利用高光谱植被指数估测苹果树冠层叶绿素含量

叶绿素含量是反映植物生长状况的重要参数。利用ASD FieldSpec 3光谱仪,测定春梢停止生长期苹果冠层高光谱反射率,对原始光谱进行微分变换,与苹果叶绿素含量进行相关分析确定敏感波段,通过分析敏感区域400～1 350 nm范围内所有两波段组合的植被指数,选择最佳植被指数并建立苹果冠层叶绿素含量估测模型。结果表明：(1)苹果冠层叶绿素含量的敏感波段区域为400～1 350 nm。(2)利用筛选得到的植被指数CCI(D₇₉₄/D₇₆₃)构建的估测模型能较好的估测苹果冠层叶绿素含量。(3)以CCI(D₇₉₄/D₇₆₃)指数为自变量的估测模型CCC=6.409+1.89R3+1.587R2-7.779R预测效果最佳。因此,利用高光谱技术能够较快速、精确的对苹果冠层叶绿素含量进行定量化反演,为苹果长势的遥感监测提供理论依据。     

基于叶绿素荧光光谱分析的稻瘟病害预测模型

为了实现稻瘟病的快速、准确和无损检测,力求构建稻瘟病害预测模型。根据水稻叶片相对病害面积将稻瘟病划分为3个等级,通过激光诱导法采集不同病害等级的活体水稻叶片叶绿素荧光光谱。选取502～830 nm波段激光诱导叶绿素荧光光谱(LICF)作为研究对象,利用Savitzky-Golay平滑法(SG)和一阶导数变换(FDT)对光谱信息进行预处理,通过主成分分析(PCA)方法获取经SG-FDT预处理后光谱的特征向量,根据累积贡献率和方差选取前3个主成分进行分析。将试验样本分为建模样本和检验样本,以稻瘟病害等级为预测指标,利用建模样本的133片叶片的光谱和病害信息分别结合判别分析(DA)、多类逻辑回归分析(MLRA)和多层感知器(MLP)建立稻瘟病的预测模型,利用检验样本的89片叶片的光谱和病害信息对所建模型进行预测检验,完成对PCA-DA、PCA-MLRA和PCA-MLP的对比寻优。结果表明,PCA-DA,PCA-MLRA和PCA-MLP模型均能完成对稻瘟病害的预测,但PCA-MLP模型的平均预测准确率能够达到91.7%,相比PCA-DA和PCA-MLRA模型,在稻瘟病害3个等级上均具有较好的分类和预测能力。     

基于叶绿素荧光光谱指数的温室黄瓜病害预测

温室蔬菜病害的发生及大面积流行严重影响设施农业的生产管理, 大大降低设施农业的经济效益。为了实现温室蔬菜病害的无损准确预测, 以黄瓜霜霉病害为例, 利用激光诱导叶绿素荧光构建光谱特征指数, 建立了温室蔬菜病害的预测模型。在试验中采用对比分析的方法, 通过对作物健康叶片接种病菌孢子, 分别采集健康、接种2 d、接种6 d和出现明显病症共4组试验样本的光谱曲线, 定性分析了荧光强度随叶片样本感染病菌孢子的变化规律;利用光谱曲线不同波段峰谷值创建了叶绿素荧光光谱指数k₁=F₆₈₅/F₅₁₂和k₂=F₇₃₄/F₅₁₂, 根据数值的变化范围, 设定k₁和k₂分别为20和10时可以作为判断样本出现明显病症与未出现明显病症的特征值, 其判断的准确率分别达到96%和94%;利用构建的光谱指数与样本健康状况的分类结果, 选择光谱指数F₆₈₅/F₅₁₂,F₆₈₅-F₇₃₄,F₇₁₅/F₆₁₂可以定性判断样本健康状况, 并选择光谱指数F₆₈₅/F₅₁₂,F₇₃₄/F₅₁₂,F₆₈₅-F₇₃₄,F₇₁₅/F₆₁₂作为建立定量分析模型的输入量, 以预测集分类准确率作为评价标准, 对比判别分析、BP神经网络、支持向量机三种数据建模方法, 结果表明支持向量机作为霜霉病害预测的建模方法, 其预测能力达到91.38%。利用激光诱导叶绿素荧光构建光谱指数方法, 研究植物病害的预测问题, 具有很好的分类和鉴别效果。     

天然叶绿素的荧光新谱线及其应用

本文研究了天然水中叶绿素的荧光特性,研究结果发现:在337.1nm激光波长激发下,天然叶绿素具有两个荧光峰,一个位于670nm处,另一个位于405nm处。文中还给出以405nm做为天然叶绿素的标识荧光谱线时其荧光强度与叶绿素浓度的对应关系。     

基于偏振技术的藻类水体散射光中叶绿素荧光分离方法研究

浮游藻类细胞内的叶绿素分子吸收光能后,会以释放能量的形式发射叶绿素荧光。水中颗粒物的弹性散射光是部分偏振光,而叶绿素荧光则是非偏振光,因此利用这一特性可以从总散射光谱中分离出荧光,从而达到反演叶绿素浓度的目的。但对于近岸等复杂水体,该方法能否适用并不清楚,基于此,实验通过测量分别分析了不同无机颗粒物浓度和叶绿素浓度对偏振分离方法的影响。结果表明,对含不同浓度无机颗粒物的藻类水体,分离出的荧光峰会随浓度增加有降低趋势,但是当颗粒物浓度达到300 mg·L-1时,反演结果仍然可靠。对含不同浓度叶绿素的藻类水体,叶绿素浓度越高,偏振方法分离荧光的效果越好,对低浓度正常水体,仍能识别。实验证明了利用偏振方法分离叶绿素荧光对复杂水体仍然有效,对进一步遥感探测近岸水体的叶绿素浓度具有重要意义。     

高叶绿素水体荧光峰位置变化响应关系研究

水体反射光谱红光区荧光峰是叶绿素特有的光谱特征,研究其位置变化与叶绿素的响应关系有助于内陆水体叶绿素含量的定量反演。通过2004～2006年13次长春南湖水体反射光谱和水质参数实测数据,分析了不同光谱分辨率下荧光峰位置变化与叶绿素a含量的响应关系,结果表明,两者呈现指数函数关系,即Peak position=a(Chl-a)b,不同光谱分辨率下,a在686.11～686.29,b在0.006 2～0.006 5间变化,且光谱分辨率越高,响应关系越好;荧光峰平均波长位置与叶绿素平均含量高度相关(R2>0.81),荧光峰位置变化适合用于反演叶绿素含量分布较为均匀的水体。这为今后利用成像光谱仪监测内陆水体叶绿素含量提供了实验和工作基础。     

太湖不同叶绿素a浓度水体荧光特征分析

利用2008年太湖蓝藻爆发的5-8月实测的27个站点水体光谱反射率和水质参数,分析了不同叶绿素a浓度等级下太湖水体光谱的荧光特征.结果表明,荧光峰位置和荧光峰高度都与叶绿素浓度呈显著正相关,且荧光峰峰值位置和半宽度与叶绿素a浓度的拟合度要高于基线荧光峰高度和归一化荧光峰高度.荧光峰特性用于二类水体中高浓度叶绿素探测较传...     

不同水分处理下草莓叶绿素荧光参数的变化

以草莓为实验材料,研究不同水分处理对叶片叶绿素荧光参数的影响.研究表明,随着施水量的增加,草莓叶片的叶绿素荧光参数存在着明显的差异,过多或过少的水分均降低了叶片的PSⅡ活性.总体看来,保持土壤含水量为田间最大持水量的80%(T8)时的最大荧光(Fm)、PS Ⅱ最大光化学效率(Fv/Fm)、PS Ⅱ实际光化学效率(Yie...     

基于叶绿素荧光光谱和反射光谱的甜瓜种子品种鉴别

甜瓜的品种多样,富含多种营养成分,甜瓜种子品种不纯将对甜瓜生产造成一定危害,研究采用种子的叶绿素荧光光谱结合反射光谱的分析方法鉴别甜瓜种子品种,以甜瓜品种“一特白”、“一特金”、“京蜜7号”、“京蜜11号”、“伊丽莎白”为研究对象。构建了甜瓜种子品种鉴别光谱系统,包括激发光源单元、光谱数据采集单元和数据处理单元,使用该系统获取不同品种甜瓜种子的光谱数据。对光谱数据分别进行一阶导数(first derivative, FD),Savitzky-Golay(SG) 平滑,FD结合SG平滑预处理。采用主成分分析(principal component analysis, PCA)方法降低光谱数据的维数,提取主成分。使用两种不同分组方法将样品按照3∶1的比例分为训练集和验证集,并分别采用Fisher判别和Bayes判别分析方法建立甜瓜种子品种的判别模型。本文比较了仅使用叶绿素荧光光谱与使用叶绿素荧光光谱结合反射光谱建立判别模型的判别结果,结果显示,使用叶绿素荧光光谱结合反射光谱建模的判别结果优于仅使用叶绿素荧光光谱建模的判别结果,Fisher判别分析和Bayes判别分析的验证集样品品种的判别正确率均达到98.0%。研究结果表明,采用叶绿素荧光光谱结合反射光谱鉴别甜瓜种子品种具有可行性。     

植被冠层水平叶绿素含量的高光谱估测

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,通过对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。     

基于SVM与RF的苹果树冠LAI高光谱估测

叶面积指数(leaf area index,LAI)是反映作物群体大小的较好的动态指标。运用高光谱技术快速、无损地估测苹果树冠叶面积指数,为监测苹果树长势和估产提供参考。以盛果期红富士苹果树为研究对象,采用ASD地物光谱仪和LAI-2200冠层分析仪,在山东省烟台栖霞研究区,连续2年测量了30个果园90棵苹果树冠层光谱反射率及LAI值;通过相关性分析方法构建并筛选出了最优的植被指数;利用支持向量机(support vector machine, SVM)与随机森林(random forests, RF)多元回归分析方法构建了LAI估测模型。新建的GNDVI₅₂₇,NDVI₆₇₆,RVI₆₈₂,FD-NVI₆₅₆和GRVI₅₁₇五个植被指数及前人建立的两个植被指数NDVI₆₇₀和NDVI₇₀₅与LAI的相关性都达到了极显著水平;建立的RF回归模型中,校正集决定系数C-R2和验证集决定系数V-R2为0.920,0.889,分别比SVM回归模型提高了0.045和0.033,校正集均方根误差C-RMSE、验证集均方根误差V-RMSE为0.249,0.236,分别比SVM回归模型降低了0.054和0.058, 校正集相对分析误C-RPD、验证集相对分析误V-RPD达到了3.363和2.520,分别比SVM回归模型提高了0.598和0.262,校正集及验证集的实测值与预测值散点图趋势线的斜率C-S和V-S都接近于1,RF回归模型的估测效果优于SVM。RF多元回归模型适合盛果期红富士苹果树LAI的估测。     

Remote Estimation of the Chlorophyll Concentration of Living Trees Using Laser-induced Fluorescence Imaging Lidar

Monthly variation in chlorophyll concentration of living ginko tree leaves 65 m away from a system was remotely estimated by a laser-induced fluorescence imaging lidar. The combination of a pulsed laser and a short-time gated CCD using an image intensifier made it possible to monitor the weak fluorescence signal from the ginko tree leaves as an image. By applying the experimental idea that a ratio of intensity of the chlorophyll fluorescence at 740 nm to that at 685 nm showed a linear correlation to the chlorophyll concentration, the fluorescence image of the ginko tree obtained by the lidar was converted to the chlorophyll concentration distribution image.     

不同滞尘量对城市植物冠层光谱的影响

为了探索不同滞尘量对植被冠层光谱的影响,以位于上海市中心城区的上海师范大学徐汇区校园为研究样区,选取并使用ASD FieldSpec 3地物光谱仪测定校园内龙爪槐、紫荆、红叶石楠及蔓长春等植物不同滞尘量等级下的冠层反射光谱,然后在实验室中使用万分之一电子分析天平测定相应植物的滞尘量并计算各植物的滞尘能力。在此基础上,分析不同滞尘量对植物冠层光谱特征变化的影响。结果表明： (1)植物在710～1 350 nm之间光谱反射率会随着滞尘量的增减而减小而且三条曲线之间的差值较大;滞尘量的变化对各植物在350～710和1 450～1 750 nm之间的光谱影响较复杂,三条曲线之间的差值虽小但差值比并不小。(2)滞尘对植物冠层光谱的影响不仅与滞尘量有关还与树种有关,不同植物或同种植物不同波长的光谱曲线对滞尘量的灵敏度不同。(3)各植物在“绿峰”和红边附近的光谱曲线的斜率会随着滞尘量的增加而减小。(4)滞尘不会引起红边位移现象,但会消弱红边一阶导数的“双峰”现象,表现为“主峰”值与“次峰”值之间的差随着滞尘量的增加而减小,红边位于719 nm处。找到滞尘或不同滞尘量对植被冠层光谱的影响关系,对高光谱遥感在这一领域的应用具有重大意义。     

基于光谱指数的不同叶倾角分布下玉米冠层叶绿素含量反演

遥感是开展地面/近地面、航空及航天层次无损伤探测植物叶绿素信息的主要手段。目前多波段计算光谱指数方法已被广泛地应用于植被冠层叶绿素含量的经验/半经验反演及应用中。考虑不同作物及同种作物不同品种间存在着一定的植被叶倾角分布(LAD)特征差异,针对叶倾角分布对光谱指数反演冠层叶绿素含量(CCC)的影响进行分析,并开展针对叶倾角分布变化不敏感的叶绿素相关光谱指数优选和冠层叶绿素反演建模研究。基于PROSAIL辐射传输模型模拟了不同叶片叶绿素含量(LCC)、叶面积指数(LAI)和LAD对应的冠层反射率数据。模拟结果显示,在相同LAI和LCC条件下,不同LAD对应的冠层反射率有明显差异,冠层反射率随着平均叶倾角的增加而降低。通过计算12个常用的叶绿素相关光谱指数与CCC的相关性指标,来评估光谱指数在不同LAD下反演叶绿素含量的敏感性差异,并依次优选出MTCI,MNDVI8,MNDVI1和CI_red-edge4个对LAD变化较不敏感的叶绿素相关光谱指数。利用玉米实测数据对光谱指数进行冠层叶绿素估测的建模和模型检验,模型的建立和验证结果显示,MNDVI8对LAD变化最不敏感,反演模型的精度最高,决定系数R2=0.70,均方根误差RMSE=22.47 μg·cm-2。CI_red-edge(R2=0.63,RMSE=24.06 μg·cm-2),MNDVI(R2=0.66,RMSE=24.07 μg·cm-2)和MTCI(R2=0.65,RMSE=26.76 μg·cm-2)反演模型的精度较为接近并稍弱于MNDVI8。通过对反演结果分析得出结论,不同的光谱指数对LAD变化的敏感性不同,优选的光谱指数普遍对叶绿素含量具有较好的相关性和敏感性,其中MNDVI8受LAD影响最小,能较高精度的反演LAD变化下的玉米冠层叶绿素含量。优选的其他光谱指数MTCI,CI_red-edge和MNDVI1反演能力虽然稍弱于MNDVI8,但受LAD影响较小,同样具有较好的反演能力。该工作开展LAD对光谱指数叶绿素反演的敏感性分析和光谱指数优选研究,其实测数据的检验结果和模拟数据的分析结果一致;基于优选光谱指数的冠层叶绿素含量反演建模结果及精度分析结论,对开展缺乏叶倾角分布差异先验知识下的大范围作物叶绿素含量遥感估测和应用具有借鉴意义。     

基于近地面高光谱影像的冬小麦日光诱导叶绿素荧光提取与分析

结合FluorMOD模型模拟数据与利用光谱分辨率3.3 nm、光谱采样间隔为0.71~0.74 nm近地面成像高光谱系统获取的抽穗期小麦高光谱影像比较3种基于夫琅和费线暗线的提取方法(FLD,3FLD和iFLD)的精确性和稳定性。结果表明当光谱分辨率为3.3 nm时,在760 nm附近的O₂-A波段可以有效提取日光诱导叶绿素荧光,而在687 nm附近的O₂-B波段不适合。当存在噪声时,FLD和3FLD的稳定性高于iFLD,FLD倾向于高估荧光值。     

Performance Check of Vegetation Fluorescence Imaging Lidar through In Vivo and Remote Estimation of Chlorophyll Concentration Inside Plant Leaves

Laser-induced fluorescence imaging lidar was developed for in vivo plant/vegetation monitoring. Fluorescences of poplar tree leaves growing naturally at a distance of 60 m from the lidar were successfully detected as two spectral images at wavelengths of 685 nm and 740 nm. By comparing chlorophyll concentration quantified with high performance liquid chromatography, it was confirmed that the intensity ratio of the two wavelengths was converted into the chlorophyll concentration inside the leaves. The intensity ratio of the images reflected the status of the poplar tree in the process of senescence so well that it was possible to assess the living status of the tree as a numerical value. The performance characteristics and the potential of the laser-induced fluorescence imaging lidar for monitoring the physiological activities of plants and vegetation are described.     

可变增益放大器在脉冲振幅调制式藻类光合活性荧光测量中的应用

微弱信号探测中信号幅度很宽会导致幅度小的信号分辨率低,结合脉冲振幅调制叶绿素光合活性荧光仪中不同强度光源激发下光电倍增管光电流响应,采用多路选择开关D5201G芯片选择I/V转换电路中不同阻值的反馈电阻实现了对输入信号可变增益放大.0～118mV以下输入信号的理论增益值最高可达28.25 dB,同时输入信号的电压幅值最...     

煤炭矿区植被冠层光谱土地复垦敏感性分析

煤矿区土地复垦及复垦监测工作,对于我国土地利用和生态环境治理具有重要意义。微生物复垦技术能够促进植物吸收利用矿质养分和水分,增强土壤肥力,对矿区生态恢复具有显著作用。监测和评价土地复垦效应对植物生长影响的传统方法,通常采用野外采集植物和土壤样本并进行室内分析,但这些方法不仅破坏植物根系原状土壤,造成植株损伤,而且耗费人力、物力,时效性差。高光谱遥感技术具有数据获取速度快、信息量大、精度高且无须离体破坏植株等优点,对于土地复垦监测有非常大的潜力。目前,土地复垦效应遥感监测相关研究仍以观测盆栽大豆、玉米等作物的叶片光谱分析为主。实际上,卫星遥感数据观测到的是冠层光谱,并非叶片光谱,但目前还没有通过植被冠层光谱对矿区土地复垦进行监测的研究成果出现。植被冠层光谱不仅受到叶片光谱的影响,还受到植株长势、下垫面等其他因素的影响,光谱特征变化更为复杂。矿区植被冠层光谱特征对于土地复垦效应的敏感度分析,是对矿区植被理化参量进行定量反演的基础,也是限制高光谱技术应用于大面积土地复垦监测的主要瓶颈。于煤炭矿区土地复垦实验基地开展野外冠层光谱观测实验,获取了接菌组和对照组野外植株冠层光谱数据,并从光谱波形变化和光谱特征参量变化两方面综合分析了植被冠层光谱对土地复垦的敏感性。冠层光谱波形方面,分别采用标准差和光谱敏感度作为组内和组间光谱波形差异的有效指标;冠层光谱特征参量方面,选取了植被红边、黄边、蓝边、绿峰、红谷等典型光谱特征,计算获取其位置、斜率、面积等特征参量,并通过描述性统计和单因素方差分析研究了这些冠层光谱特征参量对土地复垦效应的敏感性,挑选出矿区土地复垦监测的有效特征参量。研究表明,接菌组和对照组冠层光谱的主要波形变化趋势一致,但接菌组植株的生长状况更稳定,不同植株之间差异较小,且绿峰和红谷两个特征更突出。这说明土地复垦能够减少植株间冠层光谱差异,增强植被典型光谱特征,而绿峰和红谷对土地复垦有较高的光谱敏感度。光谱特征参量方面,绿峰、红谷、红边波长在土地复垦作用下显著向长波方向移动,而此前叶片光谱研究中对土地复垦较敏感的红边、蓝边斜率变化并不显著。这说明,野外植被冠层光谱分析结果与实验室植被叶片光谱分析的结果并不完全一致,这可能和植被类型、生长周期、土壤背景光谱干扰等因素相关。在采用卫星或航拍遥感数据进行矿区植被环境监测时,所获取的都是植被冠层光谱,因此本研究所得到的结论具有更强的参考意义和实际应用价值。     

毛细管阵列电泳检测过程中的杂散光分析

建立了激光诱导荧光检测系统.采用光学仿真方法,建立与实际光学系统相同的模型.模拟表明:聚焦光束扫描毛细管阵列,轴上光束入射到毛细管内径中心时产生的杂散光最大,在两边逐渐减小.由毛细管产生的杂散光的平均光强是无毛细管时的2.725倍,说明由它产生的杂散光比较严重.对不同大小的内径产生的杂散光影响进行了分析比较,增大毛细管的内径,杂散光增大,但毛细管内径减小会使进样量少,检测困难,同时还会加大清洗与灌胶的难度.综合考虑,选取内径为50 μm的毛细管较为合适.利用自行设计的激光诱导荧光检测系统扫描毛细管阵列,进行了杂散光检测实验,光电倍增管记录所收集到的信号,作出了激光束扫描毛细管的不同位置时的杂散光信号强度分布图,实验与模拟结果相一致.