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《西南农业学报》2017,(9)
【目的】通过将原始光谱数据经过不同的数据变换方式,分析其与苹果冠层PAR的相关关系,建立基于高光谱的南疆盆地苹果冠层PAR的估测模型,旨在为快速、精确、无损伤、大范围的适时、动态监测植被PAR提供有效途径。【方法】基于原始光谱数据的不同数据变换方式,采用相关性分析和逐步回归分析方法。【结果】不同数据变换后的冠层光谱反射率与苹果冠层PAR具有较好的相关性,微分变换后的相关性较原始相关性有所提升。所建模型经过精度评价发现,原始光谱数据经倒数一阶微分变换后估测模型拟合度最高,一阶微分、对数一阶微分次之。【结论】不同数据变换方式后的光谱数据与塔里木盆地苹果冠层PAR有一定的相关性,可以用微分、对数微分、倒数微分变换后的数据建立较理想的塔里木盆地苹果冠层PAR的估测模型。 相似文献
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通过对土壤电导率和光谱测定,分析了南方丘陵稻田土壤电阻率特征、原始光谱数据及重采样光谱数据特征。在光谱重采样基础上进一步构建光谱包络线去除变换、光谱反射率倒数(1/R)、对数[ln(1/R)]、平方根(R0.5)、一阶微分等单一或复合变换模型。通过横向、纵向综合比较分析不同模型的反射率与电阻率相关性分析的曲线差异,着重探讨了基于一阶微分的数据变换模型间土壤电阻率与光谱反射率间相关性强弱,结果表明:(1)基于一阶微分变换的模型可以对重叠混合光谱进行分解以便识别,扩大样品之间的光谱特征差异,发掘敏感波段的光谱吸收、反射特征;(2)综合反射率的平方根的一阶微分变换、反射率的倒数的对数及反射率对数的一阶微分等模型得出,在波段为382 nm处,土壤电阻率与光谱反射率间相关系数最高达0.788,在波段为555~560 nm,多个微分变换模型相关性系数在0.7以上,可为后续反演因子的确定及土壤电阻率高光谱估测回归模型的建立提供参考。 相似文献
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【目的】研究实时、快速估测冬小麦不同生育时期水分状况并构建模型,为冬小麦水分精准管理提供科学依据。【方法】以新疆典型滴灌冬小麦为研究对象,应用高光谱成像技术获取冬小麦冠层光谱信息,并对原始光谱反射率进行平滑和数据变换,利用一元线性回归(Simple linear regression,SLR)、主成分回归(Principal components regression,PCR)和偏最小二乘回归(Partial least squares regression,PLSR)3种建模方法,对冬小麦冠层原始光谱及变换光谱分别构建植株水分含量估测模型。【结果】冬小麦冠层原始光谱反射率与植株水分含量相关性不高,对原始光谱反射率进行数据变换可以显著增强与水分含量的相关性和相关波段数,其中倒数一阶微分变换与冬小麦植株水分含量的相关系数最大,为-0.893 0,但不同变换最优相关系数所对应的波段位置并不固定。PLSR方法的模型精度最高,对数变换的PLSR模型估测精度最高,模型$R_{p}^{2}$、RMSEp、RPD值分别为0.880 8、3.251 2%、2.934 3;冬小麦不同生育时期估测模型精度存在差异,拔节期、抽穗期估测模型精度较低,灌浆中期最高,其估测模型$R_{p}^{2}$、RMSEp、RPD值分别为0.904 8、1.381 1%、3.454 7。【结论】利用高光谱成像技术对估测冬小麦植株水分含量是可行的,在灌浆中期的估测效果最佳。 相似文献
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《西南林业大学学报》2019,(6)
通过实地采集剑湖湿地茭草反射光谱和现场测量鲜生物量,基于24种光谱变换对茭草反射光谱特征进行分析,选取16种光谱变换筛选全波段(350～2 350 nm)中对茭草鲜生物量敏感的特征波段,构建其鲜生物量估测模型。结果表明:不同形式的光谱变换更容易分析光谱特征,对数倒数和倒数的变换增强了可见光波段的特征。对数倒数一阶微分变换增强了近红外波段的特征,倒数二阶微分和对数倒数二阶微分增强了短波红外的特征,4～5尺度的连续小波变换适合分析原始光谱特征。连续小波变换后最大相关系数为0.734;其次为二阶微分变换,最大相关系数为-0.730。基于立方根二阶微分变换构建的多元回归模型对茭草鲜生物量估测效果最佳,R2、RMSE、P和RPD分别为0.88、1 044.90 g/m2、83.95%、2.64。 相似文献
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【目的】探讨高光谱遥感数据不同预处理及不同估测算法下土壤有机质估测模型的优劣,为提高土壤有机质估测精度奠定基础。【方法】使用高光谱仪在室内条件下对土壤样品进行光谱测量,对光谱数据进行4种去噪处理(无去噪处理、Savitzky-Golay(S-G)平滑滤波去噪、小波包去噪以及S-G平滑与小波包结合去噪),然后对去噪后的光谱数据进行8种数据变换(原始光谱数据R、倒数1/R、对数log(R)、倒数对数log(1/R)、一阶导数R′、倒数一阶导数(1/R)′、对数一阶导数(log(R))′、倒数对数一阶导数(log(1/R))′),接着对变化后的光谱数据进行3种降维处理(无降维处理、敏感波段降维和主成分分析降维),最后运用支持向量回归法和偏最小二乘回归法分别建立SOM含量估测模型。【结果】研究中所涉及的各种数据预处理和估测算法中,小波包去噪、PCA降维、反射率倒数一阶导数(1/R)′光谱数据变换处理条件下,使用PLSR方法的估测模型精度最高、模型最稳定,可以较精确地估测吉林省伊通县SOM含量。【结论】合适的数据预处理,尤其是小波包去噪和PCA降维相结合,可有效改善光谱数据质量,提高SOM含量估测模型精度及稳定性。 相似文献
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快速测定土壤重金属的含量,对防治土壤环境污染具有重要意义。本文以山东省烟台市的70个棕壤样本为研究对象,对室外光谱数据进行多种数学变换,根据极大相关性原则从光谱的一阶微分、对数倒数的一阶微分和倒数的一阶微分三种变换中选取5个波段作为反演因子,即:R_(1910.5)(一阶微分)、R_(674.1)(对数倒数的一阶微分)、R_(1609.4)、R_(1231.3)、R_(1127.3)(倒数的一阶微分),然后利用多元统计分析方法和BP神经网络方法分别建立土壤金属铬含量高光谱估测模型。实验结果表明,当利用多元统计分析方法建立估测模型时,14个检验样本的平均相对误差为4.906%,模型的决定系数R~2=0.971,其效果优于BP神经网络模型。研究表明,利用多元统计分析法建立土壤金属铬含量高光谱估测模型是有效的。 相似文献
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测定拔节期水浇地与旱地春小麦冠层光谱、叶绿素含量、覆盖度、苗高和叶宽,采用回归分析方法建立春小麦叶绿素含量高光谱估测模型,并对模型精度进行检验。结果表明: 阳坡和双面坡地春小麦拔节期叶绿素含量与原始光谱反射率在可见光和近红外波段均呈正相关,水浇地和阴坡地在723 nm以前相关系数为负,723 nm以后为正。各地类春小麦叶绿素含量与各高光谱变量的相关性均较好,均达到了极显著水平(P<0.01)。无论在可见光还是近红外波段,水浇地春小麦叶绿素含量均与倒数之对数lg(1/R)的相关性最好,相关系数最大值可达0.98;阴坡地则与一阶微分的相关性最好,最大为0.94;而与阳坡和双面坡地相关性最好的高光谱指数为归一化植被指数。在
各个波段,倒数之对数模型lg(1/R)、一阶微分模型(p′)和归一化植被指数模型(N)分别是估测水浇地、阴坡地、阳坡和双面坡地春小麦叶绿素含量的最佳模型。虽然各模型R2均超过0.90,精确度均大于0.91,但阴坡地、阳坡和双面坡地的模型精确度和准确度略低于水浇地。以上模型的建立可为今后估测水浇地与旱地春小麦的健康状况提供参考。 相似文献
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《江苏农业科学》2017,(5)
基于地面实测的冬小麦的生理生态参数数据和冠层光谱数据,分析返青期、拔节期、抽穗期、开花期冬小麦叶面积指数与原始光谱及其一阶微分的相关性,并构建基于等效TM数据的植被指数,建立不同生育时期的冬小麦叶面积指数(LAI)的高光谱遥感估算模型。结果表明:(1)返青期、拔节期、抽穗期的冬小麦LAI与原始光谱相关性较好,在400~720 nm波长范围内呈负相关,在720~900 nm之间呈正相关,开花期的冬小麦LAI与冠层光谱相关性较差;(2)返青期、拔节期冬小麦LAI与光谱一阶微分显著相关,分别在480~540 nm、550~580 nm形成波峰、波谷,在670~760 nm范围内形成"平台",相关系数达到0.8以上,但抽穗期、开花期LAI与光谱一阶微分的相关性较差;(3)在等效植被指数与返青期、拔节期和抽穗期LAI建立的回归模型中,分别使用m SRI、RVI与MSAVI2建立的幂函数模型或指数模型最佳,最优模型分别为y=0.053e4.962x,y=0.409x0.828,y=18.687x3.061,对应的r2分别为0.589、0.648、0.694,开花期不适宜使用等效植被指数建立遥感监测模型。 相似文献
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通过人工田间诱发不同等级小麦条锈病,在不同生育期测定染病冬小麦冠层光谱及其病情指数(DI).把冠层光谱一阶微分数据与相应的DI进行相关分析,采用单变量线性和非线性回归技术,建立小麦DI的估测模型,并利用不同品种小麦样本对模型精度进行可靠性检验.结果表明:DI与一阶微分在432～582 nm、637～701 nm以及715～765 nm区域内有极显著相关性,以红边峰值区(725～735 nm)一阶微分总和与绿边峰值区(521～530 nm)一阶微分总和的比值为变量的线性模型估测DI精度最高,且其对小麦品种相对不敏感.上述研究结果对利用高光谱遥感监测农作物病害及其严重程度都具有实际应用价值. 相似文献