应用波段深度分析和偏最小二乘回归的冬小麦生物量高光谱估算

当作物生物量较大时,现有植被指数由于受饱和问题限制,不能较好的估算作物生物量。针对此问题,尝试将波段深度分析与偏最小二乘回归(partial least square regression,PLSR)结合,提高对大田冬小麦生物量的估算精度,并将两者结合建立的模型与应用代表性植被指数建立的模型进行生物量估算精度比较。波段深度分析主要对冬小麦冠层光谱550～750nm范围进行,采用波段深度、波段深度比(band depth ratio,BDR)、归一化波段深度指数和归一化面积波段深度对波段深度信息进行表征。在建立的模型中,波段深度分析和PLSR结合的估算精度比应用植被指数模型的精度高,其中BDR与PLSR结合的估算精度最高(R2=0.792,RMSE=0.164kg.m-2)。研究结果表明波段深度分析与PLSR结合能较好的克服生物量较大时存在的饱和问题,提高冬小麦生物量的估算精度。     

融合可见光-近红外与短波红外特征的新型植被指数估算冬小麦LAI

考虑到短波红外特征与叶面积指数(LAI)有很好的关联,将短波红外特征的典型水分指数与基于可见光-近红外特征的植被指数相融合,尝试构建新的植被指数估算作物LAI。通过PROSAIL辐射传输模型分析新植被指数对LAI饱和响应的特征;利用2009年和2008年北京地区冬小麦实测光谱数据进行LAI估算建模与验证。结果表明：所选择的10个典型可见光-近红外植被指数分别与5个水分植被指数相结合构建的新指数,都能够有效提高与LAI的相关性,特别是在融合了含有短波红外特征的sLAIDI*指数后,新指数显著提高了对LAI响应的饱和点,而对植被水分变化不敏感,LAI估算精度得到改善。研究表明：将短波红外特征引入到可见光-近红外植被指数中,构建的新植被指数对冬小麦LAI估算具有明显的优势。     

基于灰度关联分析的冬小麦叶片含水量高光谱估测

尝试应用灰色关联分析方法(GRA)分析典型的水分植被指数(WVI)和水分含量(LWC)间的关联度,然后选择对冬小麦叶片水含量敏感的指数,比较SRM-PLS(逐步回归-偏最小二乘)方法和PLS方法估算LWC的精度。首先,对冬小麦WVI与LWC进行灰色关联分析,筛选出对冬小麦LWC敏感的WVI;其次,利用筛选出的敏感WVI,分别用PLS-SRM方法和PLS两种方式估算冬小麦LWC;然后对两种方式进行比较,选择最高决定系数(R2)和最小均方根误差(RMSE)的LWC估算模型来估算冬小麦LWC。结果表明：在整个生育期用PLS和PLS-SRM方法估算LWC, R2和RMSE分别为0.605和0.575,4.75%和7.35%。研究表明：先使用GRA对WVI和LWC进行关联度分析,再用PLS或PLS-SRM方法可以提高冬小麦的LWC估算精度。     

新植被水分指数的冬小麦冠层水分遥感估算

水分含量是表征作物水分胁迫生理状况的重要指标,及时有效地监测作物水分含量对于评估作物水分盈亏平衡,指导农业生产灌溉具有重要意义。针对不同形式的归一化差值水分指数(NDWI)存在的饱和性问题,拟引入增强型植被指数EVI对其加以适当改进,通过构建新的植被水分指数NDWI#(即NDWI*EVI)来估算作物水分含量。首先,利用PROSAIL辐射传输模型分析了由不同水分敏感波段(1 240,1 450,1 950和2 500 nm)构建的各种典型NDWIs与相应新植被水分指数NDWI#对植被冠层水分及LAI的饱和响应特征;然后,利用田间实验光谱和水分数据,开展作物水分含量的建模和验证分析。结果表明：将EVI引入后,形成的新水分指数NDWI#能够有效提高冬小麦水分含量估算精度,特别是针对NDWI₁₄₅₀,NDWI₁₉₄₀,NDWI₂₅₀₀这三个指数,改进后的新指数显著提高了对LAI响应的饱和点,冬小麦作物水分估算精度也得到较为的明显改善。研究表明,将含有可见光波段信息的EVI引入到NDWI中,构建的新指数NDWI#因融合可见光、近红外和短波红外更多波段的光谱信息,对估算冬小麦冠层含水量可能具有更好的优势。     

基于NIR-Red光谱特征空间的作物水分指数

水分含量是表征作物水分胁迫生理状况的重要指标,及时有效地监测作物水分含量对于评估作物水分亏缺平衡,指导农业生产灌溉具有重要意义。基于NIR-Red二维光谱特征空间,尝试构建一种新的作物水分监测指数PWI来估算作物水分含量。以冬小麦作物植被水分含量估算为尝试对象。首先,利用地面实测小麦冠层高光谱数据,结合对应卫星光谱响应函数,模拟当前常用卫星HJ-CCD和ZY-3多光谱数据;然后,对基于NIR-Red二维光谱特征空间的现有植被指数PDI(垂直干旱指数)和PVI(垂直植被指数)进行改进,通过比值变换的方法构建新的指数PWI来估算冬小麦植株含水量(VWC)。结果显示：基于模拟的HJ-CCD和ZY-3卫星宽波段多光谱数据生成的PWI估算小麦VWC具有良好的效果,R2分别达到0.684和0.683, 均达到了极显著水平。利用检验样本得到冬小麦VWC估算的R2和RMSE分别为0.764和0.764,3.837%和3.840%,这表明应用提出的新指数PWI估测作物含水量具有一定可行性。同时,也为当前利用主要国产卫星遥感数据HJ-CCD和ZY-3开展作物水分遥感监测应用提供了一种新方法。     

基于新型植被指数对冬小麦蛋白质含量的估算研究

小麦蛋白质含量是衡量小麦价格的一项重要指标。本文使用三年冬小麦蛋白质含量和光谱指数数据,用2008/2009和2009/2010年数据构建新的比率指数和乘积指数,并将灰色关联算法-偏最小二乘法(GRA-PLS)进行整合,尝试提高对冬小麦蛋白质含量估算的精度,用2011年/2012年数据进行验证。研究结果表明：比率指数与冬小麦蛋白质含量的相关系数要优于单一指数,单一指数和比率指数最高相关系数(r)分别为0.726和0.751,乘积指数也可改善部分单一指数的相关系数。通过GRA-PLS方法可以提高对冬小麦蛋白质含量的估算精度,单一指数、比率指数和乘积指数的决定系数(R2)分别为0.537,0.631和0.521,对应的均方根误差(RMSE)分别为0.665%,0.564%和0.574%。结果说明用新构建的比率指数和乘积指数,并使用GRA-PLS方法对冬小麦蛋白质含量估算是可行的。