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相似文献
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1.
利用高光谱微分指数进行冬小麦条锈病病情的诊断研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
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。  相似文献   

2.
苹果树叶片叶绿素含量高光谱估测模型研究   总被引:12,自引:0,他引:12  
叶片叶绿素含量是评估果树长势和产量的重要参数,实现快速、无损、精确的叶绿素含量估测具有重要意义。本研究以山东农业大学苹果园为试验区,采用高光谱分析技术探索苹果树叶片叶绿素含量的估测方法。通过分析叶片高光谱曲线特征,对原始光谱分别进行一阶微分、红边位置以及叶面叶绿素指数(LCI)变换,分别将其与叶绿素含量进行相关分析及回归分析,建立叶绿素含量估测模型并进行检验,从中筛选出精度最高的模型。结果显示,以LCI为变量的估测模型以及以一阶微分521和523nm组合为变量的估测模型拟合精度最高,决定系数R2分别为0.845和0.839,均方根误差RMSE分别为2.961和2.719,相对误差RE%分别为4.71%和4.70%。因此LCI及一阶微分是估测苹果树叶片叶绿素含量的重要指标。该模型对指导苹果树栽培生产具有积极意义。  相似文献   

3.
病害胁迫下棉花叶片色素含量高光谱遥感估测研究   总被引:11,自引:0,他引:11  
通过小区和大田同步调查棉花黄萎病,在不同生育期测定病叶光谱及其色素含量。将病叶光谱反射率、一阶微分及相应的特征参数与色素含量进行相关分析,建立病叶色素含量估测模型并检验。结果表明:病叶叶绿素a,b及a+b含量可见光反射率、与一阶微分光谱在蓝边、黄边和红边处与除红边振幅(Dr)外的其他光谱特征参数间均达极显著相关。转换叶绿素吸收反射指数(TCARI)和新建归一化植被指数(ND-VI[702,758])对叶绿素a,b及a+b含量的估测精度最高,相对误差均小于1.3%。考虑到NDVI[702,758]建立的模型更实用,可做为病叶叶绿素a,b和a+b含量的最佳估测模型。研究结果对高光谱信息定量估测病害棉叶色素含量,对利用高光谱监测棉花长势及病害影响评价均具有较高的实用价值。  相似文献   

4.
植被冠层水平叶绿素含量的高光谱估测   总被引:4,自引:0,他引:4  
植物的叶绿素含量指示了其健康状况.大区域范围内植被叶绿素含量信息的提取可以用于评价植被的生长状况,实现对生态环境的监测.对于农田系统而言,作物叶绿素含量的估测还可以对施肥等田间操作提供支持.文章利用辐射传输模型模拟多组不同状态下的植被冠层光谱反射率,通过埘模拟数据的冠层叶绿素含量以及冠层光谱之间关系的分析,构建了估测植被冠层水平叶绿素含量的光谱指数模型.该模型对冠层叶绿素含量的方差解释量达到了75%以上.分别使用野外实测冠层光谱和Hyperion高光谱遥感影像对试验区进行验证.结果证明该模型对冠层水平的叶绿素含量估测效果较好,具有应用价值.  相似文献   

5.
基于高光谱和BP神经网络的棉花冠层叶绿素含量联合估算   总被引:2,自引:0,他引:2  
冠层叶绿素能够有效反映植被的生长状况。为了基于高光谱精确估算冠层的叶绿素含量,以棉花为研究对象,实测棉花冠层光谱反射率和叶绿素含量,然后进行原始光谱数据转换,计算高光谱参数,分析叶绿素含量与高光谱参数之间的相关关系,构建估算棉花冠层叶绿素含量的BP神经网络模型。结果表明:包络线去除处理后,冠层反射率和叶绿素含量的相关性在560~740 nm波段范围内提高了10.7%,效果优于原始光谱和一阶微分光谱得到的结果;基于原始光谱和去除包络线光谱建立的植被指数mSR、mND、NDI、DD与叶绿素含量表现出较高的相关性,相关系数均在0.8左右;在所建的BP神经网络模型中,基于包络线光谱指数建立的模型的决定系数为0.85,均方根误差和相对误差分别为1.37、1.97%,这一结果优于基于红边参数、原始光谱植被指数和一阶微分光谱指数建立的模型。本研究可为作物叶绿素含量估算的实际应用提供理论依据和技术支持。  相似文献   

6.
用高光谱微分指数监测冬小麦病害的研究   总被引:11,自引:0,他引:11  
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、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.  相似文献   

7.
分析炭疽病侵染后油茶冠层的可见-近红外光谱特征,探索建立病害胁迫下油茶冠层叶片叶绿素含量的预测模型。通过实地调查病情指数,获取不同病害程度的油茶冠层叶片光谱数据及其叶绿素含量,并对光谱数据进行了一阶微分与滑动平均滤波相结合的预处理,再通过光谱数据重采样,提取敏感波段建立了叶绿素含量的BP神经网络预测模型。结果表明:(1)随着病情的加重,油茶冠层光谱可见光区域的反射峰和吸收谷逐渐消失;红光到近红外陡峭的红边被逐渐拉平;在近红外区域,健康油茶的光谱反射率明显大于感病油茶的光谱反射率。(2)微分光谱484~512,533~565,586~606和672~724nm四个波段是叶绿素吸收和反射的敏感波段。(3)以敏感波段为输入变量建立的BP神经网络模型,其计算出的预测值与观测值之间的相关系数r和均方根误差分别为0.992 1和0.045 8。因此,利用可见-近红外光谱技术预测炭疽病侵染后油茶叶片叶绿素含量是可行的。  相似文献   

8.
基于PROSPECT+SAIL模型的森林冠层叶绿素含量反演   总被引:6,自引:0,他引:6  
Yang XG  Fan WY  Yu Y 《光谱学与光谱分析》2010,30(11):3022-3026
森林冠层叶绿素含量直接反映着森林的健康和胁迫情况。叶绿素含量的准确估测,更是研究森林生态系统循环模型的关键。文章以PROSPECT+SAIL模型为基础,从物理机理角度反演森林冠层叶绿素含量。首先利用PROSPECT和SAIL模型模拟叶片水平和冠层水平的光谱,并建立叶片水平叶绿素含量的查找表反演叶片叶绿素含量,然后结合森林结构参数Leaf Area Index(LAI)实现叶片尺度与冠层尺度叶绿素含量的转化,从Hyperion影像反演研究区域冠层水平叶绿素含量。结果表明,叶绿素含量的主要影响波段为400~900nm;PROSPECT模型模拟的叶片光谱和SAIL模型模拟的冠层光谱均与实测光谱拟合效果较好,相对误差分别为7.06%,16.49%;LAI反演结果的均方根误差RMSE=0.5426;利用PROSPECT+SAIL模型可以较好地反演森林冠层叶绿素含量,反演精度为77.02%。  相似文献   

9.
利用高光谱扫描技术检测小麦叶片叶绿素含量   总被引:4,自引:0,他引:4  
利用高光谱扫描技术对小麦叶片进行无损检测试验,探索精确测定小麦叶绿素含量的方法,为农作物生长状况、植物病理诊断等提供科学依据。研究选取90个样本作为校正集,30个样本作为预测集,获取叶片的高光谱反射图像,同时用传统的分光光度计方法测定其叶绿素含量。选取波长491~887 nm范围光谱,用多元散射校正、一阶导数、二阶导数3种方法处理,利用偏最小二乘法和逐步线性回归法分别建立了小麦叶片叶绿素含量与光谱信号间的数学模型。研究发现多元散射校正(MSC)结合二阶导数光谱的多元线性回归(SMLR)模型的效果较优,模型校正集和预测集决定系数分别为0.82和0.79,校正均方根误差和预测均方根误差分别为0.69和0.71。研究结果表明可以利用高光谱扫描技术检测小麦叶片叶绿素含量。  相似文献   

10.
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为变睛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.  相似文献   

11.
稻干尖线虫病胁迫水稻叶片波谱响应特征及识别研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
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。  相似文献   

12.
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   总被引:13,自引:0,他引:13  
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。  相似文献   

13.
基于Sentinel-2A影像的玉米冠层叶绿素含量估算   总被引:5,自引:0,他引:5  
农作物叶片中的叶绿素通过吸收光能参与光合作用产生化学能,及时、准确地估算叶绿素含量对于农作物长势、养分含量监测、品质评价和产量估算具有重要意义。Sentinel-2卫星的重访周期为5 d,空间分辨率为10 m,具有13个光谱波段,其中包括三个波宽仅为15 nm对叶绿素含量变化敏感的红边波段,是叶绿素含量估算的理想数据源。植被指数是基于农作物在不同波段的反射特性,通过不同波段组合方式刻画长势和叶绿素含量的差异,可用于大区域范围内的玉米冠层叶绿素含量快速、精确估算。以Sentinel-2A影像为数据源,开展基于多种植被指数的玉米冠层叶绿素含量估算方法研究。课题组于2016年8月6-11日在河北省保定市(115°29′-116°14′E,39°5′-39°35′N)进行玉米冠层叶绿素含量的实地测量,并在每个采样位置上采用中绘i80 智能RTK(real-time kinematic)测量系统进行定位。Sentinel-2A影像预处理工作包括几何校正、辐射定标和大气校正,其中大气校正使用Sen2Cor模型和SNAP模型。首先,基于预处理后的Sentinel-2A遥感影像,分别计算CIgreen(green chlorophyll index), CIred-edge(red-edge chlorophyll index), DVI(difference vegetation index), LCI(leaf chlorophyll index), MTCI(MERIS terrestrial chlorophyll index), NAVI(normalized area vegetation index), NDRE(normalized difference red-edge), NDVI(normalized difference vegetation index), RVI(ratio vegetation index), SIPI(structure insensitive pigment index)植被指数。然后,建立样方位置上实测叶绿素含量与各植被指数的统计关系,从而构建玉米冠层叶绿素含量估算模型,并以野外实测玉米冠层叶绿素含量为依据,对基于各植被指数的估算结果进行精度评价。最后,利用筛选出的最优叶绿素含量估算模型,估算研究区内的玉米冠层叶绿素含量。研究的目标为:(1)通过比较分析,构建合适的玉米冠层叶绿素含量估算模型,估算精度以决定系数R2、均方根误差RMSE以及相对误差RE作为评价指标;(2)确定最优波段组合方案:在红边波段中选择与可见光、近红外波段组合效果更优的波段组合方案;(3)确定参与植被指数计算的红边波段的最优数量。精度评价结果表明:(1)选用的植被指数与玉米冠层叶绿素含量呈多项式拟合关系,其中使用红边波段计算的植被指数的估算结果明显优于未使用红边波段的估算结果;红边波段引入后明显提高了可见光、近红外波段对叶绿素含量的拟合的精度,CIgreen(560, 705)指数比CIgreen(560, 842)的回归模型R2提高0.516,红边波段参与计算的DVI相对于RVI来说,估算结果更稳定。(2)对于不同的植被指数,参与运算的Sentinel-2A影像的两个红边波段,估算精度的提高程度不同。对于可见光波段参与计算的植被指数来说,在红边波段1(中心波长为705 nm)的估算精度较高,如LCI,CIgreen,DVI和RVI等;对于近红外波段参与计算的植被指数来说,在红边波段2(中心波长为740 nm)的估算精度较高,如CIred-edge,NDRE和NAVI等。(3)对于Sentinel-2A影像来说,两个红边波段共同参与叶绿素含量估算时能取得最高的的估算精度。选用的植被指数中,MTCI(665, 705, 740)指数与玉米冠层叶绿素含量估算精度最高,回归模型拟合精度R2为0.803,模型验证R2为0.665,RMSE为3.185,相对误差RE为4.819%。MTCI(665, 705, 740)指数计算中使用了两个红边波段,突出红边波段反射率差值变化,与玉米冠层叶绿素含量表现出很好的相关性。最后,利用优选出的基于MTCI指数的叶绿素含量估算模型,对研究区范围内的叶绿素含量进行估算并完成空间制图。  相似文献   

14.
通过室内盆栽试验,利用微分技术处理叶片反射光谱数据,研究铀污染下商陆叶片中的铀含量在不同光谱波段与原始光谱反射率、一阶导数光谱的相关关系,找到商陆铀污染诊断的敏感波段范围和最优光谱特征参数,并以相关性较好的敏感波段及光谱特征参数为自变量,与商陆叶片铀含量建立对应的估测拟合模型。如果以该模型为基础创建铀含量的冠层光谱模型,则有可能实现通过遥感影像监测叶片中的铀含量。实验结果表明:当商陆叶片中的铀含量为5.94~71.74 mg·kg-1时,叶片中铀含量与一阶导数光谱数据的相关性较原始光谱数据好,在749~766 nm区间内存在较好的相关性和光谱响应;根据上述相关性分析,选择14个光谱特征参数,计算他们与商陆叶片铀含量的相关系数,其中蓝边面积、红边位置、红边面积与蓝边面积的比值及红边面积与蓝边面积的归一化值与叶片铀含量的相关系数达到了0.05显著检验水平;选取一阶导数光谱中相关系数最高的波段757,758,760和761 nm处的值和上述相关性最高的4个光谱特征参数,与叶片铀含量建立多种形式的估测拟合模型,通过对拟合模型的精度检验,发现以红边面积与蓝边面积的比值、757和760 nm处反射率的一阶导数为自变量的拟合模型的预测效果较好,其中拟合效果最优的模型是以757 nm波段处反射率的一阶导数为自变量的三次函数模型,模型预测精度达到了89.8%。  相似文献   

15.
作物的生物含量与作物的光学特性有直接的关系,而植物叶片的双向反射分布函数(BRDF)又直接影响植物的光学特性。植物叶片的BRDF体现了叶片在各个方向不同的能量反射能力,直接影响植物叶片的光谱检测结果,也是植被冠层宏观光学特征的影响因素之一。对植物叶片的BRDF光学特性及表现出的规律性展开研究和讨论,能够有效提高植物无损检测光谱模型的稳定性和可靠性,提升利用作物光谱模型反演理化特性的准确性和可靠性。首先介绍了植物叶片的BRDF快速获取方法及自主研发的方向性光谱检测仪器,该仪器能够在入射光的方位角和天顶角、接收探头的方位角和天顶角这四个维度进行调整,实现多入射角和反射角的反射光谱数据采集。单子叶植物的叶脉呈纵向分布,因而体现出较为显著的各向异性,玉米和小麦是两种较为典型的单子叶农作物。通过自主研发仪器获取不同波段范围下的玉米和小麦的反射光谱信息,并分析总结其反射分布规律。采用文中所介绍的BRDF计算方法对光谱数据以及白板校正数据进行计算,再结合MATLAB程序对光谱反射数据的图像映射,对反射结果与叶绿素含量和叶片含水量这两个叶片典型理化参数的相关性进行分析,最后探讨了采用ANIX系数对叶片的各向异性进行量化分析的方法。选取小麦在可见光波段以及玉米在近红外波段的数据,结果表明,小麦和玉米在各波段下的fr分布均关于入射天顶角两侧微小空间对称,在相同波段下,不同入射天顶角下的fr值大小基本一致;在相同入射天顶角下,小麦在800 nm波段下的fr值最大,680 nm波段下的fr值最小,这是由于680 nm波长附近是叶绿素强吸收的特征波段,而800 nm附近是叶绿素反射的特征波段,且在相同波段下,叶绿素浓度的升高会导致fr值的增大;在水的强吸收特征波段1 450 nm下,玉米的fr值随着含水量的升高而增长。分析表明,作物的BRDF特性能够有效反映叶片主要生物含量的变化,同时计算所得到的各向异性指数也体现出一致的变化规律,为建立稳定且可靠的作物光谱定量分析模型提供了理论和实践基础。  相似文献   

16.
为探究土壤表层湿度影响下冬小麦冠层光谱反射率响应晚霜冻害的特征,并检验敏感光谱波段预测小麦产量变化的能力,于2013和2014年小麦拔节期,分别设置了表层土壤含水量为10%(干)、10%~20%(中)和20%(湿)的三个湿度处理的冻前试验,并在低温室内进行降温处理。分析了不同土壤表层湿度下受冻冬小麦的穗数、穗粒数、千粒重、单株产量、冠层光谱反射率及其一阶微分值的差异,对冬小麦冻害产量变化率和高光谱特征参量进行了相关分析和一元线性拟合。结果表明:冬小麦穗粒数和单株产量总体上均随土壤表层湿度的降低而呈减少态势,在土壤表层干处理条件下冻害对冬小麦产量造成的影响最为显著(p0.05);在绿峰(523nm附近)、黄边(571nm附近)、红边(732nm附近)和近红外台的两个水分吸收带(952和1 145nm附近),干+冻害处理冬小麦冠层反射率的一阶微分值与中+冻害、湿+冻害处理的差值明显;剥离了土壤表层湿度对光谱的影响后,冬小麦冠层反射率一阶微分差值在以570nm为中心的黄边区域和以710nm为中心的红边区域对干、中和湿梯度处理下晚霜冻害响应的差异明显;两年试验中的黄边面积(SDy)和570nm处一阶微分值(d570)均与冻害产量变化率达到显著正相关(p0.05),说明黄边区域的高光谱特征参量可用于检测土壤表层湿度影响下的冬小麦晚霜冻害程度。本研究可为土壤表层湿度和晚霜冻害叠加影响下冬小麦产量变化预测方法的探讨提供参考。  相似文献   

17.
基于冠层尺度的枣树色素含量的高光谱估算模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
植物冠层色素含量与氮素含量具有高度的相关性,是农业遥感中的关键研究因素。本研究的主要目的是:(1)对比偏最小二乘回归和支持向量机两种建模方法对枣树冠层色素的预测精度;(2)构建基于高光谱数据的枣树冠层色素含量定量反演模型,为枣树冠层色素含量的快速、无损、廉价、环保的测定提供一定的理论依据和技术支持。相关性分析结果表明,枣树冠层色素与高光谱数据之间具有较好的相关性,但叶绿素、叶绿素a要优于叶绿素b和类胡萝卜素。独立样本对模型的预测性能检验结果表明,偏最小二乘回归和支持向量机均能有效的估算枣树色素含量,但不同色素的偏最小二乘回归模型和支持向量机模型的预测精度存在一定的差异,叶绿素和类胡萝卜素的支持向量机模型的预测精度要高于偏最小二乘回归模型,而叶绿素a和叶绿素b则相反。比较不同色素的最佳反演模型的预测精度表明,叶绿素、叶绿素a和类胡萝卜素的预测精度要优于叶绿素b,前三者的决定系数大于0.8,残余预测误差高于2.0,平均相对误差低于13%,而叶绿素b的对应值分别为0.60%,20.79%和1.79%。  相似文献   

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