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1.
基于高光谱的寒地水稻叶片氮素含量预测 总被引：2，自引：2，他引：2
为快速、无损和准确地诊断水稻营养状况,开展了基于高光谱成像技术的寒地水稻叶片氮素含量预测研究。以不同施氮水平下的水稻叶片为研究对象,利用高光谱成像技术,分析拔节期水稻叶片光谱,采用全波段高光谱数据、连续投影算法及分段主成分分析(segmented principal components analysis,SPCA)与相关分析(correlation analysis,CA)相结合的方法建立多种回归分析模型,并对模型进行检验和筛选。结果表明:随着施氮水平提高,水稻叶片反射率在可见光区域降低,在近红外区域升高。在校正集决定系数上,基于多元逐步回归分析的全波段模型较好,校正集决定系数为0.821,校正集均方根误差RMSEC=0.079;在预测集决定系数上,基于SPCA-CA结合多元回归分析的多变量单波段指数、差值指数、双差值指数模型较好,预测集决定系数为0.869,预测集均方根误差RMSEP=0.085。该研究结果为快速检测水稻叶片氮素含量及水稻生长期间精确施肥管理提供了参考。 相似文献
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基于包络线消除法的油菜氮素营养高光谱评价 总被引：7，自引：3，他引：4
该文将广泛应用于岩矿高光谱分析中的包络线消除法借用至鲜叶片的光谱分析及作物氮素营养状况评价。利用油菜主要生育期的不同氮处理下鲜叶片反射光谱及全氮含量数据,对鲜叶片可见光波段反射光谱进行包络线消除处理,以及吸收特征与叶片全氮含量的统计分析。结果表明:在可见光区域,叶片反射率随着施氮量的增加而减小,包络线消除处理扩大了原始反射光谱中由氮素胁迫引起的吸收特征微小变化。在油菜的苗期、现蕾期至开花始期三个生育期中,550～750 nm波段的红光吸收峰总面积、吸收峰左面积和吸收峰右面积均随着施氮量的增加而增大,面积归一化最大吸收深度均随着施氮量的增加而减小。相关分析表明,苗期叶片全氮含量与吸收特征参量相关性最为密切。进一步基于各光谱吸收特征参数建立了油菜氮素营养的评价模型,这些评价模型除现蕾期外,其他均达到了1%的极显著性水平。研究表明,利用包络线消除法为定性和定量评价油菜氮素营养是可行的,苗期是利用光谱吸收特征来定量评价油菜氮素营养的最佳生育期。 相似文献
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基于无人机高光谱影像的引黄灌区水稻叶片全氮含量估测 总被引：4，自引：14，他引：4
实时监测水稻氮素状况对于评估水稻长势及精准田间管理意义重大。为确定宁夏引黄灌区水稻叶片全氮含量的最优高光谱估测方法,该文依托不同氮素水平水稻试验,基于成像高光谱数据和无人机高光谱影像,综合运用统计分析及遥感参数成图技术,对比分析光谱指数与偏最小二乘回归方法预测水稻叶片全氮含量的精确度和稳健性。结果表明,以组合波段738和522 nm光谱反射率的一阶导数构成的比值光谱指数(ratio spectral index,RSI)构建的线性模型为水稻叶片全氮含量的最优估测模型(检验R2为0.673,均方根误差为0.329,相对分析误差为2.02);无人机高光谱影像反演的水稻叶片全氮含量分布范围(1.28%~2.56%)与地面实际情况较相符(1.34%~2.49%)。研究结果可为区域尺度水稻氮素含量的空间反演及精准农业的高效实施提供科学和技术依据。 相似文献
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基于LISS4数据的小麦氮素营养状况反演研究 总被引：6，自引：3，他引：3
利用LISS4卫星遥感数据在小麦氮素营养状况监测方面进行了初步研究。根据搭载多光谱传感器LISS4的IRS-P6的过境周期,2006年5月3日在江苏省盐城地区进行同步地面取样测试,通过分析试验点小麦LISS4影像光谱信息与小麦叶面积指数及叶片氮含量的相关关系,发现小麦叶面积指数和叶片氮含量与LISS4影像三个波段反射率及植被指数RVI、NDVI、GNDVI均密切相关,表明利用LISS4遥感影像监测小麦氮素营养状况是可行的。比较不同波段原始反射率和植被指数,在本研究中LISS4影像波段4反射率与小麦氮素营养状况相关最密切。检验结果也表明利用LISS4影像波段4反射率估测小麦氮素营养状况是可行的。研究成果为利用遥感技术大面积监测小麦氮素营养状况和实施精确栽培管理提供了理论依据。 相似文献
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不同形式的光谱参量对春玉米氮素营养诊断的比较 总被引：6，自引：3，他引：3
选择适宜的光谱参量,对利用光谱技术进行作物营养诊断精确度的提高是至关重要的。该文对单因素氮处理下春玉米（Zea may L.）不同层位叶片光谱反射率与氮含量作了相关分析,探讨了叶片水平上单波段光谱反射率（R）、单波段光谱反射率的对数（LgR）、双波段组合光谱反射率（R1+R2）、以及对数形式的双波段组合光谱反射率（LgR1+ LgR2）4种形式光谱参量对氮素营养诊断的可靠性。结果表明,第6片完全展开叶叶片光谱反射率与氮含量在可见光波段存在较高的负相关关系,以550和720 nm两波段组合的光谱参量（LgR550+LgR720和Lg(R550+R720)）建立的线性回归方程的拟合度最好;不同生育期应选择对养分盈亏敏感的叶片作为营养诊断的光谱监测目标,不同生育期叶片氮素营养的光谱敏感波段不同,应选择二者相关性高的波段,较为适宜的光谱参量形式与营养成分建立估算模型。研究表明,经对数处理后的光谱参量,无论是单波段还是双波段,拟合方程的精度都有不同程度的提高,且方程的稳定性也增强,说明对数形式的光谱参量提高了对氮素营养诊断的精确度。 相似文献
7.
采用GA-ELM的寒地水稻缺氮量诊断方法 总被引：2，自引：3，他引：2
为快速、准确、无损实现寒地水稻缺氮量的诊断。该文基于田间试验系统采集的资料,研究东北粳稻氮素含量的亏损或富余与光谱反射率差值之间的关系,并建立东北粳稻氮素含量差值的反演模型。该文采用高光谱反演水稻的缺氮量,并为实施精准施肥提供参考依据,达到减肥不减产的目的,采用产量最高的原则来构建标准氮素含量与标准光谱反射率,并在此基础上,将获取的水稻叶片氮素含量和叶片光谱反射率分别与标准氮素含量和标准光谱反射率做差,得到氮素含量差值和光谱反射率差值,然后对光谱反射率差值分别采用离散小波多尺度分解、连续投影法(successive projections algorithm,SPA)和构建植被指数的方法进行降维处理,将处理后的结果分别作为偏最小二乘(partial least squares regression,PLSR)、极限学习机(extreme learning machine,ELM)和遗传算法优化极限学习机(genetic algorithm-extreme learning machine,GA-ELM)的建模输入,构建东北粳稻氮素含量差值的反演模型。结果分析表明:采用离散小波多尺度分解的结果建立的GA-ELM反演模型预测效果最好,训练集与验证集的R2均在0.7062以上,均方根误差(root mean square error,RMSE)均低于0.51mg/g以下,在预测能力、稳定性和泛化性上比PLSR和ELM的预测模型有明显提高。 相似文献
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基于鲜叶光谱估测氮素营养的新植被指数(英) 总被引：2，自引：2，他引：0
采用田间试验的方法开展利用鲜叶光谱反射率估测水稻氮素营养状况的研究.基于氮素在水稻不同功能叶片之间运转规律的机理,文章重点分析了第一和第三完全展开叶红边斜率和红边位置的变化,并基于红边位置和红边斜率构建了一个新的植被指数(命名为"红边曲线肩夹角植被指数",简称为RSAVI)监测水稻氮素营养状况.为了证明RSAVI在监测水稻氮素营养状况的可行性,分析了不同生育时期氮素含量和RSAVI之间的相关性.结果表明RSAVI和叶片氮素含量显著相关,相关系数介于0.867～0.938之间.并且RSAVI和氮素含量之间建立的回归模型以多项式模型效果最佳.决定系数介于0.7512～0.8796之间,模型均通过0.01水平检验.因此研究结果表明,在本次试验中使用RSAVI估测水稻氮素营养是可行的. 相似文献
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不同施氮水平下温室番茄叶片反射光谱特征分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用便携式光谱辐射仪测定了温室番茄叶片的光谱反射率,研究了不同施氮水平下特定光谱指数与叶片氮含量、光合速率及产量的关系。结果表明,温室番茄叶片的光谱反射率在可见光波段随供氮水平的升高而降低,在近红外波段随供氮水平的升高而增加。随施氮水平的提高,绿峰的蓝移和红边的红移现象明显,而红谷反射率与光合速率之间的关系可用二次方程拟合,相关系数达0.805。番茄叶片氮含量的敏感光谱波段为580~695 nm,740~900 nm,由695 nm、770 nm两个波段构建的高光谱指数(RVI、NDVI)与叶片氮含量的相关性显著。而基于原始光谱数据对番茄产量的估测也可在温室中得到很好的运用,其中光谱指数RV(I710,680)、VARI700和产量的拟合方程最优。 相似文献