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《江西农业学报》2022,(2)
以苹果树正常叶片、受红蜘蛛胁迫叶片的高光谱反射率和SPAD值为数据源,在分析SPAD值与原始光谱反射率及其一阶导数、高光谱值相关性的基础上,筛选敏感波段,建立了基于高光谱反射率的叶绿素含量估测模型。结果表明:正常苹果叶片叶绿素含量的敏感波段为513539、564539、564585、694、699、720 nm,叶绿素含量的最佳估测模型为线性函数模型SPAD=152.450-1884.851R377;受红蜘蛛胁迫的苹果叶片叶绿素含量的敏感波段为961、972、720 nm,叶绿素含量的最佳估测模型为线性函数模型SPAD=49.371-46428.473 R’972。 相似文献
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基于成像高光谱的苹果叶片叶绿素含量估测模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以苹果树正常叶片、受红蜘蛛胁迫叶片的高光谱反射率和SPAD值为数据源,在分析SPAD值与原始光谱反射率及其一阶导数、高光谱值相关性的基础上,筛选敏感波段,建立了基于高光谱反射率的叶绿素含量估测模型。结果表明:正常苹果叶片叶绿素含量的敏感波段为513~539、564~585、694、699、720 nm,叶绿素含量的最佳估测模型为线性函数模型SPAD=152.450-1884.851R377;受红蜘蛛胁迫的苹果叶片叶绿素含量的敏感波段为961、972、720 nm,叶绿素含量的最佳估测模型为线性函数模型SPAD=49.371-46428.473 R’972。 相似文献
3.
为建立和优化基于冷冻干燥基础猪肉样品的水分、粗蛋白和粗脂肪近红外定量预测模型，分别以130个冷冻干燥猪肉粉近红外光谱(near infrared reflectance spectroscopy,NIRS)和其中的水分、粗蛋白、粗脂肪含量为研究对象，应用偏最小二乘法(partial least squares regression,PLS)、内部交叉验证和外部验证建立和优化冷冻干燥猪肉粉水分、粗蛋白、粗脂肪的近红外定量预测模型。结果表明：最优冷冻干燥猪肉粉水分、粗蛋白、粗脂肪含量模型的相关系数(R2)分别为96.58%、99.31%、99.47%；交互验证标准偏差(RMSECV)分别为0.305、0.742、0.692；预测标准偏差(RMSEP)值分别为0.294、2.297、0.460。综上，基于冷冻干燥基础的猪肉营养成分近红外快速检测各指标模型的R2均在96%以上，RMSECV值均在0.8以下，RMSEP值均在2.3以下，证明此次冷冻干燥猪肉粉营养成分近红外快速检测模型构建成功。 相似文献
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贵州南江3号烟叶全氮含量高光谱估算模型 总被引：1，自引：0，他引：1
为实现烟叶全氮含量快速无损检测,及时获取烤烟生长实时信息,以贵州喀斯特山区主栽品种南江3号为研究对象,利用地物高光谱仪采集烟叶高光谱,并测定其全氮含量,采用相关性和逐步回归方程分析全氮含量与原始光谱反射率、光谱反射率一阶微分、高光谱特征变量之间的关系。结果表明:全氮含量高光谱原始反射率的特征波长为702nm(r=—0.587),呈极显著负相关;光谱反射率一阶微分的特征波长为632nm(r=0.812),呈极显著正相关;绿峰与红谷比值Rg/Rr(r=—0.812)的相关系数较高;基于光谱反射率一阶微分的逐步回归方程对烟叶全氮含量的估测效果较好(R2=0.961,p0.01)。 相似文献
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《新疆农业科学》2017,(1)
【目的】研究传统土壤全氮含量测定方法,解决复杂、耗时、耗力等问题。【方法】以新疆干旱区灰漠土为研究对象,运用经典统计学和光谱学相结合的方法,研究灰漠土土壤全氮含量的光谱反射特性,通过对原始光谱的数据变换和相关性分析,构建了土壤全氮含量的高光谱估测模型,并对模型进行对比和验证。【结果】土壤中全氮含量不同光谱反射特性趋势相近,土壤的光谱反射率在780、1 800和2 140 nm波长附近出现波峰,在1 910 nm附近有明显的波谷,土壤全氮含量与原始光谱反射率相关性较差。通过一阶微分处理后的光谱数据与全氮含量的相关性显著优于原始光谱和二阶微分处理,最大相关系数为0.819,达到极显著相关;利用一阶微分变换从中提取特征波段667和1 414 nm,建立土壤全氮含量的估测模型:Y=2 698.048 X667-1062.149 X1414-0.015,R2为0.75,对估测模型进行验证发现,R2为0.80,当全氮含量过大或过小时,模型估测偏差相对较大,总体预测精度较高。【结论】高光谱分析技术对土壤全氮含量的预测具有一定的意义,利用估测模型可以快速鉴定土壤全氮含量。 相似文献
6.
快速监测土壤重金属污染程度,对发展精细农业、保障食品安全和社会经济可持续发展具有重要意义。本文基于山东省烟台市的70个土壤样本数据,首先分析了土壤重金属镍的分组光谱特性;对土壤光谱反射率进行一阶微分、倒数的一阶微分、对数的一阶微分等六种变换并计算出光谱反射率变换值与土壤镍含量的相关系数,根据极大相关性原则选取光谱特征;然后建立基于BP神经网络的土壤重金属镍含量光谱估侧模型;并利用其它2种建模方法对镍含量进行建模,验证BP神经网络模型的有效性。结果表明,土壤光谱反射率随镍含量的升高而降低,呈现负相关性;以(1/R1015)′、(1/R2286)′、(1/ln(R925))′和(1/ln(R1911))′为估测因子,所建镍含量估侧模型的决定系数为R2=0.912,平均相对误差为14.279%。研究表明,利用高光谱技术定量估测土壤镍含量是可行的。 相似文献
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水稻叶片高光谱响应特征及氮素估算 总被引：2，自引：0，他引：2
《江苏农业科学》2017,(23)
将高光谱遥感技术应用于高纬度高海拔宁夏回族自治区,探讨水稻氮素快速无损的监测方法,为科学合理地施肥提供依据。对3个不同施氮水平、5个生育期水稻叶片反射光谱的响应特征及叶片叶绿素相对含量(SPAD值)进行对比分析,将光谱及SPAD值与氮素含量进行相关分析,筛选诊断氮素含量的特征光谱并构建氮素估算模型。结果表明,随着生育期的推进,叶片光谱反射率在可见光范围内呈增加趋势,该变化特征与SPAD值变化规律基本一致,近红外区光谱反射率呈先增加后降低的规律;随氮素含量增加可见光反射率降低,近红外反射率增加,SPAD值与氮素含量呈正相关(r=0.766);各波段对氮素的光谱响应程度不同,可见光波段更敏感,原始光谱612 nm和一阶微分666 nm为特征波长;叶片氮素估算最优模型为y=9.155x1-0.111x2+0.050x3+2.102(x1、x2、x3分别为R612 nm、R666 nm、SPAD值)。 相似文献
9.
《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
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【目的】研究荒漠区梭梭幼苗植株冠层光谱特征,建立基于高光谱的幼苗生境土壤氮素含量最佳估测模型,为荒漠区植物与土壤养分状况的实时监测与精确诊断提供重要依据。【方法】以古尔班通古特沙漠梭梭幼苗及其生境土壤为研究对象,采用便携式光谱仪测定幼苗植株冠层光谱反射率,结合室内分析的幼苗生境土壤氮素含量,利用统计学方法分析幼苗植株冠层光谱与生境土壤氮素含量之间的关系。【结果】生长期内幼苗植株冠层光谱反射率一阶微分与土壤氮素含量在403～485、509～538、677～806、1 489～1 616 nm波段范围内呈显著正相关,其中在428、516、751、801、1 534 nm处呈极显著正相关,以751 nm处的相关系数最大,为最强敏感波长。【结论】基于植株冠层光谱反射率一阶微分敏感波段建立的反演模型Y=133.186X_(751)+8.803,其决定系数最大,相对误差最小,拟合效果最优,预测精度较高,可作为荒漠区梭梭幼苗生境土壤氮素含量的最优估算模型。 相似文献
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【目的】以高光谱技术为核心,结合理化数据,建立快速、无损的冬小麦冠层水分含量估算模型,为利用高光谱技术进行小麦水分含量的无损检测提供参考。【方法】测定两种冬小麦的叶片、植株含水量,采集其光谱数据作SG平滑、一阶导数和二阶导数处理,分析其相关关系,构建冬小麦叶片和植株含水量的多种估算模型,进行精度评价。【结果】不同光谱数据处理中一阶导数变换能够显著增加与小麦含水量的相关性,叶片含水量在456 nm波长处达到了最大负相关,相关系数为0.87,植株含水量在457 nm波长处达到了最大负相关,相关系数为0.890 9;偏最小二乘回归构建的水分含量估测模型拟合精度优于线性和多元回归模型,线性模型采用R650、SG1944、R′456、R″681构建的模型估测叶片含水量较好,估测植株含水量R664、SG663、R′457、R″ 681精度较高; 多元线性回归和偏最小二乘回归都是采用一阶导数变换构建的模型拟合精度最高,叶片和植株水分含量估测模型的外部检验R2分别达到0.803 2、0.867 0、0.854 0、0.885 6。【结论】小麦原始光谱一阶导数变换后能够显著提高与水分含量的相关性,利用PLSR方法构建的小麦水分含量估测模型拟合精度最高。 相似文献
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通过对7个蘘荷品种花苞中粗蛋白、粗纤维、粗脂肪等营养成分进行测定分析表明,贵州红蘘荷粗蛋白含量较高,如皋红蘘荷粗蛋白含量最低;红蘘荷粗纤维含量显著高于绿蘘荷,如东红蘘荷粗纤维含量和粗脂肪含量均较高,而如皋绿蘘荷粗脂肪含量最高,粗纤维含量最低;红蘘荷可溶性总糖含量显著高于绿蘘荷,其中贵州红蘘荷可溶性糖含量显著高于其他品种,如皋绿蘘荷可溶性总糖含量最低;7个品种蘘荷总酚含量均小于1 mg·g-1,红蘘荷总酚含量显著高于绿蘘荷。综合评价后发现,红蘘荷风味更浓但口感粗糙,适合用于具特殊功能的化学物质提取,而绿蘘荷品质较好,适合鲜食和用于低糖食品开发。 相似文献
14.
通过对土壤电导率和光谱测定,分析了南方丘陵稻田土壤电阻率特征、原始光谱数据及重采样光谱数据特征。在光谱重采样基础上进一步构建光谱包络线去除变换、光谱反射率倒数(1/R)、对数[ln(1/R)]、平方根(R0.5)、一阶微分等单一或复合变换模型。通过横向、纵向综合比较分析不同模型的反射率与电阻率相关性分析的曲线差异,着重探讨了基于一阶微分的数据变换模型间土壤电阻率与光谱反射率间相关性强弱,结果表明:(1)基于一阶微分变换的模型可以对重叠混合光谱进行分解以便识别,扩大样品之间的光谱特征差异,发掘敏感波段的光谱吸收、反射特征;(2)综合反射率的平方根的一阶微分变换、反射率的倒数的对数及反射率对数的一阶微分等模型得出,在波段为382 nm处,土壤电阻率与光谱反射率间相关系数最高达0.788,在波段为555~560 nm,多个微分变换模型相关性系数在0.7以上,可为后续反演因子的确定及土壤电阻率高光谱估测回归模型的建立提供参考。 相似文献
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基于冠层高光谱的南方丘陵地区晚稻氮素营养诊断 总被引：2，自引：0，他引：2
《江西农业大学学报》2015,(6)
为研究水稻氮素营养诊断的快速方法、初步构建基于高光谱的水稻氮素营养诊断模型,以南方丘陵区晚稻氮肥试验为例,利用分别测定不同施氮水平及水稻不同生育期水稻冠层叶片的高光谱反射特征,应用一阶微分光谱以及植被指数分别构建基于高光谱的晚稻氮素营养诊断模型。结果表明:不同氮素水平下冠层叶片光谱反射率的差异主要集中在400~650 nm可见光处和730~1350 nm近红外处,随着冠层氮素含量增加可见光处光谱反射率降低,而在近红外范围内反射率增加。随着水稻生长发育,冠层叶片光谱反射率降低,而且反射峰值由519 nm向554 nm移动。应用738 nm处的光谱反射率与叶片氮素含量建模,用一阶微分反射率得到的最优模型为指数模型Y=1.591 4e~(88.794X)(R~2=0.736 2),用比值植被指数(RVI)和归一化植被指数(NDVI)得到的最优模型分别为指数模型Y=18.658e~(-1.040 9X)(R~2=0.630 4)和二次多项式Y=-17.454X~2+0.733 1X+4.130 2(R~2=0.652 3),所有模型中以一阶微分反射率得到的模型最佳,最适合于在供试条件下的水稻氮素营养诊断。 相似文献
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利用高光谱法估测稻穗稻谷的粗蛋白质和粗淀粉含量 总被引：14，自引：0，他引：14
蛋白质含量和粗淀粉含量是水稻品质的两个重要指标。通过大田和室内试验，测定了5个品种、3个供氮水平处理的水稻冠层和稻穗在成熟过程中不同时期的高光谱反射率及稻谷的高光谱，分析了稻穗稻谷的粗蛋白及粗淀粉含量。结果表明，稻穗粗蛋白及粗淀粉含量与冠层光谱及其一阶导数光谱在某些波段达到显著相关、与稻穗粉末样光谱及其一阶导数光谱在某些波段也达到显著相关，其中决定系数R2约0.7；稻谷粗蛋白含量与粗淀粉含量呈负相关，它们与稻谷光谱及其一阶导数光谱在某些波段达到极显著相关水平。表明能用高光谱方法估算稻穗和穗谷的粗蛋白及粗淀粉含量，为水稻品质遥感监测提供依据。 相似文献
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为无损快速检测基于单位重量的烟叶钾元素含量,应用ASD Field Spec 3便携式地物光谱仪采集了曲靖市大莫古镇主栽品种云烟97号不同长势的烟草叶片光谱,测定了相应烟叶的钾元素含量;利用光谱分析技术提取烟草叶片光谱特征变量,并分析了烤烟叶片钾元素含量与原始光谱、光谱一阶微分及高光谱特征变量间的相关性;采用多元逐步回归分析的方法,建立了基于光谱特征单变量估测钾含量模型并进行该模型的精度检验。结果表明,钾元素(K)与原始光谱反射率的相关系数在350 nm波长处最大;钾元素(K)与光谱一阶微分在1 089 nm波长处极显著负相关(相关系数为-0.661),在2 297 nm处极显著正相关(相关系数为0.710);钾元素与高光谱特征变量绿边面积(SDg)的相关系数最大。综合来看,基于叶片光谱反射率一阶微分的钾元素回归模型对烟草叶片钾含量的估测精度较高,估测效果较好。 相似文献
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基于成像高光谱的小麦叶片叶绿素含量估测模型研究 总被引：2，自引：0，他引：2
为了探索小麦叶片的光谱特征和敏感波段,建立小麦叶绿素含量与光谱特征参量间的定量关系模型,以促进高光谱技术在小麦精准施肥以及快速、无损长势监测中的应用。采用相关分析法分析了叶绿素含量与光谱反射率及其一阶导数的关系,建立了叶绿素含量监测模型。经筛选验证确定小麦叶绿素含量的最佳估测模型为SPAD=36.75+188.168R387和SPAD=2 094.242R'7153+112 646.744R'7152-1.561E7R'715+42.991。这2个模型均可较好地估测小麦叶片的SPAD值,相比较而言,基于波段R387建立的SPAD估测模型精确度更高。 相似文献
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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
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
20.
【目的】探讨高光谱遥感数据不同预处理及不同估测算法下土壤有机质估测模型的优劣,为提高土壤有机质估测精度奠定基础。【方法】使用高光谱仪在室内条件下对土壤样品进行光谱测量,对光谱数据进行4种去噪处理(无去噪处理、Savitzky-Golay(S-G)平滑滤波去噪、小波包去噪以及S-G平滑与小波包结合去噪),然后对去噪后的光谱数据进行8种数据变换(原始光谱数据R、倒数1/R、对数log(R)、倒数对数log(1/R)、一阶导数R′、倒数一阶导数(1/R)′、对数一阶导数(log(R))′、倒数对数一阶导数(log(1/R))′),接着对变化后的光谱数据进行3种降维处理(无降维处理、敏感波段降维和主成分分析降维),最后运用支持向量回归法和偏最小二乘回归法分别建立SOM含量估测模型。【结果】研究中所涉及的各种数据预处理和估测算法中,小波包去噪、PCA降维、反射率倒数一阶导数(1/R)′光谱数据变换处理条件下,使用PLSR方法的估测模型精度最高、模型最稳定,可以较精确地估测吉林省伊通县SOM含量。【结论】合适的数据预处理,尤其是小波包去噪和PCA降维相结合,可有效改善光谱数据质量,提高SOM含量估测模型精度及稳定性。 相似文献