素指数（CI_red-edge）、红边位置（REP）、光化学反射指数(PRI)等常规重金属胁迫植被指数进行应用比较,证明dVI更具有优越性。结果表明：一阶差分处理后,在450~500,630~680和677 nm波长处的叶片反射率与Cu2+含量的相关系数明显增大。基于一阶差分反射率的特征波段具有稳定性,对于不同生长年份的玉米叶片数据,特征波段的波长位置不变。一元回归分析结果表明,结合497,632和677 nm波长的一阶差分反射率的指数与Cu2+含量具有显著的相关性,对于不同生长年份的2种玉米品种数据集,R2都高达0.75以上。另外,与常规植被指数比较结果表明,该研究所提出的dVI具有更好的鲁棒性及有效性,可为冠层尺度的重金属胁迫监测提供理论基础。     

基于高光谱影像的干旱区草地光谱特征分析

基于石羊河流域金昌地区Hyperion高光谱影像,通过FLAASH大气校正,利用纯像元指数法提取草地波谱信息,并运用光谱一阶微分法和连续统去除法进行定量化处理。结果表明,相对于生长旺盛期的草地光谱特征,衰退期草地光谱红边左移,斜率降低,蓝边、黄边特征减弱,可见光波段反射值较高,近红外波段反射率较低;不同覆盖度草地的红边、绿峰、蓝光和红光吸收谷位置保持一致,可见光波段的光谱吸收特征(波段深度、宽度、面积、对称性)随覆盖度的增大呈有规律的变化,可作为提取或判定植被覆盖度的依据。     

基于光谱分析技术的黄瓜与茎叶识别研究

为了能够快速实时地识别温室中的黄瓜,研究了黄瓜和其茎叶的近红外反射光谱特性。利用近红外光谱仪在室内共采集138个样本(黄瓜46个,茎46个,叶46个)的反射光谱,进行Savitzky-Golay平滑后,抽取光谱中的108个样本作为校正集,采用偏差权重法选择信息量较大的光谱波段690~950 nm进行研究。在主成分分析(PCA)的基础上,结合马氏距离建立识别模型,剔除了7个异常样本。用剩余的101个样本进行偏最小二乘法建模,对校正集之外的30个样本进行预测。结果显示预测值和实际值的相关性达0.994 1,正确识别率达100%。说明黄瓜、茎和叶的近红外反射光谱特性之间有一定差异,可以用近红外光谱技术进行鉴别,为黄瓜识别提供了一种新的方法和思路。     

琅琊山景区不同叶绿素条件下树种叶片光谱差异分析

叶绿素含量高低反映植物健康状况,研究景区树种叶片叶绿素绝对值(SPAD)不同的光谱变化规律能为叶绿素高光谱监测波段识别与景区树种管理提供理论支撑。从琅琊山景区灌木和乔木类选取9个常见树种,探讨相同树种叶片SPAD值变化时的光谱差异,同时,横向对比相同SPAD值不同树种叶片的光谱特征,并深入分析不同树种叶片SPAD值与单波段原始光谱、光谱倒数、一阶微分、二阶微分及波段组合差值指数、归一化指数、比值指数、一阶微分归一化指数、一阶微分比值指数之间的关系。结果表明：9个所测树种叶片随着叶绿素SPAD值的升高,光谱变化规律各不相同,在可见光波段区分明显,总体上,光谱反射率最高的样本组SPAD值较低;叶绿素SPAD值相同时,在可见光波段,桂花较其余树种反射率整体较高; 在780~1 350 nm波段,广玉兰叶片反射率始终排前三,其余波段变化规律不明显;原始光谱反射率的二阶微分与海桐叶片SPAD值相关系数最大,一阶微分与其余8种相关性最高;与灌木、落叶乔木叶片SPAD值相关系数最大的光谱指数分别为差值指数、一阶微分归一化指数,与常绿乔木、不分树种相关系数最大的为一阶微分比值指数。     

松材线虫危害下马尾松光谱特征与估测模型研究

松材线虫病又叫松树枯萎病,是由于松材线虫寄生在松树上引起的毁灭性死亡病害,其发病速度快、传播迅速、防治难度大。如何识别松材线虫害并对其程度进行估测,对我国森林资源及生态环境保护具有重要意义。研究表明,马尾松叶绿素、水含量会随着虫害程度的加深逐渐减少,不同虫害程度的马尾松光谱反射率呈现较大差异,因此光谱分析技术在虫害程度估测方面具有独特优势。针对不同虫害程度的马尾松样本,研究了其光谱特征参数的变化规律,以实测光谱特征参数为自变量,样本虫害程度量化值为因变量,利用线性回归方程构建了虫害程度估测模型。该研究在光谱特征指标选择和估测模型方法上作了有价值的探索,对评估松材线虫病害有一定的指导意义,可为相关研究及当地精准农业提供科学支持和应用参考。首先针对不同虫害程度的马尾松样本,研究其在绿光、红光及近红外波段内的光谱反射率变化规律,构建指示样本虫害程度的六个光谱特征参数：绿峰反射率(RGP)、绿峰位置(GPP)、红谷反射率(FRB)、红谷位置(RBP)、红边斜率(RES)、红边位置(REP),分析光谱特征参数与虫害程度的相关性。然后构建虫害程度估测模型,其步骤可描述为：(1)计算健康、轻度、中度、重度四种不同虫害程度下的样本光谱特征参数RGP,FRB和RES;(2)量化健康、轻度、中度、重度四种样本虫害程度值;(3)以实测光谱特征参数为自变量,样本虫害程度量化值为因变量,利用线性回归方程构建虫害程度估测模型。实验中选取重庆市涪陵区永胜林场、冒合寨工区的马尾松林为研究对象,随机选取健康、染病、完全枯死的马尾松植株进行监测。数据采集过程中使用ASD野外光谱分析仪FieldSepc4,采集波段范围为从可见光400 nm到近红外波段1 100 nm处,分辨率为1 nm。共采集了70条马尾松植株的有效光谱数据,根据不同虫害程度,将其划分为健康、轻度、中度、重度和枯死五种类型,并利用Matlab软件进行处理分析,得到其光谱反射率曲线。选择涵盖绿光区(510～580 nm)、红光区(620～680 nm)和近红外区(680～780 nm)三个波段,计算各个波段的光谱特征参数,构建虫害程度估测模型。实验结果表明：(1)针对枯死样本,其“绿峰”和“红谷”特征消失,红边陡峭上升趋势被拉平。其他几种类型样本光谱特征参数RGP,FRB和RES与虫害程度呈负相关,虫害程度越深,其光谱特征参数值越小,即健康(RGP)>轻度(RGP)>中度(RGP)>重度(RGP),健康(FRB)>轻度(FRB)>中度(FRB)＞重度(FRB),健康(RES)>轻度(RES)>中度(RES)>重度(RES)。(2)随着虫害程度加深,光谱特征参数GPP向长波方向移动,即存在“红移”现象,而光谱特征参数RBP和REP向短波方向移动,即存在“蓝移”现象。(3)与一元线性估测模型相比,二元线性估测模型具有较大的相关系数R2,较小的估计误差E以及残差。实验中对两棵马尾松样本虫害程度进行估测,二元线性估测模型的结果为PD=2.990 7和PD=3.679,与实际情况相符。在后续研究中将对1 100~2 500 nm波段特征进行相关性分析。     

低温冷冻和机械损伤条件下马铃薯高光谱图像特征响应特性研究

开展了低温冷冻和机械损伤条件下马铃薯高光谱图像特征响应特性研究。采用卓立汉光公司Image~λ“谱像”系列高光谱相机获取完好的、低温冷冻和机械损伤条件下的光谱波段范围为387～1 035 nm的马铃薯高光谱图像;截取校正后的像素尺寸大小为60×60的马铃薯高光谱中部完好的图像并计算该区域平均反射率值;冻伤的马铃薯样本的反射光谱曲线在440,560和680 nm附近有明显吸收峰;机械损伤样本在560和680 nm附近有明显吸收峰,在680 nm附近吸收峰谷值明显低于冻伤样本;完好的马铃薯样本反射光谱曲线相对较为平滑,在560和680 nm附近未见明显吸收峰;撞伤样本在440,560和680 nm附近存在吸收峰,而在410 nm附近有一个明显的反射峰。四类马铃薯样本的反射光谱曲线特征峰值表现出一定的指纹特性,因而可以被用于后续品质特征检测分析使用。由于仪器或检测环境、光照强弱等因素影响,光谱数据中掺杂噪声,因此采用化学计量学预处理方法消除噪声的影响;随机选取70%的马铃薯四类样本的反射光谱作为训练数据,剩余的30%作为测试集;接着,利用极端梯度提升算法、类型提升算法和轻量梯度提升机算法来获取马铃薯高光谱图像的有效特征波谱,减少高维海量高光谱数据对后续品质分类模型的影响;最后,将提取到的有效特征波长构建马铃薯品质判别模型。在建立的分类模型中,使用的轻量梯度提升机+逻辑斯蒂回归达到最高的判别精度98.86%。该研究为将来高光谱图像成像技术在现代农业生产加工过程中马铃薯品质有效监测与控制提供理论基础和技术支撑。     

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。     

半干旱采煤塌陷不同应力区典型植物高光谱特征分析

利用高光谱反演、监测植被生长状况的基础是光谱特征识别。以半干旱采煤塌陷区为样地，利用Field Spec 3地物光谱仪与SPAD-502叶绿素仪同步采集采煤地表塌陷形成的不同应力区(非采区、中性区、拉伸区、压缩区)典型植物叶片光谱反射率与叶绿素含量(SPAD值)，分析典型植物相同应力区SPAD值升高其光谱特征的变化，对比不同应力区典型植物SPAD值较高与较低时光谱特征的差异，并借助Matlab软件深入研究不同应力区典型植物SPAD值与差值指数、归一化指数的相关关系。结果表明：(1)不同应力区同种植物光谱曲线随着SPAD值不同变化规律相异，可见光波段区分明显，其余波段受应力影响的区域样本SPAD值不同，反射率比非采区波动更为剧烈与无序。可见光波段，糙隐子草、柠条、杨树、油蒿SPAD值低的样本光谱曲线绿峰缺失，SPAD值升高，绿峰出现但位置红移，SPAD值高于30时，为典型植被光谱曲线，油松样本SPAD值越高反射峰值越小；受应力影响的区域SPAD值低的样本谷、峰、边特征参数缺失更多，光谱变化规律不强。(2)400～700 nm波段，不同应力区糙隐子草、油蒿、油松、柠条样本SPAD值较低组反射率显著高于较高组，杨树样本相反；780～1 350 nm波段，拉伸区的糙隐子草、非采区的油蒿和柠条、压缩区的油松和杨树样本SPAD值较高组与较低组的反射率差异小；相较于非采区，受应力影响的糙隐子草、油蒿、柠条样本在所测波段SPAD值较高组与较低组的同波段反射率差值显著减小。(3)受应力影响的区域样本SPAD值与光谱指数相关性较之非采区在某些波段大面积增强。与非采区相比，中性区的油蒿、油松、柠条、杨树样本SPAD值与光谱指数的最大相关系数值均增大，糙隐子草相反；非采区植物SPAD值与NDVI最大相关系数均高于DI，波段组合多位于近红外，受应力影响区域的样本最大相关系数多数位于可见光波段。本研究为矿区不同应力区典型植物高光谱波段识别与植物健康状态监测、矿区生态环境精准治理提供了理论支撑。     

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。