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通量贡献区叶面积指数空间分布的测定 总被引：1，自引：0，他引：1
使用循环采样设计方案,对海北沼泽化湿地生态系统涡度相关通量观测塔的通量贡献区内叶面积指数进行了实地调查。根据样方叶面积指数的实地测量值和样方的GPS空间定位信息,利用空间插值方法绘制了通量贡献区内的叶面积指数空间分布图。并基于数字摄影与地理信息系统技术,提出了一种测量速度快、计算精度高、适合多种植物叶片叶面积测量的新方法。该方法在ArcGIS的GRID模块下对叶片图像进行格式转化和重新采样处理,使用自行编写的色阶诊断程序提取图像中叶片的叶面积。研究结果表明:此种方法叶面积测量结果与LI-3000A叶面积仪所测的结果具有很好的吻合性,两者的线性回归方程决定系数R2为0.98,叶面积的测量精度完全可以达到实际应用中的测量要求。 相似文献
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针对间接方法测叶面积指数(leaf area index,LAI)一般不考虑单一孤立果树冠层、叶片相互重叠因素及图像处理速度低的缺点,通过正交试验确定单一孤立柑橘LAI测量的主要影响因素为重叠叶片数(α<0.05),建立等间隙模型解决有间隙的重叠的影响问题,采用三维行走机构实现自动采集,应用LabVIEW平台开发一个基于红外透射的柑橘LAI自动测量系统。系统硬件由控制模块与行走机构、信号调理模块、数据采集卡和PC机组成,其标定LAI相对误差绝对值平均为11.11%。在行走机构按照S形路线,自动进行扫描、定位采集的方式下,系统对华南农业大学工程学院柑橘园45棵橘树测量,以直接法和采样法计算的LAI值作为真实值,相对误差绝对值的平均为31.4%;参照对比的Win SCANOPY Pro植物冠层分析系统专业版测量值与真实值比较,相对误差绝对值的平均为29.8%。两系统误差接近,表明本系统可满足柑橘LAI测量试验要求。 相似文献
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叶面积指数可为精细农业生产提供作物生物量状态信息,通过光谱的分析,找出叶面积指数和光谱的关系,从而通过光谱反演出叶面积指数及叶干质量,可实现叶面积指数的快捷准确测量。该文以柑橘叶片为研究对象,通过扫描标定试验,得到叶片的精确总面积以及标定的LAI值。利用以FieldSpec-FR地物谱仪和计算机为主体的数据采集平台和以计算机和ViewSpecPro、SPSS等软件为核心的反演平台组成的测试系统,对柑橘叶光谱信息进行采集与分析。结果表明,LAI与光谱信息RVI的拟合方程相关系数R=0.891,显著水平Sig＜0.05,应用回归方程计算的结果相对误差为0.04%;LAI与叶干质量的拟合方程相关系数R=0.885,显著水平Sig＜0.05,应用回归方程计算的结果相对误差为0.30%,叶干质量与叶湿质量的拟合方程相关系数R=0.990,显著水平Sig＜0.05,应用回归方程计算的结果相对误差为2.27%。该系统可为果树LAI进行实时快速自动检测提供研究基础。 相似文献
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为提高长时间序列叶面积指数测定模型的模拟精度,该文设计一种可以长期在野外间接测量叶面积指数仪器,仪器由太阳能提供持久电能,利用单片机控制垂直水平舵机,带动光强传感器记录多角度光线强度,在2台仪器同时测量的情况下,获得光线透过林分冠层多角度光强衰减率,通过编写计算程序解算林分叶面积指数。使用商品化光学仪器LAI-2200验证该仪器测量精度,对24块样地叶面积指数进行测量,两仪器测量结果高度吻合R2为0.927,绝对标准误差为0.36。长时间野外叶面积指数自动测量获取数据可节省人力、减少人为误差。 相似文献
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基于LAI测试的精确人造果树模型 总被引：2，自引：2，他引：0
精确人造果树为叶面积指数LAI和生物量测试提供固定、标准的参数,能避免真树受环境时空变化而参数改变的弊端。通过3D数字化仪（Polhemus Fastrak）采集真树的坐标（枝叶的位置、方向等空间结构参数）,用独特的工艺,进行人造树模型的构建。根据多种方法的对照（图片、三维可视化、坐标误差分析）进行了经过多次、长时间多阶段（粗调、微调和整体精调3个阶段）的枝、干、叶调试,以达到仿真的效果。利用虚拟果树技术,与真树坐标、高度、叶面积、投影面积分布进行对比分析,人造树高度－累积叶面积（LAI）线性回归的决定系数R2为0.9892,人造树阴影面积－叶累积面积线性回归的决定系数R2为0.9973。人造树与真树轮廓外观尺寸相对误差在小于3%,叶子坐标误差服从正态分布。真树-人造树随高度变化的投影面积累积面积误差小于5%,累积投影面积误差为20%,它们在高度为0～65 cm范围段稳定。 相似文献
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基于时间序列红外图像的玉米叶面积指数连续监测 总被引：2，自引：0，他引：2
针对受田间变化光照影响冠层图像参数计算的精度及自动化程度仍然不高的问题,该文提出了一种基于冠层顶视单角度红外图像序列的玉米叶面积指数(leaf area index,LAI)获取方法。首先,在玉米整个生育期内获取冠层顶部垂直向下红外图像序列,针对冠层图像背景分割易受田间变化光照影响,提出了一种基于绿色植物"红边"现象和冠层图像背景正态分布模型的分割方法,方法计算简便精度高于支持向量机分割。在冠层参数解析阶段,根据玉米叶片球形分布假设,简化了顶视冠层图像的叶片投影函数(G函数),利用Beer-Lambert定律推导了图像冠层孔隙度计算叶面积指数的方法。试验结果表明:该方法与间接测量原理的商业化设备测量值具有较高的相关性,叶面积指数测量的决定系数为0.94。方法应用于2个不同年代品种冠层结构动态变化监测,能够准确反映冠层结构差异,建立了冠层孔隙度与植株干质量(R2=0.95,R2=0.94)植株鲜质量(R2=0.96,R2=0.89)的关系模型,该方法简化了玉米冠层结构参数测量过程,可为田间环境下冠层参数的自动连续监测提供了解决方案。 相似文献
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夏玉米冠气温差及其影响因素关系探析 总被引：4，自引：0，他引：4
测定了夏玉米主要生育期四个不同水分处理的冠层温度、气温、土壤含水率、叶面积指数和株高,分析了冠气温差与土壤含水率、叶面积指数及株高间的关系。结果表明:不同的灌溉水质和灌溉量措施对夏玉米冠气温差有显著的影响;中午12~14时左右H1高度(2/3株高)处的冠气温差较H2高度(H1+50 cm)更能反映作物和土壤的水分特征,可以用此时刻的卫星遥感冠层温度结合地面气象站数据监测作物和土壤的旱情;80~100 cm土层的土壤体积含水率与节水灌溉处理的冠气温差之间存在良好关系(α=0.05),0~80 cm四个土层中以中午20 cm和40 cm处的土壤体积含水率与冠气温差相关关系最好且稳定,可以利用此关系评价作物的缺水状况;充足灌溉下的夏玉米主要生育期的叶面积指数与冠气温差也有显著的相关关系,节水灌溉下二者关系不显著,说明水分充足条件下叶面积指数对冠气温差的影响更大;株高与不同水分处理的冠气温差也有一定的相关关系,冠层2/3高度处二者的相关系数分别为:0.7027(淡水节水处理)、0.4150(淡水充足处理)、0.3683(咸水节水处理)、0.3062(咸水充足处理)。这为区域上遥感反演夏玉米冠气温差进而监测农田蒸散和土壤含水率提供了试验依据。 相似文献
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采用SEPLS_ELM模型估算夏玉米地上部生物量和叶面积指数 总被引：2，自引：2，他引：0
利用高光谱数据进行作物生长状况监测具有无损和高效的特点,是现代精准农业发展的必要手段。该研究以连续3 a（2018-2020）不同水氮供应下夏玉米营养生长期采集的212份植物样品（地上部生物量和叶面积指数）和高光谱实测数据为数据源,分别采用偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression,PLS）、极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）、随机森林（Random Forest,RF）和基于PLS叠加策略的叠加极限学习机算法（Stacked Ensemble Extreme Learning Machine based on the PLS,SEPLS_ELM）构建了夏玉米营养生长期地上部生物量和叶面积指数估算模型。结果表明：基于PLS和ELM构建的夏玉米地上部生物量和叶面积指数估算模型的精度均较低,前者验证集R2低于0.85、均方根误差高于550 kg/hm2,后者R2低于0.90、均方根误差高于0.40 cm2/cm2。相比之下,基于RF和SEPLS_ELM构建的夏玉米营养生长期地上部生物量和叶面积指数估算模型均有着较高的估算精度,SEPLS_ELM模型表现尤为突出,其地上部生物量和叶面积指数估算模型验证集的R2分别为0.955和0.969,均方根误差分别为307.3 kg/hm2和0.24 cm2/cm2,表明叠加集成模型能够充分利用高光谱数据并提高作物地上部生物量和叶面积指数估算精度。 相似文献
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为了实现森林样地高效、精准测定,该研究研制了一种具有实时定位功能和林分摄影测量功能的超宽带(Ultra Wide Band, UWB)定位摄影测树仪,该仪器主要由姿态传感器、UWB定位模块、CCD镜头和固定杆组成,以UWB定位技术和摄影测量理论为基础,结合到达时间差(Time Difference of Arrival, TDOA)定位算法、三边定位算法、运动恢复结构(StructureFromMotion,SFM)点云匹配算法实现摄影测树仪的林下精准定位、影像获取以及林木坐标测量、胸径测量功能。为了验证仪器的林分参数提取准确性,选择4种不同林种的人工林进行试验。根据摄影测量影像特征点的匹配特点,设计"环绕拍摄"样地观测方法,利用Pix4D软件对拍摄的影像和点位坐标进行三维点云构建,利用LiDAR360对重建后的三维点云进行去噪处理、胸径和立木位置提取。结果表明,所设计的仪器能够快速获取样地影像和影像坐标信息,胸径测量值的偏差为-0.04～0.42 cm,均方根误差为0.26～0.51 cm;立木位置测量值偏差为-0.16～0.27 cm,均方根误差为0.23～0.34 m。胸径测量精度能够满足森林资源调查的精度要求,可进一步推广应用于森林资源调查。 相似文献
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立木胸径是森林资源调查中最重要的测量指标。为了实现高效、精准、简便地测量立木胸径,适应复杂树形和不同径级的树木,节省内外业勘测成本,该研究研制了一款立木胸径测量装置。基于隧道磁阻旋转编码器构建适合低成本、轻小型机电结构和高分辨力处理算法的方法,同时开发了由嵌入式软件、Android端应用和Web端应用构成的系统软件,通过多功能按键组合设计了特殊树形和大径级树木的作业流程。在单木勘查作业过程中,装置的机电结构会将立木胸径由机械量先转换为磁信号再转换成电信号,之后由嵌入式软件中集成的处理算法把电信号换算成胸径测量数据。完成所有单木勘查作业后,装置内的蓝牙将数据传输至Android端应用进行存储再上传到Web端的数据库中。为验证装置的测量精度和作业效率,选取包含多个树种的196株立木和一块包含42株立木的小样地进行试验。试验结果表明：该装置对不同径级的立木都具有较高的测量精准度（总平均绝对误差为0.08 cm、平均绝对百分比误差为0.37%、均方根误差为0.12 cm和相对均方根误差为0.54%）;人均每株立木测量耗时为9.3 s（约为传统围尺方法的1/3）,作业效率高。该装置解决了传统围尺... 相似文献
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基于高光谱图像的茶树LAI与氮含量反演 总被引：5，自引：4，他引：1
为了对茶树进行实时、快速、无损的叶面积指数LAI和氮含量检测,该文以英红九号茶树为试验对象,利用便携式高光谱成像仪采集光谱数据、人工破坏性采摘叶片进行叶面积指数的计算以及传统化学方法测量叶片氮含量,比较不同高光谱特征变换形式与LAI和氮含量之间的相关性,并选择其中相关系数较高的高光谱特征变量作为自变量,分别采用线性、指数、对数和抛物线表达式建立LAI和氮含量的回归模型。结果显示:在多种高光谱数据变量建立的模型中,以绿峰反射率R_g为自变量的对数拟合模型最佳,其拟合样本的决定系数R~2和验证样本的均方根误差RMSE值分别为0.9和0.087 6。以植被指数变量VI_4(红边面积/黄边面积)与氮含量建立的指数模型为最佳建模效果,拟合样本的决定系数R~2和验证样本的均方根误差RMSE值分别为0.830 3和0.102 9,研究结果可为茶树叶面积指数LAI和营养成分的无损检测提供参考。 相似文献
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水氮耦合下冬小麦LAI与株高的动态特征及其与产量的关系 总被引：5，自引：1，他引：4
为了进一步阐明灌水施氮对小麦生长(叶面积指数(leaf area index,LAI)和株高)和产量的影响机制,本研究在2012-2014年2a大田试验基础上,采用修正的Logistic和Richards数学模型定量分析了不同灌水施氮处理对LAI和株高的动态发育的影响,以及LAI和株高动态变化过程与产量及产量构成的回归关系。结果表明灌水能显著提高LAI的最大扩展速率(LRmax),从而增大最大LAI和平均LAI。施氮通过降低达到最大速率和最大LAI时的积温、增大LRmax来提高最大LAI和平均LAI(分别由不施氮下的1.87、1.35 cm~2/cm~2增大到施氮210 kg/hm~2条件下的4.57、3.82 cm~2/cm~2,继续施氮,增加效果不显著)。灌水通过延长株高生长时间来增大株高。施氮通过缩短株高进入快速生长期的时间和延长株高生长时间来增大株高,最大株高由不施氮下的58 cm提高到施氮105 kg/hm~2条件下的65 cm,继续施氮对株高增加不显著。年份对株高的生长影响显著。产量及产量构成与株高、LAI过程的逐步回归分析表明产量由平均LAI和最大株高共同决定,平均LAI主要决定了每平方米穗数,而最大株高主要决定了千粒质量,平均LAI对产量贡献更多。该研究为揭示水肥对作物生长过程和产量形成提供理论依据,为合理调控作物群体结构提供技术支撑。 相似文献
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基于Sentinel-2多光谱数据的棉花叶面积指数估算 总被引：2，自引：2，他引：0
棉花叶面积指数(leaf are index, LAI)的快速、准确获取对棉花长势监测、发育期诊断、面积提取以及产量估算等遥感监测具有重要意义。该研究利用2017年和2018年的Sentinel-2多光谱卫星数据及大面积田间试验观测获取的棉花不同发育期LAI实测数据,构建了基于单波段反射率及各类植被指数的棉花不同发育期及全发育期LAI估算模型,并采用留一验证(LOOCV, leave-one-out cross validation)和交叉验证对模型精度进行了检验。结果表明:1)对于单波段反射率,基于中心波长为842 nm波宽为145 nm的B8近红外波段对不同发育期LAI估算精度最优均方根误差(RMSE, root mean square error, RMSE=0.378);2)对于各类植被指数,花蕾期(20170616)和花铃期(20170802)时增强植被指数(EVI, enhanced vegetation index,)表现最佳(RMSE分别为0.352和0.367),开花期(20180623)时校正土壤调节植被指数(MSAVI2, modified soil adjusted vegetation index 2,)估算精度最高(RMSE=0.323);3)单波段反射率和各类植被指数对全发育期LAI的估算均要优于对单个发育期LAI的估算,其中基于IRECI指数的(invertedred-edge chlorophyllindex)全发育期LAI估算模型精度最佳,LOOCV检验RMSE=0.425,交叉检验RMSE=0.368;将基于IRECI的全发育期LAI估算模型应用到单个发育期LAI估算并与各单个发育期LAI估算模型精度对比,发现交叉验证RMSE平均值仅比LOOCV验证RMSE平均值高0.07,反映了全发育期LAI估算模型良好的普适性。该研究为农作物LAI估算提供了新的数据选择,完善了Sentinel-2卫星数据在LAI估算中的应用领域。 相似文献
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基于图像处理和SVR的土壤容重与土壤孔隙度预测 总被引：5，自引：5，他引：0
土壤容重和土壤孔隙度是衡量土壤结构的重要参数。传统的土壤容重、土壤孔隙度获取方法费时费力,且大多数预测模型的输入变量获取难度较高。该研究利用土壤粗糙度、土壤阻力与土壤容重的相关关系,以土壤表面图像的颜色参数和纹理参数表征土壤粗糙度,同使用车载式土壤阻力测量系统获得的土壤阻力一起,从信息融合的角度构建了支持向量机回归（Support Vector Regression,SVR）土壤容重预测模型和SVR土壤孔隙度预测模型。图像处理使用HSV颜色空间进行阈值分割,得到HSV颜色参数,纹理参数使用灰度共生矩阵的能量、熵、对比度和逆方差。使用主成分分析对颜色参数和纹理参数进行主成分提取。将SVR模型的预测结果同环刀法测得的标准值进行相关性分析,决定系数R2达到了0.867。土壤孔隙度SVR预测模型决定系数R2达到了0.743。在相同的运行环境下,将SVR模型与决策树回归模型结果做了对比,决策树回归对土壤容重和土壤孔隙度的预测精度R2分别为0.734和0.690,验证得到SVR预测模型具有更好的预测精度。研究可为节省试验成本,以及快速、有效预测土壤容重和土壤孔隙度提供方法和参考。 相似文献
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针对传统鱼眼瞳孔直径测量方法耗时、耗力,且数据主观性强的问题,该文提出基于权重约束AdaBoost和改进Hough圆变换的鱼眼瞳孔直径智能测量方法。首先,利用工业相机采集实验板上的鱼图像,从正负鱼眼图像样本中训练出基于权重约束AdaBoost算法的鱼眼分类器;然后,采用该分类器对试验图像进行检测,将检测到的鱼眼局部图从整体图中分离出来;最后,采用改进的Hough圆变换检测出鱼眼的瞳孔,并计算得到瞳孔直径。对100条金鲳鱼进行试验,鱼眼分类精度达97.1%,瞳孔正确检测率达94.2%,相比改进前分别提升了1.7个百分点和10.5个百分点,与人工测量瞳孔直径值的平均偏差为6.5%,比改进前低了5.9个百分点,总的平均测量时间为324.371 ms,比改进前减少了10.707 ms。试验证明:该文提出的方法能够精确、实时、自动地测量出鱼眼瞳孔的直径,有效避免了传统测量方式的复杂性和测量数据的主观性,可为鱼体生长状况评估、良种选育提供重要参考。 相似文献
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规则林地覆盖度照相测量法的精度分析 总被引：1，自引：0，他引：1
为定量研究照相法测量规则林地覆盖度中采样策略、相机非垂直拍摄等因素对覆盖度计算结果的影响,该文对河北怀来的一片梨树林进行了实地测量,通过对测量数据的统计计算,利用植被结构生成软件Onyx tree professional重建梨树林场景,采用基于物理的光线追踪算法模拟相机拍摄的照片,提出了规则林地覆盖度照相法测量的采样方案,并通过计算机模拟检验了采样方案。通过精确控制模拟相机的拍摄条件,进一步分析了非垂直拍摄对测量精度的影响。结果表明,相机的非竖直拍摄对覆盖度计算结果的精度有较大的影响,误差最大可达27.9%。该文提出的测量方案为规则林地的覆盖度实地测量提供了参考。 相似文献