东北水稻叶片SPAD遥感光谱估算模型   总被引：1，自引：0，他引：1  

张新乐  于滋洋  李厚萱  刘焕军  张忠臣  赵明明  王翔 《中国农业大学学报》2020,25(1):66-75

为通过构建高精度SPAD遥感估算模型,实现对水稻叶片叶绿素含量进行实时无损的监测,以东北地区多时期不同施氮水平下水稻叶片光谱反射率为研究对象,采用回归模型与BP神经网络算法构建不同输入量的SPAD高光谱估算模型,通过模型精度评价指标决定系数R~2、均方根误差RMSE,确定最优输入量和最优模型。结果表明:1)不同品种水稻成熟时期不同导致在孕穗期和抽穗期之间光谱反射率出现差异;2)回归模型中以DVI(D755,D930)为变量建立多项式模型估算精度最高;3)与回归模型相比,不同波长处单波段反射率作为输入量的BP神经网络模型估算精度显著提高,R~2为0.98。BP神经网络模型在隐藏节点数为7时估算精度达到稳定,在可见光和近红外处经过不同波段反射率作为输入量的尝试说明神经网络模型较为稳定,可以用来反演叶绿素相对含量。  相似文献   

甘蔗叶片光谱特征分析及氮含量估算初探     

杨绍锷  陈廷速 《广东农业科学》2018,45(2):145-150

设置了5个施肥水平田间试验,获取甘蔗分蘖期叶片的全氮含量和光谱反射率,分析氮含量与光谱反射率的相关性,并构建基于敏感波段的氮含量估算模型。结果显示,甘蔗叶片氮含量与光谱反射率在401~1 000 nm波段区间呈显著负相关关系,在402~953 nm波段区间呈极显著负相关关系,相关系数在550、741 nm出现了两个峰值,说明这两个波段附近的光谱反射率对叶片氮含量较为敏感;R550、R741构建的模型决定系数(R~2)较大,NDVI(550,741)、RVI(550,741)、NDVI(730,835)、RVI(730,835)构建的模型决定系数较小,R550、R741相比NDVI(550,741)、RVI(550,741)、NDVI(730,835)、RVI(730,835)更适用于甘蔗叶片氮含量估算;由R741构建的二次函数模型(y=-119.1x~2+61.53x+3.851)决定系数为0.681,氮含量估算值均方根差(RMSE)为1.13 g/kg,平均相对误差为8.92%,相比于其他模型综合效果较好。推荐由R741构建的二次函数模型作为甘蔗分蘖期叶片氮含量估算模型。  相似文献   

猕猴桃叶片叶绿素含量高光谱估算模型研究     

陈澜  常庆瑞  高一帆 《西北农林科技大学学报(自然科学版)》2020,48(6):79-89

【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   

基于高光谱的小麦冠层叶绿素(SPAD值)估测模型   总被引：2，自引：0，他引：2  

陈晓娜  赵庚星  周雪  张颖  宿宝巍 《天津农业科学》2018,(2)

选择山东省泰安市山东农业大学试验田为研究区,分别采用ASD FieldSpec 3光谱仪和SPAD-502叶绿素仪测量小麦冠层的近地高光谱反射率和SPAD值,通过分析小麦冠层光谱特征,进行光谱反射率及其一阶导数与SPAD值的相关分析,筛选敏感波段,进而分别构建基于敏感波段和植被指数的小麦冠层SPAD值估测模型,并优选确定最佳模型。结果表明,光谱反射率经一阶导数变换能更好突出光谱特征,用来筛选敏感波段,将6个敏感波段分别建立单波段及多波段组合估测模型,进而优选出最佳估测模型为R′_(871),R_(1 349),R_(725),R′_(1 995)多元线性回归模型,决定系数R~2=0.668;基于4种植被指数构建的小麦叶绿素最佳估测模型为NDVI的二次模型,方程为y=61.978 x~2-34.426 x+54.089,决定系数R~2为0.845。基于植被指数的估测模型可较好实现小麦冠层叶绿素信息的无损和快速获取,为小麦生产的实时监测提供了有效手段。  相似文献   

基于表层土壤光谱的耕层土壤有机质间接估测     

钟浩  李西灿  翟浩然  周钰  曹雪松 《安徽农业大学学报》2020,47(3):421

为解决遥感技术在监测耕层土壤有机质方面的应用问题,利用表层土壤光谱对耕层土壤有机质含量进行估测。以山东省济南市章丘区的表层、耕层各76个土壤样本为研究对象,首先对表层光谱数据进行小波变换去噪、剔除异常样本等处理,然后对处理后的光谱反射率进行一阶微分等10种数学变换,在对数倒数一阶微分和对数一阶微分变换后的反射率数据中选取43个与土壤有机质含量相关系数较高的波段,通过主成分分析以累计贡献率大于90%的标准选取5个主成分作为反演因子,利用BP神经网络(BPNN)、支持向量机回归(SVR)和多元线性回归(MLR)方法建立耕层土壤有机质含量间接估测模型。结果表明,耕层土壤与表层土壤有机质含量之间决定系数R~2达到0.839,显著性P0.01,存在着较强的相关性BPN估测模型的精度最优,决定系数R~2为0.845,平均相对误差为7.642%,RMSE分别为1.622g·kg~(-1)。研究表明,利用表层土壤光谱信息间接估测耕层有机质含量是可行有效的,为耕层土壤有机质的估测问题提供了一种新思路。  相似文献   

基于机载P波段全极化SAR数据的森林地上生物量估测          下载免费PDF全文

姬永杰  杨丛瑞  张王菲  曾鹏  张甫香  屈亚妮 《浙江农林大学学报》2022,39(5):971-980

  目的  森林生物量的空间精准量化对了解陆地碳储量、碳收支、碳平衡,以及揭示森林碳储量与全球气候变化的影响过程具有重要意义。P波段波长较长,在森林中具有更高的穿透能力,研究机载P波段SAR数据提高森林地上生物量(AGB)估测精度的可行性。  方法  以机载P波段全极化合成孔径雷达(SAR)数据和高精度激光雷达(LiDAR)数据估测的森林AGB抽样点为基础,提取20个极化SAR特征,并分别与森林AGB变化作敏感性响应情况分析。采用多元线性回归模型(MLR)、K近邻方法(KNN)、支持向量回归(SVR)和随机森林(RF)4种估测方法,探究机载P波段SAR数据的森林AGB估测精度。  结果  在较低森林AGB(均值约45 t·hm?2)的森林覆盖区中,P波段的同极化后向散射系数、Freeman-Durden和Yamaguchi分解中的表面和二次散射分量对森林AGB变化敏感;此外H-A-ALPHA极化分解的散射角(alpha)、拓展极化参数极化辨别率参数(PDR)也对森林AGB变化敏感。4种方法估测的森林AGB相对误差均约30%,其中MLR估测结果精度最低,估测精度为63.55%,均方根误差(RMSE)为19.16 t·hm?2;RF估测结果精度最高,估测精度为72.97%,RMSE为15.98 t·hm?2;KNN和SVR估计结果差别不明显,RMSE分别为17.04和17.09 t·hm?2。  结论  P波段SAR数据对估测森林AGB具有一定潜力,3种非参数方法的估测结果明显优于MLR参数方法。此外,P波段的森林AGB估测精度受到待估森林AGB水平高低的影响明显,在森林AGB水平较高的分组中估测精度较高。在森林AGB均值为45 t·hm?2,最大值为120 t·hm?2的森林覆盖区,以50 t·hm?2将森林AGB样点分为2组时,高森林AGB组的估测精度高出低AGB组约6%。图5表3参34  相似文献   

基于变换光谱与光谱指数的夏玉米叶片含水率高光谱估算     

郑智康  常庆瑞  符欣彤  张子娟  李铠  姜时雨  宋子怡 《江苏农业学报》2023,(9):1883-1890

为实现陕西关中地区夏玉米叶片含水率遥感估算,本研究通过夏玉米叶片高光谱反射率和含水率的测定,利用原始光谱及转换光谱,构建任意两波段的光谱指数,分析光谱指数与叶片含水率之间的关系,构建玉米叶片含水率估算的单因素回归模型和基于支持向量回归算法(SVR)、反向传播神经网络回归算法(BPNN)和麻雀搜索随机森林回归算法(SSA-RFR)的多因素模型,并根据模型精度筛选玉米叶片含水率估算的优化模型。结果表明,随叶片含水率的增加,短波红外波段的光谱反射率降低,最优光谱指数的构成波段主要位于短波红外波段,其中基于一阶导数光谱的比值光谱指数(R_{1 563}/R_{1 406})和归一化光谱指数[(R_{1 563}-R_{1 406})/(R_{1 563}+R_{1 406})]与叶片含水率相关性最佳,其相关系数绝对值均达0.83;多因素回归模型的模拟效果优于单因素回归模型,基于麻雀搜索随机森林回归模型的精度最高,验证集决定系数(R²)为0.78,均方根误差(RMSE)和相对误差...  相似文献   

山东典型污灌区冬小麦叶片重金属高光谱反演及空间分布特征   总被引：1，自引：0，他引：1  

于庆  吴泉源  姚磊  徐夕博  周旭 《河南农业科学》2018,(8)

为了大面积、实时监测污水灌溉区冬小麦重金属胁迫状况,以冬小麦叶片重金属Cr、Ni、Pb、Zn、Hg、Cd为研究对象,利用冬小麦冠层光谱数据及金属含量数据,采用逐步多元线性回归(SMLR)和偏最小二乘回归(PLSR)的方法,建立基于原始光谱反射率(R)、反射率一阶微分(FDR)、反射率二阶微分(SDR)、光谱参数(SP)的8种冠层光谱反演模型,通过分析所建模型精度,选取最优反演模型,实现研究区内冬小麦叶片重金属的定量反演。结果表明,对于Pb、Zn、Cd,基于反射率一阶微分的偏最小二乘回归模型(FDR-PLSR)为最优模型[Pb:决定系数(R~2)=0.848,相对分析误差(RPD)=1.598;Zn:R~2=0.790,RPD=2.295;Cd:R~2=0.868,RPD=2.406];对于Cr,基于反射率二阶微分的偏最小二乘回归模型(SDR-PLSR)为最优模型(R~2=0.846,RPD=2.013);对于Ni、Hg,基于光谱参数的偏最小二乘回归模型(SP-PLSR)为最优模型(Ni:R~2=0.887,RPD=1.872;Hg:R~2=0.819,RPD=1.684)。从空间插值结果可以看出,冬小麦叶片中Cr、Ni含量在研究区东南部较高,北部及西北部较低;Pb、Zn含量在中部以及南部较高;Hg含量在西北部较低;Cd含量在中部、北部、西北部较低。  相似文献   

库尔勒香梨不同生育期叶片氮素光谱诊断研究     

《西南农业学报》2016,(3)

利用光谱仪(SVC HR-768)对树龄22年的库尔勒香梨叶片进行光谱反射率测定,采集并分析叶片全氮含量。采用逐步回归法分析库尔勒香梨叶片全氮含量与叶片原始光谱反射率、一阶微分光谱反射率的相关性,并建立叶片全氮含量估测模型。结果表明:不同生育期库尔勒香梨叶片光谱的敏感波段和敏感波长均有差异,依据敏感波长建立库尔勒香梨叶片全氮含量估测模型,并对其进行检验。确定基于光谱一阶微分模型Y=50.535X703-40.586可作为坐果期库尔勒香梨叶片全氮含量的最佳估测模型;基于原始光谱模型Y=0.856X769-29.233可作为膨大期库尔勒香梨叶片全氮含量的最佳估测模型;基于原始光谱模型Y=0.728X761-14.142可作为成熟期库尔勒香梨叶片全氮含量的最佳估测模型。不同生育期库尔勒香梨叶片全氮含量估测模型进行比较,坐果期估测模型的拟合效果更好,预测精度更高。  相似文献   

土壤有机质高光谱特征与波长变量优选方法   总被引：6，自引：0，他引：6  

朱亚星  于雷  洪永胜  章涛  朱强  李思缔  郭力  刘家胜 《中国农业科学》2017,50(22):4325-4337

【目的】探究土壤有机质的高光谱特征及响应规律,优选土壤有机质的敏感波长,降低土壤有机质高光谱估测模型复杂度,提高模型稳健性,为利用高光谱技术对农田土壤肥力的定量监测提供理论支撑。【方法】采集江汉平原潮土土样130个,将其中40个样本作为训练集,测量其去有机质前、后的土壤有机质含量及光谱数据,计算差值及变化率,分析土壤有机质含量变化对光谱特征的影响,结合无信息变量消除(uninformative variables elimination,UVE)、竞争适应重加权采样(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)变量优选方法确定土壤有机质敏感波长;采用45个建模集样本,基于偏最小二乘回归(partial Least Squares Regression,PLSR)和反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)建立土壤有机质含量的估算模型;利用45个验证集样本检验敏感波长对同类土壤的适用性。【结果】通过有机质去除试验,供试土壤的平均光谱反射率在全波段均有所增加,在可见光波段变化率高于近红外波段;比较UVE、CARS、UVE-CARS、CARS-UVE这4种变量优选方法,得到最佳变量优选方法为UVE-CARS,该方法从2001个波长变量中优选得到84个变量作为土壤有机质的敏感波长,分布于561—721、1 920—2 280 nm波段覆盖范围;基于敏感波长的PLSR、BPNN模型性能均优于全波段模型,其中,基于敏感波长的BPNN模型的估测能力高于PLSR,模型验证集R~2、RMSE、RPD、MAE、MRE值分别为0.74、1.33 g·kg~(-1)、2.02、1.04 g·kg~(-1)、6.2%,可实现土壤有机质含量的有效估测。【结论】通过训练集获得的土壤有机质敏感波长,能够实现对该试验区同种土壤类型样本土壤有机质含量的有效估测;利用去有机质试验结合变量优选方法确定的敏感波长建模,不仅将输入波长压缩至全波段波长数目的 4.2%,而且提升了模型估测精度,降低了变量维度和模型复杂度,为快速准确评估农田土壤有机质含量提供了新途径。  相似文献   

融合无人机多光谱和纹理特征的马铃薯LAI估算     

李健  江洪  罗文彬  麻霞  张雍 《华南农业大学学报》2023,44(1):93-101

目的 研究融合无人机遥感影像多光谱信息和纹理特征估算马铃薯Solanum tuberosum叶面积指数(Leaf area index,LAI)方法,提高马铃薯LAI反演精度。方法 利用大疆P4M无人机采集2021年2－4月南方冬种马铃薯幼苗期、现蕾期、块茎膨大期多光谱影像,用LAI-2000冠层分析仪实测LAI数据。提取影像光谱、纹理等信息,分析植被指数、纹理特征与LAI的相关性,基于R²_adj的全子集分析优选特征变量。采用主成分分析,融合光谱和纹理特征,用PCA-MLR(Principal component analysis-multiple linear regression)模型估算马铃薯LAI。结果 从幼苗期到块茎膨大期,PCA-MLR估算模型优于T-MLR(Texture multiple linear regression)和VI-MLR(Vegetation index multiple linear regression)模型,R²分别为0.73、0.59和0.66。结论 本研究提出一种估算马铃薯LAI的PCA-MLR方法,为马铃薯的长势监测和田间管理提供数据支持。  相似文献   

基于土壤优化光谱参数估测太湖地区土壤全氮含量   总被引：1，自引：0，他引：1  

宋雪  张民  周洪印  于小晶  刘之广  徐子云  王有良 《农业环境科学学报》2020,37(1):43-50

为明确太湖地区土壤全氮的高光谱特征,构建定量分析模型,以江苏省无锡市滨湖区为研究区域,选取地理位置跨度大、土壤质地相似的93个样品,进行土壤风干样品全氮含量测定和光谱数据采集,对光谱反射率进行一阶微分,运用相关系数峰谷值法筛选敏感波长,将敏感波长两两结合进行土壤调节光谱指数（MSASI）运算。将两两结合后敏感波段分别采用多元线性回归分析、人工神经网络分析和偏最小二乘法构建土壤全氮含量的定量高光谱分析模型。结果表明,研究区内土壤全氮含量与光谱反射率呈正相关,敏感波段包括420~444 nm和480~537 nm。基于土壤调节光谱指数的多元线性回归分析对敏感波段诊断的效果最佳（R²=0.98、RMSE=0.04）,其精度高、可靠性强,是筛选出的最佳土壤全氮含量估测模型。偏最小二乘法模型（R²=0.70、RMSE=0.13）次之,而人工神经网络模型（R²=0.69、RMSE=0.15）精度最低。该研究结果为太湖地区土壤全氮水平的高光谱快速估测提供了方法借鉴,可为土壤养分精准管理提供技术参考。  相似文献   

Detecting powdery mildew of winter wheat using leaf level hyperspectral measurements     

《Computers and Electronics in Agriculture》2012

Powdery mildew (Blumeria graminis) is one of the most destructive diseases, which has a significant impact on the production of winter wheat. Detecting powdery mildew via spectral measurement and analysis is a possible alternative to traditional methods in obtaining the spatial distribution information of the disease. In this study, hyperspectral reflectances of normal and powdery mildew infected leaves were measured with a spectroradiometer in a laboratory. A total of 32 spectral features (SFs) were extracted from the lab spectra and examined through a correlation analysis and an independent t-test associated with the disease severity. Two regression models: multivariate linear regression (MLR) and partial least square regression (PLSR) were developed for estimating the disease severity of powdery mildew. In addition, the fisher linear discriminant analysis (FLDA) was also adopted for discriminating the three healthy levels (normal, slightly-damaged and heavily-damaged) of powdery mildew with the extracted SFs. The experimental results indicated that (1) most SFs showed a clear response to powdery mildew; (2) for estimating the disease severity with SFs, the PLSR model outperformed the MLR model, with a relative root mean square error (RMSE) of 0.23 and a coefficient of determination (R²) of 0.80 when using seven components; (3) for discrimination analysis, a higher accuracy was produced for the heavily-damaged leaves by FLDA with both producer’s and user’s accuracies over 90%; (4) the selected broad-band SFs revealed a great potential in estimating the disease severity and discriminating severity levels. The results imply that multispectral remote sensing is a cost effective method in the detection and mapping of powdery mildew.  相似文献   

A double-layer model for improving the estimation of wheat canopy nitrogen content from unmanned aerial vehicle multispectral imagery          下载免费PDF全文

《农业科学学报》2023,22(7):2248-2270

The accurate and rapid estimation of canopy nitrogen content (CNC) in crops is the key to optimizing in-season nitrogen fertilizer application in precision agriculture. However, the determination of CNC from field sampling data for leaf area index (LAI), canopy photosynthetic pigments (CPP; including chlorophyll a, chlorophyll b and carotenoids) and leaf nitrogen concentration (LNC) can be time-consuming and costly. Here we evaluated the use of high-precision unmanned aerial vehicle (UAV) multispectral imagery for estimating the LAI, CPP and CNC of winter wheat over the whole growth period. A total of 23 spectral features (SFs; five original spectrum bands, 17 vegetation indices and the gray scale of the RGB image) and eight texture features (TFs; contrast, entropy, variance, mean, homogeneity, dissimilarity, second moment, and correlation) were selected as inputs for the models. Six machine learning methods, i.e., multiple stepwise regression (MSR), support vector regression (SVR), gradient boosting decision tree (GBDT), Gaussian process regression (GPR), back propagation neural network (BPNN) and radial basis function neural network (RBFNN), were compared for the retrieval of winter wheat LAI, CPP and CNC values, and a double-layer model was proposed for estimating CNC based on LAI and CPP. The results showed that the inversion of winter wheat LAI, CPP and CNC by the combination of SFs+TFs greatly improved the estimation accuracy compared with that by using only the SFs. The RBFNN and BPNN models outperformed the other machine learning models in estimating winter wheat LAI, CPP and CNC. The proposed double-layer models (R²=0.67–0.89, RMSE=13.63–23.71 mg g^–1, MAE=10.75–17.59 mg g^–1) performed better than the direct inversion models (R²=0.61–0.80, RMSE=18.01–25.12 mg g^–1, MAE=12.96–18.88 mg g^–1) in estimating winter wheat CNC. The best winter wheat CNC accuracy was obtained by the double-layer RBFNN model with SFs+TFs as inputs (R²=0.89, RMSE=13.63 mg g^–1, MAE=10.75 mg g^–1). The results of this study can provide guidance for the accurate and rapid determination of winter wheat canopy nitrogen content in the field.  相似文献   

Using canopy reflectance and partial least squares regression to calculate within-field statistical variation in crop growth and nitrogen status of rice     

Hung T. Nguyen  Jun Han Kim  Anh T. Nguyen  Lan T. Nguyen  Jin Chul Shin  Byun-Woo Lee 《Precision Agriculture》2006,7(4):249-264

  相似文献   

宁夏中部干旱带老压砂地枣树生物量模型研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

李晨  李王成  董亚萍  王双涛  马己安  郝璐 《安徽农业大学学报》2020,47(1):161

为准确建立宁夏中部干旱带老压砂地枣树生物量模型,采用一种不伤害枣树的方法,分别以枝条直径和长度、枣吊长度及直径,单枝上的叶片数目M和叶片面积S、枣果纵径和横径等为自变量,以各器官生物量为因变量,使用线性和非线性模型对其地上各器官生物量进行拟合,以决定系数(R~2)、均方根误差(RMSE)、总相对误差(TRE)以及平均预估误差(MPE)为评价指标,综合评价选出最优模型。使用同年9月中旬采集的数据对模型进行验证,采用预测精度A和决定系数R~2作为验证指标。结果表明,所建立的生物量模型均具有较高的精度,其中生物量模型的R2为0.89～0.97,RMSE为0.30～3.67 g,TRE为0.01%～1.55%,MPE为0%～0.14%;经过验证可知,其预测精度A在80.4%～98.5%之间,决定系数R~2在0.81～0.99之间;枣树各器官和枣果生物量模型残差均呈正态分布,整体没有呈现出发散的现象,均分布在直线上下两端。计算及分析表明所建立的老压砂地枣树生物量模型具有一定的准确性以及可靠性。  相似文献   

基于遥感技术的不同施氮水平下小麦条锈病病情反演研究     

张玉萍  马占鸿 《中国农业大学学报》2016,21(4):42-51

为构建不同施氮条件下,小麦条锈病病情光谱反演模型,设置了在不同氮素水平条件下接种小麦条锈病,将菌情指数与植被指数、一阶微分参数进行回归分析,构建抽穗期、开花期、灌浆期、乳熟期共5个模型。为了评估施氮量对病情反演模型的影响,在模型中加入氮素因子,模型病情反演预测效果表明,抽穗期模型加入氮素因子后预测效果有所提高,抽穗期的模型1-1(R2=0.392 8,P=0.005 4)、1-2(R2=0.449 8,P=0.011 3)、2-2(R2=0.573 3,P=0.001 7)预测效果较好且较稳定,开花期、灌浆期、乳熟期模型预测效果不理想。本研究结果表明,可以利用植被指数、一阶微分参数较好反演抽穗期小麦条锈病病情,加入氮素因子后预测效果有所提高,说明氮素因子对病情反演有影响。  相似文献   

Nitrogen nutrition diagnosis for cotton under mulched drip irrigation using unmanned aerial vehicle multispectral images          下载免费PDF全文

《农业科学学报》2023,22(8):2536-2552

Remote sensing has been increasingly used for precision nitrogen management to assess the plant nitrogen status in a spatial and real-time manner. The nitrogen nutrition index (NNI) can quantitatively describe the nitrogen status of crops. Nevertheless, the NNI diagnosis for cotton with unmanned aerial vehicle (UAV) multispectral images has not been evaluated yet. This study aimed to evaluate the performance of three machine learning models, i.e., support vector machine (SVM), back propagation neural network (BPNN), and extreme gradient boosting (XGB) for predicting canopy nitrogen weight and NNI of cotton over the whole growing season from UAV images. The results indicated that the models performed better when the top 15 vegetation indices were used as input variables based on their correlation ranking with nitrogen weight and NNI. The XGB model performed the best among the three models in predicting nitrogen weight. The prediction accuracy of nitrogen weight at the upper half-leaf level (R²=0.89, RMSE=0.68 g m^–2, RE=14.62% for calibration and R²=0.83, RMSE=1.08 g m^–2, RE=19.71% for validation) was much better than that at the all-leaf level (R²=0.73, RMSE=2.20 g m^–2, RE=26.70% for calibration and R²=0.70, RMSE=2.48 g m^–2, RE=31.49% for validation) and at the plant level (R²=0.66, RMSE=4.46 g m^–2, RE=30.96% for calibration and R²=0.63, RMSE=3.69 g m^–2, RE=24.81% for validation). Similarly, the XGB model (R²=0.65, RMSE=0.09, RE=8.59% for calibration and R²=0.63, RMSE=0.09, RE=8.87% for validation) also outperformed the SVM model (R²=0.62, RMSE=0.10, RE=7.92% for calibration and R²=0.60, RMSE=0.09, RE=8.03% for validation) and BPNN model (R²=0.64, RMSE=0.09, RE=9.24% for calibration and R²=0.62, RMSE=0.09, RE=8.38% for validation) in predicting NNI. The NNI predictive map generated from the optimal XGB model can intuitively diagnose the spatial distribution and dynamics of nitrogen nutrition in cotton fields, which can help farmers implement precise cotton nitrogen management in a timely and accurate manner.  相似文献   

基于叶绿素荧光图像的辣椒叶片氮含量的预测   总被引：1，自引：0，他引：1  

杨一璐  汪小旵  李成光  赵博  白如月 《湖南农业大学学报(自然科学版)》2017,43(1)

提取辣椒叶片的25个叶绿素荧光图像的特征参数,其中18个特征参数与氮含量呈极显著相关(P0.01)。用主成分分析法(PCA)提取主要特征参数,将其结果作为遗传算法优化的反向传播人工神经网络(BPNN)、广义回归神经网络(GRNN)和多元线性回归(MLR)模型的输入变量,分别建立辣椒叶片氮含量的预测模型,建模集的相关系数分别为0.959 2、0.963 3、0.943 5,预测集的相关系数分别为0.914 5、0.821 3、0.774 1。  相似文献   

基于随机森林回归方法的水稻产量遥感估算   总被引：2，自引：0，他引：2  

杨北萍  陈圣波  于海洋  安秦 《中国农业大学学报》2020,25(6):26-34

为寻求高效的水稻产量估算方法,以2017年长春市九台和德惠地区的采样点为样本,遥感数据和气象数据为特征变量,通过对产量与特征变量间的相关性分析与特征变量之间的主成分分析和袋外数据(out-of-data,OOB)变量的重要性分析对特征变量进行选择,以选择后的特征变量为输入变量建立水稻产量估算的随机森林回归(RFR)模型。结果表明:特征变量优选后的RFR模型对水稻产量估算的精度更高,决定系数R~2和平均相对误差MRE分别为0.950和0.060;并将该模型应用到农安地区,以多元逐步回归模型作为比较模型,表明RFR模型的水稻产量估算精度明显优于多元逐步回归模型,RFR模型的R~2和MRE分别为0.730和0.090,多元逐步回归模型的R~2和MRE分别为0.530和0.120。  相似文献