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相似文献
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1.
应用数字图像技术对有机肥施用后玉米氮营养诊断研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
目前常规的应用于玉米氮素营养诊断的方法需要大量的破坏性取样,并需要较长时间的室内测定,时效性和便捷性存在不足.该文设置了施用不同类型和用量的有机肥玉米盆栽试验,利用数码相机获取玉米十叶期冠层的数字图像,试图研究利用数码相机的可见光光谱进行施用有机肥后玉米氮营养诊断的可行性.研究结果表明,绿光值、红光值都与玉米叶片的SPAD值、地土部生物量和地上部吸氮量都有着显著或极显著的线性负相关关系;蓝光值则与上述玉米营养指标均没有达到显著相关.其中,绿光值与玉米叶片的SPAD值、地上部生物量和地上部吸氮缱的相关系数在0.40~0.45之间;而红光值与玉米上述指标的相关系数则达到了0.45~0.53之间,高于绿光值与相应指标的相关系数.综合比较,利用可见光光谱形成的数字图像可以用来对施用有机肥后的玉米氮营养进行诊断,图像的红光值是较好的进行营养诊断的数字图像指标.  相似文献   

2.
应用数码相机进行水稻氮营养诊断   总被引:16,自引:0,他引:16  
传统的水稻氮营养诊断需要大量的破坏性取样和实验室分析,SPAD叶绿素仪虽然具有较高的精度,但只能测定叶片的很小一部分,需要进行多点的测试,在大面积应用费时费力,时效性和便捷性不足.该文利用田间不同氮水平试验,使用数码相机获取了水稻冠层图像并进行色彩分析,研究了利用可见光遥感技术手段进行水稻冠层的氮营养诊断的可行性,并对表征水稻氮营养状况的可见光光谱诊断指标进行了探索.研究结果表明,数字图像红光值(R)、绿光值(G)和红光标准化值(NRI)与水稻氮营养状况常规诊断指标植株全氮含量、生物量和地上部吸氮量等都旱显著的线性反相关关系,而绿光标准化值则与上述指标呈显著正相关关系.红光标准化值与叶绿素仪SPAD读数相比能更好地表征水稻幼穗期的氮素营养状况,与常规测试指标的相关系数介于0.541~0.780之间.数字图像色彩分析技术具有发展成为新一代作物氮营养诊断手段的潜力.  相似文献   

3.
为实现高效短程生物脱氮及氨氮和亚硝酸盐氮的快速检测,采用主成分分析结合BP神经网络的方法建立短程生物脱氮工艺中氨氮和亚硝酸盐氮的近红外光谱定量分析模型(BP神经网络模型)。工艺运行结果表明:原水经过好氧阶段氨氮从45.3 mg·L-1下降到2.7 mg·L-1,亚硝酸盐氮从0.01 mg·L-1上升到19.6 mg·L-1,硝酸盐氮受到抑制;在缺氧段亚硝酸盐氮从19.6 mg·L-1下降至1.2 mg·L-1,系统实现了良好的短程生物脱氮效果。水样原始光谱主成分分析表明:前13个主成分代表了原始光谱数据的信息,其累计贡献率达到95.04%,排除了冗余信息且大大降低了模型的维数,光谱数据矩阵从192×2203减少到192×13,大大降低了运算量并提高了模型的精度。BP神经网络模型校正结果显示:BP 神经网络模型对氨氮、亚硝酸盐氮校正时的决定系数(R2)分别达到0.9504和0.9762,校正均方根误差(RMSECV)分别为0.0166和0.0109。BP神经网络模型预测结果显示:BP神经网络模型对氨氮、亚硝酸盐氮预测输出与期望输出之间的决定系数(R2)分别为0.9740和0.9814,预测均方根误差(RMSEP)分别为0.0337和0.0287,模型预测效果良好。研究表明,BP神经网络模型可以通过快速测定水样的近红外光谱数据预测短程生物脱氮工艺中氨氮和亚硝酸盐氮浓度,并根据氨氮和亚硝酸盐氮浓度变化及时、灵活地控制工艺的运行,为生物脱氮提供快速有效的检测技术和科学依据。  相似文献   

4.
为实现高效短程生物脱氮及氨氮和亚硝酸盐氮的快速检测,采用主成分分析结合BP神经网络的方法建立短程生物脱氮工艺中氨氮和亚硝酸盐氮的近红外光谱定量分析模型(BP神经网络模型)。工艺运行结果表明:原水经过好氧阶段氨氮从45.3mg·L-1下降到2.7mg·L-1,亚硝酸盐氮从0.01mg·L-1上升到19.6mg·L-1,硝酸盐氮受到抑制;在缺氧段亚硝酸盐氮从19.6mg·L-1下降至1.2mg·L-1,系统实现了良好的短程生物脱氮效果。水样原始光谱主成分分析表明:前13个主成分代表了原始光谱数据的信息,其累计贡献率达到95.04%,排除了冗余信息且大大降低了模型的维数,光谱数据矩阵从192×2 203减少到192×13,大大降低了运算量并提高了模型的精度。BP神经网络模型校正结果显示:BP神经网络模型对氨氮、亚硝酸盐氮校正时的决定系数(R2)分别达到0.950 4和0.976 2,校正均方根误差(RMSECV)分别为0.016 6和0.010 9。BP神经网络模型预测结果显示:BP神经网络模型对氨氮、亚硝酸盐氮预测输出与期望输出之间的决定系数(R2)分别为0.974 0和0.981 4,预测均方根误差(RMSEP)分别为0.033 7和0.028 7,模型预测效果良好。研究表明,BP神经网络模型可以通过快速测定水样的近红外光谱数据预测短程生物脱氮工艺中氨氮和亚硝酸盐氮浓度,并根据氨氮和亚硝酸盐氮浓度变化及时、灵活地控制工艺的运行,为生物脱氮提供快速有效的检测技术和科学依据。  相似文献   

5.
在pH值为7.2的Tris-HCl缓冲溶液中,铕与吡哌酸反应形成配合物.该体系中加入鲱鱼精DNA分子作用后荧光强度显著增强,并且在一定浓度范围内,DNA浓度与其荧光强度呈良好的线性关系,据此建立了一种简单的测定DNA的时间分辨荧光分析新方法.考杳了体系的时间分辨荧光光谱,通过与普通荧光光谱的对比突显了采用时间分辨荧光法的优势,并对反应条件进行了优化.该方法对DNA的检测限为0.03 mg·L-1(3σ),对浓度为4.0 mg·L-1的DNA进行11次平行测定,其相对标准偏差为0.3%.DNA的浓度在0.1~6.0 mg·L-1范围内与荧光强度呈良好的线性关系,线性方程为:△I=89.58c(mg·L-1)+0.920 5,线性相关系数r=0.999 6.此方法已应用于合成样品中DNA的测定,结果和加标回收率令人满意.  相似文献   

6.
建立能够快速诊断作物氮素状况的光谱估算模型,对指导有效施肥具有现实意义。应用高光谱技术在夏玉米生育期研究了氮素在上下层叶片的分布规律及其氮素含量与植被指数的关系,并建立了叶片氮含量的估算模型。结果表明:夏玉米四个生育期(拔节期﹑大喇叭口期﹑抽雄期和灌浆期)上层叶氮含量均高于下层叶氮含量,抽雄期的下层叶片对氮素的缺乏反应敏感,生产上在抽雄期可以通过对下层叶片氮含量的监测来指导施肥。构建了三个时期(拔节、大喇叭口和抽雄期)各自最佳的估测叶片氮含量的模型。研究结果为作物氮素营养诊断及合理施肥提供了参考。  相似文献   

7.
玉米作物多光谱图像精准分割与叶绿素诊断方法研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
为了快速获取大田玉米作物长势信息,基于多光谱图像开展了大田玉米叶绿素指标的非破坏性诊断研究。应用自主开发的2-CCD多光谱图像感知系统,在田间采集玉米冠层可见光[Blue(B),Green(G),Red(R);400~700nm]和近红外(Near-infrared:NIR,760~1 000nm)图像,并使用SPAD同步测量样本叶绿素指标。采集后图像经自适应平滑滤波处理后,进行图像玉米植株提取。为了选择最优算法实现玉米植株与杂草、土壤背景的分割,首先比较了最大类间方差(OTSU)分割算法和局部阈值处理分割算法,选取了基于局部统计的可变阈值处理方法对玉米NIR图像进行初步分割,进而采用区域标记算法进行精细分割,分割准确率达95.59%。将分割结果应用于玉米植株可见光图像R,G,B各通道,从而实现了玉米植株多光谱图像中可见光图像的整体分割。基于分割后R,G,B和NIR四个通道的玉米冠层图像,提取了各通道图像灰度均值(ANIR,ARed,AGreen和ABlue)并计算了归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)和绿色归一化植被指数(NDGI)作为光谱特征参数,建立了玉米冠层叶绿素指标诊断的偏最小二乘法回归模型。结果表明,建模R2达0.596 0,预测R2达0.568 5,该方法通过玉米多光谱图像特征参数评估叶片叶绿素含量,可为大田玉米长势监测提供支持。  相似文献   

8.
为了快速获取大田玉米作物长势信息, 基于多光谱图像开展了大田玉米叶绿素指标的非破坏性诊断研究。应用自主开发的2-CCD多光谱图像感知系统, 在田间采集玉米冠层可见光[Blue(B), Green(G), Red(R);400~700 nm]和近红外(Near-infrared: NIR, 760~1 000 nm)图像, 并使用SPAD同步测量样本叶绿素指标。采集后图像经自适应平滑滤波处理后, 进行图像玉米植株提取。为了选择最优算法实现玉米植株与杂草、土壤背景的分割, 首先比较了最大类间方差(OTSU)分割算法和局部阈值处理分割算法, 选取了基于局部统计的可变阈值处理方法对玉米NIR图像进行初步分割, 进而采用区域标记算法进行精细分割, 分割准确率达95.59%。将分割结果应用于玉米植株可见光图像R, G, B各通道, 从而实现了玉米植株多光谱图像中可见光图像的整体分割。基于分割后R, G, B和NIR四个通道的玉米冠层图像, 提取了各通道图像灰度均值(ANIR, ARed, AGreen和ABlue)并计算了归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)和绿色归一化植被指数(NDGI)作为光谱特征参数, 建立了玉米冠层叶绿素指标诊断的偏最小二乘法回归模型。结果表明, 建模R2达0.596 0, 预测R2达0.568 5, 该方法通过玉米多光谱图像特征参数评估叶片叶绿素含量, 可为大田玉米长势监测提供支持。  相似文献   

9.
不同施氮水平下玉米冠层光谱反射特征分析   总被引:9,自引:0,他引:9  
通过田间试验研究了玉米不同生长期冠层光谱反射率的变化特征,分析了不同施氮水平下可见光区冠层光谱反射率的差异。研究结果表明:受作物群体光和能力的影响,玉米可见光区冠层反射光谱在拔节期达最高点,随后持续降低;近红外区,苗期反射率最低,在拔节期达最高点,喇叭口期有所降低而在开花吐丝期得到回升,进入灌浆期后又下降。不同施氮水平下,拔节期随施氮水平的增加,叶绿素的强吸收带(430~450和640~660 nm)玉米冠层反射曲线呈下降排列,但在550 nm附近反射率R正常R偏低R偏高;喇叭口期偏低施氮区的冠层反射率在可见光区明显高于其它施氮水平,且偏高和正常施氮区域内光谱反射强度基本相同,显示过量施肥并不会促进作物生长。分析玉米生长期间不同施氮水平下光谱反射率的差异,对监测玉米生长状况,指导田间施肥具有重要的现实意义。  相似文献   

10.
基于高光谱分析的玉米叶片氮含量分层诊断研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
为了明确不同生育时期进行玉米氮素营养诊断的叶片层位,建立准确稳健的玉米氮素营养诊断模型,以达到合理追施氮肥,提高氮肥利用率的目的。试验采用单因素盆栽试验设计,以玉米(郑单958)为研究对象,应用高光谱技术,分析了不同氮营养水平下不同生育时期不同层位玉米叶片的氮含量分布和变化规律及光谱响应特征;并依据叶片氮含量与光谱反射率的相关关系,叶片氮含量与全波段(400~2 000 nm)任意两两波段组合构建的比值光谱指数(RSI)的回归关系,初步确定了不同生育时期进行氮素营养高光谱诊断的目标叶片,筛选出最优的比值光谱指数,建立了叶片氮素含量估算模型。结果表明:玉米叶片氮含量:上层>中层>下层;随着玉米的生长,在低氮条件下上层叶片氮含量呈先减少后增加(追肥)再减少趋势,在高氮条件下呈减少趋势,中下层叶片氮含量呈递减趋势。六叶期下层玉米叶片光谱反射率敏感范围较大,相关性较强;九叶期和灌浆期上层玉米叶片的光谱反射率敏感范围较广,相关性较强;开花吐丝期中层叶片的光谱反射率敏感范围较大,相关性较强。六叶期选取下层叶作为诊断目标叶,选取最佳比值光谱指数RSI(1 811, 1 842)建立线性估算模型,九叶期和灌浆期选取上层叶片作为诊断目标叶,选取的最佳比值光谱指数分别为RSI(720, 557),RSI(600, 511)建立线性估算模型,开花吐丝期选取中层叶片作为诊断目标叶,选取比值光谱指数RSI(688, 644)建立线性估算模型。研究结果可为快速准确地利用光谱技术进行玉米叶片氮素营养诊断提供理论依据。  相似文献   

11.
倒伏胁迫是玉米生产中的主要灾害之一,严重影响玉米的产量、品质和机械收获能力。解析不同倒伏胁迫强度下玉米冠层结构变化规律及其光谱响应机理,是玉米倒伏灾情大范围遥感监测的基础。分别在玉米抽雄期、灌浆中期设置茎倒、茎折、根倒3种强度的倒伏处理,基于田间多频次持续观测实验,分析生育期、倒伏类型对玉米冠层结构动态变化及其自我恢复能力的影响;采用传统光谱变换与连续小波变换方法对倒伏玉米冠层高光谱进行处理,选取叶面积密度(LAD)为玉米倒伏冠层结构特征指标,筛选叶面积密度最佳敏感波段和小波系数,基于随机森林法构建叶面积密度高光谱响应模型,利用未参与建模的实测样本验证模型精度,重点探讨小波分解尺度和光谱分辨率对LAD光谱响应能力的影响规律。研究结果表明:叶面积密度作为单位体积内叶面积总量的冠层结构表征指标,与倒伏胁迫强度具有较好的响应关系,灌浆期的倒伏玉米LAD普遍高于抽雄期,抽雄期LAD整体表现为茎折>根倒>茎倒>未倒伏,灌浆期LAD整体表现为根倒>茎折>茎倒>未倒伏;经连续小波变换后,玉米倒伏冠层光谱对玉米倒伏LAD的响应能力普遍优于传统光谱变换,随着小波分解尺度的增加,LAD与敏感波段的相关性越强,其中10尺度相关系数最高,达0.74;连续小波变换所构建的模型精度普遍优于传统光谱变换,其中由原始光谱小波变换后构建的LAD响应模型精度最高,检验样本的R2为0.811,RMSE为1.763,表明连续小波变换技术可凸显和利用冠层光谱中的细微信息。因此,叶面积密度可有效定量表征不同倒伏胁迫程度的玉米冠层结构变化特征,连续小波变换能有效提升冠层光谱对倒伏玉米结构变化的响应能力,基于随机森林法构建的倒伏玉米叶面积密度诊断模型具有较高的精度和稳定性,可为区域尺度的夏玉米倒伏灾情遥感监测提供先验知识。  相似文献   

12.
利用遥感光谱无损、快速分析出氮肥的施用时期和施用模式,对于保护环境、产量及氮肥利用率的提高具有重要意义。利用FieldSpec 4 Wide-Res Field Spectrum radiometer便携式地物光谱仪,测定了不同氮水平下小麦冠层和叶片两种模式光谱特征及红边参数变化规律;提出一个新指数--归一化差异最大指数(normalized difference maximum index,NDMI),并分析其与叶面积指数(leaf area index,LAI)、SPAD(soil and plant analyzer development)值、MDA(malondialdehyde)含量、旗叶氮含量和产量的相关性。结果表明,小麦叶片原始光谱在开花后26 d起800~1 330 nm区间的光谱反射率以N3(1/3底施+1/3冬前追肥+1/3拔节期追肥)处理为最高,N1处理(1/2底施+1/2冬前追肥)次之。主要原因是由冬前和拔节期两个时期均施三分之一氮肥,增强了叶片光合能力。小麦冠层原始光谱,在400~700 nm波段,N2(1/2底施+1/2拔节期追肥)处理最低;在760~1 368 nm波段区间,由于群体结构不同,在开花期至灌浆中期N1处理的光谱反射率最高,N3处理次之;N3处理的冠层光谱反射率在开花后26和33 d最高。建议用400~700和760~1 368 nm波段的冠层原始光谱数据,分别来辨别小麦旗叶含氮量的高低及施肥模式。叶片模式下一阶微分光谱在500~750 nm区间出现两个“峰”,通过峰的位置偏移程度和偏移时期来估测施氮的模式。在670~740 nm区间冠层一阶微分光谱值在开花期最高,开花后10 d的一阶微分光谱值最低。在开花期至开花后10 d N1处理的一阶微分光谱值高于N3处理;灌浆中期至开花后33 d N3处理的一阶微分光谱值高于N1处理。可以通过一阶微分最大值来推测小麦所处的生育期和施肥的方式及施肥时期。在开花期至灌浆中期,冠层反射率一阶导数最大值(FD-Max)N1处理最高,N3处理次之;在开花后26~33 d,N3处理的群体结构较其他处理密,导致其一阶导数最大值一直最高。四个处理叶片一阶导数最大值变化趋势不如冠层显著。四个处理的反射率一阶导数最大值对应的红边位置(REPFD-Max)中,N1和N3冠层REPFD-Max在灌浆中期后偏移显著;在开花后26~33 d,N3处理的群体上层结构密,叶片宽且厚,冬前追施氮肥影响REPFD-Max偏移程度。基于NDVI基础上,筛选出一个新指数--归一化差异最大指数。冠层归一化差异最大指数(CNDMI)与农化参数的相关系数高于叶片归一化差异最大指数(LNDMI),且CNDMI与产量的相关性比LNDMI显著。冠层归一化差异最大指数与旗叶氮含量、SPAD值和MDA含量有着显著的相关性,相关系数r分别为0.812 88,0.928 21和-0.722 17。综上所述,借助光谱数据和红边参数可以推测小麦含氮量的高低,所处的生育期和施氮肥的模式,进而为田间施肥管理及施肥诊断提供依据。CNDMI与小麦产量有着更好的相关性,符合我国资源卫星的光谱波段范围,具有可实际操作性。  相似文献   

13.
基于光谱指数波段优化算法的小麦玉米冠层含氮量估测   总被引:1,自引:0,他引:1  
作物关键生育时期冠层氮素含量的实时监测对于优化氮肥用量和减少环境风险具有重要的意义。为了寻求预测不同作物氮素含量的最佳光谱参数,实现作物氮素无损营养诊断。本研究通过2008年—2011年在德国慕尼黑弗莱辛和河北曲周的不同氮量的小麦玉米田间试验,采用高光谱仪获取小麦玉米冠层的反射光谱,利用光谱理论模型进行光谱指数波段的优化,从而抽取不同冠层结构条件下的小麦玉米氮素营养敏感波段。结果表明与传统的基于红光的光谱指数相比,优化光谱指数显著提高了小麦玉米冠层氮素含量的预测能力,克服了传统的基于红光光谱指数的饱和问题。优化光谱指数的波段结合随着作物品种及其冠层结构的变化而变化,其优化波段范围主要集中在红边(730~760nm)和红边向近红外的过渡区域(760~880nm)。优化结果显示玉米最佳光谱指数为R_(λ766)/R_(λ738)-1,小麦最佳光谱指数为R_(λ796)/R_(λ760)-1,玉米小麦相结合优化后的最佳光谱指数为R_(λ876)/R_(λ730)-1。结果进一步验证了优化光谱指数估测的不同作物含氮量的预测值与实测值相关性最高,且验证偏差最小,证实了优化后的光谱特征参数可对不同作物氮素丰缺状况进行快速、准确、无损估测。试验结果也为设计作物冠层氮素传感器和更好的利用现有基于卫星的传感器实施区域上的作物氮素营养监测提供了理论基础。  相似文献   

14.
基于无人机可见光谱平台的烤烟氮素营养诊断   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用不同氮肥用量田间试验,分析基于无人机平台的可见光谱诊断技术对烟草氮素营养进行无损评估预测的可行性,明确该技术的最佳颜色参数和方程模型。2018年在江西省安福县开展田间试验,设置不同氮肥用量,分别为0,45,90,135,180和300 kg N·ha-1,于移栽后47 d(团棵期)、移栽后83 d(旺长后期)和移栽后116 d(下部叶成熟期),利用无人机获取冠层RGB色彩数字图像,同时采集植株样品分析地上部生物量、叶片生物量、地上部氮浓度、叶片氮浓度、叶片SPAD值等氮营养状况指标,对冠层数字图像进行数字化分析,获得颜色指标值,通过颜色指标与烟草氮营养状况指标的相关性分析,筛选适宜的颜色指标并建立氮营养诊断方程。利用不同地块的氮肥用量试验,对氮营养诊断方程拟合精度进行验证。试验结果表明,旺长后期各处理间冠层图像的颜色标准值存在显著差异,团棵期与下部叶成熟期不存在显著差异。在10个颜色指标中,NRI,NGI,G/R,G/(R+B),(G-R)/(R+G+B)和ExG与5个烤烟氮素营养指标均达到极显著相关(p<0.01)。在归一化颜色指标体系、比颜色指标体系和归一化差分颜色指标体系中选择潜在的最佳颜色参数指标分别为NGI,G/R和ExG。根据不同类型的回归分析结果,确定指数回归作为地上部生物量和叶片生物量的预测模型,线性回归作为地上部氮浓度、叶片氮浓度及叶片SPAD值的预测模型。对潜在的最佳指标进行验证性筛选,G/R对地上部氮浓度和叶片氮浓度的RMSE值分别为0.375 1%和0.249 1%,明显低于NGI和ExG,预测精度最高。用G/R值表示的地上部生物量、叶片生物量、地上部氮浓度、叶片氮浓度、SPAD值预测方程分别为Y=21.785e1.3502G/R,Y=4.057 9e1.937 3G/R,Y=5.039 9G/R-3.333 2,Y=4.281 4G/R-3.802 9,Y=40.168G/R-28.188。因此,基于无人机平台的可见光谱诊断技术在烤烟氮素营养诊断方面具有应用潜力,评估最佳时期为旺长后期,最佳预测参数为G/R值。  相似文献   

15.
以大型喷灌机为平台的近地遥感技术可有效观测作物的生长状态,对田间生产管理和作物水肥需求特性等研究具有十分重要的意义。由于在遥感观测过程中,作物冠层具有二向反射特性,因此不同观测方式会影响遥感观测结果。通过自行搭建的近地遥感系统模拟大型喷灌机平台的实地观测条件,使用双通道光谱传感器获取小麦与玉米冠层的光谱反射率信息,引入变异系数CV对由冠层二向反射特性引起的信息数据变幅进行量化,并采用影响因素权重W分析各观测参数对数据变幅的影响程度。通过获取2019年冬小麦返青期至灌浆期、夏玉米V7-V14生育期的冠层近红外波段(810 nm)和红光波段(650 nm)的反射率数据,分析多种观测因素对比值植被指数(RVI)数据和植被归一化指数(NDVI)数据的影响。结果表明,观测高度(0.5~2.5 m)、观测频率(2~60次·min-1)和移动速度(0~4 m·min-1)与观测结果无显著相关关系(p>0.05),观测时刻(8:00-18:00)、观测天顶角(-60°~60°)和观测方位角(0°~180°)与观测结果相关关系极为显著(p<0.01);小麦和玉米的冠层RVI、NDVI数据获取结果主要取决于冠层覆盖程度,在相同叶面积指数(LAI)情况下观测结果也会因观测时刻、观测方位角和观测天顶角的差异而受到不同程度的影响;冠层光谱反射率信息二向反射特性明显,小麦冠层RVI和NDVI变异系数分别为15%~50%和2%~50%,玉米冠层RVI和NDVI变异系数分别为10%~33%和18%~39%;进行观测时,应尽量选择在太阳天顶角较稳定的12:00-14:00时段,并尽量缩短观测时长,还应选择固定的观测角度,注意阴影效应与热点效应的影响;此外,在小麦返青至拔节期、抽穗至扬花期获取RVI和NDVI时,还应分别注意观测天顶角、观测时刻对测量精度的干扰。研究结果可为快速获取高精度的小麦、玉米冠层光谱反射率数据提供技术支撑。  相似文献   

16.
发光二极管归一化光谱模型的修正   总被引:1,自引:1,他引:0  
文玉梅  赵学梅  李平  文静  张敏 《光学学报》2012,32(1):130001-291
受自吸收等因素的影响,由发光二极管(LED)归一化光谱模型得到的光谱与实测LED光谱之间存在差异。为得到与实测LED光谱相吻合的归一化光谱模型,将由归一化光谱模型得到的理论光谱与实测光谱相减得到近似的自吸收谱。通过分析自吸收谱的峰值强度和半峰全宽与温度之间的关系以及其峰值能量与实测光谱峰值能量之间的定量关系,结合LED光谱的高斯模型和归一化光谱模型给出了自吸收谱的拟合表达式,并作为归一化光谱模型的修正项,对归一化光谱模型进行修正。在不同测试温度下的实验结果表明修正后的平均模型误差小于4%,证明由修正后的归一化光谱模型得到的光谱与实测光谱相吻合。  相似文献   

17.
水体中溶解有机物激光诱导荧光光谱分析方法   总被引:4,自引:2,他引:2  
讨论了用激光诱导荧光(LIF)的方法分析水体中溶解有机物(DOM)的含量,利用拉曼散射信号对荧光光谱进行归一化处理,消除激发光强度和水体对荧光的二次吸收和接收条件等因素的影响,并给出了理论依据,由此依据得出了非线性浓度校准的数学模型.利用这个数学模型对实验数据进行非线性拟合,拟合的相关系数高于0.99.该浓度校准的数学模型,考虑到了水体对荧光信号的二次吸收以及溶液浓度的变化对二次吸收的影响,结果表明它可作为不同水体的通用浓度校准的数学模型对水体中的DOM进行定量分析.  相似文献   

18.
基于核驱动模型参数反演的作物株型遥感识别   总被引:8,自引:0,他引:8  
传统的单一方向遥感只能得到地面目标一个方向的辐射量,缺乏足够信息来同时推断像元的波谱和空间结构.多角度的反射光谱对于植被结构特征的估算及类型鉴别比垂直光谱具有明显的优越性.将多角度观测数据和核驱动模型结合,构建了基于核参数各向同性核所占比例(fiso),几何光学核所占比例(fgeo)和体散射核所占比例(fvol)的植被结构参数敏感指数(SPEI)来进行作物株型的遥感识别,并将SPEI与结构散射指数(SSI)和归一化差异参数指数(NDFI)等对紧凑型品种京411和披散型品种中优9507的实测多角度冠层方向反射率数据进行了核参数的反演,不同指数对作物株型结构表现出的敏感性依次为:SPEI>SSI>NDFI.SPEI较以往学者构建的指数对不同株型品种遥感识别具有更好的敏感性,该方法可以在其他作物上拓展应用,具有很好的理论基础和应用前景.  相似文献   

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