夏玉米叶片分层氮素营养的高光谱诊断

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。     

基于无人机可见光谱遥感的玉米长势监测

玉米是我国重要的粮食作物之一,在我国种植规模最大、发展最快。玉米的长势会直接影响到其产量和品质,因此通过对玉米的长势进行有效监测,可以为田间管理、早期产量估算提供宏观的参考信息,为国家和相关部门决策提供重要的参考依据。以无人机为遥感平台,搭载影像传感器构建遥感系统,获取玉米可见光谱遥感影像。利用ENVI软件对获取的玉米冠层可见光谱彩色图像进行几何校正和辐射校正,然后对图像进行彩色图像灰度化和增强处理。利用对农田复杂背景适应能力较好以及具有较强光照适应性的AP-HI算法完成作物分割来提取玉米覆盖度信息。在计算玉米覆盖度时,首先利用AP-HI算法将图像进行分割,并转换为二值图,来去除图像中的土地、水管、道路、作物残渣等背景,以保留玉米的二值图像。图像中的农田存在道路区域,计算实际作物覆盖度时需将其排除。道路区域出现在图像的四个边界以及相对正中的位置处,对这些位置分别进行处理,统计其中黑色像素点的个数,根据像素点个数确定道路宽度,并将道路部分从二值图中去除。去除后的二值图中,白色像素为无作物区域,黑色像素为玉米种植区域,统计黑色像素占总像素的比例,以此确定作物的多少。选取80×80像素值作为单位面积,对处理图像进行分块标记,得到区块数为720,对单位面积的分块进行全区域扫描,每当扫描到一个黑色像素值就将总的统计面积加1,直至扫描到6 400个像素点,计算其中含有的总的黑色像素值数目与6 400的比值,直至将720个区块黑色像素点占总像素比例统计完全,即可计算图像中黑色像素数与总像素数之比,即为玉米覆盖度。在此基础上,根据实际情况计算玉米冠层孔隙率,并建立覆盖度与叶面积指数模型,完成玉米叶面积指数反演,为玉米长势监测提供理论依据。     

基于粪便可见-近红外反射光谱的高山麝慢性肠炎诊断

提出了一种利用粪便可见-近红外反射光谱进行高山麝慢性肠炎诊断的新方法。以FieldSpec？3地物光谱仪采集了125份高山麝粪便（正常粪样70份,慢性肠炎患者粪样55份）的光谱数据,将其随机分成训练集（95份）和检验集（30份）。光谱经S.Golay平滑与一阶导数处理后以主成分分析法（PCA）降维。以前6个主成分（含原始光谱95.16%的特征信息）作为新变量,利用训练集样本,分别以模糊模式识别、BP-神经网络、Fisher线性判别以及Bayes逐步判别四种方法建立高山麝慢性肠炎的诊断模型。对检验集30个未知样的预测表明,Fisher线性判别的准确率为86.7%,模糊模式识别与BP-神经网络模型判别的准确率为90%,Bayes逐步判别的准确率最高,达93.3%。进一步分析发现所有误诊都源于将正常样误判为病样,四种方法对病样的检出率均达100%。说明利用粪便的可见-近红外反射光谱进行高山麝慢性肠炎的快速、非接触性诊断是可行的,且PCA 结合Bayes逐步判别是一种优选方法。     

空间分辨光谱和可见/近红外光谱的番茄颜色等级判别

比较分析空间分辨光谱和单点可见/近红外光谱（可见/短波近红外光谱和中波近红外光谱）对番茄颜色的识别能力。根据番茄表面和内部颜色将600个样品分为6个等级（green, breaker, turning, pink, light red和red）。分别利用新型空间分辨光谱系统（550~1 650 nm）,可见/短波近红外光谱仪（400~1 100 nm）和中波近红外光谱仪（900~1 700 nm）采集番茄的空间分辨（spatially-resolved, SR）光谱和单点可见/近红外（SP Vis/NIR）光谱,建立番茄等级的偏最小二乘判别（PLSDA）模型,比较其对番茄颜色等级的预测效果。结果表明, SR光谱组合可在最佳单一SR光谱基础上进一步提高番茄颜色的识别能力,对番茄表面颜色和内部颜色的识别率可分别达到98.8%和84.6%。光源-检测器距离较近的SR光谱对番茄表面颜色的识别有帮助,而光源-检测器距离较远的SR光谱能较好的判别番茄内部颜色。SP NIR光谱在对番茄表面颜色判别中与SR光谱具有一定可比性,其分类准确率可达到95%,但SP Vis/NIR光谱在对番茄内部颜色识别中具有较低的分类准确率,分类结果远不如SR光谱,说明SR光谱比SP Vis/NIR光谱对番茄颜色的判别更具潜力。     

基于可见/近红外光谱技术的林地土壤氮含量测定

提出一种利用可见/近红外光谱技术进行杉木林土壤全氮测定的方法.利用不同方法实现了土壤光谱的预处理,并以偏最小二乘回归算法(PLS)建立土壤氮含量估测模型对其进行比较分析,发现小波除噪结合多远散射校正能最有效地消除原始光谱的噪声与背景信息,此时PLS模型校正集与预测集R2分别为0.891与0.885.为优化模型,对预处理后的光谱数据采用主成分分析法(PCA)降维,以最小二乘支撑向量机回归算法(LS-SVR)建立了土壤氮含量估测模型,其校正集与预测集R2分别提高至0.921与0.917,具有比PLS算法更高的精度.结果表明:以可见/近红外光谱技术进行林地土壤氮含量快速监测是可行的,其中小波去噪结合多元散射校正系光谱预处理的优选方法,而LS-SVR则是建模的优选方法.     

运用PLS算法由小麦冠层反射光谱反演氮素垂直分布

文章提出了利用遥感光谱数据反演小麦冠层氮素垂直分布的化学计量学方法,运用偏最小二乘算法(PLS),穷尽测定的小麦田间冠层可见光和近红外光谱不同波长处的冠层光谱反射率及其组合与小麦不同层次的叶绿素、叶片全氮含量之间的关系。通过2001～2002年的建模和2003～2004年的验证试验,求得了用PLS算法对叶片全氮上层、中层、下层垂直分布估算结果的相关性。表明PLS算法能够用于反演作物冠层生物化学参数的垂直分布。运用PLS的小麦氮素垂直分布的估算方法,较以往单一冠层估算方法精度明显提高,对于生产上迫切需求对作物中、下层叶片氮素状况的监测来指导适时和适量施肥具有指导意义。     

可见/红外宽光谱分色片偏振调控的设计

针对光学系统中可见/红外宽光谱分色片的偏振特性,采用诱导透射法设计了满足偏振遥感光学系统能量要求的可见/红外宽光谱分色片,并对其偏振特性进行了分析.通过计算获得了透射带400～900 nm可见/红外宽光谱分色片的偏振情况,采用等效层理论在其基底背面设计了偏振调控膜系,对分色片透射带的偏振度加以调控.使用needle优化...     

常见灰色珍珠的紫外可见漫反射光谱类型及其灰色成因

基于紫外可见（UV-Vis）漫反射光谱就当前市售流通领域常见的灰色珍珠品类进行表征并依据样品的反射谱图的类同特征予以分类,并初步探究了灰色珍珠的颜色成因。研究表明：(1)基于灰色珍珠的UV-Vis 漫反射光谱中约280 nm 处吸收峰的有无,首次将灰色珍珠分为Ⅰ型（存在明显的吸收）与Ⅱ型（无吸收或仅存在较弱的吸收）。并据Ⅰ型珍珠在其紫外可见光区的反射峰形与其反射主波长位置的差异进一步分为Ⅰn, Ⅰp与Ⅰf三个亚型,上述Ⅰ型珍珠均为有核珍珠。其中Ⅰp型珍珠的内核为白色、内核与珍珠层之间较多存在褐色、黑褐色的过渡层,该过渡层可能是导致珍珠呈灰色的直接原因。与此同时,上述Ⅰp型珍珠在宝玉石鉴定领域一般认为是未经处理的。（2）结合前人就珍珠辐照的相关工作及本工作中贝壳珍珠层辐照前后颜色的改变及UV-Vis反射光谱的变化特征, 推断辐照仍是人工处理导致珍珠呈现灰色主要原因之一。基于样品对应的UV-Vis反射光谱中约280 nm吸收峰的消失或仅呈现一吸收肩可初步定性该类珍珠经优化处理。同时,从Ⅱ类灰色珍珠的断面结构看,当前灰色珍珠并不仅局限于有核珍珠,无核灰色珍珠同样存在于流通领域。课题研究工作可为灰色珍珠及其优化处理品的鉴定提供理论与技术支撑。     

马铃薯光谱及数字图像特征参数对氮素水平的响应及其应用

为准确、快速地掌握马铃薯氮素状况,提高马铃薯对氮素的利用率,采用便携式高光谱地物波谱仪、数码相机与SPAD-502叶绿素仪获取马铃薯冠层图像、叶片光谱、叶片SPAD值,分析不同施氮水平下马铃薯两个关键生育时期数字化指标、叶片光谱指标、SPAD、产量的变化状况,以SPAD为辅助验证指标,以产量为氮素施用效率评价,分析数字化指标、叶片光谱与SPAD、产量的关系,明确最佳施氮水平下数字化指标、叶片光谱指标的临界值,以期探讨快速、简便进行马铃薯氮素营养诊断的方法。结果表明：(1)随着施氮水平的增加红边位置出现了“红移”,红边参数REP,Lwidth,FD_Max增加,Lo减小。(2)随着施氮水平增加数字化指标G/B和(G-B)/(R+G+B)逐渐降低,B/(R+G+B)逐渐增加。(3)SPAD随施氮量增加而提高,施氮量增加低氮水平增产效果明显,高氮水平增产效果不明显。光谱、红边参数、数字化指标与SPAD、产量相关性较好,据此建立了各个指标评价马铃薯氮营养丰缺的量化标准。表明运用数字图像与光谱技术进行马铃薯氮素营养诊断具有可行性,为马铃薯精准氮素营养监测提供研究思路与技术支撑。     

基于高光谱的膜下滴灌小麦氮素营养评价研究

通过小麦氮素和品种对比试验,分析不同氮素和品种处理小麦生育期氮肥偏生产力与光谱参数的相关关系,建立小麦氮肥偏生产力的光谱参数估算模型,结果表明绿度植被指数(GREENNDVI)在拔节期与小麦氮肥偏生产力呈极显著相关,相关系数0.640 4。用GREENNDVI在拔节期建立小麦氮肥偏生产力的估算模型,均方根误差0.459 7。研究表明利用光谱参数可以有效地估算小麦氮肥偏生产力。     

紫外光谱法预测烤烟烟叶中的全氮

利用紫外光谱法测量不同等级烤烟烟叶的光谱,对样品在190～1 100 nm波长范围进行扫描,比较其光谱之间的差异。并利用多元分析中的逐步回归法、主成分分析法和偏最小二乘法来建立烤烟烟叶全氮含量的光谱预测模型。结果表明:(１)用多元分析中的逐步回归法、主成分分析法适合建立全氮预测模型;(２)在230～290 nm波长范围内建立不同等级烤烟的全氮模型,且模型效果较好;(３)主成分分析法预测烤烟烟叶全氮模型的准确性比逐步回归法预测烤烟烟叶全氮模型的准确性要好得多,且用主成分分析法预测烤烟烟叶全氮模型的准确性为78%; (４)不同的数据处理方法,得出的预测模型是不同的;(５)通过选择恰当的全氮特征谱线可以提高预测模型的准确性。说明可以用紫外光谱来预测烤烟全氮的含量,且该模型稳定性好,可用来快速、准确、无污染地测量烟草中的全氮含量。     

利用多角度光谱数据探测冬小麦氮素含量垂直分布方法研究

作物氮素具有随植株高度层垂直分布的特性,快速、无损探测作物氮素垂直分布状况,对于指导合理施肥、提高肥料利用率和减少环境污染具有重要意义。本文提出了利用偏最小二乘(partial least square,PLS)算法,运用多角度光谱数据估计冬小麦氮素含量垂直分布的方法。分别选用前向和后向不同观测角度组合形成的光谱数据组建植被指数,建立不同高度层的叶片氮素含量探测模型,其中选用±50°和±60°的组合,建立了冬小麦上层叶位叶片氮密度反演模型;选用±30°和±40°的组合,建立了中层叶位叶片氮密度反演模型;选用±20°和±30°的组合,建立了下层叶位叶片氮密度反演模型。针对氮素反演容易受到作物背景(土壤、作物残渣)影响的问题,引入R₇₀₀/R₆₇₀比值,改进七种常见的植被指数,利用改进了的植被指数建立了冬小麦上层、中层、下层叶片氮密度垂直分布模型。建模实验结果改进了叶片氮密度上层、中层、下层垂直分布估算结果,验证实验选取建模实验中表现最好的三个植被指数进行进一步研究,结果表明改进后的绿光归一化植被指数(green normalized difference vegetation index,GNDVI)在反演上层、中层、下层叶片氮密度时效果最好,达到了极显著的水平,可用于植被氮素含量的垂直分布探测。     

基于核函数与可见光光谱的大豆植株群体净光合速率预测模型

采用美国MSR-16便携式多光谱辐射仪,通过推导的辐射仪有效观测面积公式,计算出测试单元数量,有效解决了测量区域可见光各波段光谱辐射配比关系M_D所需测量次数不确定的难题。采用美国CID公司生产型号为CI-310便携式光合作用测定系统,测量大豆植株群体净光合速率C_D。通过[0, 1]归一化方法对M_D和C_D进行归一化处理,分别得到归一化数据M_D₁和C_D₁。按不同测试时间划分,将M_D₁分成两部分数据M_D₁₁和M_D₁₂,将C_D₁分成两部分数据C_D₁₁和C_D₁₂。使用polynomial核函数、gauss核函数、sigmoid核函数和自主研发的bio-selfadaption核函数,利用grid-search,Genetic Algorithm,Particle Swarm Optimization对支持向量机惩罚参数c和参数g寻优,在支持向量机epsilon-SVR公式、nu-SVR公式条件下,通过四种核函数、三种优化方法、两种公式的交叉组合、M_D₁₁、C_D₁₁,建立大豆植株群体净光合速率预测模型。试验结果表明,在大豆植株试验区域面积S=17 m2和MSR-16便携式多光谱辐射仪放置于大豆植株冠层上方高度H=2 m条件下,epsilon-SVR-bio-selfadaption-grid-search模型对预测集1 C_D₁₂的预测精度达到85%以上,对预测集2 C_D₁₂的预测精度达到82%以上。在S和H其他组合条件下,epsilon-SVR-bio-selfadaption-grid-search模型对预测集2 C_D₁₂的预测精度达到81%以上。epsilon-SVR-bio-selfadaption-grid-search模型表明了bio-selfadaption核函数有效性、测量区域可见光光谱数据方法合理性、利用可见光光谱预测大豆植株群体净光合速率可行性。     

基于高光谱分析的玉米叶片氮含量分层诊断研究

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。     

基于可见光-近红外光谱的BIF磁性率确定方法研究

铁矿中磁性率是评价铁矿床工业价值和划分矿石工业类型的重要指标。传统的磁性率测定法存在工作量大、效率低、周期长的缺陷,成为经济、合理、高效开采铁矿资源的瓶颈问题。采用便携式地物光谱测试仪对辽宁省鞍钢集团鞍千矿业有限责任公司的BIF实验样品进行可见光-近红外光谱测试,分析了光谱特征,构建了比值指数(RI)、差值指数(DI)和归一化指数(NDI),并确定光谱指数与样品磁性率相关性最显著的敏感波段及对应的相关系数值;优选出与样品磁性率相关性最显著的比值指数(RI),构建实验样品磁性率的定量反演模型,并进行了验证。结果表明,三种光谱指数与样品磁性率敏感波段均位于935与1 050 nm,且该波段处的相关系数均达到0.9以上,其中比值指数与样品磁性率的相关性最高;基于比值指数构建的实验样品磁性率定量反演模型的预测误差为0.038,反演磁性率与实测磁性率的判定系数(R2)为0.964 5,预测结果比较理想。为确定BIF的磁性率提供了一种新方法,该方法具有工作强度小、经济、高效、便捷的优点,且对遥感找矿具有一定指导意义。     

基于无人机多光谱影像的冬小麦返青期变量施氮决策模型研究

氮素是影响冬小麦生长的重要元素,如何根据冬小麦需求适时变量施用氮肥是现代农业精准施肥研究需要解决的关键问题之一。无人机遥感技术在冬小麦生长情况监测中具有高分辨率、高时效性、低成本等优势,为解决施肥需求监测问题提供了重要数据源。因此研究无人机多光谱影像数据,构建其与冬小麦产量与施肥量之间的关系模型对于精准施肥研究十分重要。选择冬小麦典型生产区山东省桓台县为实验区,布置4种不同施氮水平的田间实验。利用无人机搭载Sequoia多光谱传感器,采集实验区不同氮素施肥水平的冬小麦返青初期多光谱影像,同时测得冬小麦冠层叶绿素含量（soil and plant analyzer development,SPAD）数据及产量数据。通过多光谱影像数据计算获得归一化植被指数（normalized difference vegetation index,NDVI）、叶绿素吸收指数（modified chlorophyll absorption ratio index,MCARI2）等6种形式植被指数,建立无人机多光谱影像植被指数与小麦冠层SPAD值的线性、二阶多项式、对数、指数和幂函数模型,优选地面氮素状况最优植被指数模型,反演冬小麦不同施氮水平的状况,进而根据不同施氮水平与敏感植被指数和冬小麦产量的关系,构建了基于植被指数指标的氮肥变量施肥模型,并将模型应用于同时期小麦多光谱影像。结果如下：（1）地面实测的SPAD值能较好的反映冬小麦施氮水平及生长状况。无人机多光谱数据分区统计结果表明不同施氮水平冬小麦冠层反射率有较大差异性。（2）结构性植被指数与SPAD拟合效果优于其他类型指数。MCARI2的二阶多项式模型精度最优（R2=0.790,RMSE=0.22）,其能较好的移除冬小麦返青初期土壤背景等因素的影响,为氮肥敏感植被指数。（3）基于产量-施氮量模型和产量-敏感植被指数模型,构建敏感植被指数的氮肥变量施肥模型为N_r=10 707.63×MCARI22-5 992.36×MCARI2+715.27。通过模型应用生成了实验区冬小麦氮肥变量施肥图,与实际情况具有较高一致性。该研究提出了利用无人机多光谱数据进行冬小麦施氮决策的模型及方法,为冬小麦精准施肥的进一步研究提供了依据。     

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。     

基于无人机高光谱遥感的东北粳稻冠层叶片氮素含量反演方法研究

为探究遥感监测水稻冠层叶片氮素含量的较优高光谱反演模型,以水稻小区试验为基础,获取了不同生长期水稻冠层高光谱数据。在综合比较一阶导数变换(1-Der)、标准正态变量变换(SNV)和SG滤波法等处理方法基础上,提出一种将SNV与一阶导数变换的SG滤波法相结合的光谱处理方法(SNV-FDSGF),并将处理后的数据经无信息变量消除法(UVE)与竞争自适应重加权采样法（CARS）选出不同生长期的敏感波段。将各生长期的敏感波段两两随机组合,并构建与水稻叶片含氮量相关性较高的差值光谱植被指数(DSI)、比值光谱植被指数(RSI)、归一化光谱植被指数(NDSI)。其中分蘖、拔节和抽穗3个时期的最优植被指数和决定系数R2分别为：DSI(R₈₅₇, R₆₂₃), 0.704; DSI(R₆₇₀, R₅₇₈), 0.786; DSI(R₉₉₅, R₅₀₈), 0.754。以各生长期内的较优的三种植被指数作为输入分别构建自适应差分优化的极限学习机(SaDE-ELM)、径向基神经网络(RBF-NN)以及粒子群优化的BP神经网络(PSO-BPNN)反演模型。结果表明：SaDE-ELM建模效果最好,在模型稳定性和预测能力上比RBF-NN和PSO-BPNN都有了明显提高,各生长期反演模型的训练集和验证集决定系数R2均在0.810以上,RMSE均在0.400以下,可为东北水粳稻冠层叶片含氮量的检测与评估提供科学和技术依据。