运用光谱参数冠层覆盖度建立作物长势及氮营养状态模型

为了探索运用数码照片中光谱(红、绿、蓝)的像素计算得到的冠层覆盖度(canopy cover, CC)对玉米长势及氮素营养状态进行非破坏性监测的技术。通过获取玉米冠层的数码照片图像,定量化数码照片色彩参数与作物叶面积指数(leaf area index, LAI)、冠层干重(shoot dry matter weight, DM)、叶片氮素含量(leaf nitrogen content percentage, N%)之间的关系。试验于2012年和2013年在中国农业科学院试验田进行,运用基于Visual Basic Version 6.0研发的玉米冠层图像分析系统,分析了玉米品种中单909在3个氮素水平条件下分别于9叶展时期、抽雄期和灌浆期的CC、11种色彩指数与植株LAI,DM,N%及产量之间的相关性,并对相关性显著的指标进行了拟合与建模。结果表明,CC与LAI(r=0.93, p＜0.01),DM(r=0.94, p＜0.01),N%(r=0.82, p＜0.01)之间均达到了极显著水平;用CC估算LAI,DM和N%的模型均为幂函数,方程式分别是y=3.281 2x0.763 9,y=283.658 1x0.553 6,y=3.064 5x0.932 9;用与建模相独立的数据对模型验证,结果表明,CC估算LAI模型的实测值与模拟值基于1∶1直线的R2,RMSE和RE分别是0.996,0.035和1.46%;CC估算DM模型的R2,RMSE和RE分别是0.978,5.408 g和2.43%;CC估算N%模型的R2,RMSE和RE分别是0.990,0.054和2.62%。综上所述,模型能够较准确的通过CC估算不同氮肥水平条件下玉米9叶展时期、抽雄期和灌浆期的LAI,DM与N%,表明应用数码相机的光谱信息可实现对玉米生长过程中的生长状况及氮素营养状态进行实时无损快速监测与预测。     

一种基于三维激光点云数据的单木树冠投影面积和树冠体积自动提取算法

树冠投影面积和树冠体积是研究单木生物量估测、三维绿量测算等的重要测量因子。针对树冠结构复杂、形态各异,树冠因子难以精确测量等问题,为实现单木树冠投影面积和树冠体积的自动提取和精准测量,以三维激光扫描获取的树木点云数据为数据源,运用平面散乱点集凸包算法——Graham扫描算法和不规则体切片分割累加算法,以VC++6.0和Matlab 7.0混合编程,实现树冠投影面积和树冠体积的自动提取。以实验区选取具有代表性的22株不同树种的样木为研究对象,并与传统人工测量方法进行了对比分析。试验结果表明,树冠投影面积人工测量(A₄)结果与点云数据的自动计算(A_V)结果相关性较好,r=0.964(p<0.01),A₄高于A_V的平均值为25.5%。近似规则几何体方法树冠体积测量(V_C)结果与基于点云数据的自动计算(V_VC)结果之间呈现较强的相关性,r=0.960(p<0.001),V_C低于V_VC的平均值为8.03%。该方法基于高精度单木点云数据,实现了树冠结构的高精度快速重构、单木树冠投影面积和树冠体积的无损自动提取,可以为单木树冠结构的研究提供参考,在精准林业领域具有推广应用价值。     

两种含硅炔基树脂的固化行为研究

综合采用红外光谱（FTIR）、核磁碳谱 (13C NMR)、差示扫描量热（DSC）,热失重测试(TGA)等多种表征手段,研究了聚硅芳炔（PAR）和聚硅乙炔（PMR）两种含硅炔基树脂的固化行为,讨论了树脂固化物的结构与热稳定性的关系。结果表明：PAR和PMR树脂的固化机理不同,PAR主要通过炔基间的加成和Diels-Alder反应实现分子间的固化交联,并最终形成由苯环和稠芳环组成的芳构网络;PMR则主要通过硅氢基、炔基、烯基之间的加成反应实现固化,并成形饱和的碳硅Si—C(sp3)网络结构。固化成型的芳构网络和Si—C(sp3)网络结构分别赋予了PAR和PMR树脂固化物良好的热稳定性能,它们的热分解温度T_d5均大于600 ℃,900 ℃残重率均达到85%以上。     

棉花单叶黄萎病病情严重度高光谱反演模型研究

对棉花单叶黄萎病病情严重度与原始及一阶微分光谱反射率、高光谱特征参数进行相关分析,构建病情严重度反演模型。结果表明：可见光和短波红外波段光谱反射率随病情严重度增加而增大,且可见光波段光谱反射率差异比短波红外波段更为显著。以红边面积为自变量的线性模型(r=0.669 6)及以波长694 nm处原始光谱反射率为自变量的对数模型(r=0.679 4)均能较好反演病情严重度。通过模型精度检验发现,以714 nm 处一阶微分光谱反射率为自变量的线性模型为病情严重度诊断的最佳模型,即y=-282.3x+3.811 2,该模型具有最大相关系数(拟合r=0.699 2,预测r=0.941 0),最小均方根误差(0.257 1)和相对误差(12.74%)。文章结果对深入研究棉花黄萎病遥感监测机理提供了理论依据,对利用高光谱遥感数据获取病害信息具有重要应用价值。     

基于CASI高光谱数据的作物叶面积指数估算

叶面积指数(LAI)的快速估算对于及时了解作物长势、病虫害监测以及产量评估具有重要意义。利用2012年7月7日在黑河流域张掖市获取的CASI高光谱数据,精确提取出了不同作物的光谱反射率,同时结合地面实测数据,对比分析了宽波段和“红边”植被指数在估算作物LAI方面的潜力,在此基础上,基于波段组合算法,筛选出作物LAI估算的敏感波段,并构建了两个新型光谱指数NDSI和RSI,最后对研究区域作物LAI的空间分布进行了分析。结果表明,在植被覆盖度较低的情况下,宽波段植被指数NDVI对LAI具有较好的估算效果,模型的精度R2与RMSE分别为0.52,0.45(p<0.01);对于“红边”植被指数,由于CI_{red edge}充分考虑了不同的作物类型,其对LAI的估算精度与NDVI一致;利用波段组合算法构建的光谱指数NDSI_{(569.00, 654.80)}和RSI_{(597.6, 654.80)}对LAI估算的效果要优于NDVI与CI_{red edge},其中,NDSI_{(569.00, 654.80)}主要利用了植被光谱“绿峰”和“红谷”附近的波段,模型估算的精度R2可达0.77(p<0.000 1);根据LAI与NDSI_{(569.00, 654.80)}之间的函数关系,绘制作物LAI的空间分布图,经分析,研究区域的西北部LAI值偏低,需增施肥料。研究结果,可为农业管理部门及时掌握作物长势信息、制定施肥策略提供技术支持。     

镉在不同质地水稻土剖面中的分布特征及与作物吸收的关系

通过野外定点采集土壤和作物植株、籽粒样品, 利用石墨炉(novAA400)原子吸收法, 研究了成都平原稻麦轮作下水稻土剖面中镉的分布特征及其与水稻、小麦吸收镉的相关性。结果表明,土壤剖面中的镉主要集中在0～15 cm的耕层土壤,总体表现为“向根层富集”的特征,土壤全镉和有效态镉均随土层深度的增加而逐渐降低,30～45 cm土层的全镉和有效态镉含量平均值分别为表层的47.60%和39.49%。不同质地土壤中的镉向下迁移量大小顺序为砂壤>重壤>中壤,以15～30 cm土层的迁移量差异最大。土壤pH与0～15 cm土层的有效态镉含量间相关性不显著(r=-0.46),与15～30 cm和30～45 cm土层有效态镉含量间呈显著的负相关(r=-0.78*～-0.86**)。水稻、小麦秸秆和籽粒镉含量与0～15 cm和30～45 cm土层的全镉含量间相关性不大(r=-0.092～-0.383, 0.174～0.424),但与0～15 cm和15～30 cm土层的有效态镉含量呈显著正相关(r=0.766*～0.953**),与30～45 cm土层的有效态镉含量相关性不显著(r=0.526～0.584)。因此,土壤有效态镉含量比全镉含量更适合作为农作物产品安全的土壤镉污染评价指标。     

近红外光谱和电子鼻技术用于葡萄酒发酵过程中酒精度的定量分析

采用近红外光谱和电子鼻对葡萄酒的酒精发酵过程进行了动态采样检测,通过主成分回归和偏最小二乘回归对酒精度变化进行了监控和预测研究。分别建立了近红外光谱、电子鼻以及二者融合数据对酒精度定量分析的主成分回归和偏最小二乘回归模型。结果表明,近红外光谱数据和电子鼻数据的主成分回归和偏最小二乘回归模型的相关系数(r)均大于0.99,但校正均方根误差(RMSEC)和预测均方根误差(RMSEP)较大。近红外光谱和电子鼻数据融合后,模型质量得到提高,建立的偏最小二乘模型r为0.999 2,RMSEC和RMSEP分别降低为0.206%和0.205%(v/v),定量精度较高。近红外光谱和电子鼻均适用于红酒发酵过程中对酒精度的定量分析,且二者结合应用能提高定量精度。     

晚播条件下基于高光谱的小麦叶面积指数估算方法

利用高光谱遥感技术,分析晚播条件下小麦叶片与冠层模式光谱特征和叶面积指数（LAI）的变化规律,建立了适用于晚播小麦的叶面积指数估算方法。研究结果表明：（1）从红光和蓝紫光420～663 nm波段提取的叶绿素光谱反射率植被指数（CSRVI）与旗叶SPAD值做相关性分析,结果表明正常播期和晚播处理在叶片模式的相关系数分别为0.963*和0.997**,达显著和极显著水平。（2）利用相关性分析,得出两个播期处理的LAI与SPAD值相关系数分别是0.847*和0.813*,均达到显著水平。SPAD值与LAI及CSRVI指数均具有相关性,可以用CSRVI指数建立LAI的估算模型。（3）对叶片模式和冠层模式光谱曲线特征分析得出,叶片模式中在680～780 nm处的反射率呈现陡升趋势,在可见光波段的446和680 nm和近红外波段的1 440和1 925 nm处各有两个明显的吸收波谷,在540～600,1 660和2 210 nm波段处有两个明显的反射波峰;三种冠层模式中60°模式下的光谱反射率整体表现为最高。（4）将各波段反射率与叶面积指数做相关性分析得出在可见光波段范围内,光谱反射率与LAI总体呈现负相关性,500～600 nm处有一个波峰。（5）将三种冠层模式下（仪器入射角度分别与地面呈30°,60°和90°夹角）的等效植被指数与LAI做相关性分析得出：60°冠层模式下八种植被指数与正常播期LAI的相关性均未达显著水平,比值植被指数（RVI）、归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）、再次归一化植被指数（RDVI）、土壤调整植被指数（SAVI）、修改型土壤调整植被指数（MSAVI）的等六种植被指数与晚播条件下的LAI具有显著和极显著相关关系;90°冠层模式下CSRVI指数与正常播期处理的LAI具有显著相关关系,NDVI指数与晚播处理的LAI具有显著相关关系;30°冠层模式下的八种植被指数与两播期处理的LAI的相关性均未达显著水平。综合分析CSRVI指数、NDVI指数的相关性最高,这两种指数最具有估算LAI的潜力。（6）通过三种冠层模式所计算的植被指数估算LAI模型,结果表明,正常播期条件下,其最佳估算模型是90°冠层模式CSRVI指数所建立的线性模型Y=-7.873 6+6.223 8X;晚播条件下的最佳模型是60°冠层模式RDVI指数所建立的幂函数模型Y=30 221 333.33X17.679 1,两个模型的决定系数R2分别为0.950*和0.974**。研究表明试验中所提取的CSRVI指数能够反映旗叶叶绿素含量,可以通过光谱仪器的叶片模式对小麦生育期内叶绿素含量进行监测;通过冠层模式计算的CSRVI指数和RDVI指数所建立的LAI估算模型可以对小麦的LAI进行无损害观察。     

单向量子密钥纠错协议的纠错性能仿真分析

高效误码纠错是量子密钥分配后续数据处理的关键技术之一.基于汉明码校验子级联单向一次通信纠错方案, 分别对三种校验子级联纠错能力进行了理论和仿真分析.根据分析结果提出了一种基于混合校验子级联纠错协议, 通过优化纠错流程相关参数提高密钥生成效率.随后对该协议的纠错能力及其密钥生成效率进行了仿真分析, 最后根据误码率后验分布参数, 对密钥最终误码率及其置信区间进行了估计.单一校验子级联纠错仿真结果显示:在相同的纠错能力的条件下, 初始误码率为3% < p ≤ 11% 时, (7, 4)汉明码纠错的密钥生成效率最高;初始误码率为1.5% < p ≤ 3.0% 时, (15, 11)汉明码纠错的密钥生成效率最高;初始误码率为p ≤ 1.5% 时, (31, 26) 汉明码纠错的密钥生成效率最高.混合校验子级联纠错方案的仿真结果显示:对于初始误码率为9.50%, 经过8轮次混合校验子级联纠错, 密钥生成效率为9.94%, 误码率期望值为5.21×10^-12, 置信度为90%的上限值为2.85×10^-11, 相比用单一(7, 4)校验子级联纠错的密钥生成效率提高了约3倍. 关键词： 量子密钥分配 保密纠错 效率分析     

外源植酸酶添加对土壤磷酸酶活性影响的荧光光谱法研究

外源植酸酶加入土壤中,能直接或者间接提高有机磷的生物有效性。但外源植酸酶添加后,对土壤本身的磷酸酶(单酯酶、二酯酶)活性会产生何种影响尚不明确。采用荧光物质为底物,将96微孔板和荧光检测法相结合,利用多功能酶标仪测定外源植酸酶(1 g/50 g干土)添加条件下红壤、棕壤以及褐土中磷酸单酯酶(酸性和碱性)和二酯酶的活性响应。结果表明,外源植酸酶添加后,酸性磷酸单酯酶活性在红壤中极显著增加(p≤0.01),而在褐土中显著降低;碱性磷酸单酯酶活性在棕壤和褐土中增加,其中在褐土中增加极显著(p≤0.01),而在红壤中显著降低;磷酸二酯酶活性在三种土壤中均不同程度地增加,其中在棕壤中增加极显著(p≤0.01);不同土壤中,培养到8天时不同酶活性亦保持增加,即红壤中的酸性磷酸单酯酶,棕壤中的磷酸二酯酶以及褐土中的碱性磷酸单酯酶分别保持活性增加,说明外源植酸酶的添加能够有效地增强土壤磷酸酶活性,这种作用不仅与土壤性质如pH和磷形态相关,并且可能与刺激微生物分泌酶量有关。运用荧光光谱法研究外源植酸酶对土壤磷酸酶活性的影响在国内外尚属首次。与传统的分光光度法相比, 微孔板荧光法是一种灵敏、准确、快速、简便的土壤磷酸酶活性关系的测定方法。     

整个生育期玉米叶片SPAD高光谱预测模型研究

以两年完整生育期玉米田间试验为基础,利用便携式地物光谱仪和叶绿素仪(SPAD-502)分别测定了叶片高光谱数据和叶绿素含量(SPAD),在两者相关分析的基础上,选取多种光谱参数分别构建了每年的叶片SPAD预测模型,并对模型进行了详细的验证和评价。结果表明：两年间叶片光谱反射率及其一阶导数的平均值曲线差别很小;两年间叶片SPAD与光谱反射率及其一阶导数的相关系数曲线的敏感区域基本相同;以一阶导数为光谱参数构建的预测模型效果不稳定;以LCI和DSI(R_550附近,R_680附近)和DSI(R_680附近,R_710附近)构建的预测模型效果良好,能有效预测玉米叶片SPAD。     

基于线性回归算法的春玉米叶面积指数的冠层高光谱反演研究

利用辽宁锦州地区2013年生长季不同土壤水分控制条件下的春玉米冠层高光谱数据,及对应的植株叶面积指数(leaf area index,LAI)数据,分析在不同发育期内不同生长状况下的春玉米冠层高光谱特征及其与植株叶面积指数的关系。采集并计算共313组有效样本,包括350～2 500 nm波段范围光谱的反射率、反射率倒数的对数、反射率一阶导数及LAI,应用多元逐步线性回归法和偏最小二乘回归法,对剔除了受大气水分影响较为严重光谱波段的其他波段数据进行降维,构建叶面积指数的全波段冠层高光谱数据模型,并进行精度检验与比较。结果表明,春玉米LAI与光谱反射率在可见光波段(350～680 nm)、红外波段(1 430～1 800和1 950～2 450 nm)均呈显著的负相关;反射率倒数的对数在对应区间为显著的正相关;反射率一阶导数则在可见光和近红外波段(350～1 350 nm)存在较显著相关波段。三种全波段冠层高光谱数据在春玉米LAI的线性回归中,偏最小二乘法在以冠层反射率为自变量的模型构建中,比多元逐步线性回归拟合度好,其总均方根误差为0.480 7;以冠层光谱反射率的倒数的对数及一阶导数为自变量,应用逐步线性回归法建模,拟合度较好,其总均方根误差分别为0.333 5和0.348 8;三种光谱数据的春玉米LAI两种回归算法中,以冠层反射率倒数的对数为自变量,应用逐步线性回归方法建模的拟合度最佳。     

无人机多光谱遥感在玉米冠层叶绿素预测中的应用研究

叶绿素含量是植物生长中的重要参数,与农作物产量密切相关。无人机遥感技术作为一种新的数据获取手段,在农业中已得到广泛应用。以玉米为目标作物,将具有不同光谱响应函数的两种轻小型多光谱传感器(MCA和Sequoia),同时搭载在六旋翼无人机上,获取不同氮肥水平下大田玉米花期的多光谱影像。利用无人机影像空间分辨率高的特点,在小区尺度上,分别计算了基于两种多光谱传感器的各26种植被指数,并将其与地面实测的叶绿素含量(SPAD)值进行回归分析,研究不同波段反射率对SPAD值的敏感性,利用不同多光谱传感器及植被指数预测SPAD值的精度及稳定性。结果表明,对于具有较宽波段的Sequoia,在550 nm(绿波段)、735 nm(红边波段)的反射率对SPAD值的变化较敏感,其中,550 nm与SPAD值的相关系数最大(R2=0.802 9)。而对于较窄波段的MCA,720 nm(红边波段)的反射率与SPAD值具有较高的相关性(R2=0.724 8),550 nm(绿波段)次之。此外,由于两传感器红波段的中心波长和波段宽度不同,660 nm(Sequoia)反射率与SPAD值的相关系数为0.778 6,而680 nm(MCA)反射率与SPAD值的相关性较小,仅为0.488 6。利用无人机多光谱遥感技术预测大田玉米的SPAD值精度较高,但对于不同的多光谱传感器而言,同一植被指数却表现出较大的差异,其中,红波段和近红外波段组合构造的植被指数RVI,NDVI,PVI和MSR差异较大,具有较宽波段的Sequoia传感器优于窄波段的MCA;此外,对于Sequoia相机,GNDVI与RENDVI预测SPAD值的精度较高,RMSE分别为3.699和3.691;对于MCA相机,RENDVI预测精度最高(RMSE=3.742),GNDVI预测精度低于RENDVI(RMSE=3.912);两传感器中MCARI/OSAVI预测SPAD值精度均较低,RMSE分别为7.389(Sequoia)和7.361(MCA)。在所有的植被指数中,利用绿波段和近红外波构造的植被指数(G类),以及用红边波段和近红外波段构造的植被指数(RE类),预测SPAD值精度更高,均高于红外和近红外波段构造的植被指数;利用更多波段(三个及以上)组合构造的复杂植被指数,并不能显著提高预测精度。就预测模型而言,MCARI1更适用于对数模型,可有效提高预测精度, 而其他植被指数变化不显著。研究还发现,在小区水平SPAD值的预测方面,除NDVI和TVI,Sequoia相机对于不同氮肥条件下植被覆盖度、阴影和裸露土壤等环境背景因素具有较强的抗干扰能力;而对于MCA相机来说,TVI,DVI,MSAVI2,RDVI和MSAVI对环境背景因素非常敏感,预测SPAD精度低;此外,去除环境背景因素并不总是能够提高SPAD值的预测精度。本研究对于利用无人机多光谱遥感技术进行高精度的叶绿素含量预测具有指导意义,对于精准农业的推广和应用具有一定的借鉴价值。     

基于多角度成像数据的新型植被指数构建与叶绿素含量估算

叶绿素含量的快速估算对于及时了解作物的长势、病虫害监测以及产量的评估都具有重要意义。利用自主研发的多角度成像观测系统获取了不同生育期玉米的高光谱影像,精确地提取出主平面内各个观测角度下玉米冠层的反射率。通过对ACRM模型模拟值和实测值的分析,计算出玉米冠层红波段下的热点-暗点指数(HDS),并利用该指数对TCARI进行改进,提出一个基于多角度观测的新型植被指数HD-TCARI,最后使用多角度高光谱成像数据对其进行了地面验证。结果表明,HD-TCARI能够减小LAI对叶绿素估算的影响,当叶绿素浓度大于30 μg·cm-2,HD-TCARI与LAI的相关性R2仅为26.88%～28.72%;当叶绿素浓度较高时,HD-TCARI具有抗“饱和”的特性在LAI在1～6之间变化时,HD-TCARI与叶绿素浓度的线性关系R2较TCARI提高了约9%左右。利用多角度高光谱成像数据对HD-TCARI进行地面验证,其与叶绿素浓度的线性关系(R2=66.74%)明显优于TCARI所建立的估算模型(R2=39.92%),证明了HD-TCARI指数具有更好地估算叶绿素浓度的潜力。     

改进的QGA-ELM算法水稻叶面积指数反演模型

为了通过植被指数（VI）准确、可靠的获取不同施肥梯度、不同品种的水稻叶面积指数（LAI）,提出了一种基于改进的QGA-ELM算法应用于水稻LAI反演。首先通过8折交叉验证确定极限学习机(ELM)最佳的隐含层神经元个数与隐含层激活函数类型,再通过引入组合动态旋转角策略、单点混沌交叉操作、混沌变异操作、确定性选择策略、量子灾变操作对量子遗传算法（QGA）进行改进,最后使用改进后的QGA算法优化ELM神经网络输入层到隐含层的连接权值和隐含层的阈值。为了验证该模型普适性和有效性,依次建立多元线性回归、BP、ELM、QGA-ELM、改进的QGA-ELM算法5种模型,并在不同数据集上进行反演效果比较,结果表明：（1）对比QGA-ELM算法和改进的QGA-ELM算法进化过程,改进的算法能有效提升模型寻优能力,避免算法早熟,且能寻得更优结果。（2）对比五种算法在不同数据集上的反演效果,验证了NDVI,RVI与LAI之间主要为非线性关系,且ELM神经网络模型反演效果要优于BP神经网络模型和多元线性回归模型。（3）对比五种算法在不同数据集上的反演效果,改进的QGA-ELM算法绝大部分情况下拥有最高的反演精度和最低的误差,改进后的算法反演精度得到了明显提升,泛化性能也得到了增强。（4）改进的QGA-ELM算法在各种施肥梯度上均具有最高反演精度和最低误差,且精度较高,能为不同生长状况水稻LAI反演提供依据。（5）五种模型对庆和香LAI反演精度均要高于龙稻18,而改进的QGA-ELM算法在不同水稻品种上依然具有较高的反演精度,且在不同水稻品种上反演精度相差极小,远低于其他四种模型,能很好适应不同水稻品种LAI反演要求,极大提升模型的稳定性性,为不同水稻品种反演提供参考意义。     

实用化商品玉米籽粒的近红外光谱品种判别方法研究

近年来利用近红外光谱进行农作物品种判别成为农产品检测的一个新兴方向.该文提出一种基于近红外光谱的新的实用化商品玉米品种判别系统,此系统既能对系统学习过的品种做出准确判别也能对未学习过的品种做出准确拒识.首先采用一阶导数法对原始光谱进行预处理,光谱数据经主成分分析后,根据仿生模式识别理论建立判别模型.在建市模型时文章使用了基于二维单形的Ψ-3神经元作为覆盖单元,并提出了包含指数的概念以辅助判定样品的唯一归属.测试结果表明,该系统对参与建模的品种有较强的判别能力,即使建模品种达到34个时系统平均正确判别率仍达到91.8%.同时对于未参与建模的品种也有较强的拒识能力,平均正确拒识率达到95%以上.     

考虑水分光谱吸收特征的水稻叶片SPAD预测模型

叶绿素是植被光合作用的重要色素,传统实验室方法测定叶绿素含量需破坏性取样且操作复杂。通过构建高精度SPAD光谱估算模型,可以实现对水稻叶片叶绿素含量的实时无损监测。以黑龙江省不同施氮水平下水稻为研究对象,采用SVC HR768i型光谱辐射仪共获取移栽后、分蘖期、拔节期、孕穗期、抽穗期共五个关键时期水稻叶片反射光谱数据。光谱探测范围350~2 500 nm。利用自带光源型手持叶片光谱探测器直接测定叶片光谱,光源为内置卤素灯。采用SPAD-502型手持式叶绿素仪同步测定水稻叶片的SPAD值。叶片水分是植物光合作用的基本原料,也间接影响着叶绿素含量。叶片含水量降低则会影响植物正常的光合作用,导致其叶绿素含量随之降低。因此将叶绿素敏感波段与水分吸收范围结合作为SPAD估算的输入量。随机森林模型是一个基于多个分类树的算法。算法在采样的过程中包括两个完全随机的过程,一是有放回抽样,可能会得到重复的样本,二是选取自变量是随机的。因此本文对叶片光谱反射率进行去包络线（CR）处理,综合考虑可见光近红外波段提取水稻叶片反射光谱特征参数和植被指数,综合分析光谱指标与SPAD相关关系,采用随机森林算法构建不同输入量的SPAD高光谱估算模型。结果表明: （1）水稻叶片SPAD与光谱反射率的相关系数在叶绿素敏感波段红波段范围（600～690 nm）、红边范围（720~760 nm）、水分吸收波段范围（1 400~1 490和1 900~1 980 nm）均为0.75以上;（2）在光谱参数与SPAD 的相关分析中,NDVI,DP2与水稻叶片SPAD值相关性最好,相关系数为0.811和0.808;（3）以结合水分光谱信息后的CR_{(V1, V2, V3, V4)}为自变量所建立的随机森林模型精度最高,R2为0.715,RMSE为2.646,可作为水稻叶片叶绿素预测模型。研究结果揭示了不同品种水稻的光谱响应机制,提供了水稻叶片SPAD值高精度反演的技术方法,为监测与调控东北地区水稻正常生育进程提供技术支持。     

Monitoring canopy nitrogen status in winter wheat of growth anaphase with hyperspectral remote sensing

Biomass, leaf area index (LAI) and nitrogen status are important parameters for indicating crop growth potential and photosynthetic productivity in wheat. Nondestructive, quick assessment of leaf dry weight, LAI and nitrogen content is necessary for nitrogen nutrition diagnosis and cultural regulation in wheat production. In order to establish the monitoring model of nitrogen richness in winter wheat of growth anaphase, studying the relationship between the nitrogen richness (NR) containing nitrogen density, LAI and leaf dry weight and the difference of hyperspectral reflectance rates (deltaR), we conducted a comparable experiment with five winter wheat varieties under nitrogen application level of 0, 100, 200 and 400 kg x N x ha(-1). The results indicated the NRs of the different varieties of winter wheat leaves increased with increasing growth stage while in the different nitrogen levels it was sequenced as: NO>N3>N1>N2. Twelve vegetation indices were compared with corresponding NR. The NR had significantly negative correlation to TCARI and VD672 in those vegetation indices, and their correlations (r) arrived at 0.870 and 0.855, respectively. The coefficients of determination (R2) of two models were 0.757 and 0.731 by erecting model with the two indexes and NR Root mean square error (RMSE), relative error (RE) and determination coefficient between measured and estimated NR were employed to test the model reliability and predicting accuracy. Accuracy rates of the models based on TCARI and VD672 achieved 84.56% and 80.13%. The overall results suggested that leaf nitrogen status of growth anaphase in winter wheat has stable relationships with some vegetation indexes, especially index of TCARI and VD672.