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SPAD（Soil and plant analyzer development）值能够反映作物叶片叶绿素含量,是表征作物健康状态的重要指标。采用无人机搭载可见光和多光谱相机同步获取冬小麦可见光和多光谱影像,同时获取冬小麦叶片SPAD值,探究了可见光和多光谱植被指数与SPAD值的关系,将可见光植被指数与多光谱植被指数相结合进行SPAD值估算,利用逐步回归和随机森林回归方法估算SPAD值,并将估算结果进行对比,筛选出冬小麦叶片SPAD值的最优估算模型。结果表明,SPAD值与可见光植被指数（IKAW和RBRI）、多光谱植被指数（GNDVI、CI、GMSR和GOSAVI）具有较好的相关性,与可见光植被指数（CIVE）和多光谱植被指数（GNDVI）的相结合指数具有较好的相关性,其估算模型的R2为0.89,模型验证的RMSE为2.55,nRMSE为6.21%。研究表明,可见光植被指数与多光谱植被指数相结合指数逐步回归和随机森林回归模型估算SPAD值的精度高于仅用可见光植被指数或多光谱植被指数,采用逐步回归的估算模型R2为0.91,模型验证R2、RMSE和nRMSE分别为0.89、2.32和5.64%,采用随机森林回归的估算模型R2为0.90,模型验证R2、RMSE和nRMSE分别为0.88、2.51和6.12%。 相似文献
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杨树叶片叶绿素含量高光谱估算模型研究 总被引：3，自引：0，他引：3
以盆栽107号杨树为研究对象,在验证杨树叶片的SPAD值可作为衡量其叶绿素含量指标的基础上,基于最佳指数-相关系数法(OIFC),提取了杨树叶绿素特征波段(中心波长350、715、1 150 nm),建立了以该组合波段原始光谱数据为自变量的杨树叶片叶绿素含量估算模型;利用相关系数法,提取了杨树叶绿素归一化植被指数的计算波段(中心波长705、953 nm)与一阶光谱导数的叶绿素特征波段(中心波长647、691、721 nm),且分别建立了基于归一化植被指数、叶面叶绿素指数、一阶光谱导数为自变量的杨树叶片叶绿素含量估算模型;比较分析所建立的模型精度,筛选出杨树叶片的叶绿素含量最优估算模型。结果表明:化学法测得杨树叶片叶绿素含量与其对应的SPAD值之间具有显著的幂函数关系,R2可达0.902 3。利用OIFC法提取的叶绿素最佳三波段组合的高光谱数据为自变量,与叶片叶绿素含量构建的模型预测值与实测值具有显著的线性关系,决定系数为0.944 5;相比其他模型,该模型的精度最高且均方根误差最小。可见,基于OIFC法构建的杨树叶绿素高光谱模型具有较高的精度,是估算杨树叶片叶绿素含量的最优模型。 相似文献
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基于高分一号卫星数据的冬小麦叶片SPAD值遥感估算 总被引：13，自引：0，他引：13
以陕西省关中地区冬小麦不同生育期冠层高光谱反射率为数据源,模拟国产高分辨率卫星高分一号(GF-1)的光谱反射率,提取18种对叶绿素敏感的宽波段光谱指数,构建了基于遥感光谱指数的冬小麦叶片叶绿素相对含量(SPAD)遥感监测模型,并利用返青期的GF-1卫星数据对研究区的冬小麦叶片SPAD值进行了估算和验证。结果表明:返青期、孕穗期和全生育期SPAD值均与TGI指数相关性最高,相关系数分别为-0.742、-0.740和-0.483。拔节期和灌浆期SPAD值分别与SIPI指数和GNDVI指数相关性最高,相关系数分别为0.788和0.745。GNDVI、GRVI和TGI植被指数在各个生育期都和冬小麦叶片SPAD含量在0.01水平下呈显著相关。基于此3类植被指数构建的冬小麦叶片SPAD值回归模型精度较高,其中基于随机森林回归算法的估算模型效果最优,各类模型均在冬小麦拔节期的预测效果最佳。GF-1号卫星数据结合SPAD-RFR模型对研究区冬小麦叶片SPAD的估算结果最为理想,可用于大面积空间尺度的冬小麦叶片SPAD值遥感监测。 相似文献
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为研究水稻叶片叶绿素相对含量（SPAD）在3种水分处理和5种施氮处理下的变化规律，探讨无人机多光谱遥感技术反演水稻SPAD的可行性，本研究利用大疆精灵4多光谱无人机，采集了水稻拔节孕穗期、抽穗开花期和乳熟期的冠层多光谱遥感影像，并同步测定水稻SPAD值，基于25个光谱变量（5个波段反射率和20个植被指数），采用多元线性逐步回归、岭回归和套索回归3种方法构建了水稻SPAD的反演模型。结果表明：水稻3个生育期的SPAD最佳反演模型均是采用套索回归方法构建的，其中乳熟期建立的SPAD最佳反演模型在3个生育期中的反演精度最高，决定系数为0.782，均方根误差为1.217 7，相对误差为6.611 3%。因此，该研究可对水稻叶片SPAD进行遥感监测，并为水稻精准灌溉和施肥提供科学依据和数据支撑。 相似文献
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无人机多光谱遥感用于冬小麦产量预测中捕获的数据准确性不高,为指导田块尺度下冬小麦产量的精准预测,需构建高精度的冬小麦产量估算模型。本研究利用校正后的近地面高光谱数据(Field-Spec 3型野外光谱仪获取)验证低空无人机多光谱遥感数据(大疆精灵4型多光谱相机获取),将通过无人机多光谱影像计算的植被指数与经验统计方法结合,采用一元回归和多元线性回归分别对抽穗期、开花期和灌浆期冬小麦进行基于单一植被指数和多植被指数组合的产量估算,其中多植被指数包括归一化差异植被指数(NDVI)、优化的土壤调节植被指数(OSAVI)、绿色归一化差值植被指数(GNDVI)、叶片叶绿素指数(LCI)和归一化差异红色边缘指数(NDRE)。结果表明,基于单一植被指数的冬小麦估产模型,一元二次回归模型精度最高,而基于5种植被指数的多元线性回归模型在3个生育时期的拟合效果均优于单植被指数模型。一元或多元回归模型在抽穗期的拟合效果最好。冬小麦基于GNDVI指数的一元二次回归估产模型建模集的决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)分别为0.69、428.91 kg/hm2,验证... 相似文献
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田间冬小麦抽穗期长势分析——基于可见-近红外光 总被引：1，自引：0，他引：1
为了快速估测大田冬小麦叶绿素含量指标,指导冬小麦抽穗期追肥管理,基于光谱分析技术在可见光和近红外波段(325~1 075 nm)处,对陕西省杨凌区揉谷镇粮食基地的冬小麦进行长势检测、分析。试验在1 000 m×600 m区域内划分为30个采样区进行数据采集,使用ASD Field Spec Hand Held光谱辐射仪(Analytical Spectral Devices.,USA)采集冬小麦的冠层光谱反射率数据,使用SPAD-5 0 2 Plus便携式叶绿素仪测量小麦倒一叶和倒二叶的叶绿素指标(SPAD值),使用G738 CM型手持式GPS记录采样点的位置信息。分别进行冠层光谱反射率小麦倒一叶和倒二叶的预处理,结果表明:冠层反射光谱倒二叶的SPAD值相关系数高于倒一叶。基于相关性分析,选取4个敏感波段538、661、740、850 nm分别与预处理前后的光谱数据进行多元线性回归分析,结果表明:预处理后的模型精度较高,建模精度R2=0.8 3,验证建模精度R2=0.7。同时,绘制了大田作物长势分布图,可为冬小麦抽穗期追肥提供支持。 相似文献
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对晚疫病害胁迫下马铃薯叶片中叶绿素含量(SPAD)及植被指数与高光谱特性进行了关联研究。首先,对接种晚疫病菌的马铃薯叶片进行连续观测7天,获取375~1 018nm波段范围内叶片的高光谱信息和SPAD信息;然后,应用ENVI软件提取高光谱数据中感兴趣区域的平均光谱信息,选择预处理效果最好的方法建立不同的预测模型,包括基于全光谱和连续投影算法(Successive Projection Algorithm,SPA)选择特征波长的偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,PLSR)模型与最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machines,LS-SVM)模型,以及4种植被指数RENDVI、VOG1、VOG2、VOG3建立的简单经验估测模型。建模结果表示:全光谱的PLSR模型预测效果最好,而基于特征波长的LS-SVM模型和植被指数的二次多项式模型预测效果稍差,但大大简化了模型,为后续开发便携式仪器提供理论依据。研究表明:应用高光谱技术检测遭受晚疫病害的马铃薯叶片的SPAD及植被指数是可行的,为病害胁迫下作物的其他化学指标实时监测提供了新的路径。 相似文献
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番茄冠层不同垂直位置叶绿素含量的精确预测是及时防控番茄病虫害、精准施肥、灌溉等田间管理的重要基础,无人机可灵活高效地获取中小区域农作物冠层光谱信息,为农业生产提供便利。基于无人机搭载多光谱传感器获取的多光谱影像数据,建立感兴趣区域,提取各波段反射率数据,计算9种植被指数参数与实测番茄3个生育期的冠层上、中、下层及冠层整体的SPAD值,进行相关性与敏感度分析,筛选植被指数最优变量,采用偏最小二乘、支持向量机、BP神经网络模型进行冠层不同位置SPAD值的预测建模及验证。结果表明,开花坐果期,番茄冠层上层叶片的SPAD值高于中层和下层叶片,结果初期和结果晚期,番茄中层叶片的SPAD值高于上层和下层叶片;冠层上层叶片SPAD值与植被指数相关性程度及线性敏感程度优于冠层中层和下层叶片;基于番茄冠层上、中、下层及整个冠层SPAD值建立的支持向量机预测模型的R~2高于偏最小二乘和BP神经网络预测模型。因此,支持向量机预测模型可为番茄精准管理提供理论依据。 相似文献
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农田监测可以获取作物的生长状态,是农艺管理操作的依据。传统的农田监测由人工完成,效率和准确性较低,无法满足现代化农业的要求。以无人机为平台的遥感技术应用于农田信息监测中,能有效地解决这个问题。高光谱遥感具有连续的光谱,通过光谱分析可以得到农田作物的完整信息。为此,设计了基于无人机光谱分析的农田监测系统,利用无人机搭载的光谱仪拍摄水稻田的高光谱影像,基于多个光谱参数建立估算叶绿素含量(SPAD)的回归模型。结果表明:4个光谱参数与建模样本SPAD值的回归分析都达到显著水平,以DR 526和SD y建立的模型精确度较高。综合考虑决定系数和斜率值,将SD y作为文中SPAD值的最佳估算参数,可为精准农业的发展提供技术支撑。 相似文献
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基于SVR算法的苹果叶片叶绿素含量高光谱反演 总被引：3，自引：0，他引：3
为实现苹果叶片叶绿素含量的高光谱反演,分析了多种光谱参数与实测SPAD值的相关性,并将归一化光谱参数值及SPAD值进行多项式回归及支持向量回归。其中以归一化植被指数为变量的SVR(Support vector regression)反演模型在建模及模型检验中决定系数分别为0.741 0、0.891 4,均方根误差分别为0.133 2、0.125 6,具有较高的精度及良好的预测能力。与多项式回归相比,SVR具有更好的反演效果,可以作为叶绿素高光谱反演的优选算法。 相似文献
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快速获取作物叶片叶绿素含量对及时诊断作物健康状况、指导田间管理具有重要意义。本研究以关中地区2020年夏玉米为研究对象,获取试验区无人机多光谱影像,提取植被指数,分析所选植被指数与SPAD的相关性,筛选得到模型的输入变量,利用偏最小二乘法（PLS）、随机森林回归（RF）和分层线性模型（HLM）分别构建拔节期、抽雄期、灌浆期以及全生育期的SPAD估算模型,最终选出最优估算模型,以期为快速获取夏玉米SPAD提供参考。研究发现：除NRI之外,NDVI、OSAVI、GNDVI、RVI、MCARI、MSR、CIre与SPAD均显著相关,其中,OSAVI、NDVI与SPAD呈现出较强且稳定的相关性;各个生育期的最优模型均是RF模型,在拔节期、抽雄期、灌浆期和全生育期,验证集R2分别为0.81、0.81、0.73、0.61,RMSE分别为1.24、2.32、3.13、3.20;对于SPAD估算模型,将降雨量、最高气温这两个气象因子与植被指数耦合的HLM模型可以一定程度提升线性模型的估算精度,但其精度低于RF模型。因此,基于无人机多光谱影像的RF模型可以实现夏玉米SPAD的快速准确估算。 相似文献
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为实现利用多光谱技术开展芳樟叶绿素相对含量(SPAD)监测，及时快速诊断芳樟矮林生长状况，为田间管理决策提供信息支持，以红壤区芳樟矮林为研究对象，利用无人机多光谱遥感影像，提取波段反射率，筛选植被指数，分别以波段反射率和植被指数为模型输入量，采用偏最小二乘回归、支持向量回归、反向传播(Back propagation, BP)神经网络和径向基函数(Radial basis function, RBF)神经网络4种方法构建芳樟矮林SPAD反演模型，并对比不同输入量、不同模型模拟结果的反演精度。研究结果表明：对比两种不同的输入量，在同一模型反演的精度相差不大；其中，基于偏最小二乘回归法，以植被指数为模型自变量估测芳樟矮林SPAD效果略优；基于支持向量回归、BP神经网络和RBF神经网络，以波段反射率为模型自变量估测芳樟矮林SPAD效果略优；对比4种建模方法，不同方法建模预测精度不同，与偏最小二乘回归、支持向量回归和BP神经网络相比，基于RBF神经网络反演芳樟SPAD的精度最高，以波段反射率和植被指数为模型输入量的测试集为例，其决定系数R2分别为0.788、0.751,均... 相似文献
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为探索高分一号卫星（GF-1）估算农作物光合有效辐射吸收比率（Fraction of absorbed photosynthetically active radiation, FPAR）的潜力,以田间小区与大田夏玉米为对象,基于GF-1卫星的16 m空间分辨率宽视场（Wide field view, WFV）传感器光谱响应函数对地面实测冠层高光谱反射率进行重采样,获取GF-1 WFV的模拟反射率,构建宽波段植被指数,利用与FPAR极显著相关且具有较高相关系数的植被指数,建立不同生育期夏玉米FPAR的一元与多元逐步回归模型,筛选FPAR估算的最适模型,并在此基础上实现县域尺度不同生育期的FPAR动态估算。结果表明：模拟宽波段光谱反射率与GF-1 WFV光谱反射率间的相关系数|R|为0.967～0.985,决定系数R2为0.935～0.969;基于模拟反射率构建3波段植被指数与FPAR的相关性优于2波段植被指数,增强型植被指数（EVI）、土壤调节植被指数（MTVI2）、可见光大气阻抗植被指数（VARI）、综合植被指数（TCARI/OSAVI）等3波段植被指数与FPA... 相似文献
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开展冬小麦冠层SPAD值监测,建立“三边”参数与SPAD值之间的高光谱估算模型,以期为高光谱诊断冬小麦冠层SPAD值提供理论依据和技术支持.以冬小麦冠层反射率与冠层SPAD值的相关关系为基础,构建基于“三边”参数的冬小麦冠层SPAD值的一元线性回归模型和主成分回归模型.结果表明:拔节期、抽穗期、灌浆期和全生育期分别以红谷位置、(SDr-SDb)/(SDr+SDb)、红谷幅值、(SDr-SDy)/(SDr+SDy)的相关系数最高,且均具有统计学意义(P<0.01);采用主成分方法构建的光谱模型在拔节期、抽穗期、灌浆期和全生育期相较于同期一元线性回归模型,决定系数R2分别提高49.6%,54.3%,14.3%和8.6%,均方根误差RMSE与相对误差RE均分别减少9.0%,12.4%,13.5%和13.6%,因此采用综合光谱信息构建主成分回归模型,在各生育时段及全生育时段对冬小麦冠层SPAD值均有较高的估算精度,可为冬小麦SPAD值的监测与诊断提供依据. 相似文献
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为提高干旱区冬小麦叶面积指数（Leaf area index, LAI）遥感估算精度,以拔节期冬小麦LAI为研究对象,在对冠层高光谱数据进行一阶（First derivative, FD）、二阶（Second derivative, SD）微分预处理的基础上,计算了任意波段组合的二维植被指数（Two-dimensional vegetation index, 2DVI）和三维植被指数（Three-dimensional vegetation index, 3DVI）,通过进行与LAI之间相关性分析,寻求最佳波段组合的植被指数;利用人工神经网络（Artificial neural network, ANN）、K近邻（K-nearest neighbors, KNN）和支持向量回归（Support vector regression, SVR）算法分别建立LAI估算模型,并进行精度验证。结果表明：任意波段组合的植被指数与LAI相关性均显著提高,尤其是基于一阶微分预处理光谱的FD-3DVI-4（714 nm, 400 nm, 1 001 nm）相关系数达到0.93（P<0.01）,且最... 相似文献
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为了探究无人机多光谱遥感影像估算作物光合有效辐射吸收比例（Fraction of absorbed photosynthetically active radiation,FPAR）的潜力,以无人机多光谱影像提取的植被指数、纹理指数、叶面积指数为模型输入参数,在分析不同参数与FPAR相关性的基础上优选植被指数与纹理指数,并分别以一元线性模型、多元逐步回归模型、岭回归模型、BP神经网络模型等方法估算玉米FPAR。结果表明：植被指数、纹理指数、叶面积指数 3种参数与FPAR都具有较强的相关性,其中植被指数相关系数最大;在不同类型的FPAR估算模型中,BP神经网络模型的估算效果最优,FPAR估算模型决定系数R2、均方根误差（RMSE）分别为0.857、0.173,验证模型R2、RMSE分别为0.868、0.186,模型估算值与田间实测值间相对误差（RE）为8.71%;在不同形式的模型参数组合中,均以植被指数、纹理指数、叶面积指数 3种参数融合的FPAR模型的估算与验证效果最优,说明多特征参数融合能有效改善FPAR估算效果。该研究为基于无人机多光谱遥感数据精准估算玉米FPAR及生产潜力提供了科学依据。 相似文献