利用无人机高光谱估算冬小麦叶绿素含量

叶绿素含量（SPAD）是作物长势评价的重要指标,可以监测农作物的生长状况,对农业管理至关重要,因此快速、准确地估算SPAD具有重要意义。以冬小麦为研究对象,利用无人机高光谱获取了拔节期、挑旗期和开花期的影像数据,获取植被指数和红边参数,研究植被指数与红边参数估算SPAD的能力。先将植被指数与红边参数分别与不同生育期的SPAD进行相关性分析,再基于植被指数、植被指数结合红边参数,通过偏最小二乘回归（PLSR）方法估算SPAD,最后制作SPAD分布图验证模型的有效性。结果表明,（1）大部分植被指数与红边参数在3个主要生育期与SPAD相关性均达到极显著水平（0.01显著）;（2）单个植被指数构建的SPAD估算模型中,LCI表现最好（R2=0.56,RMSE=2.96,NRMSE=8.14%）,红边参数中Dr/Dr_min表现最好（R2=0.49,RMSE=3.18,NRMSE=8.76%）;（3）基于植被指数结合红边参数构建的SPAD估算模型效果最佳,优于仅基于植被指数构建的SPAD估算模型,同时,随着生育期推移,两种模型均在开花期达到最高精度,R2分别为0.73和0.78,RMSE分别为2.49和2.22,NRMSE分别为5.57%和4.95%。因此,基于植被指数结合红边参数,并使用PLSR方法可以更好地估算SPAD,可以为基于无人机遥感的SPAD监测提供一种新的方法,也可为农业管理提供参考。     

应用近地成像高光谱估算玉米叶绿素含量

图谱合一的近地成像高光谱是现代数字农业对田块尺度的作物长势信息进行动态临测和实时臀理的需要,是促进农业定量遥感发展的重要手段之一.文章通过自主研制的田间扫描成像光谱仪近地获得盆栽和大田玉米的冠层高光谱影像,从影像中精确提取玉米不同层位的叶片反射光谱并计算TCARI,OSA-VI,CARI,NDVI等多种光谱植被指数.构...     

基于高光谱的草坪草叶绿素含量模拟估算

草坪色泽是草坪观赏价值的最直接体现。探索基于高光谱的草坪草叶绿素含量的估算和反演对草坪质量评定具有重要意义。以3种常用草坪草种——红象高羊茅(Festuca arundinacea cv. Hongxiang)、百灵鸟多年生黑麦草(Lolium perenne cv. Bailingniao)和肯塔基草地早熟禾(Poa pratensis cv. Kentucky)为试样,通过盆栽实验,在草坪草生长旺盛期,使用SOC710VP成像光谱仪和TYS-A3500叶绿素仪分别测定了草坪草冠层光谱数据和叶绿素相对含量(SPAD),并通过Person相关系数分析了原始SPAD, 1/SPAD和log(1/SPAD)与10个植被指数:GI(绿度植被指数)、 ARVI(大气阻抗植被指数)、 VARI(可视化气压阻抗指数)、 NDVI_(705)(归一化植被指数705)、 MSR_(705)(改进红边比值植被指数)、 NDVI_(670)(归一化植被指数670)、 CI(叶绿素指数)、 PSRI(植被衰减指数)、 RGI(相对绿色指数)和EVI(增强植被指数)的相关性,筛选与叶绿素相关性较高的高光谱波段植被指数,构建植被指数反演叶绿素含量模型,最后通过精度检验,筛选最优草坪草叶绿素估算模型。研究结果如下:(1)不同草坪草光谱曲线整体趋势相差不大,但不同种间反射率(REF)还是有所区别。在730～1 000 nm波段,百灵鸟多年生黑麦草与红象高羊茅REF差异不大,但肯塔基草地早熟禾REF较高,光谱特征更为明显;(2)10个植被指数中, VARI, RGI和PSRI与草坪草3个叶绿素指标极显著相关,相关系数R~2绝对值均大于0.65,可作为首选植被指数进行草坪草叶绿素含量估算;(3)植被指数与叶绿素指标逐步回归分析发现,单因素回归模型中,利用VARI, RGI和PSRI估算1/SPAD的模型决定系数R~2均在0.6以上,普遍高于SPAD与log(1/SPAD)的估算模型;而多元线性回归中, 10个植被指数中, RGI与叶绿素指标1/SPAD所构建的模型决定系数R~2同样最高,为0.817,说明SPAD倒数形式适用于草坪草叶绿素反演;(4)选择决定系数较高(0.7)的模型进行精度检验,筛选的最优的草坪草叶绿素指标反演模型为:y_(1/SPAD)=0.161x_(RGI)+0.007x_(GI)-0.054(R~2=0.817, RMSE=0.023)。     

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。     

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...     

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。     

受污染胁迫玉米叶绿素含量微小变化的高光谱反演模型

通过野外实验测试和室内样品化验,获得3个不同污染状况农田样地自然环境下玉米的高光谱反射率、叶片的叶绿素含量、叶片和土壤的重金属含量等数据。对高光谱数据的可见光波段(400～800 nm)进行导数光谱计算和连续统去除处理,得到吸收谷位置、吸收深度、绿峰位置、绿峰处归一化反射值、红边位置、红边处归一化反射率、红肩位置、吸收宽度、光谱不对称度等光谱特征参数。分析上述参数的物理含义并将其和玉米叶绿素含量变化进行相关分析,选择并确定与玉米污染胁迫叶绿素微小变化有一定关系的参数,作为输入因子,建立BP神经网络模型,逐步增强并提取农田污染胁迫状态下玉米叶绿素含量的微小变化信息。     

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

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。     

基于可见/近红外反射光谱的大豆叶绿素含量估算方法比较

作物叶绿素含量的估测可以为精准农业提供技术支持.该文利用 PROSAIL 模型模拟了不同叶绿素水平下的大豆冠层光谱反射率,而后针对多期实测高光谱及相应的叶绿素数据,在对响应波段进行小波能量系数提取的基础上,分别采用多元线性回归、BP 神经网络和 RBF 神经网络、以及偏最小二乘法进行估算,并进行了比较分析.研究结果表明...     

土壤砷含量高光谱估算模型研究

以实验室内测取的土壤反射光谱为研究对象,利用PLSR方法建立反射光谱与土壤As含量之间的模型,通过交叉验证、估算检验建模精度,探讨利用反射光谱估算士壤As含量的可行性.通过比较不同光谱预处理方法、不同光谱分辨率和不同OM含量条件下建模、验证和估算结果.表明,MSC方法可以有效去除散射的影响而取得较好的结果(估算R2=0...     

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。     

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

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。     

高光谱技术联合归一化光谱指数估算土壤有机质含量

随着近地高光谱遥感技术的发展,为快速、有效、非破坏性地获取土壤有机质(SOM)信息提供了可能。土壤高光谱波段数据众多,光谱数据变量之间存在较为严重的多重共线性,影响模型复杂结构,而构建归一化光谱指数(NDSI)可以有效去除冗余信息变量,放大光谱特征信息。以江汉平原公安县为研究区,采集56份耕层土样,在室内获取土壤光谱数据,采用“重铬酸钾-外加热法”测定SOM含量,对实测土壤光谱数据(Raw)进行倒数之对数(LR)、一阶微分(FDR)和连续统去除(CR)三种变换,计算四种变换的NDSI数值,分析SOM与NDSI的二维相关性,并对一维、二维相关系数进行全波段范围内的p=0.001水平上显著性检验,提取敏感波段和敏感光谱指数,结合偏最小二乘回归(PLSR)建立SOM的估算模型,探讨二维光谱指数用于建模的可行性。研究表明,二维相关系数相比一维相关系数有不同程度的提升,以LR最为显著,相关系数数值提升约0.26;基于二维相关性分析提取的敏感光谱指数的PLSR建模效果整体优于一维相关性分析提取的敏感波段,其中,NDSI_LR-PLSR模型的稳健性最优,验证集R2为0.82,模型验证RPD值为2.46,模型稳定可靠,可以满足SOM的精确监测需要,适合推广到区域范围内低分辨率的航空航天遥感(如ASTER,Landsat TM等),应用潜力较大。     

基于高光谱的土壤有机质含量估算研究

高光谱遥感技术以其光谱分辨率高、波段连续性强、数据丰富的特点,因而在土壤养分研究中得到广泛应用.通过土壤钉机质的高光谱遥感分析,可以充分了解土壤养分的状况及动态变化,为指导农业生产及保护农业生态环境提供科学依据.本文基于江西省余江县和泰和县采集的34个红壤土样350～2 500 nm波段的光谱曲线,研究了土壤光谱与土壤有机质含量之间的关系.先对土壤反射率光谱进行两种变换:一阶微分(R')、倒数的对数log(1/R),然后在提取特征吸收波段的基础上,运用多元逐步线性回归法和偏最小二乘回归法建立相应的估算模型,并对模型进行检验.结果表明,偏最小二乘回归法优于多元逐步线性回归法,其建立的高光谱估算模型具有快速估算土壤中有机质含量的潜力.     

基于高光谱的水体BOD含量模拟估算

高光谱技术由于满足连续性与光谱可分性的要求,具有能够区别同一种地物不同类别的能力,且光谱数据获取速度快,操作简易,在监测水体分布状况、水体指标上具有突出成就.生化需氧量BOD是评价水污染的重要指标,现行常规的测量方法为五日培养法,这种方法消耗试剂、操作复杂、受干扰因素多、测定时间长、不能及时反映水质变化、无法及时有效地...     

利用高光谱扫描技术检测小麦叶片叶绿素含量

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。     

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。     

病害胁迫下棉花叶片色素含量高光谱遥感估测研究

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(NDVI[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。     

ANFIS在植被叶绿素含量高光谱反演中的应用

利用ASD便携式野外光谱仪和SPAD-502叶绿素计实测了落叶阔叶树法国梧桐、毛白杨叶片的高光谱反射率与叶片绿度,建立了10个常见植被指数叶绿素含量估算模型,并采用相关系数较大波段作为BP人工神经网络模型(ANN-BP)的输入变量进行了叶绿素含量的估算,将自适应神经模糊推理系统(ANFIS)应用到植被叶绿素含量高光谱反演中。结果表明:10个常见植被指数中归一化植被指数可以较为精确反演叶绿素含量,法国梧桐、毛白杨归一化植被指数回归模型确定性系数R2分别为0.795 7和0.754 6,法国梧桐、毛白杨ANN-BP预测值与实测值之间的线性回归的确定性系数R2分别为0.935 2和0.917 1,ANFIS可以大大提高反演精度,法国梧桐、毛白杨预测值与实测值之间的线性回归的确定性系数R2分别为0.9998和0.995 6,是一种良好的植被叶绿素含量高光谱反演模式。     

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。