利用叶片正反面反射光谱估算叶绿素含量

叶片叶绿素含量的快速无损估算方法对研究植被生长和环境胁迫都具有重要意义。传统叶绿素光谱估测方法,主要是基于叶片正面光谱信息。而在实际遥感观测中,传感器不仅会接收植被叶片正面光谱信息,植被叶片反面光谱信息也会同时被接收。该研究主要目的是找到在同时考虑叶片正反面光谱信息时也能精确估算叶片叶绿素含量的分析方法。对比了简单差值植被指数(SD),简单比值植被指数(SR),归一化植被指数(ND)与偏最小二乘(PLS)建模方法,并对检验样本集进行了精度比较。结果发现用PLS方法估算两种植被正反面叶片的叶绿素含量与真实叶片叶绿素含量的拟合精度更高,R2为0.91,RMSE为5.21 μg·cm-2。因此可以认为PLS方法在同时考虑植被叶片的正反面光谱信息时对植被叶片叶绿素含量的估算更准确。     

叶片多角度偏振光谱特性影响因素的实验研究

通过测量绿萝、银杏、苹果三种叶片的多角度偏振光谱,采用斯托克斯矢量法计算了叶片的多角度光谱偏振度,并通过PROSPECT模型反演得到叶片的叶绿素、水分含量,进而分析了叶绿素、水分含量对叶片多角度光谱偏振度的影响,探索了观测几何条件与不同波段叶片偏振度间的关系。结果表明,相对于近红外波段,红光波段的偏振度受叶绿素含量变化的影响较小,而水分含量对这两个波段的偏振度基本均无明显影响。在反映叶片偏振度随观测几何变化方面,近红外波段较另外两个波段有着更好的敏感性和稳定性,但其偏振度值较另外两个波段偏小。     

植被叶片叶绿素含量反演的光谱尺度效应研究

目前光谱指数方法已被广泛地应用于植被叶绿素含量的反演中,考虑到不同传感器的光谱响应存在差异,研究了光谱尺度效应对光谱指数反演植被叶片叶绿素含量的影响。基于PROSPECT模型模拟了不同叶绿素含量(5～80 μg·cm-2)下的5 nm叶片光谱反射率数据,并利用高斯光谱响应函数将其分别模拟成10～35 nm六种波段宽的光谱数据,再分析评价5～35 nm波段宽下光谱指数与叶片叶绿素含量的相关性、对叶片叶绿素含量变化及对波段宽变化的敏感性。最后,利用波段宽为40～65 nm的反射率数据对光谱指数反演植被叶绿素含量的光谱尺度效应进行验证。结果表明,通用光谱指数(vegetation index based on universal pattern decomposition method, VIUPD)反演叶绿素含量的精度最高,反演值与真实值拟合程度最好;归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)和简单比值指数(simple ratio index, SRI)其次,虽然其决定系数R2高达0.89以上,但反演的叶绿素含量值小于真实值;其他光谱指数的反演结果较差。VIUPD对叶绿素含量具有较好的相关性和敏感性,受光谱尺度效应影响较小,具有较好的反演能力,这一结论恰好验证了其“独立于传感器”的特性,同时证明了VIUPD在多源遥感数据反演植被理化参量的研究中具有更好的应用前景。     

高光谱技术分析茶树叶片中叶绿素含量及分布

植物叶片叶绿素含量及分布是植物营养信息表达的一个重要指标.以茶树为研究对象,利用高光谱技术分析茶树叶片中叶绿素含量及其分布.通过采集茶树鲜叶的高光谱图像,利用7种不同的算法从高光谱数据中提取相应的特征参数,并根据特征参数和叶绿素含量的参考测量值分别拟合出相应的预测模型.结果显示,二次土壤调节植被指数算法提取的特征参数最...     

基于灰色关联法的春小麦叶片含水量高光谱估测模型研究

利用高光谱植被指数反演植被水分含量时,快速、准确的找到实测光谱数据与植被水分相关性最高的植被指数是研究的重点。在农田尺度上,以春小麦野外光谱数据与叶片含水量的定量关系为基础,通过灰色关联度分析,筛选出与叶片含水量灰色关联度较高的5种典型的水分植被指数,并建立了估算春小麦叶片含水量(LWC)的偏最小二乘回归(PLSR)模型和BP神经网络(back propagation artificial neural networks, BP ANN)模型。结果表明：(1)光谱一阶导数可以有效去除噪声影响并突出光谱特征信息,尤其是在750～830,1 000～1 060和2 056～2 155 nm等区间明显提高了与LWC的相关性。(2)灰色关联法能够较好的表征各水分植被指数与叶片含水量间的关联性,其中基于原始光谱建立的前5个水分植被指数都是两波段比值植被指数,基于光谱一阶导数建立的水分植被指数基本上都是两波段归一化差值植被指数。(3)所建立的两种模型中,基于光谱一阶导数建立的PLSR和BP神经网络模型R2分别为0.80和0.81,稳定性基本相同且都较好;两种模型RMSE都是0.55,RPD分别为2.01和1.41,说明PLSR模型的预测精度比BP神经网络模型高。从模型的验证效果来看,PLSR模型在估算春小麦叶片含水量方面有一定的优势,为高光谱定量反演春小麦叶片含水量提供一定的参考。     

光谱指数的植物叶片叶绿素含量估算模型

叶片叶绿素能够有效监测植被的生长状况,利用光谱指数反演植被叶绿素含量是目前的通用方法。实测了盐生植物光谱反射率和叶片叶绿素含量。对SPAD值进行变换,对比Pearson与VIP方法探讨盐生植被叶片叶绿素含量与植被指数的相关性并进行精度验证,从中选出最佳拟合模型。研究表明,通过对Pearson与VIP相关性分析,最终选定VIP方法建立植被指数的叶片叶绿素估算模型,NDVI₇₀₅,ARVI,CI_{red edge},PRI,VARI,PSRI和NPCI的VIP值均大于0.8,因此选定这七个植被指数为最优植被指数;预测结果显示,所有模型的相关性都在0.7以上,预测值与实测值相关性最好的是经过倒数变换的SPAD值,R=0.816,RMSE=0.007。基于VIP方法的反演模型能较好地估算研究区植被叶绿素含量,该方法为植物叶绿素含量诊断的实际应用提供了重要的理论依据和技术支持。     

叶片茸毛对叶片反射光谱及高光谱植被指数的影响研究

很多高光谱植被指数被用于对植被的生化物质含量进行非破坏性的估计与反演。由于这些指数都是利用不同波段的反射率计算而得到的,因而对叶片反射具有很大影响的茸毛等叶表结构对这些植被指数的反演精度的影响不容忽视。本研究发现去茸毛处理使得在400～1 000nm范围的的光谱反射都有所下降,但在各个波段的变化并不均匀。通过对比39个现有的高光谱植被指数在经过去茸毛处理前后的变化,发现一些只单独利用可见光或者近红外波段的高光谱植被指数,如CTR1:R695/R420,D740/D720,WBI:R900/R970,R860/(R550×R708)以及红边指数(REP)比大多数既使用可见光又使用近红外波段的高光谱植被指数受茸毛变化影响小,它们对茸毛的低敏感性可以使其在进行植被生化物质反演时更具有普适性。     

苹果树叶片叶绿素含量高光谱估测模型研究

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。     

轴流风扇叶片端导叶作用的研究

本文采用数值方法研究了叶片端导叶对轴流风扇性能的影响。通过与普通开式轴流风扇比较,分析了叶片端导叶对内部流动作用的机理.数值计算结果表明:叶片端导叶的安装位置将影响轴流风扇气动效率,安装叶片端导叶不能提高风扇静压升,但是在压力面安装时能有效地减小风扇叶顶泄漏流与主流的掺混损失;在设计流量下,压力面安装叶片端导叶使泄漏涡的作用范围较小,涡核更靠近吸力面;吸力面安装叶片端导叶弱化了泄漏涡的强度但没有减小泄漏涡的作用范围。     

基于高光谱成像技术的脐橙叶片的叶绿素含量及其分布测量

为实现脐橙叶片叶绿素含量无损检测及其分布可视化表征,采用高光谱成像技术,结合自适应重加权算法(CARS)和连续投影算法(SPA),筛选特征光谱变量,进行脐橙叶片叶绿素含量及可视化分布研究。选取叶绿素测量位置的7×7矩形感兴趣区域,提取并计算脐橙叶片平均光谱。基于Kennard-ston方法,将148个脐橙叶片样品划分成建模集和预测集(111∶37)。采用CARS和SPA算法分别筛选出了32个和6个叶绿素特征光谱变量,用于建立偏最小二乘(PLS)回归模型。采用37个未参与建模的脐橙叶片样品评价模型的预测能力,经比较,CARS-PLS和SPA-PLS模型均优于变量筛选前的PLS模型,且CARS-PLS和SPA-PLS模型的预测能力几乎相同,其预测集相关系数分别为0.90和0.91,均方根误差分别为1.53和1.60。SPA-PLS模型计算脐橙叶片每个像素点的叶绿素含量,经伪彩色变换,绘制了脐橙叶片叶绿素含量可视化分布图。实验结果表明:变量筛选方法结合高光谱成像技术,能够实现脐橙叶片叶绿素含量无损检测及叶绿素分布可视化表达,并简化了数学模型。     

无人机高光谱波段选择的叶面积指数反演

叶面积指数(LAI)是评价作物长势和作物产量的重要参数.为有效利用高光谱信息,优选出最佳波段进而构建新型双波段指数来提高LAI估测精度,以冬小麦为研究对象,获取冬小麦孕穗期无人机高光谱数据和实测地面LAI数据,开展冬小麦LAI反演研究.首先采用连续投影算法(SPA)、最佳指数法(OIF)以及逐波段组合法(E)分别进行无...     

高光谱成像技术的不同叶位尖椒叶片氮素分布可视化研究

为了快速、准确、直观估测尖椒叶片的营养水平和生长状况,利用高光谱成像技术结合化学计量学方法对不同叶位尖椒叶片氮素含量(nitrogen content, NC)的分布进行了可视化研究。按照叶片位置采摘尖椒叶片,并采集高光谱数据,然后测定相应叶片的SPAD和NC。提取出叶片的光谱信息后,采用Random-frog(RF)算法提取特征波段,分别选出5条与10条特征波段。针对选取的特征波段和全波段,分别建立偏最小二乘回归(partial leastsquares regression, PLSR)模型,结果表明采用特征波段建立的PLSR模型性能较好(SPAD：R_C=0.970, R_CV=0.965, R_P=0.934; NC: R_C=0.857, R_CV=0.806, R_P=0.839)。根据预测模型计算尖椒叶片高光谱图像每个像素点的SPAD与NC,从而实现SPAD与NC的可视化分布。事实上叶片的SPAD在一定程度上可以反映含氮量,二者分布图的变化趋势基本一致,验证了可视化结果的正确性。结果表明：运用高光谱成像技术可以实现对不同叶位尖椒叶片氮素分布的可视化研究,这为监测植物的生长状况和养分分布提供理论依据。     

基于现场光谱的翅碱蓬生物量遥感反演方法研究

利用便携式地物光谱仪和植被冠层分析仪测定辽东湾双台河口盐沼植被翅碱蓬的光谱数据和叶面积指数(LAI),建立翅碱蓬光谱反射率曲线;探讨翅碱蓬的植被指数与叶面积指数和生物量的相关关系,得到以下结论:(1)9月底翅碱蓬在630nm红光波长出现明显的反射峰值,反射率达到了12%～15%,在680～700nm,有明显的"红谷"形态,在760nm左右有明显的"红边",反射率达到25%～30%。(2)翅碱蓬植被指数及叶面积指数的回归分析中,SAVI和MSAVI指数与LAI的相关关系较其他指数好,最高的R2值达到0.711。对比不同指数的Linear回归方程发现,SAVI和MSAVI指数与LAI的相关关系R2值达到0.696,0.695;其次为RVI值0.664,NDVI值0.649及PVI值0.466。(3)翅碱蓬生物量(Biomass)与PVI,SAVI和MSAVI的相关系数R2较高,直线回归方程相关系数分别达到0.626,0.698和0.679;对数方程相关系数为0.592,0.706和0.683;二次方程相关系数分别为0.688,0.711和0.683。     

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SP...     

生菜叶片绿度的高光谱判别方法研究

生菜叶片绿度在作物生理及品质感官评价中具有重要作用。结合目前高光谱检测与分析技术在植物生理信息监测中的应用现状,开展了基于高光谱技术的生菜叶片绿度判别方法研究,以此为叶菜品质感官评价的定量化及基于高光谱技术的多功能生理信息同步采集装置的开发提供必要的理论支撑。本文以生菜为研究对象,在三种不同光照强度下开展栽培试验。以叶绿素相对含量（SPAD）作为反应绿度的参数,获取生菜整个生命周期中的动态高光谱和SPAD数据,分析了高光谱曲线的变化规律,建立了高光谱与SPAD之间的关系模型。采用Savitzky-Golay卷积平滑(SG)方法对原始高光谱数据进行降噪,平滑后的数据分别与多元散射校正（MSC）,标准正态变量变换(SNV)和一阶导数(FD)三种预处理方法组合,采用竞争性自适应重加权取样法（CARS）和提取有效植被指数（VI）两种方法进行敏感波长提取,结合偏最小二乘（PLS）和最小二乘支持向量机（LSSVM）两种方法建模,以决定系数（R2）和均方根误差（RMSE）为评价指标,优选出最优绿度判定模型。结果表明：在10,20和30 d的生菜全生命周期内,不同光照强度下的高光谱曲线表现出总体变化趋势一致但反射率值不同的特征,在可见光450～680nm范围内,自然光照条件下的生菜高光谱反射率值要高于补光处理条件下的反射率值;而在近红外730～850 nm范围内,生菜叶片的高光谱响应特征恰好与可见光范围内相反。基于SG+FD预处理与CARS敏感波长提取方法的组合可实现叶绿素相对含量特征信息的最有效提取,提取的敏感波长占全波长的64.59%,与原始高光谱（1.25%）相比,提取的敏感波长数增加了63.34%。最终确定LSSVM方法为最优建模方法,基于SG+FD+CARS+LSSVM组合方法所建模型为最优生菜绿度判定模型,训练集R2_c=0.920 7,RMSEC=1.161 0,预测集R2_p=0.828 8,RMSEP=2.400 8,模型精度较高,可以实现生菜叶片绿度判别的目的。     

消费级近红外相机的水稻叶片叶绿素(SPAD)分布预测

便捷可靠的作物营养诊断是作物科学施肥管理的基础,也是精准农业的核心。叶绿素含量是作物氮营养含量的重要指标。以水稻叶片为研究对象,用改造后的普通单反相机搭载滤波片的方式拍摄叶片的可见光和中心波长为650,680,720,760,850和950 nm多个波段的近红外图像,获取不同波段的相对反射率值,通过可见光与多个近红外波段结合的回归分析与比较,筛选出精度较高且稳定的模型。经过对比相机三个成像通道,R通道与叶绿素含量(SPAD值)的相关性要高于B和G通道。实验结果表明,植被指数GVI最能反映作物的生长状况,近红外波段760 nm对SPAD值的预测效果最好,最小二乘支持向量机法结合多个植被指数建模的预测精度R2为0.831 4,取得了较为理想的效果。同时使用高光谱成像仪采集水稻叶片的高光谱影像,对比消费级近红外相机成像方式下与高光谱成像方式下得到的植被指数多因子预测模型精度,两者相当。实验证明消费级近红外相机能够获得与高光谱成像仪相近的叶绿素含量估测结果。     

晚播条件下基于高光谱的小麦叶面积指数估算方法

利用高光谱遥感技术,分析晚播条件下小麦叶片与冠层模式光谱特征和叶面积指数（LAI）的变化规律,建立了适用于晚播小麦的叶面积指数估算方法。研究结果表明：（1）从红光和蓝紫光420～663 nm波段提取的叶绿素光谱反射率植被指数（CSRVI）与旗叶SPAD值做相关性分析,结果表明正常播期和晚播处理在叶片模式的相关系数分别为0.963*和0.997**,达显著和极显著水平。（2）利用相关性分析,得出两个播期处理的LAI与SPAD值相关系数分别是0.847*和0.813*,均达到显著水平。SPAD值与LAI及CSRVI指数均具有相关性,可以用CSRVI指数建立LAI的估算模型。（3）对叶片模式和冠层模式光谱曲线特征分析得出,叶片模式中在680～780 nm处的反射率呈现陡升趋势,在可见光波段的446和680 nm和近红外波段的1 440和1 925 nm处各有两个明显的吸收波谷,在540～600,1 660和2 210 nm波段处有两个明显的反射波峰;三种冠层模式中60°模式下的光谱反射率整体表现为最高。（4）将各波段反射率与叶面积指数做相关性分析得出在可见光波段范围内,光谱反射率与LAI总体呈现负相关性,500～600 nm处有一个波峰。（5）将三种冠层模式下（仪器入射角度分别与地面呈30°,60°和90°夹角）的等效植被指数与LAI做相关性分析得出：60°冠层模式下八种植被指数与正常播期LAI的相关性均未达显著水平,比值植被指数（RVI）、归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）、再次归一化植被指数（RDVI）、土壤调整植被指数（SAVI）、修改型土壤调整植被指数（MSAVI）的等六种植被指数与晚播条件下的LAI具有显著和极显著相关关系;90°冠层模式下CSRVI指数与正常播期处理的LAI具有显著相关关系,NDVI指数与晚播处理的LAI具有显著相关关系;30°冠层模式下的八种植被指数与两播期处理的LAI的相关性均未达显著水平。综合分析CSRVI指数、NDVI指数的相关性最高,这两种指数最具有估算LAI的潜力。（6）通过三种冠层模式所计算的植被指数估算LAI模型,结果表明,正常播期条件下,其最佳估算模型是90°冠层模式CSRVI指数所建立的线性模型Y=-7.873 6+6.223 8X;晚播条件下的最佳模型是60°冠层模式RDVI指数所建立的幂函数模型Y=30 221 333.33X17.679 1,两个模型的决定系数R2分别为0.950*和0.974**。研究表明试验中所提取的CSRVI指数能够反映旗叶叶绿素含量,可以通过光谱仪器的叶片模式对小麦生育期内叶绿素含量进行监测;通过冠层模式计算的CSRVI指数和RDVI指数所建立的LAI估算模型可以对小麦的LAI进行无损害观察。     

基于高光谱成像技术的油菜叶片SPAD值检测

以油菜叶片为研究对象,利用高光谱成像技术,成功建立了叶绿素相对值SPAD值的预测模型。共采集了160个油菜叶片样本在380～1030 nm范围内的高光谱图像。选择500～900 nm之间的平均光谱作为油菜叶片样本的光谱。利用蒙特卡罗最小二乘法(monte carlo partial least squares, MC-PLS)剔除了13个异常样本,基于剩余的147个样本光谱数据与SPAD测量值进行分析,采用了不同的方法建立了多种预测模型,包括：全光谱的偏最小二乘法(partial least squares, PLS)模型,连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)选择特征波长的PLS预测模型,“红边”位置(λ_red)的简单经验估测模型,三种植被指数R₇₁₀/R₇₆₀,(R₇₅₀-R₇₀₅)/(R₇₅₀-R₇₀₅)和R₈₆₀/(R₅₅₀*R₇₀₈)分别建立的简单经验估测模型,以及基于这三种植被指数的PLS预测模型。建模结果显示,全光谱的PLS模型预测效果最为精确,其预测相关系数r_p为0.833 9,预测均方根误差RMSEP为1.52。而使用SPA算法选出的8个特征波长所建立的PLS模型其预测结果可达到与全光谱的PLS模型非常接近的水平,而且在保证一定精度的条件下减少了大量运算,节省了运算时间,大幅提高了建模的速度。而基于红边位置和选择的三种植被指数而建立的简单经验估计模型其预测结果虽与基于全光谱的PLS预测模型有一定差距,但模型简单、运算量小,适合用于对精度要求不高的场合,对后续的便携仪器设备开发有一定的指导作用。     

基于偏振反射模型和随机森林回归的叶片氮含量反演

叶片氮含量极大程度上影响植被生物化学过程,有重要的研究意义。利用机载高光谱数据反演叶片氮含量在农业遥感领域有广泛应用,但其反演精度不能完全满足精细农业的需要,有一定提升空间。叶片氮含量遥感反演精度受机理误差和算法误差的影响,机理误差主要来源于叶片表面反射。传感器探测到的反射辐射既包含叶片内部多次散射,又包含叶片表面镜面反射部分,只有前者是携带叶片内部生化组分（如氮含量）信息的,由于后者是入射光在叶表蜡质层发生的直接反射,因此该部分并不携带叶片内部信息。根据菲涅尔定律,叶表镜面反射是部分偏振的,而内部散射是非偏振的,因而通过偏振反射建模可部分去除叶表镜面反射影响,以消除机理误差。算法误差主要来源于不同氮含量反演算法对于高光谱数据挖掘能力的差别。比较了偏最小二乘法、主成分回归、支持向量机、K-近邻算法和随机森林回归在高光谱叶片氮含量反演中的表现,在调整算法参数之后,选择使用随机森林回归算法以减少高光谱反演算法误差。以常绿针叶林、落叶阔叶林和针阔混交林为研究对象,利用多角度偏振卫星POLDER/PARASOL的多光谱数据库构建二向偏振反射模型,用以模拟和分析研究区森林的偏振反射率;从HySpex传感器系统获取的机载高光谱数据中去除偏振反射率带来的光谱机理误差,以实现叶片氮含量的精确反演。以均方根误差为主要指标评估精度变化可获得以下结论：在高光谱叶片氮含量反演中,消除偏振反射率带来的机理误差后,各算法反演精度均有提升,平均提升了4.244%。其中,随机森林回归可以最大程度减小反演算法误差（可决系数达到0.803,均方根误差达到0.252）,且对光谱偏振信息最为敏感,去除偏振后精度提高了13.103%。相比于广泛使用的偏最小二乘算法,去除光谱机理误差并减小反演算法误差后,叶片氮含量反演精度整体提高了32.440%。该研究实现了基于机载高光谱数据的叶片氮含量精确反演,证明了在叶片氮含量反演中去除偏振反射率的必要性,体现了在高光谱氮含量反演中随机森林算法的应用潜力。