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1.
【目的】建立1种适用于不同水分条件的棉田氮肥高光谱监测模型。【方法】通过设置包含灌溉梯度和施氮梯度的大田水肥试验,在生育期内同步测定棉花冠层光谱反射率、冠层含氮量(Canopy nitrogen content, CNC)、冠层等效水厚度(Canopy equivalent water thickness, CEWT)等信息,综合分析棉花冠层含氮量及冠层等效水厚度与光谱指数的相关性,确定最优光谱指数并构建棉花CNC的高光谱监测模型。【结果】冠层光谱与CNC在可见光波段附近出现连续的敏感区域,其中最大相关系数|r|max为0.53,位于718nm;在不考虑CEWT对模型精度影响时,NDSI(800,770)的建模效果最佳(R^2=0.76),但是进入花铃后期其预测精度偏低,出现了低估现象;综合考虑CEWT的影响后,本研究选取NDSI(570,500)作为最优光谱指数,所建模型有效改善了棉花含水率变化而造成模型精度偏低的现象(RRMSE=0.18)。【结论】本研究建立的新型水分钝感光谱指数NDSI(570,500)可以有效提升棉花CNC的估算精度,为高光谱技术在棉田氮肥监测的应用提供技术依据。 相似文献
2.
基于平稳小波变换的冬小麦覆盖度高光谱监测 总被引：1，自引：1，他引：1
在2010与2011年度冬小麦生长季,通过大田小区试验,实测了冬小麦冠层的高光谱反射率与覆盖度。分析了不同覆盖度下的冬小麦冠层光谱特征以及不同生育期冬小麦冠层光谱反射率与覆盖度的相关性,建立了基于归一化植被指数(NDVI)与比值植被指数(RVI)、小波能量系数的不同生育期冬小麦覆盖度估算模型。结果表明:覆盖度越大,冬小麦光谱反射率在可见光波段越小,在近红外波段越大。在可见光波段,光谱反射率与覆盖度负相关,在"红边"处,由负相关变成正相关。在返青期、拔节期,NDVI估算效果好(R2为0.835 9、0.805 7);在抽穗期、灌浆期,RVI估算效果好(R2为0.803 1、0.829 4)。在返青期、拔节期、抽穗期、灌浆期,以高频、低频小波能量系数为自变量的冬小麦覆盖度估算模型的R2分别达到0.911 2、0.895 4、0.880 2、0.927 5。 相似文献
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冬小麦冠层高光谱特征与覆盖度相关性研究 总被引：3，自引：0，他引：3
在2010年度与2011年度冬小麦生长季大田试验小区,实测了3个播种密度、3个灌水水平下冬小麦冠层的高光谱反射率与覆盖度。分析了冬小麦冠层光谱特征以及不同生育期冬小麦冠层光谱特征参数与覆盖度的相关性,建立了基于光谱特征参数的不同生育期冬小麦覆盖度估算模型。结果表明:从返青到成熟,冬小麦冠层可见光区光谱反射率先减小后增大,近红外区先增大后减小。不同种植密度下,适宜供水冬小麦在可见光波段的反射率依次小于轻度亏水、重度亏水条件下的冬小麦;在近红外波段,规律正好相反。在相关性分析中,传统光谱特征参数和新光谱特征参数与覆盖度在不同生育期均具有较好的相关性。相比以传统光谱特征参数为自变量的冬小麦覆盖度估算模型,基于绿峰峰度的估算模型可以提高冬小麦覆盖度的估算精度。 相似文献
4.
为了建立一种高效监测冬小麦植株含水率的无损方法,用于反映作物水分状况、指导精准灌溉。以北京大兴的冬小麦为研究对象,利用无人机搭载多光谱相机采集冬小麦5个波段的光谱信息,构造了光谱反射率模型和光谱植被指数模型,筛选了典型地区冬小麦植株含水率解译模型。结果表明:冬小麦植株含水率与反射光谱在0.05水平上显著相关,优选的两种模型的预测精度较高,相对误差均小于10%,决定系数均大于0.75;从模型复杂程度和物理含义考虑,估算植株含水率的最优模型为基于逐步回归法的光谱指数模型,该模型的率定及验证的决定系数为0.78和0.83,均方根误差为6.79%和5.47%,相对误差为9.73%和6.91%。该研究为采用无人机多光谱遥感技术实现对作物水分的快速高效监测提供了有效方法。 相似文献
5.
为研究光谱对冬小麦植株组分含水率的估测能力,分析小波技术对光谱信息的分离规律,以冬小麦冠层光谱数据与相应的冬小麦植株叶片、茎秆、麦穗含水率的测定值为数据源,先采用小波技术分离冬小麦冠层光谱信息,再将分离的光谱信息与冬小麦各植株组分的含水率进行相关性分析,并提取敏感波段;最后利用偏最小二乘算法构建冬小麦植株组分含水率的估测模型,并进行了验证与评价。研究表明:经小波技术分解后,冬小麦冠层光谱内的吸收特征逐分解水平分离至高频信息内,且各分解水平所代表的吸收特征按强度依次分布于高频信息的分解水平H1～H10内;冬小麦麦穗含水率估测模型的精度与稳定性较强,茎秆次之,叶片稳定性最差,说明扬花期后的冬小麦水分供给已不再适合只采用叶片含水率进行评定,应增加或替换检测指标。 相似文献
6.
冬小麦冠层光谱与土壤供氮状况相关性研究 总被引：1，自引：0，他引：1
通过设置2个冬小麦品种不同氮素水平的完全随机区组试验,获取冬小麦关键生育期(返青期、拔节期、孕穗期、灌浆期)的土壤氮素、植株氮素和冠层光谱数据,通过分析土壤氮素与植株氮素间的相关关系,间接构建土壤氮素状况的光谱诊断模型。结果表明,不同施氮水平冬小麦各生育期冠层光谱与麦田土壤氮素含量差异显著,土壤硝态氮、碱解氮含量与冬小麦植株氮素含量的相关系数达到0.72以上,相关系数分别在0.72~0.84和0.75~0.82之间,均达极显著水平,而土壤全氮含量与冬小麦植株含氮量的相关性相对较差;研究证实土壤调节植被指数SAVI(1040,680)和比值植被指数RVI(1040,680)分别与土壤硝态氮、碱解氮含量具有重要的关系。另外,基于光谱参数SAVI(1040,680)的土壤硝态氮估算模型(R~2≥0.739 6)和基于RVI(1040,680)所构建的碱解氮含量估算模型(R~2≥0.810 0)具有较好的估测能力,可以实现利用冠层光谱对土壤氮素状况的实时、快速估测。 相似文献
7.
基于多光谱卫星模拟波段反射率的冬小麦水分状况评估 总被引：1，自引：0，他引：1
为及时掌握作物水分利用状况、评估作物水分亏缺和提高作物水分利用效率,在2012—2016年期间进行了不同水分处理的冬小麦田间试验,获取了冬小麦主要生育期冠层光谱和叶片含水量等数据。利用冬小麦冠层光谱以及Quickbird、IKONOS、GF-2、GF-1、Landsat8、HJ-1A/B、GF-4和MODIS卫星传感器光谱响应函数模拟卫星多波段反射率,参照归一化植被指数(Normalized vegetation index, NDVI)、比值植被指数(Ratio vegetation index, RVI)和差值植被指数(Difference vegetation index, DVI)的形式,将各卫星波段反射率两两组合,系统分析构建的植被指数与叶片含水量的相关性,探讨不同空间分辨率(2.44、4、8、30、50、250m)波段组合及植被指数对作物水分状况和灌溉活动的响应能力。结果表明,NDVI、RVI和DVI 3种指数对作物水分敏感区域的分布类似;8个卫星的近红外波段与叶片含水量的相关系数为正,其余几个波段与叶片含水量的相关系数为负;NDVI(GF-1绿波段,GF-2绿波段)、RVI(GF-1绿波段,GF-2绿波段)和DVI(GF-2蓝波段,GF-4蓝波段)与叶片含水量相关性较好,决定系数R2分别为0.776、0.774和0.886,以DVI形式构建的植被指数对叶片含水量的估算效果最好。本研究可为区域作物水分状况评估以及作物灌溉活动监测提供技术和方法支持。 相似文献
8.
田间冬小麦抽穗期长势分析——基于可见-近红外光 总被引：1，自引：0，他引：1
为了快速估测大田冬小麦叶绿素含量指标,指导冬小麦抽穗期追肥管理,基于光谱分析技术在可见光和近红外波段(325~1 075 nm)处,对陕西省杨凌区揉谷镇粮食基地的冬小麦进行长势检测、分析。试验在1 000 m×600 m区域内划分为30个采样区进行数据采集,使用ASD Field Spec Hand Held光谱辐射仪(Analytical Spectral Devices.,USA)采集冬小麦的冠层光谱反射率数据,使用SPAD-5 0 2 Plus便携式叶绿素仪测量小麦倒一叶和倒二叶的叶绿素指标(SPAD值),使用G738 CM型手持式GPS记录采样点的位置信息。分别进行冠层光谱反射率小麦倒一叶和倒二叶的预处理,结果表明:冠层反射光谱倒二叶的SPAD值相关系数高于倒一叶。基于相关性分析,选取4个敏感波段538、661、740、850 nm分别与预处理前后的光谱数据进行多元线性回归分析,结果表明:预处理后的模型精度较高,建模精度R2=0.8 3,验证建模精度R2=0.7。同时,绘制了大田作物长势分布图,可为冬小麦抽穗期追肥提供支持。 相似文献
9.
为剔除无人机多光谱图像中的土壤背景、提高作物根域土壤含水率反演精度,以不同水分处理的拔节期冬小麦为研究对象,利用无人机多光谱相机分别在09:00、11:00、13:00、15:00和17:00等5个时刻获取高分辨率多光谱图像,采用改进的植被指数阈值法快速确定植被像元与土壤像元的分类阈值,通过阈值划分剔除土壤背景,并根据阈值变化研究土壤背景对冬小麦冠层反射率的影响,建立了剔除土壤背景前后基于植被指数的土壤含水率反演模型。结果表明,应用改进的植被指数阈值法可有效剔除多光谱图像中的土壤背景,其中基于植被指数RDVI的剔除精度最高,总体精度在91.32%以上;土壤背景对冬小麦冠层近红外波段的反射率影响较大,红边波段次之,而对可见光波段的反射率影响较小;剔除土壤背景前后的植被指数与土壤含水率均呈线性关系,剔除土壤背景对反演土壤含水率的精度有显著提高,其中NGRDI反演深度10~20cm的冬小麦根域土壤含水率效果最好,建模集R2和RMSE分别为0.739和2.0%,验证集R2和RMSE分别为0.787和2.1%。 相似文献
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基于高分一号卫星数据的冬小麦叶片SPAD值遥感估算 总被引：13，自引：0，他引：13
以陕西省关中地区冬小麦不同生育期冠层高光谱反射率为数据源,模拟国产高分辨率卫星高分一号(GF-1)的光谱反射率,提取18种对叶绿素敏感的宽波段光谱指数,构建了基于遥感光谱指数的冬小麦叶片叶绿素相对含量(SPAD)遥感监测模型,并利用返青期的GF-1卫星数据对研究区的冬小麦叶片SPAD值进行了估算和验证。结果表明:返青期、孕穗期和全生育期SPAD值均与TGI指数相关性最高,相关系数分别为-0.742、-0.740和-0.483。拔节期和灌浆期SPAD值分别与SIPI指数和GNDVI指数相关性最高,相关系数分别为0.788和0.745。GNDVI、GRVI和TGI植被指数在各个生育期都和冬小麦叶片SPAD含量在0.01水平下呈显著相关。基于此3类植被指数构建的冬小麦叶片SPAD值回归模型精度较高,其中基于随机森林回归算法的估算模型效果最优,各类模型均在冬小麦拔节期的预测效果最佳。GF-1号卫星数据结合SPAD-RFR模型对研究区冬小麦叶片SPAD的估算结果最为理想,可用于大面积空间尺度的冬小麦叶片SPAD值遥感监测。 相似文献
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基于连续统去除法的冬小麦叶片全氮含量估算 总被引：6，自引：0，他引：6
以陕西省关中地区冬小麦小区试验为基础,获取不同生育期冬小麦的冠层高光谱数据,提取其连续统去除光谱和7类吸收特征参数,对比原始冠层光谱和连续统去除光谱对叶片氮含量的响应,分析连续统去除光谱吸收特征参数对叶片氮含量的估算能力。结果表明:连续统去除光谱在721~727 nm波段与叶片氮含量呈极显著负相关,相关系数为-0.851;吸收特征参数增强了对叶片氮含量的估算能力,400~550 nm波段吸收特征参数与叶片氮含量的相关性弱于550~770 nm波段;叶片氮含量与550~770 nm和400~770 nm的吸收峰总面积、吸收峰左面积以及吸收峰右面积呈显著正相关,与面积归一化最大吸收深度呈显著负相关,且相关系数绝对值均在0.8以上;550~770 nm波段的吸收峰总面积建立的叶片氮含量指数估算模型精度最高,R2达到0.82,模型检验结果稳定,可用来定量估算冬小麦叶片氮素含量水平。 相似文献
12.
冠层温度指导冬小麦灌溉的试验研究 总被引：1，自引：0，他引：1
在冬小麦主要生育期,测定了6个不同水分处理的冠层温度、气温以及土壤含水率,计算了冠气温差并分析了它们之间的相互关系。结果表明:作物水分胁迫指数CWSI和冠层-空气温差(Tc-Ta)是利用冠层温度评价作物水分状况的重要方法。冠层温度和冠气温差都有明显的日变化过程,其中冠层温度在下午14:00前后达到最大值;中午12:00~14:00时段冠气温差反应冬小麦的供水状况最具代表性;冬小麦适宜水分处理的冠气温差阈值为-1.5℃<ΔT<1.3℃。冬小麦旺盛生长期间(15/4~25/5)的水分胁迫指数平均值与最终籽粒产量的关系是一种非线性的关系,平均水分胁迫指数在0.18~0.23范围为冬小麦的最优供水标准。 相似文献
13.
无人机多光谱遥感监测冬小麦拔节期根域土壤含水率 总被引：1，自引：0，他引：1
快速精确地获取冬小麦根域土壤含水率对实现精准灌溉具有重要意义。以拔节期不同水分处理的冬小麦为对象,利用低空无人机搭载六波段多光谱相机获取其冠层光谱反射率,并同时采集5个不同深度(10、20、30、40、60 cm)土壤含水率数据,通过逐步回归法、偏最小二乘法、岭回归法建立光谱数据与5个深度的多元回归模型。结果表明,三种回归模型对10、20 cm深度土壤含水率都有较高的监测精度,可以较好地对作物根域土壤含水率进行定量预测,其中逐步回归模型效果最好,其模型的决定系数R~2达到0.815、0.747,预测模型的R~2为0.774、0.717,相对分析误差R_(PD)为2.007、1.862,但三种回归模型对深度为30、40、60 cm根域土壤含水率的监测精度都较低。该研究结果对指导精准灌溉具有一定的参考价值。 相似文献
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基于高光谱技术的基质含水率快速测定方法 总被引：1，自引：0，他引：1
为了寻找一种基质含水率的快速检测方法,应用高光谱技术获得不同含水率基质样品光谱信息,阐释基质含水率光谱规律,对基质含水率进行定量分析,为设施基质栽培水分快速测定提供参考。以稻壳基质为研究对象,对基质光谱信息进行基线校正和平滑处理后,利用逐步回归分析法提取稻壳基质光谱反射率一阶微分变换的敏感波段,建立基于敏感波段组合的基质含水率预测模型,并对模型进行了检验。结果表明,在敏感波段527、796和959 nm处,采用反射率一阶微分建立的稻壳基质含水率三波段指数预测模型的预测效果较好,模型预测相关系数(RP)为0.91,预测均方根误差(RMSEP)为5.55%,可以实现对稻壳基质含水率的快速准确检测。 相似文献
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《灌溉排水学报》2021,40(8)
【目的】精确、高效地预测作物产量。【方法】以冬小麦为研究对象,利用无人机搭载多光谱相机,获取抽穗期、开花期和灌浆期的多光谱图像数据。根据多光谱波段选取对产量敏感的14种植被指数,并优选出与产量极显著相关的13种植被指数;基于优选出的植被指数分别建立各生育期的MLR、PLSR、SVM和Cubist产量估算初级模型进行对比分析,并利用Stacking方法集成初级学习器模型分别建立各个时期MLR和Cubist次级产量估测模型。【结果】随着冬小麦生长阶段的发展,各植被指数与产量的相关性逐渐增大,在灌浆期达到最大值0.67;对比4个初级学习器模型精度,Cubist模型在抽穗期、开花期和灌浆期的估产精度均为最高;利用Stacking方法构建的次级学习器模型以Cubist模型的估产效果最佳,MLR和Cubist模型的估产精度在各个时期均得到了提升。【结论】基于Stacking方法融合估产模型能够显著提升冬小麦的产量估算精度,为今后的估产研究提供参考。 相似文献
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不同生育时期冬小麦FPAR高光谱遥感监测模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
通过连续5年定位研究不同氮磷耦合水平下,不同生育时期冬小麦群体FPAR与冠层光谱反射率,建立基于不同植被指数的不同生育时期FPAR分段监测模型。结果表明:随着氮磷水平增加FPAR呈递增趋势,不同品种间存在差异;冬小麦群体FPAR与670、850、960 nm具有较高的相关性,在可见光和近红外波段处均有敏感波段;在拔节期、孕穗期、抽穗期、灌浆期和成熟期FPAR与SAVI、NDVI705、EVI、DVI、RVI均达极显著相关,相关系数r范围为0.818~0.942;在不同生育时期,分别基于SAVI、NDVI705、EVI、RVI、RVI能建立较好的FPAR分段监测模型,决定系数R2分别为0.854、0.888、0.811、0.844、0.911;标准误差SE分别为0.054、0.032、0.044、0.047、0.044;以不同年份独立数据对模型进行验证,田间实测值与模型预测值之间相对误差RE分别为14.1%、17.4%、12.8%、18.8%、10.7%;均方根误差RMSE分别为0.139、0.146、0.136、0.158、0.130。该结果较拔节期至成熟期FPAR统一监测模型监测精度及验证效果均有所改善。因此,在拔节期、孕穗期、抽穗期、灌浆期和成熟期可分别用SAVI、NDVI705、EVI、RVI、RVI预测冬小麦群体FPAR,具有较好的年度间重演性和品种间适用性。不同生育时期FPAR分段监测模型较统一监测模型有较好的监测效果。 相似文献
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叶片含水率和叶水势反映植物组织中水分的状态,是衡量植物水分供应和水分利用效率的重要指标。为探究基于不同高度下无人机多光谱影像反演叶片含水率和叶水势模型的差异,本研究在3个飞行高度处理F30、F60、F100 (30、60、100m)下采集多光谱影像数据,通过使用6种光谱反射率+经验植被指数的组合与地面实测数据进行相关性分析,获得不同飞行高度下的光谱反射率+经验植被指数组合与叶片含水率和叶水势的反演模型及其决定系数,以决定系数为依据分别构建支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和径向基神经网络（RBFNN）模型,分析不同飞行高度无人机多光谱影像反演芳樟叶片含水率和叶水势的精度。结果发现：3个飞行高度下,基于RF模型的反演精度均高于SVM模型和RBFNN模型。F30处理对叶片含水率与叶水势反演效果均优于F60和F100处理。F30处理对叶片含水率反演的敏感光谱反射率+植被指数组合为红光波段反射率（R）、红边1波段反射率（RE1）、红边2波段反射率（RE2）、近红外波段反射率（NIR）、增强型植被指数（EVI）、土壤调节植被指数（SAVI）。RF模型训练集的R2、RMSE、MRE分别为0.845、0.548%、0.712%;测试集的R2、RMSE、MRE分别为0.832、0.683%、0897%。对叶水势反演的敏感光谱反射率+植被指数组合为R、RE2、NIR、EVI、SAVI、花青素反射指数（ARI）。RF模型训练集的R2、RMSE、MRE分别为0.814、0.073MPa、3.550%;测试集的R2、RMSE、MRE分别为0.806、0.095MPa、4.250%。研究结果表明飞行高度30m与RF方法分别为反演叶片含水率和叶水势的最优光谱获取高度与最优模型构建方法。本研究可为基于无人机平台的矮林芳樟水分监测提供技术支持,并可为筛选无人机多光谱波段与经验植被指数、实现植物长势参数快速估测提供应用参考。 相似文献
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开展冬小麦冠层SPAD值监测,建立“三边”参数与SPAD值之间的高光谱估算模型,以期为高光谱诊断冬小麦冠层SPAD值提供理论依据和技术支持.以冬小麦冠层反射率与冠层SPAD值的相关关系为基础,构建基于“三边”参数的冬小麦冠层SPAD值的一元线性回归模型和主成分回归模型.结果表明:拔节期、抽穗期、灌浆期和全生育期分别以红谷位置、(SDr-SDb)/(SDr+SDb)、红谷幅值、(SDr-SDy)/(SDr+SDy)的相关系数最高,且均具有统计学意义(P<0.01);采用主成分方法构建的光谱模型在拔节期、抽穗期、灌浆期和全生育期相较于同期一元线性回归模型,决定系数R2分别提高49.6%,54.3%,14.3%和8.6%,均方根误差RMSE与相对误差RE均分别减少9.0%,12.4%,13.5%和13.6%,因此采用综合光谱信息构建主成分回归模型,在各生育时段及全生育时段对冬小麦冠层SPAD值均有较高的估算精度,可为冬小麦SPAD值的监测与诊断提供依据. 相似文献
20.
《灌溉排水学报》2021,40(7)
【目的】探讨淮北平原冬小麦生育期内土壤水分的时空变化特征,为冬小麦灌溉和田间水分管理提供科学依据。【方法】基于1992—2018年淮北平原砂姜黑土区的土壤含水率数据和适宜土壤含水率阈值,采用Mann-Kendall检验法(M-K检验法)、滑动T检验法、克里金插值法等方法分析了淮北平原冬小麦生育期内土壤含水率时空变化规律。【结果】(1)冬小麦全生育期10、20 cm土层深度含水率呈下降趋势,而50 cm含水率则呈上升趋势;10、20和50cm的土壤含水率未发生突变,其变化处于正常波动范围。(2)冬小麦生育期内,拔节—抽穗阶段、抽穗—乳熟阶段和乳熟—成熟阶段的土壤含水率低于适宜含水率下限值出现的概率分别为38.5%、46.2%和46.2%,不利于冬小麦生长发育;而返青—拔节阶段土壤含水率均高于适宜含水率下限值,出现干旱胁迫的可能性较低。(3)在空间分布上,冬小麦全生育期表层土壤含水率西南部最高,中部较低,而中层50cm则呈从南向北减少的整体态势。(4)在拔节—抽穗阶段,土壤含水率的低值区出现在蚌埠和蒙城的概率为45.5%和50.0%,而在抽穗—乳熟阶段其概率分别为62.0%和38.1%。【结论】未来淮北平原表层土壤含水率可能呈下降趋势,冬小麦生长受干旱胁迫的可能性较大,蚌埠和蒙城地区应加强冬小麦的灌溉。 相似文献