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为实现冬小麦条锈病早期探测、提高冬小麦产量和品质,研究了日光诱导叶绿素荧光(Solar-induced chlorophyll fluorescence,SIF)对冬小麦条锈病早期探测的可行性。基于3波段夫琅和费暗线(3-band Fraunhofer line discrimination,3FLD)和反射率荧光指数2种方法提取了冠层SIF数据,计算了对小麦条锈病敏感的光谱指数(Spectral index,SI),通过相关性分析优选了遥感探测小麦条锈病早期的特征参量,利用偏最小二乘(Partial least squares,PLS)算法构建冬小麦条锈病早期光谱探测模型。研究结果表明:O2-A波段的荧光强度(SIF-A)以及反射率荧光指数ρ_(440)/ρ_(690)、ρ_(675)ρ_(690)/ρ_(683)~2、ρ_(690)/ρ_(655)、ρ_(690)/ρ_(600)、D_(λP)/D_(744)、D_(705)/D_(722)均与小麦条锈病早期病情指数(Disease index,DI)达到了极显著相关,相关系数分别为-0. 793、-0. 523、-0. 539、-0. 497、0. 541、0. 446、0. 490,可作为冬小麦条锈病早期光谱探测的荧光特征参量;基于3组SIF数据构建的PLS-SIF检验模型的决定系数分别为0. 801、0. 772、0. 807,均方根误差分别为3. 3%、3. 1%、3. 2%,较反射率光谱指数构建的SI-PLS模型决定系数至少提高了27%,均方根误差至少减少了24%。因此,冠层SIF数据更适于冬小麦条锈病的早期探测。本研究结果对及时进行冬小麦条锈病防控具有重要应用价值,可为利用卫星荧光遥感数据对小麦条锈病早期大面积、无损探测提供参考依据。 相似文献
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为提高小麦条锈病遥感监测精度，综合利用反射率光谱在作物生化参数探测方面的优势和叶绿素荧光在光合生理诊断方面的优势，构建了冠层日光诱导叶绿素荧光(Solar induced chlorophyll fluorescence，SIF)协同反射率光谱吸收参量的初始特征集合，并基于融合遗传算法(Genetic algorithm，GA)和支持向量回归(Support vector regression，SVR)算法对初始特征集合与SVR参数进行联合优选，确定遥感监测小麦条锈病严重度的敏感因子，建立基于GA-SVR算法的小麦条锈病遥感监测模型，并将其与相关系数(Correlation coefficient，CC)分析法提取特征参量构建的CC-SVR模型精度进行对比。小区试验数据验证结果表明，融合GA和SVR算法优选特征参量构建的GA-SVR模型精度优于CC-SVR模型，3个样本组中GA-SVR模型预测病情指数(Disease index，DI)与实测DI间的决定系数R2比CC-SVR模型至少提高了2.7%，平均提高了17.8%，均方根误差(Root mean square error，RMSE)至少减少了10.1%，平均减少了32.1%。大田调查数据进一步验证了利用GA-SVR算法对小麦条锈病遥感监测的敏感因子进行优选及模型构建能够提高小麦条锈病遥感监测精度，研究结果为实现大面积高精度遥感监测作物健康状况提供了思路。 相似文献
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结合图像的叶绿素荧光动力学植物水分胁迫探测方法 总被引：2，自引：0，他引：2
为了准确、直观探测植物水分胁迫及生长状态信息,融合了叶绿素荧光动力学参数及荧光图像对不同干旱胁迫条件下的植物进行了实验观测。以460 nm蓝色LED作为激发光源,EMCCD加装690 nm带通滤光片进行荧光图像采集,对4种不同采样周期下的各1 000幅图像求每幅图的像素平均值,按时间序列绘制荧光强度,可得到信息更全面的叶绿素荧光动力学曲线,并计算得出各个动力学参数。同时,对不同时间产生的荧光图像进行降噪、乘除等运算,并用伪彩色显示,可直观分析各类因素导致的荧光分布不均匀性。对易失水叶片和非易失水叶片分别进行快速水分胁迫和缓慢水分胁迫实验,结果表明,荧光比Rfd及动力学曲线上次峰值出现的时间随着胁迫的加剧均发生相应变化,且与叶片含水率之间具有较高的拟合决定系数。因此,将叶绿素荧光动力学特征和图像信息相结合,可提高植物干旱胁迫早期预测的准确度和直观性,为现场连续无损地监测植物生长状态、各类胁迫信息、病虫害检测等提供了一种快速的遥测手段。 相似文献
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基于激光诱导荧光光谱分析的黄瓜叶片叶绿素含量检测 总被引：4，自引：2，他引：2
利用反射式激光诱导叶绿素荧光光谱分析技术对黄瓜活体叶片叶绿素含量进行检测实验研究。通过对中心波长为473nm和660nm 2种激发光的4种激发强度(2.5、5.0、7.5、10.0mW)条件下荧光光谱的分析,结果显示:在强度7.5 mW、波长473 nm的光源下激发产生的荧光光谱具有很好的准确性和稳定性;在此条件下,荧光参数F_(732)/F_(685)与植物活体叶片内叶绿素含量成极显著线性关系,并以此为基础建立了数学回归模型(R~2>0.93,p<0.001),模型回归系数显著,模型可靠性极好,准确地反映了荧光参数与叶绿素含量的关系。 相似文献
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玉米抽丝期是玉米由营养生长进入生殖生长的转折点,是决定玉米产量的关键时期。为此,基于激光诱导荧光光谱(LIF)技术,以抽丝期玉米叶片为研究对象,快速无损地获取植物生理信息的日变化,重点分析玉米叶片蒸腾效应与叶绿素荧光光谱的相关性,并选择706～748nm波段作为敏感光谱波段,建立了基于光谱特征参数的植物叶片蒸腾速率的预测模型。结果表明:采用荧光强度F730研究玉米叶片蒸腾效应最合适;由于气孔导度反映蒸腾效应,且影响CO_2的同化过程,故以气孔导度的信号之一的叶片温度作为模型输入修正;通过对蒸腾速率与叶片温度、叶绿素荧光强度进行回归诊断与全回归分析,建立了基于荧光强度F730和叶片温度的蒸腾速率预测模型,分析了蒸腾速率与二者的相关性,模型复相关系数为R=0.833 4,模型校验结果的相关系数R~2=0.879 8,认为模型的预测能力较好。通过激光诱导叶绿素荧光光谱技术实现了对植物生理信息的无损检测与分析,建立的玉米抽丝期蒸腾速率预测模型可为玉米优质高产的水肥精准化、智能化控制技术提供数据支持。 相似文献
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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
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基于无人机高光谱影像的冬小麦全蚀病监测模型研究 总被引：2，自引：0，他引：2
冬小麦全蚀病是导致小麦大幅减产甚至绝收的土传检疫性病害。快速、无损地监测冬小麦全蚀病空间分布对其防治具有重要意义。以无人机搭载成像高光谱仪为遥感平台,利用成像高光谱影像结合地面病害调查数据,在田块尺度对冬小麦全蚀病病情指数分布进行空间填图。利用地物光谱仪(ASD)同步获取的高光谱数据评价UHD185光谱数据质量,综合运用统计分析以及遥感反演填图技术,计算光谱指数(Difference spectral index,DSI)、比值光谱指数(Ratio spectral index,RSI)及归一化差值光谱指数(Normalized difference spectral index,NDSI)与病情指数(DI)构建决定系数等势图,筛选最优光谱指数与DI构建线性回归模型,并利用3个光谱指数构建偏最小二乘回归预测模型,以对比模型预测精度与稳健性。最后用独立数据对模型进行检验。结果表明,冬小麦冠层的ASD光谱数据与UHD185光谱数据相关性显著,决定系数R~2达0.97以上,3类光谱指数与DI构建偏最小二乘回归模型,得到模型验证结果(R~2=0.629 2,R_(MSE)=10.2%,M_(AE)=16.6%),其中DSI(R_(818),R_(534))对模型贡献度最高,利用DSI(R_(818),R_(534))与DI构建线性回归模型为y=-6.490 1x+1.461 3(R~2=0.860 5,R_(MSE)=7.3%,M_(AE)=19.1%),且通过独立样本的模型验证精度(R~2=0.76,R_(MSE)=14.9%,M_(AE)=11.7%,n=20)。最后使用该模型对冬小麦进行病情指数反演,制作了冬小麦全蚀病病害空间分布图,本研究结果为无人机高光谱遥感在冬小麦全蚀病的精准监测方面提供了技术支撑,并对未来卫星遥感探索冬小麦全蚀病大面积监测提供了理论基础。 相似文献
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基于LED激发光源的叶绿素荧光强度检测与分析 总被引：1，自引：1，他引：0
采用了650nm红色发光二极管(LED)的矩阵(6×8)作为激发光源,构建了一种基于MINI-PAM荧光仪的调制脉冲式在线检测叶绿素荧光系统。利用该系统分别对番茄苗期、花期、果期活体叶片的荧光强度与激发光源(LED)光强关系进行试验研究。通过对可编程电源来调节LED光强(在0～1 700μmol/m2.s之间),以50mA为步进值依次增加,并利用Excel软件对测得的荧光值F进行分析。结果显示:电流值在3 700mA以下,每一时期植株叶片的荧光强度与恒流源输出电流强度具有显著的线性关系,决定系数R2>0.97。以此研究为基础,建立了荧光强度与激发光强度的关系模型,模型可靠性高,能够比较真切地反映出荧光强度与激发光强之间的关系。 相似文献
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模拟多光谱卫星宽波段反射率的冬小麦叶片氮含量估算 总被引：1，自引：0，他引：1
基于多年大田和小区试验下的实测小麦冠层高光谱信息,利用传感器光谱响应函数模拟Landsat 8、SPOT 6、HJ-1A、HJ-1B、GF-1和ZY-3卫星可见光-近红外波段的冠层光谱反射率,构建基于光谱指数的全生育期叶片氮含量(Leaf nitrogen concentration,LNC)估算模型。结果表明,基于不同传感器模拟的宽波段光谱反射率、光谱指数之间存在差异,但差异不显著;所有筛选的光谱指数和叶片氮含量都在P0.01水平显著相关,基于各光谱指数所构建的全生育期叶片氮含量估算通用模型均通过显著性检验;基于综合指数(TCARI/OSAVI)、转化叶绿素吸收反射指数(TCARI)、比值植被指数(RVI)的叶片氮含量估算模型具有较高的敏感性,噪声等效误差(NE)均小于1.6,其中以TCARI/OSAVI建立的叶片氮含量估算通用模型具有最好的拟合、检验精度和适用性,模型决定系数为0.62,NE为1.26。 相似文献
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SPEI和植被遥感信息监测西南地区干旱差异分析 总被引：2，自引：0，他引：2
基于西南地区2000—2018年不同时间尺度的标准化降水蒸散指数（SPEI-1、SPEI-3、SPEI-12），应用线性趋势法和曼肯德尔检验（Mann-Kendall test, M-K）法分析了西南地区气象干旱的时间变化特征，评价了日光诱导叶绿素荧光（SIF）、归一化植被指数（NDVI）以及增强型植被指数（EVI）等植被遥感数据对区域植被状况监测的有效性及差异性。结果表明：2000—2018年西南地区SPEI整体上呈微弱增加趋势，其中，2000—2013年间，SPEI-12呈下降趋势（趋势率为-0.05/(10a)，R2=0.295），2014—2018年间，SPEI-12时间序列呈上升趋势（趋势率为0.04/(10a)，R2=0.094），说明在气候变化背景下，近年来西南地区的干旱化趋势有所缓解。SPEI-12的趋势突变点发生在2016年和2017年。相对于植被绿度指数NDVI和EVI，SIF对植被生长季发生的长期和短期干旱事件均表现出较大负异常，说明SIF可快速获取水分胁迫下的植被光合作用信息。森林、农田和草地的SIF与不同时间尺度气象干旱指数的相关性均高于NDVI和EVI，SIF对森林、农田及草地植被生态系统干旱监测的敏感性优于传统的植被绿度指数；草地的SIF与SPEI-1的相关性更高（R=0.859, P<0.01），其光合作用对短期水分胁迫最为敏感。本研究可为西南地区干旱的综合应对、水资源管理调控及生态治理提供科学依据。 相似文献
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融合多源时空数据的冬小麦产量预测模型研究 总被引：3，自引：0，他引：3
为提高大尺度冬小麦产量预测精度,以2005—2019年河南省遥感数据、气象数据、土壤含水率等多源时空数据为特征变量,分析其与小麦单产的相关性,并基于随机森林算法对特征变量进行了重要性分析,构建了融合多源时空数据的冬小麦产量预测模型。结果表明:增强型植被指数（Enhanced vegetation index, EVI）、日光诱导叶绿素荧光（Solar-induced chlorophyll fluorescence, SIF）与高程为小麦产量预测的重要因子,与小麦产量呈高度正相关,对小麦产量预测的重要性指标均超过0.45,远大于土壤含水率、降水量、最高温度、最低温度等因子;基于随机森林算法构建的小麦不同生长阶段产量预测模型中,以10月—次年5月和10月—次年4月为特征变量的产量预测模型精度较高,R2分别为0.85和0.84,RMSE分别为821.55、832.01 kg/hm2,在空间尺度上,豫西和豫南丘陵山地模型预测相对误差高于平原地区。该研究结果可为大尺度作物产量预测提供参考。 相似文献
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为开展马铃薯叶片PSⅡ叶绿素荧光参数无损检测研究，利用高光谱成像系统采集200个感兴趣区域样本点的光谱图像并提取反射率，使用封闭式叶绿素荧光成像系统采集相应样本点的qP值。采用SPXY算法将总样本按照2∶1的比例划分为建模集(135个样本)和验证集(65个样本)，采用联合区间偏最小二乘法(Synergy interval partial least squares，si-PLS)和随机蛙跳(Random frog，RF)算法各筛选出18个敏感波长，并用选择的特征波长建立偏最小二乘回归(Partial least squares regression，PLSR)模型。结果表明：si-PLS-PLSR模型的建模集决定系数R2c为0.6285，验证集决定系数R2v为0.6103；RF-PLSR模型的建模集决定系数R2c为0.7093，验证集决定系数R2v为0.6872。结果表明利用RF算法筛选的特征波长对马铃薯叶片qP值检测的解释性优于si-PLS算法，特征波长在518.72~640.64nm、650~800nm和850~1000nm范围，体现了荧光发射信号是马铃薯作物光化学吸收qP值的重要响应特征，且叶片光化学吸收与叶绿素含量、叶片结构、水分含量等属性紧密关联。绘制叶片qP值分布图为分析马铃薯叶片光化学吸收和光合作用动态提供了直观的分析手段，可为马铃薯作物光合活性评价及复杂生理生化动态监测提供支持。 相似文献
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《灌溉排水学报》2019,(12)
【目的】通过控制施肥量来模拟夏玉米不同产量水平,了解不同产量下夏玉米光合及耗水特性变化,为田间用水管理、区域农业高效用水发展战略的制定提供理论依据。【方法】设置4个产量水平分别为9 000 kg/hm~2(C0),9 750 kg/hm~2(C5),10 500 kg/hm~2(C10),11 250 kg/hm~2(C15),以不施肥为对照(CK),研究不同产量下夏玉米穗位叶光合性能、叶绿素荧光及耗水量和水分利用效率变化。【结果】夏玉米拔节期、花前和花后的株高、叶面积指数、净光合速率、气孔导度和蒸腾速率均随目标产量的提高而增加,花前胞间CO2摩尔分数随产量的提高而增加,C15处理株高、叶面积指数、净光合速率、气孔导度、蒸腾速率和胞间CO2摩尔分数分别较CK平均增加25.5%、39.1%、42.1%、97.9%、79.8%、32.0%;夏玉米拔节期、花前和花后SPAD随目标产量提高,C15处理SPAD较CK平均增加17.9%,qP、ETR、Y(Ⅱ)在不同光照强度下为CKC0处理>C5处理>C10处理>C15处理;耗水量和水分利用效率随产量的提高而增加,土壤体积含水率降低,C15处理耗水量和水分利用效率较CK分别提高15.2%、14.1%,土壤体积含水率较C0处理降低11.0%。【结论】夏玉米较高的叶面积指数、生物量和耗水量是形成高产的重要原因,其中后期干物质的合成是产量形成的主要原因,因此应加强夏玉米生育后期田间用水管理。 相似文献