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1.
基于近红外波段玉米叶绿素含量最佳预测模型研究 总被引：2，自引：0，他引：2
为了进一步探究近红外波段玉米光谱反射率与其叶绿素含量之间的关系,笔者采用线性和非线性法对玉米叶绿素含量与近红外波段光谱反射率及植被指数之间的关系进行分析,建立叶绿素含量最佳预测模型。结果表明：在近红外波段,光谱反射率与玉米叶绿素含量的相关性较大;叶绿素含量与RVI(R1001/R760)、RSI(R765/R720)、NDVI(R990-R760)/(R760+R990)、NDSI(R813-R763)/(R813+R763)、CCI(D794/D763)等植被指数均达极显著相关,其中与NDVI的相关性最大,为0.91。基于近红外波段的植被指数建立玉米叶绿素含量预测模型中,采用RVI、RSI、NDVI、NDSI所建的二次多项式模型其决定系数R2均高达0.75以上。采用990、760nm处的归一化植被指数NDVI建立的二次多项式为玉米叶绿素含量最佳预测模型,其具有最大决定系数(R2=0.855),较小RMSE(2.433)和RE%(0.61%),为利用高光谱信息反映玉米生长状况的叶绿素信息提供了基础。 相似文献
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棉花苗期冻害高光谱特征研究 总被引：4，自引：3，他引：4
通过盆栽、霜箱模拟冻害,结果表明:冻害棉苗叶绿素含量、光合、蒸腾速率显著低于对照组。叶绿素含量与高光谱特征相关分析表明对照组高相关波段集中在红、近红外波段,而冻害组集中在蓝、绿、红波段。根据相关系数及高光谱反射率、一阶导数、倒数后对数三类特征值差异显著性分析,反射率、一阶微分不易选取冻害胁迫诊断波段,利用反射率倒数后对数,B696、B720、B768、B845可作为诊断波段。由诊断波段的反射率值计算的植被指数与叶绿素含量相关性要比单一波段更高,由倒数对数和一阶微分值计算的植被指数与叶绿素含量相关性反而低于单一波段。利用诊断波段的倒数后对数光谱特征值用于反演苗期冻害叶片叶绿素含量。 相似文献
3.
玉米和大豆光合有效辐射吸收比例与植被指数和叶面积指数的关系 总被引：4，自引：0，他引：4
基于东北典型黑土区的玉米和大豆的实测光谱反射率、光合有效辐射及叶面积数据,选取常用的9种植被指数,并根据光谱曲线特征和植被指数结构建立了两种新的植被指数,对其估算玉米和大豆冠层FPAR效果进行了对比分析。结果表明,各植被指数与冠层光合有效辐射吸收比例(FPAR)的关系因植被类型而异。以近、短波红外波段较以可见光、近红外波段计算植被指数的估算效果好。NDVI、RVI在可见光、近红外波段计算的植被指数中估算FPAR效果较好,玉米估算模型R2分别为0.81和0.82,大豆估算模型R2均为0.81;NDSI、RSI在近、短波红外波段计算的植被指数中较好,玉米估算模型R2均为0.86,大豆估算模型R2均为0.84,优于NDVI和RVI。试验表明,利用近、短波红外波段估算FPAR是可行的;冠层含水量较土壤背景对FPAR影响更大;玉米和大豆冠层FPAR与叶面积指数(LAI)呈较好的对数关系,估算模型R2分别为0.75和0.70;但用植被指数估算FPAR效果要优于用叶面积指数。 相似文献
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基于水稻冠层光谱特征构建粳型水稻籽粒蛋白质含量预测模型 总被引：7，自引：0，他引：7
水稻籽粒蛋白质含量是评价稻米品质的主要指标之一。本文以不同施氮水平下的4年田间试验为基础,系统分析了水稻成熟籽粒蛋白质含量与不同时期冠层反射光谱的相关性。结果显示,籽粒蛋白质含量与可见光波段(460~710 nm) 反射率呈负相关,与近红外波段(760~1 220 nm) 反射率呈正相关,其中孕穗期冠层单波段反射率与成熟籽粒蛋白质含量的相关性最高,在16个波段中以760 nm波段反射率与籽粒蛋白质含量的拟合效果最好,复相关系数达0.795。进一步分析比值植被指数、差值植被指数、归一化植被指数和红边参数等光谱参数与成熟籽粒蛋白质含量的相关性,运用线性逐步回归分析方法对相关拟合较好的16个参数进行筛选,建立了水稻成熟籽粒蛋白质含量（GPC）监测模型,GPC=－0.15× DVI(1 500, 950) + 3.00。利用不同年份不同品种及不同施氮水平下的观测数据对模型进行检验,预测值和实测值的精确度为0.56~0.86,准确度为0.85~1.18,根均方差（RMSE）为3.51%~19.91%,表明模型预测值与实测值之间符合度较高,对水稻成熟籽粒蛋白质含量具有较好的预测性。 相似文献
5.
基于近地高光谱棉花生物量遥感估算模型 总被引：4，自引：0，他引：4
分析棉花地上鲜生物量冠层高光谱反射率变异系数，反射率光谱、一阶微分光谱与地上鲜生物量相关关系得结果表明：在可见光近红外波段棉花冠层反射率光谱变异系数在672 nm波段处最大；棉花地上鲜生物量与反射率光谱相关系数最大值在可见光波段出现在589~700 nm，在近红外波段出现在865~919 nm波段，且前者大于后者。地上鲜生物量与一阶微分光谱相关系数在可见光波段出现524~528 nm、552~588 nm、710~755 nm 3个高值区。基于以上研究，选择19个高光谱特征参数建立了棉花地上鲜生物量高光谱遥感监测模型，经检验，单波段中以F629估算水平最高，估算模型为Y = 9.7914 exp(－20.738 F629)，准确度为83.9%、RMSE为0.64 kg m-2、预测值与实测值相关系数为0.940**；组合参数以[629, 901]指数形式估算模型估算水平最高，模型为Y = 0.0986 exp(4.3696[629, 901])，准确度达84.0%，RMSE为0.55 kg m-2，预测值与实测值相关系数为0.960**，上述两个模型为参选模型中估算棉花地上鲜生物量最佳高光谱估算模型。 相似文献
6.
基于冠层反射光谱的玉米LAI和地上干物重估测研究 总被引：3，自引：0，他引：3
以cropscan多光谱辐射仪测定了玉米品种郑单958和浚单20的冠层光谱反射率,并对其相应的叶面积指数(LAI)和地上干物质量进行了同步测定。将由近红外波段和可见光红波段组成的不同的归一化植被指数(NDVI)和比值植被指数(RVI)分别与叶面积指数、地上干物质量进行回归分析,结果表明,NDVI与叶面积指数的相关性优于RVI与叶面积指数的相关性,且以NDVI(R950,R650)和叶面积指数的幂函数回归结果最优;RVI与地上干物质量的二项式回归效果显著,估算模型为:Y=-0.722 4(R800/R650)2 1.631 6(R800/R650) 271.49,R2=0.793 5。 相似文献
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摘要：研究目的：从统计学角度分析地上部干物重与叶片反射光谱特征的定量关系;方法：通过对近红外和可见光波段光谱反射率的分析, 确立不同时期大豆地上部干物重的敏感波段,计算出相应的植被指数,并建立植被指数与大豆地上部干物质量预测模型;结果表明：通过RDVI（1005,510nm）植被指数建立对数模型,方程为：y = -295.83Ln(x) - 123.05;结论：此模型能较好的描述大豆合农60光谱反射率与干物重的关系。 相似文献
8.
冬小麦拔节期冻害后高光谱特征 总被引：3，自引：0，他引：3
以霜箱模拟冻害, 采用高光谱仪测定盆栽冬小麦叶片叶绿素含量及冠层高光谱反射率曲线, 以期为冻害遥感监测提供借鉴。结果表明, 冻害低温胁迫后, 对照组叶绿素含量比冻害组高约2~5个单位, 差异显著; 短期内高光谱曲线反射率接近, 线形相似, 约20 d后, 受损叶片过早衰败变黄, 高光谱曲线在黄、红波段区域反射率显著增强, “红谷”不明显, 曲线形状呈水平趋势; 光谱 “红边”具有“蓝移”、“红谷”具有“红移”现象。冻害程度的相关系数与绿峰、红边、红谷、光谱吸收指数分别为0.36*、-0.69*、0.42**、0.33**, 与蓝、绿、黄、红宽波段范围反射率面积分别为0.34*、0.43**、0.45**、0.44**, 与红边、红谷归一化植被指数为-0.33*, 与近红外、红波段反射率面积归一化植被指数为-0.39*, 与叶绿素含量为-0.49**。高光谱反射率曲线特征部位值差异显著性检验表明, 可利用近红外、红波段反射率面积构成的NDVI差异进行冻害识别, 其差异分级可划分冻害程度。 相似文献
9.
玉米和大豆LAI高光谱遥感估算模型研究 总被引：6，自引：2，他引：4
以ASD FieldSpec光谱仪实测了不同生长季的大田玉米、大豆的冠层高光谱与作物的叶面积指数LAI。采用单变量线性与非线性拟合和逐步回归分析的方式,建立了玉米、大豆LAI高光谱遥感估算模型,并对模型的估算结果进行了初步分析。分析结果表明,绿光波段反射峰区、红光波段以及近红外区的单波段反射率与作物的LAI有较强的相关性,而其他波段的反射率与作物的LAI的相关性相对较弱;以高光谱的窄波段构造的NDVI和RVI与作物的LAI的相关程度高,回归模型的预测水平高;而以多波段逐步回归方式构造的统计模型的预测效果最好。 相似文献
10.
基于吸收、透射和反射光谱预测水稻叶绿素含量研究 总被引：1，自引：0，他引：1
选择基于吸收率和透射率的叶绿素含量定量反演波段组合,构建叶绿素含量光谱估测模型寻找基于吸收、透射和反射光谱预测叶绿素含量的波段。以3个水稻品种临稻11,圣稻13和阳光200为材料,进行田间实验。比较水稻叶片吸收、反射及透射光谱曲线和一阶导数光谱曲线,发现440、480、630nm和681nm为叶绿素吸收峰的实际发生波段位置,其中630nm波段处的叶片光谱吸收率(A)、透射率(T)和反射率(R)之间相关性最好。比较三者之间的相关性,吸收率与透射率的相关性最强。630nm波段处的叶片光谱吸收率、透射率和反射率与叶绿素含量之间的相关性均达到极显著水平。回归分析表明基于440、480nm和681nm3个波段光谱吸收率线性模型,440、480nm和630nm3个波段光谱透射率线性模型估测叶绿素a含量,480、630nm和681nm3个波段光谱透射率线性模型估测叶绿素b含量,与单独使用630nm光谱变量估测叶绿素含量比较,在4个生育期估测精度均有显著提高,其中以叶绿素a和叶绿素总量的估测效果最好。 相似文献
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高光谱数据与棉花叶绿素含量和叶绿素密度的相关分析 总被引：9，自引：5，他引：4
通过获取棉花不同品种、不同种植密度单叶和冠层关键生育时期的反射光谱,与其相应的单叶叶绿素含量（CHL.C,下同）和冠层叶绿素密度（CH.D,下同）进行多元统计的逐步相关分析。结果表明,棉花冠层CH.D在其反射光谱762 nm波段处的相关系数达最大值（RCH.D=0.8134**,n=94）;对于一阶微分光谱,单叶CHL.C和冠层CH.D的敏感波段均发生在750 nm波段处,基于750 nm波段的微分数值,建立了棉花CHL.C和CH.D线性相关模型(RCHL.C=0.7382**,RMSE=0.1831,n=66;RCH.D =0.9027**,RMSE=0.3078,n=94）,为利用高光谱遥感技术精确提取反映棉花生长状况的叶绿素信息提供了依据。 相似文献
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测试了棉花2个品种4水平种植密度的4个关键生育时期冠层反射光谱,应用微分技术处理棉花冠层反射光谱,提取了红边(680～750nm)波段范围的最大一阶微分值(Dr)和红边面积(SDr)参数。分析了棉花冠层红边参数在不同生育期的变化特征和棉花吐絮期的两种生长类型的冠层红边状况,表明红边位置可以指示它们的氮素状况。以新陆早8号的SDr为自变量与对应的LNA为因变量进行相关分析,SDr与冠层LNA达1%极显著相关(R=0.9186**,n=32),利用其构建的模型方程估算新陆早6号的LNA,实测LNA和估测LNA的估计标准差为0.8909g/m2,估算精度为88.1%(R=0.9277**,n=32),说明采用高光谱提取的红边参数信息是无损实时、快捷评价棉花氮素状况的有效方法。 相似文献
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高光谱遥感估测大豆冠层生长和籽粒产量的探讨 总被引：8，自引：0，他引：8
现代作物育种需要监测大量育种材料的生长并估测产量潜势, 高光谱遥感技术为此提供了简单、快捷、非损伤性测定的可能途径。选取30份大豆育成品种进行连续2年的产量比较试验, 在盛花期(R2)、盛荚期(R4)和鼓粒始期(R5)测定地上部生物量(ADM)和叶面积指数(LAI), 并利用ASD高光谱地物仪同步收集大豆冠层反射光谱信息。供试品种间ADM、LAI和产量差异显著或极显著。不同生育期可见光和近红外区域的光谱反射率与大豆ADM、LAI及产量均有显著相关, 尤其在R4和R5期相关性最高。在构建大量光谱参数的基础上, 遴选出对ADM、LAI及产量预测精度较好的回归模型。其中, R5期的P_Area560光谱参数与LAI和R4期的V_Area1450光谱参数与ADM构建的两个生长性状的监测模型效果最好, 决定系数(R2)分别为0.582和0.692。未发现单一生育期光谱参数对大豆估产的有效模型, 但综合R2期NPH1280、R4期V_Area1190以及R5期NPH560构建的产量估测模型, 决定系数(R2)达到0.68, 效果较好。本研究 相似文献
14.
单作套作大豆叶片氮素积累与光谱特征 总被引：1，自引：0，他引：1
种植模式和氮肥水平直接影响作物的生长和氮素的吸收,无损、即时监测大豆叶片氮素水平对大豆生产中的氮肥精确管理十分重要。本研究设置4个氮肥水平,分析单作套作下大豆在不同生育时期叶片氮素动态和光谱特征,明确对叶片氮素敏感的光谱特征参数,构建单作套作大豆通用的叶片氮素积累量估测模型。结果表明,随大豆生育时期的推进,单作套作种植模式下的大豆冠层叶片氮素积累量均呈现单峰变化趋势,最大值出现在N3处理下的结荚期,两种模式两年最大值平均分别为8.70 g m~(–2)和8.38 g m~(–2);不同生育时期和种植模式的大豆冠层原始反射光谱的变化规律与冠层叶片氮素变化规律均为先增加后降低,原始反射光谱在700~1000 nm波段的反射率以结荚期为拐点先增大后减小,最大反射率达到60%~70%左右;通过对单作套作大豆冠层光谱一阶导数变换,红边幅值呈现先增加后降低的趋势,同时红边位置随叶片氮积累量的增加和减小出现"红移"与"蓝移"现象。经波段自由组合和回归分析表明,以DSI(771、755)构建的线性(y=–1.249+3.209x,R~2=0.847)和乘幂(y=–1.470x~(1.676),R~2=0.872)模型能较精确地估测不同生育时期大豆冠层叶片氮素状况。 相似文献
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Hong Shuai Zhang Ze Zhang Lifu Ma Lulu Hai Xingyan Wang Zhen Zhang Hui Lü Xin 《棉花学报》2019,31(2):138-146
[Objective] This article is aimed to estimate the chlorophyll content of cotton canopy leaves in drip irrigation fields at different growth stages in northern Xinjiang and establish a model for estimating chlorophyll content in growth time series by using hyperspectral. [Method] Using Xinluzao 45 as the experimental material, the chlorophyll content and the corresponding spectral reflectance of cotton canopy leaves at different nitrogen levels and growing stages were measured, and the relationship between 12 indices and the chlorophyll content was analyzed. The estimation models of the chlorophyll content in cotton canopy leaves under drip irrigation were established. [Result] The correlation coefficient between the chlorophyll content of canopy leaves and Vogelmann red edge index was high in the four growing periods of cotton, and the correlation coefficient was 0.944, 0.907, 0.895, 0.930, respectively. And the spectral reflectivity was the highest at the flowering and boll period. The precision of the model established by the multivariate regression method is higher than that of the single exponential linear model with the determination coefficient more than 0.8 and the root mean square error smaller than that of the single exponential linear model. The model of the budding stage (y＝82.509x1＋89.937x2－94.438) has the best precision. [Conclusion] The chlorophyll content can be estimated by the models established at different growth stages, and the budding stage model has the best monitoring effect. 相似文献
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利用高光谱技术估测大豆育种材料的叶面积指数 总被引：2，自引：0，他引：2
叶面积指数(LAI)是反映田间作物长势及产量潜力的重要参数,规模化育种要求及时、快速、无损地获取大量育种材料的田间生长信息。本研究利用52份大豆品种(系)的2年田间试验,在盛花期(R2)、盛荚期(R4)及鼓粒初期(R5)测定大豆冠层反射光谱,同步测定大豆LAI和地上部生物量(ABM)。结果表明,不同生育期LAI与冠层光谱在可见光波段(426~710 nm)均表现显著负相关(P0.05),在近红外波段(748~1331 nm)均表现为显著正相关(P0.05)。根据文献已报道的植被指数与LAI的线性相关性分析,NDVI和RVI类型的植被指数能够较好地指示大豆LAI,进而在全光谱250~2500 nm范围内涵盖上述两种类型的植被指数,经对建立的大豆LAI线性与非线性模型综合评价,遴选出不同生育期敏感植被指数的最优估测模型。其中,R2期RVI(825,586)所建模型(y=0.03x1.83)、R4期RVI(763,606)所建模型(y=0.38e0.14x)及R5期RVI(744,580)所建模型(y=0.06x1.79)的预测表现最好,决定系数(R2)分别为0.677、0.639和0.664,相对标准误(RRMSE)均小于20%;模型验证的决定系数(R2*)分别为0.643、0.612和0.634,均根方误差(RRMSE*)约20%。进而发现针对LAI和ABM的RVI共性核心波段组合为R2期的825 nm和586 nm、R4期的763 nm和606 nm以及R5期的744 nm和580 nm。本研究结果可望为大豆规模化育种中获取大量不设重复试验材料的田间长势信息提供快速无损预测的技术支持。 相似文献
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棉花叶绿素密度和叶片氮积累量的高光谱监测研究 总被引：4，自引：0，他引：4
利用非成像高光谱仪,获取棉花不同品种、不同密度冠层关键生育时期的反射光谱数据,应用光谱多元统计分析技术,研究表明,棉花冠层叶绿素密度（CH.D）和叶片氮积累量（LNA）分别在反射光谱762 nm和763 nm处的相关系数达最大值（RCH.D= 0.8845**和RLNA= 0.7870**,n = 47）;而一阶微分光谱数据对CH.D、LNA最敏感的波段均发生在750 nm处(RCH.D= 0.9098**和RLNA = 0.9164**,n = 47);采用47个建模样本的一阶微分光谱750 nm处的数值与棉花冠层CH.D建立线性相关模型方程,估算47个检验样本的棉花冠层CH.D,再根据CH.D与LNA建立的线性相关方程估算检验样本的LNA,47个检验样本的实测LNA与估测LNA极显著线性相关（R = 0.8982**,n = 94）,模型方程的估算精度达86.3%,实测值与估算值的RMSE = 1.0155,相对误差为0.1380。说明基于高光谱数据的棉花冠层叶绿素密度的遥感估测,可以间接用于棉花冠层叶片氮积累量的监测研究。 相似文献
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基于高光谱数据的棉花冠层FPAR和LAI的估算研究 总被引：5，自引：3，他引：2
通过非成像高光谱仪和光量子传感器,获取了棉花2品种4水平种植密度冠层关键生育时期的反射光谱数据和光合有效辐射值;利用光谱多元统计分析技术与微分处理,分析表明,反射光谱813 nm（ρ813）和758 nm（ρ758）处分别是光合有效辐射截获量（FPAR）和叶面积指数（LAI）的敏感波段。用反射率ρ813和ρ758分别与FPAR和LAI建立的线性相关模型方程估测FPAR和LAI,经检验,它们的实测值与估测值之间均呈极显著的线性相关（rFPAR=0.7199**,rLAI=0.6430**,α=1％,n=70）,模型方程的估算精度分别达96.5%、81.7%;而一阶微分光谱数据与FPAR在350 ~2500 nm波段范围相关不显著,与LAI的最大相关发生在734 nm波段处。基于一阶微分光谱ρ′734与棉花冠层LAI线性相关的模型方程,估测LAI,实测值与估测值之间呈极显著的线性相关（rLAI=0.6947**,α=1％,n=70）,估算精度为82.4%,与反射光谱758 nm估测LAI的精度接近。结果表明,棉花冠层光谱数据可以对光合有效辐射截获量FPAR和LAI进行实时、无损、动态、定量的估算。 相似文献