共查询到19条相似文献，搜索用时 171 毫秒
1.
利用2019年长江中下游早籼稻早中熟组种质资源为材料,分析主要生育期冠层光谱反射率与籽粒粗蛋白含量的关系,筛选出可用于早籼稻籽粒粗蛋白含量预测的敏感生育期和敏感波长,建立了基于敏感波长和光谱参数的籽粒粗蛋白的一元线性、多元线性、指数和多项式预测模型,用决定系数（R 2）、均方根误差（RMSE）和相对误差（RE）对模型精度进行评价,以期找到估测早籼稻籽粒粗蛋白含量的最适模型。研究发现,在孕穗期514、580、638和695nm波长处冠层一阶微分光谱反射率与籽粒粗蛋白含量相关性达到极显著水平;在基于敏感波长的估测模型中,四元线性模型估测效果最佳,其建模集R 2、RMSE和RE分别为0.566、0.342%和2.874%,验证集R 2、RMSE和RE分别为0.518、0.154%和1.303%;在基于光谱参数构建的估测模型中,DSI(R′514和R′638)为自变量构建的多项式模型估测效果较优,其建模集R 2、RMSE和RE分别为0.638、0.312%和2.639%,验证集R 2、RMSE和RE分别为0.581、0.230%和2.307%。 相似文献
2.
基于高光谱植被指数的棉花干物质积累估算模型研究 总被引：7，自引：6，他引：7
利用北疆8个棉花主栽品种(其中2个棉花品种设4水平种植密度)的各生育期冠层高光谱数据,经多元统计分析与光谱微分处理,建立了基于比值植被指数(RVI)和归一化植被指数(NDVI)的5种函数形式的棉花干物质积累估测模型,相关系数均达到了极显著水平(α=1%,n=96)。基于RVI和NDVI构建的估测模型,前者比后者具有更高的估测精度,指数函数、对数函数和双曲线函数形式的模型可以产生较高的预测精度;一阶微分光谱数据与棉花干物质积累量的逐步回归相关分析表明,相关系数的最高值发生在748 nm波段处(r=0.6920**),由748 nm波段处的微分数值建立的回归模型,估测精度较高,具有实际应用的潜力。 相似文献
3.
研究不同秋玉米品种叶片SPAD值与一阶微分光谱的相关关系,筛选出8个品种的敏感波长和一阶微分光谱参数,建立不同品种SPAD值的一元线性、指数、多项式和基于一阶微分光谱参数的预测模型,计算建模集和验证集的均方根误差RMSE和相对误差RE。结果发现,不同秋玉米品种SPAD值与光谱一阶微分相关系数较高,均在0.8以上;不同秋玉米品种光谱一阶微分的敏感波段位于650~680nm;基于敏感波长建立的SPAD值预测模型均表现出较好效果,多项式模型效果最佳,模型估测精度在不同品种间存在差异;在8个秋玉米品种中,正大999的多项式预测模型表现最佳,其建模集RMSE和RE分别为2.762和3.643%,其验证集RMSEv和REv分别为3.322和4.518%。 相似文献
4.
棉花叶面积指数和地上干物质积累量的高光谱估算模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
用ASD FieldSpec光谱仪实测棉花冠层不同生育时期的高光谱数据,同期获取棉花叶面积指数(LAI)和地上干物质积累量(Above-ground Dry Matter Accumulation,ADMA)。分析棉花冠层反射光谱与棉花LAI、地上部干物质积累量（ADMA）的相关关系,分析结果表明,反射光谱数据与棉花LAI、ADMA的相关系数的最高值分别发生在783 nm（r=0.6394**）和766 nm处(r=0.6287**);对反射光谱数据进行统计分析,建立了基于比值植被指数(RVI)和归一化植被指数(NDVI)的5种函数形式的棉花LAI、ADMA估测模型。经检验,基于RVI的估测模型具有较高的精度;对一阶微分光谱数据与棉花LAI和ADMA的逐步回归相关分析表明,敏感波段分别发生在736 nm（r=0.6769**）和742 nm处(r=0.6847**)。由736 nm、742 nm波段处的微分数值建立的LAI和ADMA线性回归估测模型,R值均达到了1%极显著的检验水平,说明一阶微分光谱敏感波段的数值,对棉花LAI和ADMA具有一定的估算能力。 相似文献
5.
为克服光学卫星遥感只能获取表层土壤光谱信息而不能用于直接估测耕层土壤含水量的局限性,建立基于表层土壤高光谱的耕层土壤含水量间接估测模型。以山东省济阳县85个潮土样本的含水量及高光谱数据为基础,根据表层与耕层土壤含水量的内在关系,建立耕层土壤含水量间接光谱估测模型。结果表明,表层土壤光谱反射率的对数变换效果较好,以1339、1457、1745、1969、1996 nm波段的对数变换值为估测因子,采用多元线性回归模型建立的表层含水量估测模型的决定系数为R 2=0.8911,平均相对误差为13.67%;土壤耕层与表层含水量之间存在着显著的相关性,R 2=0.8131;耕层土壤含水量间接光谱估测模型的精度较高,决定系数R 2=0.8138,平均相对误差为9.66%。研究表明,山东省济阳县潮土表层、耕层含水量之间存在着显著的相关性,利用表层土壤光谱间接估测耕层土壤含水量是可行有效的。 相似文献
6.
基于遗传算法结合偏最小二乘的潮土碱解氮高光谱特征及含量估测 总被引：2，自引：0，他引：2
提取土壤碱解氮特征光谱是利用高光谱数据进行其含量估测的关键。对山东省典型潮土土壤样本测试高光谱并进行变换;采用遗传算法（GA）结合偏最小二乘法（PLS）,在筛选潮土碱解氮含量特征谱区的基础上,构建潮土碱解氮含量偏最小二乘（PLS）回归估测模型;优选最佳模型并与相关分析、逐步回归分析和单纯偏最小二乘回归分析的模型进行比较。结果表明：潮土碱解氮特征波段为449~469nm,988~1001nm,1065~1078nm,1716~1736nm,1912~1925nm,2213~2233nm,2262~2275nm;基于各输入光谱特征谱区构建的估测模型决定系数R 2均较高,其中基于反射率一阶导数光谱筛选的特征谱区,构建的模型精度最高,数据点（147个）为原始全谱的7.17%,建模R 2达到0.97,均方根误差RMSE为4.78mg/kg,验证R 2为0.95,RMSE为5.49mg/kg,对潮土碱解氮含量具有较好的预测准确性;在光谱变换形式中,反射率的一阶导数表现最佳;方法比较显示采用遗传算法结合偏最小二乘（GA-PLS）获得较高预测精度的同时,可简化模型。说明遗传算法结合偏最小二乘法（GA-PLS）,可有效筛选土壤碱解氮的特征波段,减少模型参与变量,提高估测精度。 相似文献
7.
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
8.
为了构建不同施氮水平和条锈病发病条件下的小麦估产模型,设置了不同氮素水平及人工接种小麦条锈病,通过采用将多个关键生育期的光谱植被指数、一阶微分参数与小麦条锈病病情指数、叶片含氮量、产量构成因子、产量进行相关分析,植被指数、一阶微分参数与产量进行回归分析的方法,研究与产量相关性高的植被指数、微分参数,结果表明分别利用绿光红光比值植被指数(GR)和绿光波段一阶微分值总和(SDg)、蓝光波段一阶微分值总和(SDb)在灌浆期构建的估产模型预测效果较好,2010年预测准确率分别可以达到99.87%、99.98%,2011年预测准确率分别可以达到97.9%和95%。通过试验研究发现高光谱遥感技术在氮素和小麦条锈病双重胁迫下也可以较好的预测产量,这对研究多重胁迫、多种栽培措施下的小麦估产模型有重要意义。 相似文献
9.
以长期定位氮肥梯度试验地为靶区,采集的42个玉米冠层叶片SPAD值作为训练样本,利用无人机为平台搭载高光谱相机获取玉米冠层高光谱影像,从中提取17个光谱参数,采用相关性分析方法遴选出4个与数学变换(R、lgR、1/lgR、1/R、
10.
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
11.
采用田间调查与室内检测相结合的方法,对云南省玉溪市澄江县烤烟生产上封tu顶后10~12天的不同成熟度烟株进行分析研究。结果表明,烟株根际土壤无机氮含量直接影响烟株成熟度及叶片全氮含量,而土壤水解氮（有效氮）含量高低对其基本无影响;正常落黄烟株的根际土壤无机氮含量为52.4~58.8 mg/kg,5叶位、10叶位、15叶位及20叶位的叶片SPAD值分别为30.6、39.4、46.8、50.8,相应叶片的全氮含量分别为1.301%、1.380%、1.491%、1.648%。在烟叶采烤初期前,烟株不同叶位叶片SPAD值,与其相应叶位叶片的全氮含量、N/K值及烟株根际土壤无机氮含量呈极显著正相关。据此,采用SPAD-502 Plus叶绿素仪测定各叶位叶片SPAD值,可快速估算出烟株根际土壤无机氮含量及叶片的全氮含量,更好地判断烟株成熟度,便于及时对大田烤烟生产采取相应的管理措施。 相似文献
12.
比较筛选水稻冠层SPAD值估测模型，为无人机多光谱遥感反演水稻SPAD值提供依据。利用无人机获取水稻拔节期、抽穗期、乳熟期的冠层多光谱影像，选取7种常用的植被指数，利用3种回归方法建立基于植被指数的水稻叶片SPAD值反演模型。结果表明，在不同生育期与水稻叶片SPAD值相关系数最高的植被指数不相同，拔节期最高的是GNDVI，抽穗期最高的是CIGreen，乳熟期最高的是CIRededge。抽穗期是水稻叶片SPAD值反演的最佳时期，模型具有较好的建模精度和估测效果，其中多元线性回归的建模精度较高，偏最小二乘回归模型的估测效果最好。试验结果可为水稻长势的实时无损监测提供参考。 相似文献
13.
为了探究不同施氮处理对棉花叶片SPAD值、生物量和氮营养指数(NNI)的影响,通过两年田间试验,设置5个施氮水平（即0、120、240、360、480 kg/hm2）,开展棉花叶片SPAD值、氮素吸收分配规律和生物量变化的研究。研究结果发现：棉叶SPAD值随施氮量增加呈增加趋势,在N4处理下获得最大值;建立棉花氮浓度稀释模型：Nc=3.02Wmax-0.24,分析表明棉叶SPAD与NNI之间呈正相关关系,相关系数R2为0.05~0.74;经验证,棉花不同生育时期的模型模拟性能较好,出苗后97天时相关系数达到最大。棉花叶片SPAD值与临界氮浓度存在显著的正相关关系,可以作为棉花氮营养诊断的指标。 相似文献
14.
为研究涝渍胁迫下辣椒叶片叶绿素含量与SPAD值(single-photon avalanche diode)相关性,使用叶绿素荧光仪和分光光度计法测量辣椒叶片叶绿素含量,探讨正常管理及涝渍胁迫下辣椒叶片叶绿素含量与SPAD值的相关性。结果表明,正常管理条件下所有品种SPAD值与辣椒叶片叶绿素含量呈正相关,能真实评价辣椒叶片叶绿素含量,其中‘汇丰二号’的4个拟合模型相关系数达显著,最优拟合模型为线性方程。涝渍胁迫严重干扰了使用SPAD值评价辣椒叶片叶绿素含量的准确性,短期胁迫与长期胁迫对不同品种的干扰程度存在显著差异。本研究建立了正常管理及涝渍胁迫下辣椒SPAD值与叶绿素含量最优相关性函数,经检验相关系数达显著水平的相关性模型可直接应用到相关研究中,测量SPAD值代入方程即可快速获取叶绿素含量,实现了对辣椒叶绿素含量的无损检测。 相似文献
15.
为研究水陆交错带优良造林材料芦苇(Phragmites australis)对光照环境的响应规律,选择水岸不同光照生境分布的芦苇种群为对象,测定分析光照强度对芦苇生长、生物量积累及光合能力的影响规律。本试验在野外原位观测全光照和林冠遮荫条件下芦苇株高、地径、叶片SPAD值以及叶绿素荧光参数的基础上,采用全株收获法进行不同器官生物量的室内测定。结果表明：（1）林冠遮荫条件下,芦苇株高、叶片生物量和茎生物量比全光照条件下分别高30.95%,56.08%和84.37%;芦苇株高与地径和茎干重达到极显著正相关水平,分别为0.692、0.875。（2）种光照条件下的芦苇叶片的SPAD值存在显著差异;林冠遮荫条件下,芦苇叶片SPAD值大于全光照条件下25.98%。（3）林冠遮荫条件下显著促进了芦苇叶绿素荧光参数Fm与PSII最大光化学量子产量Fv/Fm的值,分别高达34.14%、10.73%。 相似文献
16.
为及时、准确地监测土壤含水量（SMC），采用室内条件下人工模拟不同SMC环境的方法，通过测定各时间段的SMC及其对应的土壤光谱反射率，运用连续投影算法（SPA）提取土壤水分的特征波长，结合多元线性回归（MLR）方法，构建SMC的高光谱定量监测模型。结果表明，光谱反射率随着样本SMC的增加而逐渐降低，二者存在明显的负相关关系；采用SPA方法提取的光谱特征波段为422、629、817、976、1121、1258、1359、1448、1830和2022nm；构建的SPA-MLR土壤水分高光谱监测模型表现出良好的预测效果（校正集的R2=0.930、RMSE=8.845、RPD=3.794，验证集的R2=0.927、RMSE=8.799、RPD=3.581）。研究结果可为土壤水分的高效精准监测提供一定的实践探索和理论参考。 相似文献
17.
为分析棉花叶片全氮含量（LNC）与冠层光谱反射特征的关系,实现作物生长过程中氮素水平的快速、准确和无损监测,以石河子大学教学试验场2019年棉花小区试验为基础,选用多元散射校正、SG平滑算法、变量标准化校正和一阶导数4种方法分别对棉花冠层原始光谱进行预处理,使用随机蛙跳（random frog,RF）和连续投影算法（successive projections algorithm,SPA）筛选特征波长并结合偏最小二乘回归法建立棉花LNC光谱估算模型。RF和SPA算法从棉花冠层398～1000nm的光谱中优选5组LNC的敏感特征波段,波段数目下降了93.0%～96.3%,有效降低了光谱的冗余信息;基于SPA算法筛选的敏感波段构建的LNC偏最小二乘回归模型的决定系数和均方根误差分别为0.52和2.55,模型验证的决定系数和均方根误差分别为0.70和2.37,模型具有较好的精度和稳定性,可作为棉花LNC的无人机高光谱估算方法。 相似文献
18.
为探究高光谱成像技术在小麦籽粒品种鉴别等的研究,以15种品种已知的小麦籽粒为对象,分别采集样品的光谱和图像信息。运用主成分分析法优选三个特征波长(447nm、615nm、955nm),提取特征波长下小麦籽粒图像的形态特征(面积、周长、圆度、长轴长度、短轴长度)和纹理特征(均值、标准差、熵)。应用Bayes判别分析法进行多元统计分析,建立判别函数判别回代准确率为99.9%,交叉验证的准确率为98%,模型的判别效果良好。研究表明利用高光谱成像技术结合Bayes判别分析的方法可用于小麦籽粒品种的鉴别。 相似文献
19.
为明确追施不同氮肥量对陆地棉SPAD值及干物质积累与分配的影响,在南疆巴州地区以当地主栽品种‘巴43541’为材料,设置4个追施氮肥水平,分别为不追施氮(N0)、减施50%常规追施氮肥(N1)、常规追施氮肥(N2)、增施50%常规追施氮肥(N3),分析不同追施氮肥量对叶片SPAD值、干物质积累与分配、产量以及氮肥利用的影响。结果表明,减施50%追施氮肥量能增加陆地棉各生育期的SPAD值和SPAD积累值,且生殖器官干物质转化比例最高为60.53%,产量为6581.32 kg/hm2,相比于其他处理增产1.4%～16.5%,氮肥偏生产力和氮肥农学利用率均显著高于其他处理。减施50%常规追施氮肥处理较其他处理增产虽然不显著,但是能够显著增高氮肥偏生产力和氮肥农学利用效率,可考虑在生产实践中应用。 相似文献