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1.
《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
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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
3.
水稻氮素高光谱遥感估测模型研究 总被引：2，自引：0，他引：2
《江苏农业科学》2016,(8)
以宁夏引黄灌区水稻为研究对象,将各生育期水稻冠层原始光谱反射率、一阶微分光谱及高光谱变量与氮素进行相关性分析,构建了分蘖盛期、孕穗期、齐穗期和灌浆期水稻氮素高光谱遥感估测线性及非线性模型,并对模型进行验证,结果表明:齐穗期所有的氮素估测模型均优于其他生育期;基于一阶微分光谱构建的模型拟合效果及精度优于原始光谱和高光谱变量构建的模型;线性回归模型与非线性模型的决定系数差异均不大,拟合效果接近;最终确定各生育期的最优模型是基于一阶微分光谱构建的线性模型:分蘖盛期y=12.54x+3.202(r=0.877),孕穗期y=16.88x+1.224(r=0.893),齐穗期y=1.197x+2.049(r=0.958),灌浆期y=-6.974x+1.467(r=-0.802),其中齐穗期估测效果最佳。 相似文献
4.
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
5.
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
6.
《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
7.
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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9.
不同时期香梨叶片铁元素含量高光谱估算模型 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】铁元素含量是植物生长发育过程中所需的重要微量元素之一,实时动态估测香梨铁元素含量对指导香梨科学施肥具有重要意义。【方法】利用ASD FieldSpec 4光谱仪测定不同时期的香梨叶片光谱反射率,研究香梨叶片光谱反射率、一阶微分、比值SR、归一化ND、差值SD与铁元素含量的相关关系,筛选敏感波段参量,构建香梨叶片铁元素含量的回归估测模型。【结果】6月SR组合、7月ND组合、8月SR组合、9月SD组合的模型拟合度分别为0. 764、0. 551、0. 679、0. 656。检验结果显示不同时期两两波段光谱组合构建的估测模型拟合度较高。【结论】光谱参数组合可以有效的估测香梨叶片铁元素含量,在果树叶片铁元素营养诊断方面有重要的实践意义。 相似文献
10.
为提高枣树种植过程中施用氮肥的精准性,本研究以南疆重要经济作物骏枣(Ziziphus jujuba Mill.)为研究对象,通过对枣树叶片原始光谱和一阶微分光谱与全氮含量的相关性进行分析,利用光谱敏感变量构建植被指数作为衍生变量,再以衍生变量作为变量建立多种线性和非线性的氮素含量预测模型,并对氮素含量预测模型进行精度检验。结果显示：基于枣树原始光谱和一阶微分光谱的模型拟合决定系数均大于0.75,原始光谱变量的预测效果整体好于一阶微分光谱;预测效果最好的是基于原始光谱变量4的幂函数模型：Nit=1.097x0.735,R2为0.821,RMSE为0.024 5。研究表明,建立的氮素含量预测模型能够实现基于高光谱反射率特征对枣树氮素的较好监测效果,能够作为枣树营养素诊断的重要理论依据。 相似文献
11.
基于土壤优化光谱参数估测太湖地区土壤全氮含量 总被引：1，自引：0，他引：1
为明确太湖地区土壤全氮的高光谱特征,构建定量分析模型,以江苏省无锡市滨湖区为研究区域,选取地理位置跨度大、土壤质地相似的93个样品,进行土壤风干样品全氮含量测定和光谱数据采集,对光谱反射率进行一阶微分,运用相关系数峰谷值法筛选敏感波长,将敏感波长两两结合进行土壤调节光谱指数（MSASI）运算。将两两结合后敏感波段分别采用多元线性回归分析、人工神经网络分析和偏最小二乘法构建土壤全氮含量的定量高光谱分析模型。结果表明,研究区内土壤全氮含量与光谱反射率呈正相关,敏感波段包括420~444 nm和480~537 nm。基于土壤调节光谱指数的多元线性回归分析对敏感波段诊断的效果最佳（R2=0.98、RMSE=0.04）,其精度高、可靠性强,是筛选出的最佳土壤全氮含量估测模型。偏最小二乘法模型（R2=0.70、RMSE=0.13）次之,而人工神经网络模型（R2=0.69、RMSE=0.15）精度最低。该研究结果为太湖地区土壤全氮水平的高光谱快速估测提供了方法借鉴,可为土壤养分精准管理提供技术参考。 相似文献
12.
【目的】基于高光谱特征初步判别油菜摘薹情况,为实现高光谱反演籽粒油酸含量提供理论指导。【方法】使用FieldSpec 3地物光谱仪采集油菜盛花期叶片光谱数据,采用Agilent GC-MS 7980B气相色谱仪分析摘薹和未摘薹处理的籽粒油酸含量,比较2组处理的平均原始光谱反射率特征,及其油菜叶片原始及一阶微分光谱反射率与籽粒油酸含量相关性,在此基础上构建基于原始光谱特征波长的支持向量机（SVM）判别模型、基于光谱参数的油酸含量二项式模型、基于一阶微分光谱特征波长的油酸含量多元线性逐步回归（MLSR）及偏最小二乘回归（PLSR）预测模型,并利用独立样本T检验对模型精度进行验证。【结果】发现未摘薹及摘薹处理的平均原始光谱反射率曲线在760~1080nm波段存在一定差异。未摘薹及摘薹处理的原始光谱反射率与籽粒油酸含量相关性曲线存在一定差异,未摘薹处理的原始光谱反射率在484~956和1001~1146 nm波段与籽粒油酸含量呈正相关,摘薹处理的原始光谱反射率在1882~2111和2324~2499 nm波段与油菜籽粒油酸含量呈正相关,说明摘薹会影响油菜光谱反射率与籽粒油酸含量的相关性表现。选取位于760~1080 nm波段4个拐点波长（760、920、970和1080 nm）的原始光谱反射率作为自变量,用以构建SVM判别模型,经过多次随机取样比较构建所有SVM判别模型,发现最佳判别模型的训练集样本总体精度为86.1%,验证集样本总体精度为77.8%,说明利用高光谱技术判别油菜是否摘薹具有一定的可行性。光谱参数模型中RVI模型对未摘薹处理油菜籽粒油酸含量的反演效果最佳,且该模型与未摘薹处理籽粒油酸含量的相关系数（-0.705）最高。比较全部油菜籽粒油酸含量预测模型类型,PLSR模型对未摘薹处理籽粒油酸含量预测精度最高,其训练集R2=0.590、RMSE=0.610,MLSR模型对摘薹处理籽粒油酸含量预测精度最高,其训练集R2=0.773、RMSE=0.874。利用独立样本T检验对二者模型测试集样本进行验证,未摘薹样本P=0.839,摘薹样本P=0.858,二者样本实测值与预测值均无显著差异（P>0.05）,模型合理,说明利用高光谱技术对油菜籽粒油酸含量进行预测可行。【建议】引入随机森林等机器学习算法,更好地选取特征波长（显著相关波长或全波段等）,提高光谱数据对油菜籽粒油酸含量的预测能力。后期的试验应侧重于多品种油菜籽粒油酸含量估测研究,探索高光谱技术估测油菜籽粒油酸含量是否具备普遍的可行性。利用高光谱技术反演其他油菜籽粒品质指标,为高光谱遥感监测油菜品质提供理论依据。 相似文献
13.
基于光谱分析不同温度下棉花叶片SPAD值含量估测 总被引：1，自引：0，他引：1
《新疆农业科学》2017,(3)
【目的】研究不同温度对棉花叶片SPAD值的影响,利用高光谱反演叶片SPAD值。【方法】以不同温度处理花铃期水培棉花叶片为材料,利用美国SVC-HR768光谱仪测定叶片光谱反射率和SPAD502叶绿素计测定叶片SPAD值,采用相关分析、线性回归等方法,分析叶片SPAD值与原始光谱、一阶微分光谱和高光谱参数数据之间的关系。【结果】随着温度的升高,叶片SPAD值和原始光谱反射率逐渐下降,叶片SPAD值与原始光谱、一阶微分光谱和高光谱参数数据均具有较好的相关性,通过相关系数、调整R2和平均相对误差最大优选原则综合比较,筛选建立的叶片SPAD值与原始光谱、一阶微分光谱和高光谱参数的较优估测模型,相关系数分别为0.81、0.857和0.833,调整R2分别0.747、0.844和0.824,平均相对误差分别为9.12%、5.78%和7.72%。【结论】一阶微分光谱671和683 nm组合波段构建的模型Y=50.487 X683-131.617 X671+36.777预测叶片SPAD值最为精确,高光谱参数次之,原始光谱最差,为利用高光谱遥感信息反演花铃期棉花叶片SPAD值提供理论依据。 相似文献
14.
以锦橙叶片为材料,采用野外光谱辐射仪测量叶片的光谱反射率,并对叶片进行水分、氮、钾、磷、叶绿素的含量测定,计算光谱反射率一阶微分、二阶微分．采用统计学相关分析法,分析叶片农学参数与反射光谱之间的相关关系．结果表明：农学参数中只有磷含量与叶片原始光谱反射率有显著性相关,且与反射率一阶微分、二阶微分的相关系数大于与原始光谱反射率的相关系数．所有测定的农学参数都与叶片光谱反射率一阶微分、二阶微分之间均有显著性相关,其中氮含量与反射率一阶微分、二阶微分相关性最强,相关系数绝对值达到0.9以上．这说明利用微分技术可以增强叶片农学参数与光谱信息的相关性,并为高光谱遥感定量估算锦橙农学参数提供理论依据． 相似文献
15.
《江苏农业科学》2019,(23)
为了利用高光谱遥感有效地监测农作物叶片中的重金属含量变化,在化学分析和农作物叶片对铜元素含量增加的敏感性基础上,利用光谱植被指数定量监测作物叶片铜元素含量变化,为大面积、快速、准确、无损地监测农田水稻叶片重金属含量变化提供技术支持。以张家港市为研究区域,实地采集水稻叶片样品21个。采用便携式高光谱地物波谱仪,获取灌浆期水稻植株叶片的光谱反射率并提取光谱指数,室内测定叶片重金属铜含量,并分析水稻叶片重金属铜含量与不同类型光谱指数的相关性。结果表明,高光谱数据对叶片铜含量变化的敏感性较好,其中,红边位置(REP)、绿波段归一化差异指数(GNDVI)、比值植被指数(RVI)、Vogelmann红边指数(VOGI)和地面叶绿素指数(MTCI)可分别作为估测叶片铜含量的敏感光谱指数,其乘幂和指数回归模型能够较好地反演水稻叶片铜含量;叶片铜含量的敏感光谱波段参数在原始光谱中主要集中于420～670 nm范围内,最小负相关系数的波长是646、647、648 nm;而一阶微分和二阶微分光谱中在蓝边、黄边、红边和近红外区域均有分布,最大正相关系数的波长分别是660、715 nm;水稻叶片铜含量估测的最佳模型是基于二阶微分敏感光谱参数构建的偏最小二乘回归模型,该模型预测的铜含量值与实测值的拟合度较好(R~2=0.56)。研究结果证明可以利用高光谱生物遥感技术有效地监测农田水稻叶片中重金属含量的变化,判断作物中重金属浓度是否超标,为高光谱遥感立体、快速和大面积地监测农田作物铜含量的变化提供参考,也为评价水稻的食用安全提供科学方法。 相似文献
16.
蜜柚叶片磷素(phosphorus,P)含量是准确诊断和定量评价生长状况的重要指标,为快速、无损、精确地估测磷素含量,需要建立蜜柚叶片磷素含量高光谱估算模型。基于蜜柚叶片高光谱数据和磷素含量实测数据,提取原始光谱及一阶微分光谱特征波段和光谱特征变量,构建单变量估算模型、偏最小二乘回归模型和BP神经网络回归模型,并确定蜜柚叶片磷素含量最佳估算模型。在350～1 050 nm波段,原始光谱和一阶微分光谱与叶片磷素含量在可见光范围内有多波段相关性显著,并出现多个极值。原始光谱敏感波长为549和718 nm,一阶微分的敏感波长为528、703和591 nm。在建立的回归模型中,选择决定系数较高的模型进行精度检验,其中BP神经网络模型的拟合R2(0.775 9)最大,偏最小二乘估算模型的拟合R2(0.749 9)次之。综合建模精度和模型检验精度,确定BP神经网络模型为蜜柚叶片磷含量的最佳估算模型,建模和验证的R2分别为0.71和0.775 9;其次为偏最小二乘估算模型,建模和验证的R2分别为0.64和0.74... 相似文献
17.
【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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以温柑为试材进行4个施氮水平的野外试验,于不同物候期取样测定叶片光谱反射率、叶片氮含量和叶片氮积累量,筛选叶片氮含量和叶片氮积累量的敏感光谱波段与最佳植被指数。结果表明,柑橘叶片氮素营养监测敏感光谱分别为514、630、633、690、814、868 nm。基于波长690、868 nm的双波段植被指数能够建立最佳的温柑叶片氮含量预测模型并具有良好的预测效果;基于波长514、868 nm的双波段植被指数能够建立最佳的温柑叶片氮积累量预测模型,且预测效果优于叶片氮含量的模型。 相似文献
19.
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
20.
《江苏农业科学》2017,(2)
为了研究不同水氮组合条件下叶片叶绿素含量与光谱反射率之间的相关性,从而进一步估算叶绿素含量,利用ASD Field Spec Pro Fr型光谱仪室外测量棉花叶片的光谱反射率,同时采收棉花叶片获得叶绿素含量值。计算光谱一阶微分、原始光谱反射率组成的植被指数,以及对"三边参数"与叶片叶绿素含量进行相关性分析,结果表明:"三边参数"中的红边内最大一阶微分值(D_r)与棉花叶绿素含量有很好的相关性,其决定系数r~2为0.530 5**,估测模型决定系数r~2为0.856 3**,均方根误差RMSE为0.366;植被指数中Bm SR705:(DR750-DR445)/(DR705-DR445)与棉花叶绿素含量有很好地相关性(r~2=0.696 3**),估测模型决定系数r2为0.815 7**,均方根误差RMSE为0.278。因此利用特定的植被指数和"红边参数"能够很好地预测叶绿素含量,从而为高光谱数据预测棉花叶片叶绿素含量提供理论基础。 相似文献