利用高光谱微分指数进行冬小麦条锈病病情的诊断研究

人工田间会诱发不同等级的小麦条锈病,在不同生育期需测定染病冬小麦冠层光谱以及相应小麦的病情指数。把冠层光谱一阶微分数据与相应的小麦病情指数进行相关分析,采用单变量线性和非线性回归技术,选取部分样本建立小麦的病情指数估测模型,并利用其余的样本对模型进行检验。结果表明,病情指数与一阶微分在432~582nm,637~701nm和715~765nm波长区域内具有极显著的相关性。以蓝边内一阶微分总和(SDb)与红边内一阶微分总和(SDr)的归一化值作为变量的模型是估测病情指数的最佳模型,其RMSE为5.73%。研究表明,可用高光谱信息监测作物的病害情况,且精度较高。利用高光谱遥感监测病害程度及其影响具有实际的应用价值。     

主成分分析法与植被指数经验方法估测冬小麦条锈病严重度的对比研究

通过人工田间诱发不同等级小麦条锈病,在不同生育期测定染病冬小麦冠层光谱及其病情指数(disease index,DI)。利用主成分分析法提取冠层光谱350～1 350 nm范围内的前5个主成分(principal components,PCs),以及一阶微分光谱在蓝边(490～530 nm),黄边(550～582 nm)和红边(630～673 nm)内的前3个PCs,并利用逐步回归法建立反演模型,其结果分别与植被指数经验模型进行对比,结果表明:以一阶微分PCs为变量的模型精度优于其他模型,其RMSE为7.65,相对误差为15.59％。通过对预测值与实测值对比发现,以微分指数SDr′/SDg′为变量的模型适合监测冬小麦早期病情,而以一阶微分PCs为变量的模型特别适合监测冬小麦条锈病病情较严重期。研究结果对利用高光谱遥感监测与评估小麦病害程度具有实际应用价值。     

病害胁迫下冬小麦冠层叶片色素含量高光谱遥感估测研究

通过人工田间诱发小麦条锈病,在不同生育期测定染病冬小麦冠层光谱和相应叶片的色素含量。把冠层光谱数据、一阶微分数据与相应的叶片色素含量数据分别进行相关分析,采用单变量线性和非线性回归技术,选取部分样本建立小麦的色素含量估测模型,并利用其余的样本对模型进行检验,结果表明绿边内一阶微分总和(SD_g)与红边内一阶微分总和(SD_r) 的归一化值为变量的线性模型是估测色素含量的最佳模型,其估测叶绿素a,叶绿素b和胡萝卜素含量的相对误差分别为17.0％,16.3％和12.4％。该研究表明可用高光谱信息估测冠层叶片色素含量,且估测精度较高。文章的研究结果对利用高光谱遥感监测农作物长势以及病害影响都具有实际应用价值。     

高光谱遥感模型对亚洲小车蝗危害程度研究

对内蒙古自治区锡林郭勒盟亚洲小车蝗危害进行了高光谱遥感监测,利用地面高光谱数据,分析和比较了正常羊草和亚洲小车蝗危害羊草冠层反射光谱和高光谱特征参数的差异,建立了高光谱特征参数与羊草叶面积指数的关系模型。结果表明：LAI和3个高光谱参数有极显著相关性,其中以红边峰值区(620～760 nm )一阶微分总和与蓝边峰值区(430～470 nm )一阶微分总和的比值为变量的虫害光谱指数(DI)模型精度最高,最适于反映研究区蝗虫的危害程度。从模型可以看出,DI介于51.57～79.83,蝗虫轻度发生;DI小于51.57,蝗虫严重发生。模型的预测值与实际值相关系数为0.948,平均相对误差为3.928%,表明模型的预测效果较好。     

无人机高光谱的玉米冠层大斑病监测

大斑病是一种对玉米危害严重的病害,迫切的需要一种可以快速了解玉米大斑病病情的方法。以无人机遥感作为新的技术平台,探究玉米冠层受到大斑病胁迫时的光谱响应情况,并利用无人机高光谱成像技术对大斑病病情进行监测和可视化研究。采集玉米多生育期(抽雄期、灌浆期、完熟期)冠层500～900 nm的高光谱影像,根据采集影像的原始光谱和一阶微分光谱特征,提取出12个大斑病敏感波段位置, 12个波段位置分别为:514, 532, 553, 680, 714, 728, 756和818 nm,近红外、红、绿波段及红边位置。根据前人提出的植物病害监测参数结合提取的敏感波段位置,构建13组针对玉米冠层大斑病的监测光谱参数,研究不同波段对大斑病病情指数(DI)值的敏感性,并构建玉米冠层大斑病的监测模型,验证利用无人机遥感监测大斑病DI值的精度及稳定性。结果表明:随病情指数增加,一阶微分光谱图出现典型的"蓝移"现象,病害冠层DI值与红光(680～714 nm)和近红外(770～818 nm)的反射率及一阶微分光谱图的红边位置(680～756 nm)相关性更显著,与绿光波段相关性较低。在13组监测光谱参数中, 8组与建模样点冠层大斑病实测DI值达到极显著相关水平,决定系数(R~2)均达到0.8以上,选取各生育期R~2达到0.8以上的光谱参数用于玉米冠层大斑病监测模型的构建,将检验样本的实测值与监测模型的预测值进行相关性分析。检验表明,在抽雄期,模型DI-NDVI(SD_(λ_i), SD_(λ_j))的回归斜率(0.829 3)和决定系数(R~2=0.842 7)都最接近1,均方根误差(RMSE=4.59)和相对误差(RE=12.3)更小,说明模型DI-NDVI(SD_(λ_i), SD_(λ_j))的预测能力和精度更高。各生育期对应模型均取得较好监测效果,说明本研究利用无人机遥感对植物病害监测具有指导意义,对精准农业的发展具有一定的借鉴价值。     

基于可见-近红外光谱技术的炭疽病侵染后油茶叶片叶绿素含量预测研究

分析炭疽病侵染后油茶冠层的可见-近红外光谱特征,探索建立病害胁迫下油茶冠层叶片叶绿素含量的预测模型。通过实地调查病情指数,获取不同病害程度的油茶冠层叶片光谱数据及其叶绿素含量,并对光谱数据进行了一阶微分与滑动平均滤波相结合的预处理,再通过光谱数据重采样,提取敏感波段建立了叶绿素含量的BP神经网络预测模型。结果表明:(1)随着病情的加重,油茶冠层光谱可见光区域的反射峰和吸收谷逐渐消失;红光到近红外陡峭的红边被逐渐拉平;在近红外区域,健康油茶的光谱反射率明显大于感病油茶的光谱反射率。(2)微分光谱484～512,533～565,586～606和672～724nm四个波段是叶绿素吸收和反射的敏感波段。(3)以敏感波段为输入变量建立的BP神经网络模型,其计算出的预测值与观测值之间的相关系数r和均方根误差分别为0.992 1和0.045 8。因此,利用可见-近红外光谱技术预测炭疽病侵染后油茶叶片叶绿素含量是可行的。     

基于光谱指数波段优化算法的小麦玉米冠层含氮量估测

作物关键生育时期冠层氮素含量的实时监测对于优化氮肥用量和减少环境风险具有重要的意义。为了寻求预测不同作物氮素含量的最佳光谱参数,实现作物氮素无损营养诊断。本研究通过2008年—2011年在德国慕尼黑弗莱辛和河北曲周的不同氮量的小麦玉米田间试验,采用高光谱仪获取小麦玉米冠层的反射光谱,利用光谱理论模型进行光谱指数波段的优化,从而抽取不同冠层结构条件下的小麦玉米氮素营养敏感波段。结果表明与传统的基于红光的光谱指数相比,优化光谱指数显著提高了小麦玉米冠层氮素含量的预测能力,克服了传统的基于红光光谱指数的饱和问题。优化光谱指数的波段结合随着作物品种及其冠层结构的变化而变化,其优化波段范围主要集中在红边(730～760 nm)和红边向近红外的过渡区域(760～880 nm)。优化结果显示玉米最佳光谱指数为R_λ766/R_λ738-1,小麦最佳光谱指数为R_λ796/R_λ760-1,玉米小麦相结合优化后的最佳光谱指数为Rλ₈₇₆/Rλ₇₃₀-1。结果进一步验证了优化光谱指数估测的不同作物含氮量的预测值与实测值相关性最高,且验证偏差最小,证实了优化后的光谱特征参数可对不同作物氮素丰缺状况进行快速、准确、无损估测。试验结果也为设计作物冠层氮素传感器和更好的利用现有基于卫星的传感器实施区域上的作物氮素营养监测提供了理论基础。     

土壤表层湿度影响下冬小麦晚霜冻害及冠层光谱检测

为探究土壤表层湿度影响下冬小麦冠层光谱反射率响应晚霜冻害的特征,并检验敏感光谱波段预测小麦产量变化的能力,于2013和2014年小麦拔节期,分别设置了表层土壤含水量为10%(干)、10%~20%(中)和20%(湿)的三个湿度处理的冻前试验,并在低温室内进行降温处理。分析了不同土壤表层湿度下受冻冬小麦的穗数、穗粒数、千粒重、单株产量、冠层光谱反射率及其一阶微分值的差异,对冬小麦冻害产量变化率和高光谱特征参量进行了相关分析和一元线性拟合。结果表明:冬小麦穗粒数和单株产量总体上均随土壤表层湿度的降低而呈减少态势,在土壤表层干处理条件下冻害对冬小麦产量造成的影响最为显著(p0.05);在绿峰(523nm附近)、黄边(571nm附近)、红边(732nm附近)和近红外台的两个水分吸收带(952和1 145nm附近),干+冻害处理冬小麦冠层反射率的一阶微分值与中+冻害、湿+冻害处理的差值明显;剥离了土壤表层湿度对光谱的影响后,冬小麦冠层反射率一阶微分差值在以570nm为中心的黄边区域和以710nm为中心的红边区域对干、中和湿梯度处理下晚霜冻害响应的差异明显;两年试验中的黄边面积(SDy)和570nm处一阶微分值(d570)均与冻害产量变化率达到显著正相关(p0.05),说明黄边区域的高光谱特征参量可用于检测土壤表层湿度影响下的冬小麦晚霜冻害程度。本研究可为土壤表层湿度和晚霜冻害叠加影响下冬小麦产量变化预测方法的探讨提供参考。     

不同氮肥处理下小麦冠层和叶片光谱特征及产量分析

利用遥感光谱无损、快速分析出氮肥的施用时期和施用模式,对于保护环境、产量及氮肥利用率的提高具有重要意义。利用FieldSpec 4 Wide-Res Field Spectrum radiometer便携式地物光谱仪,测定了不同氮水平下小麦冠层和叶片两种模式光谱特征及红边参数变化规律;提出一个新指数--归一化差异最大指数（normalized difference maximum index,NDMI）,并分析其与叶面积指数（leaf area index,LAI）、SPAD（soil and plant analyzer development）值、MDA（malondialdehyde）含量、旗叶氮含量和产量的相关性。结果表明,小麦叶片原始光谱在开花后26 d起800～1 330 nm区间的光谱反射率以N3（1/3底施+1/3冬前追肥+1/3拔节期追肥）处理为最高,N1处理（1/2底施+1/2冬前追肥）次之。主要原因是由冬前和拔节期两个时期均施三分之一氮肥,增强了叶片光合能力。小麦冠层原始光谱,在400～700 nm波段,N2（1/2底施+1/2拔节期追肥）处理最低;在760~1 368 nm波段区间,由于群体结构不同,在开花期至灌浆中期N1处理的光谱反射率最高,N3处理次之;N3处理的冠层光谱反射率在开花后26和33 d最高。建议用400～700和760～1 368 nm波段的冠层原始光谱数据,分别来辨别小麦旗叶含氮量的高低及施肥模式。叶片模式下一阶微分光谱在500～750 nm区间出现两个“峰”,通过峰的位置偏移程度和偏移时期来估测施氮的模式。在670～740 nm区间冠层一阶微分光谱值在开花期最高,开花后10 d的一阶微分光谱值最低。在开花期至开花后10 d N1处理的一阶微分光谱值高于N3处理;灌浆中期至开花后33 d N3处理的一阶微分光谱值高于N1处理。可以通过一阶微分最大值来推测小麦所处的生育期和施肥的方式及施肥时期。在开花期至灌浆中期,冠层反射率一阶导数最大值（FD-Max）N1处理最高,N3处理次之;在开花后26～33 d,N3处理的群体结构较其他处理密,导致其一阶导数最大值一直最高。四个处理叶片一阶导数最大值变化趋势不如冠层显著。四个处理的反射率一阶导数最大值对应的红边位置（REP_FD-Max）中,N1和N3冠层REP_FD-Max在灌浆中期后偏移显著;在开花后26～33 d,N3处理的群体上层结构密,叶片宽且厚,冬前追施氮肥影响REP_FD-Max偏移程度。基于NDVI基础上,筛选出一个新指数--归一化差异最大指数。冠层归一化差异最大指数（CNDMI）与农化参数的相关系数高于叶片归一化差异最大指数（LNDMI）,且CNDMI与产量的相关性比LNDMI显著。冠层归一化差异最大指数与旗叶氮含量、SPAD值和MDA含量有着显著的相关性,相关系数r分别为0.812 88,0.928 21和-0.722 17。综上所述,借助光谱数据和红边参数可以推测小麦含氮量的高低,所处的生育期和施氮肥的模式,进而为田间施肥管理及施肥诊断提供依据。CNDMI与小麦产量有着更好的相关性,符合我国资源卫星的光谱波段范围,具有可实际操作性。     

用冠层光谱比值指数反演条锈病胁迫下的小麦含水量

通过高光谱遥感估测条锈病胁迫下的小麦冠层水分含量。通过人工田间诱发不同等级小麦条锈病,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、相对含水量(relative water content,RWC) 以及调查小麦条锈病病情指数(disease index,DI)。研究发现随着小麦RWC的减少,冠层光谱反射率在近红外区域(900～1 300 nm)逐渐降低,而在短波红外区域(1 300～2 500 nm)逐渐增大,且RWC与DI间具有强负相关性。对冠层光谱进行平滑处理,利用冠层光谱近红外与短波红外水分敏感波段构建比值指数,然后建立以比值指数为变量的反演RWC线性模型,并分析对比各模型反演RWC的精度以及稳定性,结果发现比值指数R_{1 300}/R_{1 200}反演RWC的精度及稳定性(R2=0.63)都优于其他指数,其线性模型反演绝对误差为3.43,相对误差(relative error,RE)为4.78%。该研究结果不仅为判别小麦病害提供辅助信息,而且也为未来利用高光谱图像反演植物含水量提供理论与方法支持。     

利用高光谱红边与黄边位置距离识别小麦条锈病

研究的目的是利用高光谱遥感尽可能早地识别出健康与遭受条锈病胁迫的小麦。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及病情指数(disease index,DI)。对测定的光谱进行平滑并计算一阶微分值,并用两种方法分别提取光谱红边位置(red edge position,REP)与黄边位置(yellow edge position,YEP)：(1)一阶微分最大值法;(2)Cho and Skidmore方法。研究表明随着病情严重度的增加,REP逐渐向短波方向移动,YEP逐渐向长波方向移动,而REP-YEP则迅速的减小。分别对比分析了REP,YEP以及REP-YEP预测DI的能力,结果表明,以REP-YEP为变量的模型预测DI的精度最好,模型估测绝对误差(RMSE)仅为6.22,相对误差(relative error,RE)为14.3%,且能够提前12 d识别出健康与病害胁迫的小麦。该研究不仅可为将来利用高光谱遥感大面积监测小麦病害提供理论与技术支持,而且对精准农业的实施也具有重要意义与实际应用价值。     

基于高光谱遥感技术的不同小麦品种条锈病病情指数的反演

应用混合品种控制小麦条锈病在国内外日益受到重视,通过采集田间不同品种混合小麦条锈病各级病情梯度的高光谱遥感数据,将光谱数据与条锈病病情数据进行相关性分析,利用4个光谱参数构建其与病情指数的回归模型。结果表明,不同小麦品种组合在不同的病情指数情况下,其冠层光谱信息都表现了一致的变化规律;冠层反射率在可见光区与病情指数为正相关,而在近红外区则达到了显著的负相关;利用690与850 nm处的反射率、SDr、NDVI以及RVI与病情指数构建的回归模型拟合效果较好。研究表明利用高光谱反演条锈病病情指数是可行的,并且小麦不同品种对反演效果影响不大。     

稻干尖线虫病胁迫水稻叶片波谱响应特征及识别研究

对植被病害的精确识别是采取植保措施的前提,同时对喷施农药也具有积极的指导作用。比较了受稻干尖线虫胁迫水稻叶片和健康叶片色素含量、光谱反射率、高光谱特征参数,受害水稻叶片与健康叶片相比,叶绿素和类胡萝卜素含量分别降低18%和22%;光谱反射率在蓝紫光、绿光和红光谱段分别增加1.5,1和2.3倍,在近红外和短波红外区域分别降低约28.9%和26.3%,红边和蓝边分别蓝移约8和10nm,绿峰和红谷分别红移约8.5和6 nm。以红边面积和红边位置作为C-SVC(非线性软间隔分类机)的输入向量,对受害和健康叶片进行识别,精度为100%。研究表明,水稻叶片光谱对病害胁迫具有显著的响应特征,利用C-SVC对受害和健康叶片进行辨别的方法是可行的。     

晚霜冻影响下冬小麦冠层红边参数比较

冬小麦受晚霜冻影响的外部症状短期内不明显的特点,为红边光谱的应用提供了契机。利用田间移动式霜箱和低温室系统分别开展不同温度梯度的霜冻试验,基于冻后第1天测定的冬小麦冠层光谱数据,使用最大一阶导数(FD)、四点线性插值(FPI)、多项式拟合(POLY)、倒高斯拟合(IG)和线性外推(LE)等方法分别提取红边参数。通过相关分析、线性回归建模以及波动分析,从早期性、敏感性和稳定性方面对红边参数检测冬小麦晚霜冻的能力进行定量研究。结果表明,LE方法提取的红边位置(REP)与霜冻温度的相关性为极显著(显著性水平达到0.01),二者相关系数高于其他方法;REP随霜冻温度的降低而呈蓝移现象,温度越低,蓝移趋势越明显。FD方法提取的最小振幅(Dr_min)和红边振幅与最小振幅比值(Dr/Dr_min)对霜冻敏感性的表现最佳,其次是FD和IG方法提取的红边振幅与红边面积比值(Dr／SDr),敏感性最差的是LE方法提取的REP。总的来看,FD方法提取的Dr_min和Dr／Dr_min检测冬小麦晚霜冻的综合能力最强。以上结论可为基于冠层红边特征的冬小麦晚霜冻害早期诊断研究提供依据。     

高光谱分析叶菜对颗粒物污染的响应特征规律

大气中的颗粒物不仅影响人类生活,还影响植物的光合作用、生长发育和产量品质。实现了颗粒物污染环境的人工模拟,并对采收期的小白菜、生菜、小油菜三种叶菜进行颗粒物作用试验,获取叶片的光合生理信息和高光谱数据,基于高光谱技术和植物表型分析叶菜对颗粒物的响应机理,研究叶菜的光合特性和光谱特征对颗粒物污染的响应情况。结果表明：以颗粒物作为唯一差别条件下,三种叶菜叶片的高光谱曲线整体趋势相同,在可见光波段内试验组反射率增加最大,红边位置发生蓝移,小油菜对颗粒物的作用最敏感,小白菜吸附颗粒物的能力最强。分别比较三种叶菜的净光合速率与叶片原始光谱、一阶导数光谱的相关性,利用相关分析法提取三种叶菜的敏感波段,用原始光谱、FD、MSC和相关分析法提取特征波长;比较10个高光谱特征参数及4个植被指数与净光合速率的相关系数,选出敏感光谱特征参数和植被指数,即生菜的Dr,SDr,SDr/SDb和SDr/Sdy,小白菜的SDr,Dy,NIRRP,(SDr-SDy)/(SDr+SDy)以及小油菜的λr,SDy,(SDr-SDy)/(SDr+SDy)。用ln对数运算、多项式函数以及几种组合方法建立三种叶菜叶片的净光合速率定量反演模型,其中,预处理方法采用SG,FD,SD和MSC,建模方法采用CLS,PLS,PCR和SMLR。以相关系数为模型评价指标,最终确定FD+SG+PLS方法是建立生菜和小白菜净光合速率反演模型的最优方法,FD+SG+MSC+SMLR方法是建立小油菜净光合速率反演模型的最优方法。所建模型可为今后颗粒物污染环境下的模型修正提供参考,具有实用性。研究结果为利用高光谱技术研究叶菜类蔬菜在颗粒物污染环境下的诊断与分析提供理论依据,为设施农业蔬菜的病害预警、生理信息监测、设施环境的净化和管控提供新思路。     

铀污染下的商陆叶片反射光谱特征与铀含量关系研究

通过室内盆栽试验,利用微分技术处理叶片反射光谱数据,研究铀污染下商陆叶片中的铀含量在不同光谱波段与原始光谱反射率、一阶导数光谱的相关关系,找到商陆铀污染诊断的敏感波段范围和最优光谱特征参数,并以相关性较好的敏感波段及光谱特征参数为自变量,与商陆叶片铀含量建立对应的估测拟合模型。如果以该模型为基础创建铀含量的冠层光谱模型,则有可能实现通过遥感影像监测叶片中的铀含量。实验结果表明：当商陆叶片中的铀含量为5.94～71.74 mg·kg-1时,叶片中铀含量与一阶导数光谱数据的相关性较原始光谱数据好,在749～766 nm区间内存在较好的相关性和光谱响应;根据上述相关性分析,选择14个光谱特征参数,计算他们与商陆叶片铀含量的相关系数,其中蓝边面积、红边位置、红边面积与蓝边面积的比值及红边面积与蓝边面积的归一化值与叶片铀含量的相关系数达到了0.05显著检验水平;选取一阶导数光谱中相关系数最高的波段757,758,760和761 nm处的值和上述相关性最高的4个光谱特征参数,与叶片铀含量建立多种形式的估测拟合模型,通过对拟合模型的精度检验,发现以红边面积与蓝边面积的比值、757和760 nm处反射率的一阶导数为自变量的拟合模型的预测效果较好,其中拟合效果最优的模型是以757 nm波段处反射率的一阶导数为自变量的三次函数模型,模型预测精度达到了89.8%。