共查询到20条相似文献，搜索用时 31 毫秒
1.
不同灌溉条件下冬小麦叶面积指数的高光谱监测 总被引：1，自引：1，他引：0
LAI是作物长势监测的一个重要指标,实时、无损和准确地估测冬小麦LAI具有重要的实践意义。通过对冬小麦进行不同的灌溉处理试验,研究LAI与冠层光谱反射率的关系,计算350～2 450 nm不同波段组合的原始光谱指数和导数光谱指数,筛选最优波段组合光谱指数,并建立LAI的监测模型。结果表明,冬小麦LAI与冠层光谱反射率和不同波段组合光谱指数相关性较好;冬小麦LAI监测的最优光谱指数为DVI(435,447),以此为自变量建立的指数模型y=10.669e~(-701.9x)表现最优,模型最稳定。 相似文献
2.
本文以冬小麦为主要研究对象,获取其不同生育期的无人机高光谱影像,并根据其高光谱数据建立光谱指数,利用多元线性回归等分析方法建立冬小麦各种生育期的GMI反演模型,在无人机高光谱影像中应用最佳模型得到冬小麦最终的长势监测图,以期为相关人员提供参考。 相似文献
3.
4.
【目的】植被产量能综合直观地反映盐渍土改良效果,冬小麦生长旺盛期的叶面积指数（LAI）是植被产量的常用衡量指标。本研究利用无人机多光谱遥感获取冬小麦生长旺盛期的叶面积指数分布数据,对盐渍土改良效果进行客观准确评价,为人们筛选盐渍土改良技术和产品提供科学指导。【方法】以无棣县渤海粮仓滨海盐渍土改良试验区为研究区,基于无人机多光谱遥感数据,利用线性回归分析、偏最小二乘、随机森林和支持向量机等方法,构建拔节期冬小麦LAI反演模型;并利用因子分析法对盐渍土地区抽样地块进行改良效果评价,建立盐渍土改良效果LAI评价模型,基于该评价模型对整个试验区盐渍土改良效果进行评价。【结果】对冬小麦LAI遥感估测而言,并不是分辨率越高越好,而是5×5均值平滑后的光谱数据与一垄小麦叶面积指数的对应最佳。LAI遥感估测模型中,利用支持向量机建立的模型精度最高。改良效果LAI评价模型的预测结果表明,LAI对盐渍土改良效果的预测精度较高,改良效果最优地块的编号为26、27、28、29、30和31,最优改良方法为引黄淤灌和增施有机肥综合改良措施。【结论】无人机遥感可对盐渍土地区拔节期冬小麦的叶面积指数进行准确反演,基于LAI反演结果的盐渍土改良效果评价能够从众多试验小区中定位出最优的改良效果。与传统方法相比,该方法具有成本低廉、精度高等优势,研究结果有广泛推广前景,可以为盐渍土的改良提供重要技术支持。 相似文献
5.
遥感技术能够获取大区域下冬小麦的空间分布，为冬小麦估产提供良好基础。基于2020年5月4日的高分2号多光谱卫星影像，构建包含光谱特征和植被指数的数据集，并通过改进UPerNet模型的上采样结构、激活函数以及增加注意力模块来优化模型提取冬小麦效果。选取杨凌示范区2块地物类型丰富地区作为研究区域，以此探究方法的可行性；然后基于最优方法，提取杨凌区冬小麦种植区域。研究区域结果表明，与仅使用光谱信息作为模型输入特征相比，基于多光谱和植被指数的分类效果更好。在融合光谱特征和植被指数的数据集上，改进的UPerNet模型分类精度最高，冬小麦提取精度为97.78%,总体分类精度相比于改进前的UPerNet提升了2.49%,对比DeepLab V3+提升了3.48%。基于改进方法，实现了杨凌示范区的冬小麦种植区提取；通过实地调查以及对比统计年鉴数据的方式，验证了杨凌示范区冬小麦空间分布与实际情况基本一致。改进后的UPerNet模型能够有效区分遥感数据中的地物类别，提升冬小麦种植区域提取精度，也为基于卫星影像获取冬小麦空间分布提供了技术支持。 相似文献
6.
为利用遥感技术快速、无损伤监测不同播期冬小麦LAI,通过大田和室内试验,对5个不同播期处理的冬小麦LAI进行了测定,并在此基础上建立了基于反射光谱的不同播期冬小麦LAI监测模型。结果表明,在4个播期处理和一个所有播期组合下所建立的LAI监测光谱模型中,以播期3条件下的PVI(1460,460)和LAI相关性最好,决定系数可达0.8296,播期3是监测冬小麦LAI的最适播期,依此所建立的冬小麦LAI监测光谱模型是可行的。同时,所有播期组合的LAI与PVI(1460,460)也有较高的相关性,说明在此基础上所建立的模型具有较好的普适度,这为冬小麦品质的大尺度遥感监测和小麦生产的宏观管理调控提供理论依据。 相似文献
7.
《中国农业科学》2020,(9)
【目的】植被产量能综合直观地反映盐渍土改良效果,冬小麦生长旺盛期的叶面积指数(LAI)是植被产量的常用衡量指标。本研究利用无人机多光谱遥感获取冬小麦生长旺盛期的叶面积指数分布数据,对盐渍土改良效果进行客观准确评价,为人们筛选盐渍土改良技术和产品提供科学指导。【方法】以无棣县渤海粮仓滨海盐渍土改良试验区为研究区,基于无人机多光谱遥感数据,利用线性回归分析、偏最小二乘、随机森林和支持向量机等方法,构建拔节期冬小麦LAI反演模型;并利用因子分析法对盐渍土地区抽样地块进行改良效果评价,建立盐渍土改良效果LAI评价模型,基于该评价模型对整个试验区盐渍土改良效果进行评价。【结果】对冬小麦LAI遥感估测而言,并不是分辨率越高越好,而是5×5均值平滑后的光谱数据与一垄小麦叶面积指数的对应最佳。LAI遥感估测模型中,利用支持向量机建立的模型精度最高。改良效果LAI评价模型的预测结果表明,LAI对盐渍土改良效果的预测精度较高,改良效果最优地块的编号为26、27、28、29、30和31,最优改良方法为引黄淤灌和增施有机肥综合改良措施。【结论】无人机遥感可对盐渍土地区拔节期冬小麦的叶面积指数进行准确反演,基于LAI反演结果的盐渍土改良效果评价能够从众多试验小区中定位出最优的改良效果。与传统方法相比,该方法具有成本低廉、精度高等优势,研究结果有广泛推广前景,可以为盐渍土的改良提供重要技术支持。 相似文献
8.
冬小麦遥感估产多种模型研究 总被引：20，自引：0，他引：20
综合冬小麦地面光谱资料及相应的农学参数资料,ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ 资料,历年各县冬小麦单产、播种面积、总产资料,历年新疆各站气象资料,监测点历年冬小麦发育期、密度、产量分析等资料,证明地面光谱植被指数与冬小麦密度、生物量、叶面积指数关系密切,从而建立了密度与生物量的光谱监测模型,进而建立了北疆试验区各层冬小麦种植面积估算和产量预报卫星遥感模型,辅以冬小麦产量农业气象预报模型、农学模型及模拟模型,自１９９４ 年投入应用以来的结果表明,这套模型预报精度高、效果很好 相似文献
9.
生物量是作物生长过程中重要的生物参数之一,能较好地反映作物长势情况。获取了冬小麦开花期数码影像数据、高光谱数据和实测生物量数据,运用相关性分析筛选出对冬小麦生物量相关性高的数码影像指数和植被指数,分别使用多元线性回归分析和逐步回归分析法建立生物量反演估算模型,最后将最优模型估算结果进行可视化空间分析。结果表明：与冬小麦生物量相关性高的数码影像指数有VARI、MGRVI、b等,植被指数有NDVI、SR、LCI、OSAVI等。建立的冬小麦生物量反演模型估算效果较好,其中精度最高的模型为高光谱数据多元线性回归模型,其验证模型均方根误差为0.9041 t/hm2。可视化处理结果能直观地显示试验区冬小麦生物量分布情况,为生长监测及种植管理提供有效依据。 相似文献
10.
植物功能叶的SPAD值与其氮素和叶绿素有较强的相关性,研究功能叶SPAD与其冠层光谱的关系,对实现植株叶绿素含量快速、无损检测具有重要意义。本文通过对冬小麦生育期的冠层原始光谱进行一阶导数变换,研究其功能叶片SPAD值与冠层光谱的相关性,对监测冬小麦叶绿素含量的敏感波段进行了提取,并建立了叶绿素含量与冠层反射光谱的定量关系。结果表明,基于小麦冠层原始光谱反射率、冠层光谱导数反射率与SPAD的相关系数曲线,提取的各形式下冬小麦叶绿素含量的敏感波段分别为500、690、760和470、630、723nm;并构建了冬小麦叶绿素含量的预测模型,以FDNDVI(630,723)预测模型较好,其R2可达0.9485,模型验证参数R2、MRE和RMSE分别为0.8099、0.0294和1.805,拟合效果较好,表明该模型能有效地对冬小麦叶绿素含量进行预测。该研究结果可为冬小麦长势监测提供一定的理论参考。 相似文献
11.
已有研究发现,植物的最大净光合速率(A_(max))决定了其潜在的光合能力。以冬小麦为研究对象,以2017年、2018年4-6月获取的拔节期、挑旗期、开花期和灌浆期4个重要生育期的不同叶位叶片的原始光谱(350～1 350 nm)与气体交换数据为基础,旨在建立基于连续小波变换的冬小麦叶片最大净光合速率估算模型。结果表明,基于连续小波变换方法估算的模型,2017年、2018年的建模决定系数(R~2)分别为0.62、0.77,验证R~2分别为0.65、0.77,其估算模型的精度远高于基于植被指数建立的模型。通过对比分析几种植被指数与高光谱数据对最大净光合速率的估算结果发现,植被指数对小麦叶片A_(max)的解释能力较低,无法对光合能力作出正确且精确的估算。基于连续小波变换方法对冬小麦叶片A_(max)的估算精度较高,可以作为预估冬小麦生长状况、产量的依据。 相似文献
12.
基于高光谱的冬小麦叶面积指数估算方法 总被引：3，自引：0，他引：3
【目的】冬小麦叶面积指数是评价其长势和预测产量的重要农学参数,高光谱技术监测叶面积指数的方法能够实现快速无损的监测管理。本文旨在将田间监测和高光谱遥感相结合,探索研究中国南方江汉平原地区冬小麦的最佳波段、光谱参数及监测模型。【方法】研究选取江汉平原的湖北省潜江市后湖管理区,利用ASD地物光谱仪和SunScan冠层分析系统在田间对冬小麦的冠层光谱及叶面积指数的变化进行监测,并探讨高光谱植被指数与冬小麦叶面积指数之间的定量关系。通过相关性分析、回归分析等方法构建6种植被指数与冬小麦叶面积指数的反演模型。【结果】冬小麦冠层光谱反射率中近红外波段870 nm,红光波谷670 nm,绿光波峰550 nm,蓝光450 nm波段对叶面积指数变化最为敏感,通过构建植被指数与叶面积指数模型,相关性均较好,决定系数（R2）为0.675-0.757,其中NDVI反演模型的R2最高为0.757。【结论】经模型精度检验,NDVI植被指数反演模型的精度较其它模型好,较适合对研究样区的冬小麦进行叶面积指数反演。 相似文献
13.
基于冬小麦冠层高光谱的干生物量监测 总被引：1，自引：0，他引：1
冬小麦地上干生物量(AGB)能够表征麦田生态系统生产力的大小,提取AGB光谱特征信息和实现其准确估算,对于掌握冬小麦长势情况具有重要的作用。基于连续2 a的氮运筹试验,利用连续投影算法(SPA)提取原始光谱和一阶微分光谱的重要波段,并基于所提取的光谱特征利用多元线性回归(MLR)方法构建AGB的光谱监测模型。结果表明,利用SPA算法可有效降低光谱维度,基于原始光谱所筛选的重要波段分别为528,671,734,910,1 235 nm,而基于一阶微分光谱所筛选的波段为530,669,740,817,1 209 nm;基于一阶微分处理所建立的模型校正集与验证集模型均达到了较高的精度,Y=-5.01+2 043.86R530-7 772.11R669+348.54R740+14 462.04R817+14 196.13R1209,其R2,RMSE和RPD分别为0.72,1.92 t/hm2和2.53;验证集R2和RMSE分别为0.67,2.25 t/hm2。研究表明,结合SPA和MLR可以实现冬小麦AGB的实时估算,研究结果对冬小麦生长状况监测具有一定的参考价值。 相似文献
14.
《河南农业大学学报》2016,(5)
2014年利用人工模拟的方法开展了冬小麦倒伏试验。在冬小麦4个生育时期设定了与竖直方向呈30°(C1),60°(C2)和90°(C3)3种倒伏梯度和正常生长0°(CK)4个处理,通过SAC光谱仪监测冬小麦倒伏获取冬小麦在不同时间、不同倒伏程度情况下的光谱数据,分析冬小麦光谱反射率曲线图,总结冬小麦倒伏后光谱反射率的变化特征。结果表明,正常生长的冬小麦和倒伏冬小麦的反射率特征一致,红色波段反射率最低,近红外波段的反射率最高,发生倒伏后对应的反射率在可见光波段和近红外波段整体上升,倒伏角度越大,反射率越高。对比冬小麦倒伏后光谱反射率和遥感影像亮度值的变化,可监测冬小麦倒伏时间、受灾程度,预测产量损失。在本研究基础上可实现利用遥感技术对冬小麦倒伏地区的动态监测。 相似文献
15.
叶面积指数（LAI）是表示植被利用光能状况和冠层结构的一个综合指数,与作物产量密切相关。高光谱遥感数据具有连续、高光谱分辨率等特点,为估算农作物生理生化参数和冠层结构参数提供了重要手段。为挖掘高光谱数据估算LAI的最优波段组合以及提高估算精度,以冬小麦作为研究对象,野外实测不同生长阶段（起身、拔节、开花阶段）的冠层高光谱数据,并对其进行不同数学变换处理,包括原始光谱、一阶导数光谱和连续统去除。利用3种不同预处理的冠层高光谱数据构建30种常用植被指数和4种优化光谱指数,比较常用植被指数与优化光谱指数对冬小麦LAI的响应,建立估算冬小麦LAI的单变量和多变量回归模型,对其进行精度验证,并筛选出最优估算模型。结果表明,随着生育期的推进,可见光波段范围内,冬小麦冠层光谱反射率较低、吸收较强,LAI对连续统去除光谱的影响较大,呈负相关;近红外波段范围内不同生育期间的差异较大,随着LAI的增大,冠层光谱的红边位置出现了“红移”现象;基于一阶导数的优化植被指数（NDSI和RSI）与LAI相关系数达到0.8;从估算模型来看,基于一阶导数的RSI（627 nm, 774 nm）单变... 相似文献
16.
为探究冬小麦籽粒氮积累量与冠层光谱反射率的定量关系,实现冬小麦籽粒氮积累量的无损快速监测,以连续2 a氮运筹试验为基础,结合偏最小二乘法(PLS)和逐步多元线性回归(SMLR)建立植株氮积累量(PNA)和叶片氮积累量(LNA)光谱监测模型,分析PNA和LNA与籽粒氮积累量(GNA)的定量关系,以PNA和LNA为中间变量建立GNA光谱监测模型。结果表明,基于PLS-SMLR建立的PNA和LNA高光谱模型监测效果均较好,且冬小麦PNA,LNA与GNA均有较好的定量关系;分别以PNA和LNA为中间变量建立的GNA光谱监测模型中,以LNA为中间变量的模型建模集和验证集表现均较佳,可以实现冬小麦GNA高光谱准确监测。 相似文献
17.
为提高小麦氮素精准、高效的管理能力,实现实时、便捷、精准的变量施肥.本文在无人机遥感进行冬小麦氮素营养诊断的基础上,依据光谱诊断施肥模型,建立冬小麦返青期、拔节期和抽穗期等关键生育期追肥推荐模型.研究结果表明:无人机影像获得的DVI与冬小麦关键生育时期氮素参数植株氮浓度相关性最好(R2=0.8698);冬小麦返青期、拔节期和抽穗期氮素诊断临界DVI值分别为0.594、0.784和0.807;冬小麦最高产量为11364.3 kg/hm2,最佳产量为11230.9 kg/hm2,总施氮量为272.9 kg/hm2,最佳经济施肥量264.1 kg/hm2,基于光谱诊断的追肥推荐模型分别为返青期y=-39.69x+23.58、拔节期y=-129.97x+101.95、抽穗期y=-159.79x+128.93.诊断指标的建立为冬小麦基于光谱诊断的追肥模型奠定了基础,临界DVI值的确定为诊断冬小麦关键生育期是否补充氮肥提供依据,氮肥效应曲线建立和光谱诊断施肥模型选择实现了定量化的追肥推荐. 相似文献
18.
SG平滑处理对冬小麦地上干生物量光谱监测的影响 总被引：3，自引：2，他引：1
《山西农业科学》2016,(10):1450-1454
Savitzky-Golay(SG)方法是高光谱数据预处理的重要方法之一,为研究SG平滑处理对冬小麦地上干生物量(AGDB)光谱监测模型的影响,对冬小麦冠层光谱进行6种程度的平滑处理:无平滑(SM0)、3点平滑(SM3)、5点平滑(SM5)、9点平滑(SM9)、13点平滑(SM13)和17点平滑(SM17),并分别构建各预处理光谱条件下的冬小麦AGDB的偏最小二乘法(PLSR)模型,对比各PLSR模型的表现,研究平滑程度对模型的影响。结果表明,SM9平滑处理后的冬小麦冠层光谱可以提高光谱与AGDB的相关性,相关系数接近0.5;所构建的冬小麦AGBD的光谱监测模型中,SM9处理的模型表现最好(R2=0.771,RMSE=0.564,RPD=1.912,LV=19)。研究结果可为利用冠层光谱研究冬小麦AGDB的无损监测提供一定的光谱预处理方法与技术探索。 相似文献
19.
冬小麦生长适宜动态指标的知识模型 总被引：9，自引：1，他引：9
在分析和提炼小麦栽培理论与技术最新研究资料的基础上 ,通过定量描述冬小麦生长发育动态与品种类型、生态环境和生产技术水平之间的动态关系 ,以基于生理发育时间的动态生长度日为主线 ,建立了系统化和广适性的冬小麦生长适宜动态指标的知识模型 ,可为不同环境条件和冬小麦品种栽培过程中的苗情诊断提供定量化的动态生长指标 ,包括主茎叶龄、叶面积指数、群体茎蘖数和干物质积累量等。利用不同地点的常年每日气象资料以及不同品种类型、不同产量目标和不同播期资料对所建知识模型进行了实例分析 ,表明知识模型对冬小麦生长适宜动态指标具有 相似文献
20.
冬小麦叶片光合特征高光谱遥感估算模型的比较研究 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】光合作用是农作物产量和品质形成的基础,农作物光合参数的准确定量遥感反演不仅能够了解农作物的生长发育和有机物累积状况,还能为基于遥感的生态系统过程模型提供参考。为快速准确的估算光合特征参量,本研究综合原始光谱、3种传统光谱变换技术和4种模拟方法构建冬小麦3种光合参数的高光谱反演模型,探讨高光谱反演冬小麦光合参数的可行性,对比不同类别光谱和模拟方法的适用性。【方法】本研究基于氮肥施用条件冬小麦气体交换和高光谱田间试验,获取不同叶位叶片的最大净光合速率（Amax）、PSⅡ有效光化学量子产量（Fv′/Fm′）、光化学猝灭系数（qP）和高光谱反射率,并对原始高光谱进行倒数、对数和一阶微分变换。根据3种光合参数和4种光谱的相关性分析结果,筛选显著性水平优于0.01的波段作为输入变量,采用偏最小二乘（PLS）、支持向量机（SVM）、多元线性回归（MLR）和人工神经网络（ANN）等方法建立冬小麦叶片光合参量反演模型,以建模和验证的决定系数（R 2）和均方根误差（RMSE）为依据,对不同模型的模拟精度进行比较分析。 【结果】（1）3种光合参数和4种光谱的相关性分析结果表明,原始、倒数和对数光谱对3种光合参数（Amax、Fv′/Fm′和qP）的敏感谱区均集中在400—750 nm波谱区间,一阶导数光谱对3个光合参数的敏感谱区为470—560、630—700和700—770 nm波谱区间。（2）Amax、Fv′/Fm′和qP的最优反演模型组合分别为基于倒数光谱的MLR模型、基于一阶导数光谱的MLR模型和基于原始光谱的MLR模型。模型的建模R 2分别为0.75、0.65和0.65,验证R 2分别为0.73、0.59和0.44,表明基于高光谱模拟Amax和Fv′/Fm′切实可行,模拟qP的有效性需要进一步验证。（3）不同变换的光谱表现能力不同,以PLS模拟Amax为例,光谱的表现能力顺序为原始光谱>倒数光谱>对数光谱>一阶导数光谱。（4）不同模型的估算能力也存在明显差异,以基于原始光谱的Amax模拟为例,不同模型的估算能力顺序为MLR>PLS>ANN>SVM。 【结论】通过对比分析4种光谱和4种模拟方法对3种冬小麦光合参数的高光谱反演结果发现,Amax和Fv′/Fm′可以很好通过高光谱进行模拟,而高光谱对qP解释能力偏低,有待进一步研究。高光谱信息对冬小麦光合参量具有较强的敏感性,同时受光谱类型和模拟方法的影响,可以用来监测冬小麦光合能力的动态变化,为把握农作物生长状况提供依据。 相似文献