基于无人机高光谱特征参数和株高估算马铃薯地上生物量

地上生物量（above-ground biomass, AGB）是评价作物长势及其产量估测的重要指标,对指导农业管理具有重要的作用。因此,快速准确地获取生物量信息,对于监测马铃薯生长状况,提高产量具有重要的意义。于马铃薯现蕾期、块茎形成期、块茎增长期、淀粉积累期、成熟期获取成像高光谱影像、实测株高（heigh, H）、地上生物量和地面控制点（ground control point, GCP）的三维空间坐标。首先基于无人机高光谱灰度影像结合GCP生成试验田的DSM（digital surface model, DSM）,利用DSM提取马铃薯的株高（H_dsm）;然后利用无人机高光谱影像计算一阶微分光谱、植被指数和绿边参数,进而分析高光谱特征参数（hyperspectral characteristic parameters, HCPs）和绿边参数(green edge parameters, GEPs)与马铃薯AGB的相关性,每个生育期筛选出相关性较高的前7个高光谱特征参数和最优绿边参数(optimal green edge parameters, OGEPs);最后基于HCPs,HCPs加入OGEPs,HCPs加入OGEPs和H_dsm的组合利用偏最小二乘回归（partial least square regression, PLSR）和随机森林（random forest, RF）估算不同生育期的AGB。结果表明：（1）提取的H_dsm与实测株高H高度拟合（R2=0.84,RMSE=6.85 cm,NRMSE=15.67%）;（2）每个生育期得到的最优绿边参数不完全相同,现蕾期、块茎增长期和淀粉积累期OGEPs为R_sum,块茎形成期和成熟期OGEPs分别为Dr_min和SDr;（3）与仅使用HCPs估算AGB相比,使用HCPs加入OGEPs,HCPs加入OGEPs和H_dsm在马铃薯不同生育期可以提高AGB估算精度,且以后者为自变量提高精度的幅度更大;（4）每个生育期利用PLSR和RF估算AGB的建模和验证R2从现蕾期到块茎增长期呈上升趋势,随后开始降低,整体上R2呈先上升后下降的趋势,通过PLSR方法构建的估算AGB模型效果优于RF方法,其中块茎增长期表现效果最好。因此,高光谱特征参数中结合最优绿边参数和株高,并使用PLSR方法可以改善马铃薯AGB的估算效果。     

基于小波分析的马铃薯地上生物量估算

地上生物量（AGB）是作物长势评价及产量预测的重要指标,因此快速准确地估算AGB至关重要。由于传统植被指数（VIs）估算多生育期的AGB存在饱和现象,因此,利用VIs结合基于离散小波转换（DWT）的影像小波分解（IWD）技术提取的高频信息和连续小波转换（CWT）技术提取的小波系数,探究VIs,VIs+IWD和VIs+CWT对于AGB的估算能力。首先,基于无人机平台分别获取马铃薯现蕾期、块茎形成期、块茎增长期、淀粉积累期的数码影像和成像高光谱影像以及地面实测的AGB数据。其次,利用数码影像通过IWD技术提取3种高频信息和利用高光谱反射率数据通过CWT技术提取小波系数以及构建6种高光谱植被指数。然后,将植被指数、高频信息和小波系数分别与AGB进行相关性分析,并挑选出不同尺度下相关系数绝对值较高的前10波段。最后,以VIs,VIs+IWD和VIs+CWT这3种变量分别使用偏最小二乘回归（PLSR）方法构建AGB估算模型,并对比不同模型估算AGB的效果。结果表明: （1）每个生育期选取的6种植被指数、3种高频信息和10种小波系数与AGB的相关性均达到0.01显著水平,整个生育期相关性均呈现先升高后降低的趋势,其中以小波系数得到的相关性最高、高频信息次之,植被指数最低。（2）对比分析每个生育期的3种估算模型,以VIs+CWT为输入变量的估算效果最好,VIs+IWD的估算效果次之,而VIs的估算效果最差,说明基于小波分析构建的模型适用性较广、稳定性较强。（3）每个生育期分别以3种变量利用PLSR方法构建的AGB估算模型均在块茎增长期达到最高精度（VIs：建模R2=0.70,RMSE=98.88 kg·hm-12,NRMSE=11.63%;VIs+IWD：建模R2=0.78,RMSE=86.45 kg·hm-12,NRMSE=10.17%;VIs+CWT：建模R2=0.85,RMSE=74.25 kg·hm-12,NRMSE=9.27%）。通过VIs分别结合IWD和CWT技术利用PLSR建模方法,可以提高AGB估算精度,为农业指导管理提供可靠参考。     

无人机成像高光谱的马铃薯地上生物量估算

地上生物量（AGB）的精准监测是农田生产管理的重要环节,因此快速准确地估算AGB,对于精准农业的发展十分重要。传统上,获取AGB的方法是采用破坏性取样法,这使得大面积、长期的测量变得困难。无人机高光谱遥感因具有机动性强、光谱分辨率高和图谱合一的优势,成为当前估算大面积作物AGB最有效的技术手段。该研究通过无人机平台搭载成像高光谱传感器分别获取马铃薯块茎形成期、块茎增长期、淀粉积累期的冠层高光谱影像以及利用烘干称重法获取相应生育期实测AGB数据。然后,采用相关性分析法（CAM）、随机蛙跳算法（RFM）和高斯过程回归波长分析工具（GPR-BAT）分别筛选冠层原始光谱（COS）和一阶导数光谱（FDS）的敏感波长,结合偏最小二乘回归（PLSR）和高斯过程回归（GPR）构建各生育期的AGB估算模型,并对比不同模型的估测效果。结果显示：（1）基于同种方法分别筛选COS和FDS的特征波长,结合2种回归技术估算AGB的效果均从块茎形成期到淀粉积累期由好变差。（2）基于FDS分别通过3种方法筛选的特征波长,通过同种回归技术构建的模型效果要优于基于COS的相应效果。（3）基于COS和FDS使用CAM,RFM和GPR-BAT方法筛选的特征波长个数在块茎形成期分别为28,12,6个和12,23,10个,在块茎增长期分别为32,8,2个和18,28,4个,在淀粉积累期分别为30,15,3个和21,33,5个。（4）各生育期基于COS和FDS通过3种方法筛选的敏感波长估算AGB效果由高到低依次均为GPR-BAT,RFM和CAM。（5）各生育期基于FDS通过GPR-BAT方法筛选的敏感波长,结合PLSR建立的模型精度更高、稳定性更强,R2分别为0.67,0.73和0.65,NRMSE分别为16.63%,15.84%和20.81%。研究表明利用无人机高光谱成像技术可以准确地估算AGB,这为实现马铃薯作物长势动态监测,提供科学指导和参考。     

利用无人机多源传感器估算马铃薯植株氮含量

快速准确地获取作物的植株氮含量(PNC)信息,是农业精细化管理的关键和数字农业发展的研究热点。近年来,随着无人机和传感器技术的发展,利用多种传感器信息监测作物理化参数逐渐引起国内外学者的关注。以马铃薯为研究对象,首先,基于无人机获取了马铃薯现蕾期、块茎形成期、块茎增长期、淀粉积累期和成熟期的高光谱影像和数码影像,同时采集各生育期的地面数码影像,并实测了株高(H)、PNC和11个地面控制点(GCPs)的三维空间坐标。其次,利用无人机数码影像结合GCPs生成试验区域的数字表面模型(DSM),分别从无人机数码影像和DSM中提取马铃薯的地面覆盖度(VC_uav)和株高(H_dsm),并利用地面数码影像计算的覆盖度(VC)和实测H验证提取的VC_uav和H_dsm的精度。然后,根据高光谱反射率数据计算绿边参数(GEPs),构造GEPs×H_dsm×VC_uav,GEPs/(1+VC_uav),(GEPs+VC_uav)×H_dsm和GEPs/(1+H_dsm) 4种融合特征参数(FFPs),对高光谱影像信息和数码影像信息进行融合。最后,将各生育期提取的GEPs和构造的FFPs分别与PNC作相关性分析,筛选最优绿边参数（OGEP）和最优融合特征参数(OFFP)构建5个生育期的PNC线性估算模型,并根据相关性较高的GEPs和FFPs利用偏最小二乘(PLSR)和人工神经网络(ANN) 2种回归方法构建PNC的多参数估算模型,结果表明：(1)基于无人机数码影像提取的H_dsm和VC_uav具有较高的精度,可以代替实测H和VC估算作物理化参数。(2)与GEPs相比,前4个生育期,构造的大部分FFPs与PNC的相关性更高,能更好地反映马铃薯的氮营养状况。(3)马铃薯5个生育期,OFFP估算PNC的效果优于OGEP。(4)与单参数模型相比,基于GEPs和FFPs利用PLSR和ANN 2种方法构建的模型精度和稳定性均明显提高,其中,以FFPs为模型因子利用ANN方法构建的模型效果最好。该研究表明融合高光谱绿边参数和高清数码相机传感器提取的株高和覆盖度信息能显著提升PNC的估算精度,可为马铃薯氮营养状况的动态无损监测和多源传感器信息的应用提供参考。     

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。     

不同分辨率无人机数码影像的马铃薯地上生物量估算研究

地上生物量（AGB）是表征作物生命活动的重要参数,对作物长势监测和产量预测尤为关键。因此,快速准确地获取AGB信息,对于监测作物生长状况、指导农业管理和提高产量具有重要的意义。以无人机为平台搭载数码相机传感器,因机动性强、价格低、空间分辨率高的优势,能够及时准确的估算作物AGB,已成为遥感估算研究的热点之一。由于无人机不同飞行高度及其对应不同分辨率数码影像的AGB估算模型精度不同,因此,尝试在马铃薯的块茎增长期,通过设置10,20,30,40和50 m共5种无人机飞行高度,获取不同分辨率的数码影像,探究其对以光谱信息、纹理特征和光谱信息+纹理特征构建AGB模型精度的影响。首先,基于无人机数码影像,分别提取光谱信息和纹理特征,通过光谱信息构建的植被指数和纹理特征,分别结合地面试验获取的实测地上部生物量数据进行相关性分析,分别筛选了相关系数绝对值较大的前10个影像指数和前8个纹理特征。然后,分别以3种输入变量整合方差膨胀因子（VIF）进行主成分分析（PCA）降维处理,获得最佳主成分后以多元线性回归（MLR）构建AGB估算模型。最后,对比不同分辨率的数码影像以3种变量和同种分辨率下以同种变量构建的AGB估测模型效果。结果发现：（1）获得的影像分辨率在0.43~2.05 cm之间变化时,纹理特征与马铃薯AGB相关性弱于植被指数,但都达到极显著相关水平（p<0.01）,随着数码影像分辨率降低,二者相关性差异明显。（2）同种分辨率影像下,光谱信息+纹理特征估算AGB的效果最优,其次为单一纹理特征模型,而单一光谱模型表现效果最差。（3）随着数码影像分辨率提高,光谱信息、纹理信息以及光谱+纹理信息估算AGB的精度逐渐变好。     

基于机器学习的马铃薯叶片叶绿素含量估算

为了提高马铃薯叶绿素含量估算模型的精度,使用无人机平台搭载多光谱相机,获取对照处理和干旱处理下马铃薯关键生育期的遥感影像,选取13种植被指数作为叶绿素含量反演模型的输入变量,使用多元线性回归(MLR)、支持向量回归(SVR)、随机森林回归(RFR)、决策树回归(DTR)构建马铃薯叶绿素含量估算模型。首先分析了植被指数与叶绿素含量之间的相关性,结果表明,在对照处理块茎形成期,CIre、 GNDVI、 NDVIre、 NDWI、 GRVI、 LCI与叶绿素含量之间的相关系数绝对值在0.5以上,且存在显著(p<0.05)或极显著(p<0.01)相关性;在马铃薯其他生育时期,13种植被指数与叶绿素含量之间的相关系数绝对值均在0.5以上,且存在极显著(p<0.001)相关性。然后对MLR、 SVR、 RFR和DTR等模型的精度进行比较,结果表明：SVR模型在对照处理块茎形成期、块茎膨大期和淀粉积累期的预测效果均是最佳,R²和RMSE在块茎形成期为0.89和2.11,块茎膨大期为0.59和4.03,淀粉积累期为0.80和3.18; RFR模型在干旱处理块茎形...     

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。     

基于分数阶微分算法的大豆冠层氮素含量估测研究

氮素与作物的生长发育、产量和品质密切相关。作物冠层氮素含量的快速、准确、无损检测对于作物营养诊断和长势评估具有重要意义。传统的氮素检测方法检测周期长、操作复杂,同时具有破坏性,无法实现作物氮素含量在时间和空间上的连续动态监测。基于光谱遥感技术快速、无损地获取作物氮素含量是近年来作物组分快速检测研究的热点。当前的研究大多基于原始光谱或整数阶微分(一阶、二阶)预处理后的光谱进行氮素含量预测,原始光谱或整数阶微分预处理后的光谱会忽略光谱曲线间的渐变信息,影响氮素含量的预测准确度。与原始光谱和整数阶微分方法相比,分数阶微分算法在背景噪声去除、有效信息提取等方面较有优势。为研究分数阶微分预处理算法在作物氮素检测中的应用,本文以不同施肥处理下的盆栽大豆作物为研究对象,获取大豆苗期、花期、结荚期和鼓粒期四个生育期共256组冠层高光谱及对应的大豆冠层氮素含量(CNC)数据,运用分数阶微分算法对光谱数据进行0～2阶微分预处理,微分间隔为0.1,分别采用归一化光谱植被指数NDSI、比值光谱指数RSI对预处理后的光谱数据和大豆冠层氮素含量数据进行相关性分析,得到各阶微分预处理下NDSIα(α代表分数阶微分阶数)与大豆CNC,RSIα与大豆CNC相关系数绝对值的最大值及其对应的波段组合--最优波段组合NDSIα(opt)和RSIα(opt),采用线性回归方法,建立各阶微分下NDSIα(opt)与CNC,RSIα(opt)与CNC的预测模型,并与常用植被指数(VOGII, MTCI, DCNI, NDRE)建立的氮素含量预测模型进行比较,研究分数阶微分算法对大豆作物冠层氮素含量预测模型的效果。结果表明：(1)在0～2阶微分范围内,最优波段组合NDSIα(opt),RSIα(opt)与大豆CNC的相关系数随阶数增加呈现先升高后下降趋势。其中,0.8阶微分下NDSI_0.8(R₇₂₅, R₇₆₉)与大豆CNC的相关系数最大,为0.875 9;0.7阶微分下RSI_0.7(R₅₄₈, R₇₆₇)与大豆CNC的相关系数最大,为0.865 1;(2)分数阶微分预处理能够细化光谱数据中的有效信息,增强光谱数据对冠层氮素含量的敏感性,尤其是增强红边平台波段与氮素含量的正相关性及绿波段与氮含量的负相关性;(3)与整数阶微分、常用植被指数相比,分数阶微分能够提高大豆CNC预测模型的准确性。其中,基于0.7阶微分RSI_0.7(R₅₄₈, R₇₆₇)建立的大豆CNC预测模型与0阶微分RSI₀(R₇₂₅, R₇₆₉)相比建模集决定系数(R2_C)和预测集决定系数(R2_P)分别提高了0.061 9和0.016 6,建模集均方根误差(RMSEC)和预测集均方根误差(RMSEP)分别降低了0.552 5和0.180 9,预测相对偏差(RPD)提高了0.110 4。基于0.7阶微分RSI_0.7(R₅₄₈, R₇₆₇)建立的大豆CNC预测模型与VOG II相比R2_C和R2_P分别提高了0.086 6和0.025 5,RMSEC和RMSEP分别降低了0.757 5和0.248 3,RPD提高了0.146 88;(4)基于0.7阶微分比值光谱指数RSI(R₅₄₈, R₇₆₇)建立的大豆LNC预测模型较优,其R2_C为0.748 4,R2_P为0.800 3,RMSEC为4.752 9,RMSEP为3.511 1,RPD为2.253 7,能够较好的估测大豆冠层氮素含量。研究表明分数阶微分算法在大豆冠层氮素含量的定量预测中具有一定的优势,为光谱遥感技术在作物氮营养检测中的应用开拓了新的思路。     

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。     

QEPAS系统中石英音叉模态仿真计算与研究

对石英音叉增强型光声光谱(QEPAS)系统中常用的石英音叉进行了有限元模态计算，获得石英音叉前6阶振型与模态频率，认知了第4阶对称摆动振型为有效振动，利用单因素法分析了石英音叉的音臂长度l₁、音臂宽度w₁、音臂厚度t、音臂切角θ、音臂圆孔直径d及音臂圆孔高度h对低阶有效共振频率(Fre)的影响，敏感度依次为： l₁> w₁>d>θ>t>h，考虑实际设计情形，筛选出了l₁，w₁，d与h四个石英音叉设计变量，采用Box-Behnken实验设计方案与RSM(response surface methodology)方法，以Fre为函数目标，建立l₁，w₁，d与h的二次回归响应面模型，得到了参数之间的交互作用，利用Design-Expert软件对响应面模型进行设计参数反求，结果表明，在15 000 Hz≤Fre≤25 000 Hz计算区域内误差较小，基本满足QEPAS系统的计算需求，所提出的研究与设计方法具有一定通用性，可为QEPAS系统中石英音叉结构参数设计提供参考。     

滩羊肉冷藏期间TBARS含量的高光谱检测

硫代巴比妥酸反应物(TBARS)是表征肉品脂肪氧化程度的主要化学信息.为探究二维相关光谱技术(2DCOS)筛选羊肉中TBARS含量的特征变量的可行性,利用高光谱成像技术结合2DCOS分析建立TBARS含量的快速无损检测方法.采集样本在400～1000 nm的光谱反射图像,通过ENVI 4.8软件在光谱图像上手动设置感兴...