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1.
不同氮肥水平与毛竹林反射光谱的关系 总被引：1，自引：0，他引：1
为了探讨施肥量与毛竹叶片反射光谱特性和色素含量的关系,对不同氮肥水平下毛竹叶片色素含量及反射光谱参数进行了测试,并分析了光谱参数红边位置与色素含量的相关性。结果表明：施用氮肥能够显著提高毛竹叶片的色素含量。在施氮肥250kg/hm2时,叶绿素a、叶绿素b和类胡萝卜素的含量比对照分别提高了19.9%、31.7%和14.0... 相似文献
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色素在植物的生理生态过程中非常重要,利用高光谱数据,揭示光谱反射率上特征波段与光合色素含量间的关系将有助于理解光合色素光谱反射特征的规律,同时为利用高光谱遥感技术快速无损监测植物叶片光合色素提供了技术支持.利用野外采集的桉树叶片样本,在实验室内测定了叶片的高光谱反射率及对应的叶绿素、类胡萝卜素含量.利用光谱分析技术和统计学方法对光谱数据进行处理分析,提取了光谱特征参量,并建立叶绿素、类胡萝卜素含量与光谱特征参量间的估算模型.通过精度检验,研究结果表明以(SDr-SDb)/(SDr+SDb)为变量建立的指数模型估算效果最佳. 相似文献
3.
为了探讨低温处理后毛竹Phyllostachys edulis叶片反射光谱特性与色素质量分数的相互关系,筛选出能够准确监测低温胁迫下毛竹伤害程度的光谱参数。测定了低温处理后毛竹叶片色素质量分数与反射光谱的变化参数,分析叶片光谱反射率、微分光谱及特征参数与色素质量分数的相关性。结果表明:随着温度的降低,叶绿素a和类胡萝卜素质量分数呈下降趋势(P<0.01)。反射光谱参数光谱反射指数、改良红边比、色素比值指数、归一化植被指数、红边归一化指数、改良类胡萝卜素指数和光化学反射指数等均随着温度的降低而降低(P<0.01);红边面积随着胁迫加深不断减小,红边位置向短波方向移动。在绿光区和红光区,叶绿素a和类胡萝卜素质量分数与光谱反射率及微分光谱显著相关(P<0.05),且与大部分光谱参数达到极显著相关(P<0.01),说明反射光谱特征及其参数可用来估算叶片色素质量分数。图4表5参40 相似文献
4.
《江苏农业科学》2017,(1)
叶绿素是植物体进行光合作用吸收光能物质的主要色素,直接影响植被的光合作用。高光谱遥感为快速、大面积监测植被的叶绿素变化提供了可能。实测了不同品种、肥水条件下,花生冠层的高光谱反射率与叶绿素含量数据,对二者进行了相关分析;首先采用相关系数较大的波段作为变量进行叶绿素含量的估算,其次采用特定叶绿素敏感波段建立叶绿素估算模型。经对比发现,以原始高光谱反射率所构建的估算模型精度不高;一阶导数与叶绿素含量之间的关系采取同样的方法,表明线性模型可较好地预测叶绿素含量;最后在高光谱特征变量中,λr、λg、λo为自变量所构建的模型均通过极显著检验,以λr所构建的指数模型具有最大的决定系数(r2=0.543 5)和F值(F=33.333);通过精度检验,综合分析认为,以662 nm处的一阶微分反射率所构建的线性模型和以红边位置所构建的指数模型均可作为叶绿素含量估算较为合适的高光谱模型。 相似文献
5.
通过在梅州蜜柚农业园实地采集健康成熟、缺锌成熟、受潜叶蛾胁迫成熟柚叶以及健康嫩叶4种不同健康状况叶片的高光谱数据,并通过生化手段测定柚叶样本的叶绿素总量和类胡萝卜素含量,分析构建基于高光谱特征变量的不同环境胁迫下最优的蜜柚叶片色素含量估测模型。在分析色素含量值与原始光谱反射率及其微分光谱、高光谱特征参数相关性的基础上,选取每个类别中与柚叶色素含量极显著相关的波段和高光谱特征参数,通过单变量的线性、对数和指数模型以及多元线性逐步回归方法建立不同类别柚叶色素含量的估测模型。结果表明,通过多元线性逐步回归建立的估测模型具有最高的精度,对健康成熟柚叶叶绿素总量和类胡萝卜素含量的建模精度分别为0.850和0.705,检验精度为0.754和0.606;对缺锌成熟柚叶2种色素的建模精度为0.895和0.904,检验精度为0.932和0.908;对潜叶蛾胁迫成熟柚叶叶绿素总量的建模精度为0.738,检验精度为0.834;健康嫩叶2种色素的建模精度为0.911和0.897,检验精度为0.898和0.944。推荐使用多元线性逐步回归模型来估测不同环境胁迫下蜜柚叶绿素总量和类胡萝卜素含量。 相似文献
6.
【目的】研究猕猴桃叶片叶绿素含量的高光谱估算方法,为猕猴桃长势的遥感监测提供理论依据。【方法】以陕西杨凌蒋家寨村2018年不同生育期(初花期、幼果期、膨果期、壮果期、果实成熟期)的猕猴桃叶片为研究对象,分别测定其高光谱反射率和叶绿素含量(SPAD值),分析原始光谱和5个常见的植被指数(归一化植被指数、归一化叶绿素指数、改进的叶绿素吸收反射率指数、MERIS地面叶绿素指数、土壤调整指数)与叶绿素含量之间的相关关系,提取各生育期的特征波段,分别建立基于特征波段和植被指数的单波段叶绿素含量一元线性估算模型。利用主成分分析对原始光谱数据进行降维,将得到的主成分得分作为随机森林模型的输入变量,建立基于多波段信息的叶绿素含量多元估算模型,并对模型进行精度验证和分析。【结果】不同生育期猕猴桃叶片光谱反射率变化趋势基本一致,整体趋势为可见光波段反射率低,近红外波段反射率高;在可见光波段,光谱反射率随着叶绿素含量的升高而降低;在近红外波段,光谱反射率则随着叶绿素含量的增加而升高。通过相关性分析可知,初花期、幼果期、膨果期、壮果期、果实成熟期原始光谱的特征波段分别为729,548,707,707和712 nm,估算模型决定系数(R~2)分别为0.18,0.85,0.54,0.85和0.82,其中初花期估算模型未通过显著性检验,其余生育期均通过极显著性检验。在5个常用植被指数中,初花期与叶绿素含量相关性最高的是归一化叶绿素指数(NPCI),但是估算模型决定系数R~2只有0.1,未通过显著性检验;其他生育期与叶绿素含量相关性最高的是MERIS地面叶绿素指数(MTCI),所建立的估算模型拟合效果好,预测精度高。基于主成分分析和随机森林回归建立的不同生育期猕猴桃叶片叶绿素含量估算模型的R~2在0.91～0.98,均通过极显著性检验,其拟合效果和预测精度远高于单波段一元线性回归和基于植被指数的一元线性回归模型,是估算猕猴桃叶片叶绿素含量的最优模型。【结论】基于主成分分析的随机森林模型包含了更完整的波段信息,对不同生育期猕猴桃叶片叶绿素含量具有较好的预测能力。 相似文献
7.
《西南农业学报》2019,(12)
【目的】应用多光谱影像和光谱指数法准确估算作物叶绿素含量。【方法】使用4个生长期玉米冠层高光谱反射率及叶绿素含量建立单红边波段叶绿素指数(SRCI)的叶绿素含量估算模型:首先由高光谱反射率和光谱响应函数计算得到等效的Worldview-2多光谱反射率,以等效反射率计算SRCI;然后根据SRCI与叶片叶绿素含量(LCC)、冠层叶绿素密度(CCD)的线性关系,分别建立LCC和CCD的一元线性回归模型。使用2012年9月14日获取的Worldview-2多光谱遥感影像计算得到的SRCI作为输入,估算LCC和CCD。【结果】Worldview-2 SRCI估算叶片叶绿素含量的偏差均方根为4.70μg/cm~2,相对误差平均为7.0%;估算冠层叶绿素密度的偏差均方根为1.63 g/m~2,相对误差平均为6.4%。【结论】多光谱卫星遥感的红边光谱指数能准确估算玉米叶绿素含量。 相似文献
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《浙江大学学报(农业与生命科学版)》2021,(4)
本研究基于玉米-大豆带状套作复合种植模式,以不同施氮水平下的玉米为试验材料,在拔节期、抽雄吐丝期和灌浆期分别测定其叶片与冠层的反射光谱和叶绿素含量,通过连续小波变换和其他算法(最大一阶导数法、四点内插法和线性外推法)分别提取其红边位置,系统分析红边位置与叶绿素含量之间的定量关系,以比较用各红边位置算法提取的红边位置在叶片和冠层尺度上对叶绿素含量估测的准确性及稳定性。结果表明:基于连续小波变换提取的红边位置,在叶片和冠层尺度上对叶绿素含量的估测精度较高,稳定性最强,表明连续小波变换方法在提取玉米反射光谱红边位置上是可行的。通过线性外推法提取的红边位置构建的玉米叶片叶绿素含量和四点内插法构建的冠层叶绿素含量定量估测模型的预测效果最佳。本研究为玉米反射光谱红边位置的提取提供了新方法,构建了玉米叶绿素含量在不同观测尺度(叶片、冠层)上最佳的定量估测模型,为玉米氮素营养状况的监测提供了有效途径。 相似文献
9.
实测了不同水肥耦合作用下,大豆冠层高光谱反射率与叶绿素含量数据,并对光谱反射率、微分光谱与叶绿素含量进行了相关分析;采用叶绿素A与叶绿素B诊断波段构建了特定植被指数,对叶绿素A、叶绿素B进行了回归分析;采用小波分析对采集的光谱反射率数据进行了能量系数提取,并以小波能量系数作为自变量进行了单变量与多变量回归分析,对叶绿素含量进行估算。经分析发现,叶绿素A、B与光谱反射率在可见光与近红外波段的相关系数的变化趋势基本一致——在可见光谱波段呈负相关,近红外波段呈正相关,红边处相关系数由负变正。特定色素植被指数可以提高大豆叶绿素估算精度(R2>0.73);小波能量系数回归模型可以进一步提高大豆叶绿素含量的估算水平,以一个特定小波能量系数作为自变量的回归模型,叶绿素A其确定性系数R2为0.76,叶绿素B为0.78;以4变量与9变量回归分析结果表明:叶绿素A实测值与预测值的线性回归确定性系数R2分别大于0.85、0.89;叶绿素B实测值与预测值的线性回归确定性系数R2分别为0.86、0.90。 相似文献
10.
构建佛手瓜叶片叶绿素含量估算模型，为实现高光谱技术监测佛手瓜叶片叶绿素含量变化提供参考依据。利用SPAD-502 PLUS叶绿素仪同步测定佛手瓜叶片的SPAD值，以Field Spec 3地物光谱仪采集佛手瓜叶片光谱数据。对原始光谱去噪处理后经一阶微分变换、倒数对数变换和倒数对数的一阶微分变换提取其特征波段，然后利用红边及绿峰位置构建了SPAD值的预测模型，并采用决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和相对误差(RE)对模型进行精度评价。结果表明，在400～1 000 nm波长范围内，佛手瓜叶片光谱特征在可见光区的绿峰波段反射率在22%左右，在近红外区形成高反射率，达到56%左右。通过对原始光谱曲线进行一阶微分变换、倒数对数变换和倒数对数的一阶微分数学变换后，提取出佛手瓜叶片的特征波长分别有520、550、640、650、670、680、700 nm。以单一红边位置与佛手瓜SPAD值建立的模型，r2为0.814 2,以此模型进行SPAD值预测，得到预测值与实测值的决定系数r2为0.833 7,RMSE为2.83,RE为... 相似文献
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苹果叶片的高光谱特征及其色素含量监测 总被引：7，自引：2，他引：5
【目的】分析苹果叶片的高光谱特征,探索建立苹果叶片色素含量的高光谱监测模型,以促进高光谱技术在苹果长势监测中的应用。【方法】通过方差分析方法,分析苹果春梢和秋梢停止生长两个时期功能叶片的不同部位、不同含水率、不同品种的高光谱特征。利用相关分析方法,研究高光谱参数与叶片色素含量间的关系,并建立基于光谱参数的叶片色素含量监测模型。【结果】在760—1300nm的近红外波段,叶片光谱反射率后部低、前部高、中部居于二者之间;随着叶片含水率降低,光谱反射率逐渐增大;不同品种的叶片,光谱反射率差异显著。光谱参数R800/R550、红边面积Sr和绿峰反射率Rg与叶片色素含量之间有较好的相关性,并分别建立了色素含量监测模型。其中以Sr建立的Chla、Chl(a+b)、Car含量监测模型和以R800/R550建立的Chlb含量监测模型为最佳。经均方根误差(RMSE)和相对误差(RE%)指标测试表明,模型能较好地监测苹果叶片色素含量。【结论】用红边面积Sr和波段组合R800/R550来监测苹果叶片色素含量效果较好,为苹果长势遥感监测提供了理论依据。 相似文献
12.
利用ASD便携式手持光谱仪,实测了研究区域内油松林健康松枝和发黄松枝的原始光谱数据,并采集松枝样本进行叶绿素的测定。通过对光谱数据的处理,计算出光谱数据的位置特征参数—“三边”参数。对“三边”参数与所测叶绿素值进行相关性分析,选择最优的参数拟合出叶绿素的线性回归模型。结果表明：基于红边面积（SDr）的健康松树针叶叶绿素估算模型的决定系数为0．788;基于蓝边位置（PDb）的发黄松树针叶叶绿素估算模型的决定系数为0．710。利用实验数据对所建立的估算模型进行验证,健康松树针叶与发黄松树针叶叶绿素估算模型的可靠性均满足实验要求,说明应用“三边”参数估算植被叶绿素的方法是可行的。 相似文献
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利用高光谱数据估测不同温度胁迫下的水稻籽粒中粗蛋白和直链淀粉含量 总被引：3，自引：0，他引：3
水稻籽粒粗蛋白和直链淀粉含量是评价稻米品质的两个主要指标。本文以不同温度胁迫下的水稻田间试验为基础,分析水稻成熟籽粒粗蛋白和直链淀粉含量与不同生育期冠层反射光谱的相关性。结果显示,水稻籽粒的粗蛋白和直链淀粉含量与不同生育期冠层原始光谱和一阶导数在某些波段达到极显著或显著相关水平。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粗蛋白和直链淀粉含量的相关性,用回归分析方法对相关拟合较好的参数进行筛选,建立了水稻成熟籽粒粗蛋白含量(GCPC)和直链淀粉含量(GAC)监测模型,运用独立观测数据对模型进行检验,其预测值与实测值的精确度为0.393-0.683,准确度为0.708-0.923,RMSE值为8.706%-11.296%。表明模型预测值与实测值之间具有较高的符合度,对水稻籽粒粗蛋白质和直链淀粉含量具有较好的预测性。 相似文献
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光谱技术实现了桃树叶片SPAD(soil and plant analyzer development)值的监测,使用基于主成分分析(principal component analysis,PCA)的BP神经网络算法建立桃树叶片SPAD值光谱估算模型。分析各生育期桃树叶片SPAD值的变化及其与叶片光谱的相关关系,分析5种红边参数与SPAD值的相关性,选取相关性较高的3种红边参数,分别与SPAD值进行单因素建模;然后把红边参数和SPAD值用主成分分析、基于PCA-BP神经网络算法建模,并对估算模型进行验证,结果表明:1)5-9月,桃树叶片SPAD值呈先上升后下降的变化特征,8月达到最大;2)4个生育期所建立的3种模型均通过0.01显著性检验,其中6月估算SPAD值的模型,建模精度和验证精度均最高, R 2≥0.814;3)各生育期桃树叶片SPAD值在单因素模型中,以红边位置建立的模型估算和预测精度最高;4)各个生育期中,基于PCA-BP神经网络模型的估算效果最好,建模精度和预测精度最高, R 2最高分别为0.938和0.974;主成分分析模型次之,单因素模型最低。因此,基于红边参数建立的PCA-BP神经网络反演模型能进行桃树叶片SPAD值的准确估算,为桃树叶片叶绿素含量监测提供理论依据。 相似文献
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[目的]为沙雷氏菌红色素的结构分析和开发利用奠定基础。[方法]从一株产天然红色素沙雷氏菌培养物中提取红色素,通过薄层层析、质谱分析和光谱扫描对色素成分进行分析,并研究温度、光照、pH值、金属离子、氧化剂及还原剂对色素稳定性的影响。[结果]所提取色素中主要含有分子量分别为393．5、324．0和754,0的3种成分;色素醇溶液在535和469nm处有特征吸收峰;色素对温度和pH值3—11较稳定,对光照较敏感;Mg^2＋和Mn^2＋对色素具有保护作用,K^＋对色素持续增色,其他多种金属离子对色素具有破坏作用;色素的抗氧化性和抗还原性良好。[结论]沙雷氏菌所产红色素被初步判定为灵菌红素类物质。 相似文献
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以马尾松针叶野外高光谱测量数据和针叶灰分金属元素含量为基础,分析了铅锌矿区及对照区马尾松光谱变化、红边效应、植被指数及马尾松针叶金属元素含量特征。结果表明：矿区马尾松叶面在近红外区域反射率要低于背景区,马尾松红边位置发生了6～19nm的蓝移,根据金属元素含量确定马尾松针叶对铅、锌、锰3种元素有较强的积累作用。 相似文献
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红边参数LRPSA评价水稻氮素营养的可行性研究 总被引：7，自引：0，他引：7
本文提出上下叶位叶片红边一阶微分光谱反射峰变化趋势的描述参数LRPSA(leaf red edge peak slope angle)。利用小区试验测量的数据分析LRPSA与叶片光谱、叶绿素含量、SPAD值、叶片光谱红边斜率以及叶片含氮量之间的相关性，在此基础上分别建立估算氮素含量的回归模型。为了验证LRPSA估算叶片氮素含量效果，利用未知区域测量数据进行模型估算R^2和拟和R^2比较研究。研究结果表明LRPSA估算氮素含量的效果上位叶好于下位叶，并且在孕穗期、抽穗期、灌浆期内试验测得的数据估算氮素含量效果好于整个生育期的估算效果。另外如果以正常施肥田块水稻作为参照区，测量参照区参数LRPSA，再与未知区域进行对比分析，可以定性评价田间水稻施用氮肥的丰缺状况。 相似文献