共查询到17条相似文献，搜索用时 156 毫秒
1.
基于吸收、透射和反射光谱预测水稻叶绿素含量研究 总被引：1，自引：0，他引：1
选择基于吸收率和透射率的叶绿素含量定量反演波段组合,构建叶绿素含量光谱估测模型寻找基于吸收、透射和反射光谱预测叶绿素含量的波段。以3个水稻品种临稻11,圣稻13和阳光200为材料,进行田间实验。比较水稻叶片吸收、反射及透射光谱曲线和一阶导数光谱曲线,发现440、480、630nm和681nm为叶绿素吸收峰的实际发生波段位置,其中630nm波段处的叶片光谱吸收率(A)、透射率(T)和反射率(R)之间相关性最好。比较三者之间的相关性,吸收率与透射率的相关性最强。630nm波段处的叶片光谱吸收率、透射率和反射率与叶绿素含量之间的相关性均达到极显著水平。回归分析表明基于440、480nm和681nm3个波段光谱吸收率线性模型,440、480nm和630nm3个波段光谱透射率线性模型估测叶绿素a含量,480、630nm和681nm3个波段光谱透射率线性模型估测叶绿素b含量,与单独使用630nm光谱变量估测叶绿素含量比较,在4个生育期估测精度均有显著提高,其中以叶绿素a和叶绿素总量的估测效果最好。 相似文献
2.
水稻穗部氮素含量高光谱估测研究 总被引：2，自引：1，他引：1
氮素是影响水稻生长发育的主要营养元素之一,稻穗生长与氮素营养息息相关。本研究利用高光谱技术测定了稻穗的全氮含量并进行了相应的分析,结果表明：稻穗全氮含量与冠层光谱反射率在近红外波段760~1 300nm呈极显著负相关关系,稻穗全氮含量与光谱特征指数λb、SDr、SDr/SDb、DVI的相关性较好,并建立了相应的估算模型。经独立的实测数据检验可知,基于SDr/SDb与DVI指数组合所建线性回归模型y=2.075+0.001x1-2.952x2估测稻穗全氮含量效果最好。上述结果为稻穗营养元素的快速诊断提供了新的手段。 相似文献
3.
基于高光谱遥感的玉米叶片SPAD值估算模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
灌浆期玉米叶片叶绿素含量对玉米光合作用及产量形成具有重要作用。为通过高光谱特征准确、高效估测玉米叶片叶绿素含量,以SPAD值表征叶绿素相对含量,构建了基于光谱特征参数的传统回归模型、基于全谱和光谱特征参数的PLSR模型和BP神经网络模型,并进行了比较分析。结果表明：基于全谱构建的PLSR模型SPAD值拟合效果最好（R 2=0.910,RMSE=2.071）,而基于光谱特征参数所建立的PLSR模型拟合效果可达到与全谱PLSR模型相近的水平。但后者的实测值与预测值拟合效果（R 2=0.867,RMSE=2.581,RPD=2.628）优于全谱PLSR模型,且建模时间短,模型复杂程度降低。BP神经网络模型相较于两种PLSR模型预测效果略差,但优于传统回归模型。综合来看,基于光谱特征参数建立的PLSR模型估测效果最好。 相似文献
4.
水稻叶片叶绿素含量与吸收光谱变量的相关性研究 总被引：2，自引：1，他引：1
采用小区试验研究了水稻叶片叶绿素含量与吸收光谱衍生变量的相关性。结果表明：拔节期、抽穗期和灌浆期是水稻叶片诊断的敏感时期;选择最佳的敏感波段组合构造衍生变量,利用光谱衍生变量反演水稻叶片叶绿素含量。发现：在抽穗期和灌浆期,对数相加模型的反演能力明显优于SPAD值的反演能力。SPAD值的反演能力仅在拔节期略优于对数相加模型的反演能力,说明用每个生育期的相应敏感光谱波段对数相加能更加准确地估测叶绿素含量。本文为进一步改进SPAD-502的测量性能提出一些探索性研究。 相似文献
5.
基于高光谱的土壤有机质含量反演研究 总被引：6，自引：2，他引：4
土壤有机质含量是土壤肥力的一个重要指标,利用高光谱对土壤有机质含量进行定量化反演,为精准农业地表土壤有机质含量的快速测定提供参考。利用美国ASD FieldSpec FR地物光谱仪,在室内条件下对经过处理的土壤样品进行光谱测量,通过对土壤样品光谱反射率不同变换形式与有机质含量进行相关性分析,建立土壤光谱变量与土壤有机质含量的多元回归关系模型。结果表明：在波长492 nm、663 nm、1221 nm、1317 nm、1835 nm和2130 nm处,采用光谱反射率一阶微分建立的土壤有机质含量反演回归模型,预测精度最好,决定系数R2为0.909。建立的土壤有机质含量高光谱反演模型,可以较好地预测土壤有机质含量,从而为精准农业土壤有机质含量的快速测定提供新的途径。 相似文献
6.
基于高光谱的水稻叶片氮含量估计的深度森林模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
高光谱遥感已经成为快速诊断作物水氮状态的一种有效手段。然而,传统的回归方法和机器学习往往难以挖掘高光谱的全部信息,深度神经网络又通常需要大量的训练数据,因此本研究试图探索在少量数据条件下构建深度学习模型并实现叶片氮含量的精准估计。通过在湖北省监利县开展了连续2年不同氮素胁迫水平的水稻试验,测量了作物全生育期内的216组冠层光谱和叶片氮含量。基于一阶导数光谱,本文构建了一种新的深度学习模型(深度森林DF)来进行叶片氮含量的反演,并与2种经典机器学习模型(随机森林RF和支持向量机SVM)和一种深度神经网络模型(多层感知器MLP)进行比较。结果表明,在基于少量高光谱数据的情况下,DF对水稻叶片氮含量的估算精度要高于MLP,其中预测精度最高的模型为全波段光谱反演的DF模型(R2=0.919,RMSE=0.327)。在2种经典机器学习模型中,RF的估计效果优于SVM,但2种模型结果都不够稳定。研究表明,深度森林可以提升高光谱反演叶片氮含量的精度和稳定性,并且可以通过多粒度扫描相对减轻过拟合程度。该研究结果可为少量数据条件下快速监测作物叶片氮含量提供参考。 相似文献
7.
8.
棉花功能叶片色素含量与高光谱参数的相关性研究 总被引：2，自引：0，他引：2
叶片色素状况是评价植株光合能力、监测生长状况和预测产量潜力的重要指标,高光谱遥感技术为快速无损监测作物叶片色素提供了有效手段.本研究以4个棉花品种在3个施氮水平下的2年田间试验为基础,通过测定棉花(Gossypium hirsutum)功能叶片的高光谱反射率及对应的色素(叶绿素a、叶绿素b、叶绿素a b、类胡萝卜素)含量,定量分析了叶片高光谱参数与色素含量之间的相关关系.结果表明,与棉花功能叶片各色素指标相关性比较好的高光谱波段主要分布在500～700 nm;由敏感波段构建的光谱指数与各色素指标的相关性均在0.50以上;且红边最小值(Lo)可以作为共同的高光谱指数来估测不同棉花品种不同氮素水平下功能叶片的叶绿素总量(组合品种的R2为0.67).因此,通过高光谱参数来估算棉花功能叶片色素含量是可行的. 相似文献
9.
利用叶片高光谱指数预测水稻群体叶层全氮含量 总被引：10，自引：1，他引：9
通过测定叶片高光谱来快速估测整个水稻叶层全氮含量对于水稻氮素诊断有重要意义。本文通过连续3年不同施氮水平和不同品种类型的4个大田试验,分生育期同步测定了不同叶位叶片的高光谱反射率及叶层全氮含量,并系统分析了叶片水平多种高光谱指数与水稻叶层全氮含量的定量关系。结果表明,不同叶位叶片的光谱反射率与叶层全氮含量的相关程度不同,顶二叶(L2)表现最好、顶三叶(L3)次之,而L2和L3的平均光谱(L23)有助于进一步提高光谱指数的敏感性,是估测叶层氮含量的适宜叶位组合。绿光560nm和红边705nm波段附近光谱反射率与叶层全氮含量呈极显著负相关关系,两者分别与近红外波段组合而成的光谱比值指数可较好地监测水稻叶层全氮含量,其中绿光、红边窄波段比值指数SR(R780,R580)和SR(R780,R704)表现较好,与叶层全氮含量的决定系数分别为0.887和0.884;独立试验数据检验的RMSE分别为0.216和0.235。将上述2个窄波段比值指数中的近红外、绿光波段和红边波段宽度分别扩展至100、20和10nm,从而构建的宽波段比值指数SR[AR(750-850),AR(568-588)]和SR[AR(750-850),AR(699-709)]与叶层全氮含量相关性仍具有较高水平,线性回归模型的拟合精度(R2)为0.886和0.883,检验RMSE值分别为0.218和0.237。从而在叶片水平,确立了适于叶层全氮含量估测的基于绿光、红边与近红外波段的比值组合和波段适宜宽度。 相似文献
10.
棉花苗期冻害高光谱特征研究 总被引：4，自引：3，他引：4
通过盆栽、霜箱模拟冻害,结果表明:冻害棉苗叶绿素含量、光合、蒸腾速率显著低于对照组。叶绿素含量与高光谱特征相关分析表明对照组高相关波段集中在红、近红外波段,而冻害组集中在蓝、绿、红波段。根据相关系数及高光谱反射率、一阶导数、倒数后对数三类特征值差异显著性分析,反射率、一阶微分不易选取冻害胁迫诊断波段,利用反射率倒数后对数,B696、B720、B768、B845可作为诊断波段。由诊断波段的反射率值计算的植被指数与叶绿素含量相关性要比单一波段更高,由倒数对数和一阶微分值计算的植被指数与叶绿素含量相关性反而低于单一波段。利用诊断波段的倒数后对数光谱特征值用于反演苗期冻害叶片叶绿素含量。 相似文献
11.
基于高光谱数据的滴灌甜菜叶片全氮含量估算 总被引：1，自引：0，他引：1
LI Zong-Fei SU Ji-Xia FEI Cong LI Yang-Yang LIU Ning-Ning DAI Yu-Xiang ZHANG Kai-Xiang WANG Kai-Yong FAN Hua CHEN Bing 《作物学报》2020,46(4):557-570
本文旨在明确甜菜叶片全氮含量与高光谱地面植被遥感的定量关系,建立干旱区甜菜叶片全氮含量精确估测模型,及时监测甜菜生长状况。本研究选取新疆滴灌甜菜(Beta356)为材料,利用ASD野外高光谱仪在甜菜叶丛快速生长期、块根膨大期与糖分积累期采集各处理反射光谱,并同时测定全氮含量,分析原始光谱反射率及一阶微分光谱反射率与全氮含量的相关性,并进一步建立光谱特征参数与敏感波段植被指数全氮含量估算模型。结果表明,光谱特征参数Dr762幂函数下估算模型具有较好估算甜菜叶片全氮含量的能力,其决定系数R2=0.747,验证相对误差RE(%)为21.635,验证均方根误差RMSE为4.914;通过植被指数与叶片全氮含量建立多种函数估测模型,其中差值植被指数Dr762–Dr496下一元线性函数具有较好估算甜菜叶片全氮含量的能力,其决定系数R2=0.794,验证相对误差RE(%)为23.008,验证均方根误差为5.372。 相似文献
12.
Hong Shuai Zhang Ze Zhang Lifu Ma Lulu Hai Xingyan Wang Zhen Zhang Hui Lü Xin 《棉花学报》2019,31(2):138-146
[Objective] This article is aimed to estimate the chlorophyll content of cotton canopy leaves in drip irrigation fields at different growth stages in northern Xinjiang and establish a model for estimating chlorophyll content in growth time series by using hyperspectral. [Method] Using Xinluzao 45 as the experimental material, the chlorophyll content and the corresponding spectral reflectance of cotton canopy leaves at different nitrogen levels and growing stages were measured, and the relationship between 12 indices and the chlorophyll content was analyzed. The estimation models of the chlorophyll content in cotton canopy leaves under drip irrigation were established. [Result] The correlation coefficient between the chlorophyll content of canopy leaves and Vogelmann red edge index was high in the four growing periods of cotton, and the correlation coefficient was 0.944, 0.907, 0.895, 0.930, respectively. And the spectral reflectivity was the highest at the flowering and boll period. The precision of the model established by the multivariate regression method is higher than that of the single exponential linear model with the determination coefficient more than 0.8 and the root mean square error smaller than that of the single exponential linear model. The model of the budding stage (y＝82.509x1＋89.937x2－94.438) has the best precision. [Conclusion] The chlorophyll content can be estimated by the models established at different growth stages, and the budding stage model has the best monitoring effect. 相似文献
13.
小麦叶片叶绿素荧光参数与反射光谱特征的关系 总被引：4，自引：0，他引：4
以宁麦9号(低蛋白质含量)、淮麦20(中蛋白质含量)和豫麦34(高蛋白质含量)为试材,设0~300 kg hm-2不同施氮水平,经2003—2004年和2004—2005年田间试验,对小麦顶部4张叶片叶绿素荧光参数和反射光谱特征的变化规律及其相互关系进行了分析。结果表明,小麦叶片叶绿素荧光参数Fv/Fm和Fv/Fo随施氮水平提高呈上升趋势,同时叶片光谱反射率在不同施氮水平、叶位和生育期均有明显差异。小麦植株顶1叶和顶2叶反射光谱在可见光区（520~680 nm）和近红外区（750~850 nm）与叶绿素荧光参数稳定相关。顶端2张叶片的植被指数DVI(750, 550)、DVI(735, 690)和TVI(750, 670, 550)与荧光参数Fo、Fm、Fv、Fv/Fm、Fv/Fo、Fs、Fm’、Fo’、Fv’、Fv’/Fm’的相关性均较好,其中DVI(750, 550)的相关性最好,且回归系数在不同品种和不同生育期之间没有显著差异。表明利用小麦叶片反射光谱监测其叶绿素荧光参数是可行的。 相似文献
14.
基于水稻冠层光谱特征构建粳型水稻籽粒蛋白质含量预测模型 总被引：7，自引：0，他引：7
水稻籽粒蛋白质含量是评价稻米品质的主要指标之一。本文以不同施氮水平下的4年田间试验为基础,系统分析了水稻成熟籽粒蛋白质含量与不同时期冠层反射光谱的相关性。结果显示,籽粒蛋白质含量与可见光波段(460~710 nm) 反射率呈负相关,与近红外波段(760~1 220 nm) 反射率呈正相关,其中孕穗期冠层单波段反射率与成熟籽粒蛋白质含量的相关性最高,在16个波段中以760 nm波段反射率与籽粒蛋白质含量的拟合效果最好,复相关系数达0.795。进一步分析比值植被指数、差值植被指数、归一化植被指数和红边参数等光谱参数与成熟籽粒蛋白质含量的相关性,运用线性逐步回归分析方法对相关拟合较好的16个参数进行筛选,建立了水稻成熟籽粒蛋白质含量（GPC）监测模型,GPC=－0.15× DVI(1 500, 950) + 3.00。利用不同年份不同品种及不同施氮水平下的观测数据对模型进行检验,预测值和实测值的精确度为0.56~0.86,准确度为0.85~1.18,根均方差（RMSE）为3.51%~19.91%,表明模型预测值与实测值之间符合度较高,对水稻成熟籽粒蛋白质含量具有较好的预测性。 相似文献
15.
16.
棉花叶绿素密度和叶片氮积累量的高光谱监测研究 总被引：4，自引：0，他引：4
利用非成像高光谱仪,获取棉花不同品种、不同密度冠层关键生育时期的反射光谱数据,应用光谱多元统计分析技术,研究表明,棉花冠层叶绿素密度（CH.D）和叶片氮积累量（LNA）分别在反射光谱762 nm和763 nm处的相关系数达最大值（RCH.D= 0.8845**和RLNA= 0.7870**,n = 47）;而一阶微分光谱数据对CH.D、LNA最敏感的波段均发生在750 nm处(RCH.D= 0.9098**和RLNA = 0.9164**,n = 47);采用47个建模样本的一阶微分光谱750 nm处的数值与棉花冠层CH.D建立线性相关模型方程,估算47个检验样本的棉花冠层CH.D,再根据CH.D与LNA建立的线性相关方程估算检验样本的LNA,47个检验样本的实测LNA与估测LNA极显著线性相关（R = 0.8982**,n = 94）,模型方程的估算精度达86.3%,实测值与估算值的RMSE = 1.0155,相对误差为0.1380。说明基于高光谱数据的棉花冠层叶绿素密度的遥感估测,可以间接用于棉花冠层叶片氮积累量的监测研究。 相似文献
17.
[Object] To setup the hyperspectral sensing models for estimating SPAD value of cotton leaves under waterlogging stress. [Method] Irrigation and drainage controllable plots were introduced to simulate the waterlogging stress treatment in the flowering and boll forming stage, during which the change characteristics of the cotton leaf spectral reflectance and SPAD value were observed after 1 d, 3 d, 6 d, 9 d waterlogging, respectively. To find out the hyperspectral sensing models for estimating SPAD value of cotton leaves under waterlogging stress, the correlation and regression relationships between SPAD value and spectrum parameters were analyzed. [Result] (1) The SPAD value of the fourth cotton leaf from the top was significantly lower than control when suffers from waterlogging for 3 d, when waterlogged 9 d the SPAD value decreased by around 15% compared with the control. (2) The cotton suffering from waterlogged damage in the flowering and boll forming stage caused the reflection peak in green light wave band became steep, while the near infrared spectral reflectance increased, and caused the reduction of red absorption and red edge position "blue shifts", the red edge position drifts towards short wave with 4～5 nm when suffers from waterlogging for 9 d. With increase of the waterlogged days, the red edge slope and red edge area increased with a maximum value at 6 d of waterlogging, meanwhile, the skewness and kurtosis of red edge increased. (3) After waterlogging, the SPAD value of the fourth cotton leaf from the top (chlorophyll content) had a remarkable correlation with red edge slope(Dr), red edge position(λr), green peak reflection(Rg), green peak position(λg), red well position(λo), blue edge area(SDb), yellow edge skewness(Sy), yellow edge kurtosis(Ky), red edge skewness(Sr), red edge kurtosis(Kr), etc. An experience linear, polynomial and exponential models for estimating SPAD value had been built through using the Sy, Sr, Kr as independent variables, respectively, their determination coefficient (R2) were greater than 0.9, and the root mean square error (RMSE) were less than 1; and an experience binary linear regression equation for estimating SPAD value had been built through multivariate regression using the λg, SDr/SDb(VI3), Sb, Sy, Ky as independent variables, the R2 was as high as 0.973, and the RMSE was 0.393. [Conclusion] The model can be remote sensing model used as estimating leaf SPAD of cotton value under waterlogging stress. 相似文献