冬小麦鲜生物量估算敏感波段中心及波宽优选   总被引：1，自引：2，他引：1  

刘斌  任建强  陈仲新  唐华俊  吴尚蓉  李贺 《农业工程学报》2016,32(16):125-134

开展高光谱作物生物量估算敏感波段中心和最优波段宽度筛选对提高作物生物量估算精度具有重要意义。该文以冬小麦为研究对象,利用小麦关键生育期内350～1000 nm 冠层高光谱数据和实测地上鲜生物量,研究任意两波段构建的窄波段归一化植被指数 N-NDVI（narrow band normalized difference vegetation index）与冬小麦地上鲜生物量间的相关关系,构建拟合精度 R2二维图,并以 R2极大值区域重心作为高光谱估算鲜生物量敏感波段中心。通过对敏感波段中心进行波段扩展和相应生物量估算验证,最终确定敏感波段最佳波段宽度。在此基础上,开展基于敏感波段最优波段宽度下冬小麦地上鲜生物量估算和精度验证。结果表明,在 N-NDVI 与冬小麦鲜生物量间拟合 R2≥0.65的二维区域内,确定了401 nm/692 nm、579 nm/698 nm、732 nm/773 nm、725 nm/860 nm、727 nm/977 nm 5个鲜生物量估算的高光谱敏感波段中心;在高光谱估算生物量归一化均方根误差 NRMSE≤10%、相对误差 RE≤10%条件下,上述5个敏感波段中心的最优波段宽度分别为±21 nm、±5 nm、±51 nm、±40 nm 和±23 nm。通过与实测鲜生物量数据对比,利用上述敏感波段中心最优波段宽度进行作物生物量估算,精度在 P<0.01水平上均达到极显著水平,且 RE、NRMSE 分别在8.15%～9.14%、8.69%～9.65%范围内。可见,利用作物冠层高光谱进行冬小麦地上鲜生物量估算时,N-NDVI 与鲜生物量间拟合 R2极大值区域重心的作物高光谱敏感波段筛选和最优波段宽度确定具有一定可行性,为开展作物高光谱数据波段优选提供了新思路,也为多光谱遥感波段设置及遥感数据应用潜力评价提供一定依据。  相似文献   

不同生育时期冬小麦叶面积指数高光谱遥感监测模型   总被引：7，自引：2，他引：5  

贺佳  刘冰锋  李军 《农业工程学报》2014,30(24):141-150

高光谱遥感能快速无损获取植被冠层信息,是实现作物长势实时监测的重要技术。为研究不同氮磷水平下冬小麦不同生育时期叶面积指数高光谱遥感监测模型,提高叶面积指数高光谱监测精度,该研究连续5 a定位测定黄土高原旱地不同氮磷水平和不同冬小麦品种各生育时期冠层光谱反射率与叶面积指数,通过相关分析、回归分析等统计方法,构建不同生育时期冬小麦叶面积指数监测模型。结果表明:不同氮磷水平下,冬小麦叶面积指数随施肥量增加呈递增趋势,随生育时期改变呈抛物线趋势变化;随着氮磷供应量的增加,冠层光谱反射率在可见光波段显著降低2%~5%(P0.05),在近红外波段显著增加4%~10%(P0.05);不同生育时期叶面积指数与优化土壤调整植被指数、增强型植被指数Ⅱ、新型植被指数、修正归一化差异植被指数、修正简单比值植被指数均达极显著相关(P0.01);拔节期、孕穗期、抽穗期、灌浆期和成熟期叶面积指数分别与优化土壤调整植被指数、增强型植被指数Ⅱ、增强型植被指数Ⅱ、修正归一化差异植被指数和修正简单比值植被指数拟合效果较好,决定系数分别为0.952、0.979、0.989、0.960和0.993;以不同年份独立数据验证模型表明,所建预测模型均有较好的验证结果,相对误差分别为13.0%、13.5%、12.8%、12.6%和14.0%,均方根误差分别为:0.313、0.336、0.316、0.316、0.324。因此,优化土壤调整植被指数、增强型植被指数Ⅱ、增强型植被指数Ⅱ、修正归一化差异植被指数和修正简单比值植被指数能有效评价拔节期、孕穗期、抽穗期、灌浆期和成熟期冬小麦叶面积指数。同时,叶面积指数分段监测模型较统一监测模型精度有所改善。该结果为实现不同肥力水平下冬小麦不同生育时期长势精确监测提供理论依据和技术支撑。  相似文献   

无人机高光谱遥感估算冬小麦叶面积指数   总被引：6，自引：6，他引：0  

陈晓凯  李粉玲  王玉娜  史博太  侯玉昊  常庆瑞 《农业工程学报》2020,36(22):40-49

为探讨利用低空无人机平台和高光谱影像对冬小麦叶面积指数进行遥感估算,该研究以拔节期冬小麦小区试验为基础,对原始冠层光谱进行一阶导数和连续统去除光谱变换,并在此基础上提取任意两波段组合的差值光谱指数（Difference Spectral Index,DSI）、比值光谱指数（Ratio Spectral Index,RSI）和归一化光谱指数（Normalized Spectral Index,NDSI）,以最优窄波段光谱指数进行叶面积指数估算模型的构建。结果表明,最优窄波段指数的构成波段主要位于红边区域,最优窄波段指数与叶面积指数均呈现非线性关系;光谱变换显著提升了光谱变量与叶面积指数的相关性,其中连续统去除光谱所获取的NDSI（738,822）光谱指数与叶面积指数的相关性最佳;窄波段光谱指数和随机森林回归算法的叶面积指数估算模型精度最高,其相对预测偏差为2.01,验证集的决定系数和均方根误差分别为0.77和0.27。基于随机森林回归算法的无人机高光谱叶面积指数估算模型能够准确地实现小区域的叶面积指数遥感填图,为后期作物长势、变量施肥等提供理论依据。  相似文献   

基于无人机高光谱的冬小麦氮素营养监测   总被引：11，自引：10，他引：1  

王玉娜  李粉玲  王伟东  陈晓凯  常庆瑞 《农业工程学报》2020,36(22):31-39

为了实现小区域尺度上的作物氮素营养状况遥感监测,该研究利用无人机搭载Cubert UHD185成像光谱仪对2016 -2017年关中地区的冬小麦进行遥感监测,通过分析冠层光谱参数与植株氮含量、地上部生物量和氮素营养指数的相关性,筛选出对三者均敏感的光谱参数,结合多元线性逐步回归、偏最小二乘回归和随机森林回归建立抽穗期冬小麦氮素营养指数（Nitrogen Nutrition Index,NNI）估测模型,并与单个光谱参数建立的冬小麦氮素营养指数模型进行比较。结果表明,任意两波段光谱指数对氮素营养指数更为敏感,与氮素营养指数均达到了极显著性相关;基于差值光谱指数和红边归一化指数的单个光谱参数构建的模型具有粗略估算氮素营养指数的能力,相对预测偏差分别为1.53和1.56;基于随机森林回归构建的多变量冬小麦氮素营养指数估算模型具有极好的预测能力,模型决定系数为0.79,均方根误差为0.13,相对预测偏差为2.25,可以用来进行小区域范围内的冬小麦氮素营养指数遥感填图,为冬小麦氮素营养诊断、产量和品质监测及后期田间管理提供科学依据。  相似文献   

冬小麦叶面积指数高光谱遥感反演方法对比   总被引：26，自引：13，他引：13  

夏天  吴文斌  周清波  周勇 《农业工程学报》2013,29(3):139-147

冬小麦叶面积指数(LAI,leafarea index)是评价其长势和预测产量的重要农学参数,高光谱遥感能够实现快速无损地监测叶面积指数。该文旨在将田间监测与高光谱遥感相结合,探索研究不同冬小麦叶面积指数高光谱反演方法的模拟精度及适应性。针对国际上普遍应用的2种高光谱遥感反演LAI模型方法,即回归分析法和BP神经网络法,在介绍2种LAI反演模型的基础上,选择位于黄淮海平原的山东省济南市长清区为研究区域,通过ASD地物光谱仪和SunScan冠层分析系统对冬小麦的冠层光谱及LAI变化进行田间观测,然后利用回归分析法和BP神经网络法构建冬小麦LAI反演模型,将模型估算LAI值和田间观测LAI值进行比对,分析评价2种方法的反演精度。结果表明,BP神经网络法较回归分析法估算冬小麦LAI的精度有较大提高,检验方程的决定系数(R2)为0.990、均方根误差(RMSE)为0.105。利用BP神经网络法构建反演模型能较好的对冬小麦LAI进行反演。研究结果可为不同冬小麦长势遥感监测提供理论和技术上的支持,并为大尺度传感器监测冬小麦长势和估产提供参考。  相似文献   

Comparison of two inversion methods for winter wheat leaf area index based on hyperspectral remote sensing     

夏天  吴文斌  周清波  周勇 《农业工程学报》2012,28(23):139-147

冬小麦叶面积指数（LAI, leaf area index）是评价其长势和预测产量的重要农学参数,高光谱遥感能够实现快速无损地监测叶面积指数。该文旨在将田间监测与高光谱遥感相结合,探索研究不同冬小麦叶面积指数高光谱反演方法的模拟精度及适应性。针对国际上普遍应用的2种高光谱遥感反演LAI模型方法,即回归分析法和BP神经网络法,在介绍2种LAI反演模型的基础上,选择位于黄淮海平原的山东省济南市长清区为研究区域,通过ASD地物光谱仪和SunScan冠层分析系统对冬小麦的冠层光谱及LAI变化进行田间观测,然后利用回归分析法和BP神经网络法构建冬小麦LAI反演模型,将模型估算LAI值和田间观测LAI值进行比对,分析评价2种方法的反演精度。结果表明,BP神经网络法较回归分析法估算冬小麦LAI的精度有较大提高,检验方程的决定系数（R2）为0.990、均方根误差（RMSE）为0.105。利用BP神经网络法构建反演模型能较好的对冬小麦LAI进行反演。研究结果可为不同冬小麦长势遥感监测提供理论和技术上的支持,并为大尺度传感器监测冬小麦长势和估产提供参考。  相似文献   

基于多源无人机影像特征融合的冬小麦LAI估算   总被引：3，自引：3，他引：0  

张东彦  韩宣宣  林芬芳  杜世州  张淦  洪琪 《农业工程学报》2022,38(9):171-179

为探讨无人机多源影像特征融合估测作物叶面积指数的能力,该研究以冬小麦为研究对象,利用多旋翼无人机搭载高清数码相机和UHD185成像光谱仪获取研究区冬小麦关键生育期（扬花期、灌浆期）的可见光和高光谱影像。综合考虑可见光、高光谱影像特征与冬小麦叶面积指数的相关性及影像特征重要性进行特征筛选,然后,以可见光植被指数、纹理特征、可见光植被指数+纹理特征、高光谱波段、高光谱植被指数及高光谱波段+植被指数分别作为输入变量构建多元线性回归、支持向量回归和随机森林回归的叶面积指数估测模型（单传感器数据源）;以优选的两种影像特征结合支持向量回归、随机森林回归构建叶面积指数估测模型（两种传感器数据源）,比较分析单源与多源影像特征监测冬小麦叶面积指数的性能。进一步地,考虑到小区土壤空间异质性会影响冬小麦叶面积指数估测结果,该研究探讨了不同影像采样面积下基于单源遥感数据构建的小麦叶面积指数估测模型精度。研究结果表明：在扬花期和灌浆期,使用两种影像优选特征构建的随机森林回归估测模型精度最佳,验证集决定系数分别为0.733和0.929,均方根误差为0.193和0.118。可见光影像采样面积分别为30%和50%,高光谱影像采样面积为65%时,基于单源影像特征构建的随机森林回归估测模型在扬花期和灌浆期效果最好。综上,该研究结果可为无人机遥感监测作物生理参数提供有价值的依据和参考。  相似文献   

基于综合指标的冬小麦长势无人机遥感监测   总被引：10，自引：7，他引：3  

裴浩杰  冯海宽  李长春  金秀良  李振海  杨贵军 《农业工程学报》2017,33(20):74-82

作物长势监测可以及时获取作物的长势信息,该文尝试建立新型长势指标,监测小麦总体长势情况。将反映小麦长势的叶面积指数(leaf area index,LAI)、叶片叶绿素含量、植株氮含量、植株水分含量和生物量5个指标按照均等权重综合成一个指标,综合长势指标(comprehensive growth index,CGI)。利用450~882 nm范围内单波段和任意两个波段构建归一化光谱指数(normalized difference spectral index,NDSI),比值光谱指数(ratio spectral index,RSI)和简单光谱指数(simple spectral index,SSI),计算CGI与光谱指数的相关性,筛选出相关性好的光谱指数,结合偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)建立反演模型。以CGI为指标,运用无人机高光谱影像对2015年小麦多生育期的长势监测。结果表明:1)冬小麦各生育期,总体上CGI与光谱指数的决定系数R~2均好于各项单独指标与相应光谱指数的R~2。仅孕穗期CGI和RSI(754,694)的R~2比叶绿素和RSI(486,518)的R~2低,开花期的CGI和R570的R~2比生物量和R834的R~2低以及灌浆期CGI和SSI(582,498)的R~2比植株含水量和SSI(790,862)的R~2低。2)拔节期,孕穗期,开花期,灌浆期和全生育期PLSR模型的建模R~2分别为0.70,0.72,0.78,0.78和0.61。拔节期,孕穗期和开花期的无人机CGI影像验证模型的均方根误差RMSE(root mean square error)分别为0.050,0.032和0.047。CGI与相应光谱指数的R~2高于单独各项指标与相应光谱指数的R~2,光谱指数能够很好反映CGI包含的信息。无人机高光谱影像反演CGI精度较高,能够判断出小麦总体的长势差异,可为监测小麦长势提供参考。  相似文献   

冬小麦生物量高光谱遥感监测模型研究   总被引：7，自引：2，他引：5  

贺佳  刘冰峰  郭燕  王来刚  郑国清  李军 《植物营养与肥料学报》2017,23(2):313-323

【目的】高光谱遥感能快速、实时、无损监测作物长势。研究不同氮磷水平下冬小麦不同生育时期地上部生物量高光谱遥感监测模型,可提高地上部生物量高光谱监测精度。【方法】在西北农林科技大学连续进行了 5 年田间定位试验,设置 5 个施氮水平 (N, 0, 75, 150, 225 和 300 kg/hm2) 和 4 个磷施用水平 (P₂O₅, 0, 60, 120 和 180 kg/hm2),选用不同抗旱类型冬小麦品种,测定了从拔节期至成熟期生物量与冠层光谱反射率,通过相关分析、回归分析等统计方法,建立并筛选基于不同植被指数的冬小麦不同生育时期生物量分段遥感监测模型。【结果】冬小麦生物量与光谱反射率在 670 nm 和 930 nm 附近具有较高相关性,在可见光和近红外波段处均有敏感波段;在拔节期、孕穗期、抽穗期、灌浆期、成熟期,生物量与归一化绿波段差值植被指数 (GNDVI)、比值植被指数 (RVI)、修正土壤调节植被指数 (MSAVI)、红边三角植被指数 (RTVI) 和修正三角植被指数Ⅱ (MTVIⅡ) 均达极显著相关性 (P < 0.01),相关系数 (r) 范围为 0.923～0.979;在不同生育时期,分别基于 GNDVI、RVI、MSAVI、RTVI 和 MTVIⅡ 能建立较好的生物量分段监测模型,决定系数 (R2) 分别为 0.987、0.982、0.981、0.985、0.976;估计标准误差 SE 分别为 0.157、0.153、0.163、0.133、0.132;预测值与实测值间相对误差 (RE) 分别为 8.47%、7.12%、7.56%、8.21%、8.65%;均方根误差 (RMSE), 分别为 0.141 kg/m2、0.113 kg/m2、0.137 kg/m2、0.176 kg/m2、0.187 kg/m2。【结论】在拔节期、孕穗期、抽穗期、灌浆期、成熟期可以用 GNDVI、RVI、MSAVI、RTVI 和 MTVIⅡ 监测冬小麦生物量,具有较好的年度间重演性和品种间适用性。同时,分段监测模型较统一监测模型具有较好的监测效果及验证效果,能有效改善高光谱遥感监测模型精度。  相似文献   

结合SPA和PLS法提高冬小麦冠层全氮高光谱估算的精确度   总被引：3，自引：1，他引：2  

白丽敏  李粉玲  常庆瑞  曾凤  曹吉  芦光旭 《植物营养与肥料学报》2018,24(5):1178-1184

【目的】 冠层高光谱全波段信息可以在小麦拔节期快速无损地估算叶片的氮含量。本研究结合连续投影算法 (SPA) 和偏最小二乘 (PLS) 技术,筛选了冬小麦拔节期冠层光谱对叶片氮含量的敏感特征波段,以期为冬小麦关键生育期氮素含量的遥感估算提供理论依据和技术支持。 【方法】 以陕西关中地区2015—2016年冬小麦小区试验为基础,基于连续投影算法 (SPA) 提取冬小麦叶片全氮含量的冠层光谱敏感波段,并结合偏最小二乘 (PLS) 回归法建立基于敏感特征波段的冬小麦拔节期叶片氮含量估算模型。 【结果】 SPA算法从冬小麦338～2510 nm的冠层光谱中优选出了1985 nm、2474 nm、1751 nm、1916 nm、2507 nm、1955 nm、2465 nm和344 nm共计8个叶片全氮含量的敏感特征波段,波段数目下降了98.9%,有效降低了光谱信息的冗余;基于敏感特征波段构建的叶片氮含量偏最小二乘回归模型的决定系数和均方根误差分别为0.82和0.28,模型验证方程的决定系数和均方根误差分别为0.84和0.21,模型的相对预测偏差大于2,具有较高的精度和良好的预测能力。 【结论】 与常用植被指数的叶片氮含量估算模型相比,连续投影算法 (SPA) 结合偏最小二乘 (PLS) 方法的叶片氮含量估算精度更高,稳定性更强,可以作为冬小麦拔节期叶片氮含量的高光谱估算方法。   相似文献   

不同生育期冬小麦光谱特征对叶绿素和氮素的响应研究   总被引：8，自引：0，他引：8  

张俊华  张佳宝 《土壤通报》2008,39(3)

研究测定了不同施氮水平条件下冬小麦冠层在七个典型生育期叶片叶绿素、地上部分全氮含量以及冠层光谱,分析了单波段反射率、可见光和近红外波段组合而成的归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)与相应时期叶片叶绿素和地上部分全氮含量的相关性。结果表明,施氮量增加,两个农学参量、冠层近红外波段反射率都随之增加,但当施氮量增加到300kg hm-(2一次性施入)时,上述各项指标均降低;整个生长期中孕穗期在近红外区域反射率最高,与可见光波段反射率相差最大;除分蘖期外,其它时期单波段510nm～1100nm反射率、NDVI、RVI与叶绿素和全氮含量显著相关,植被指数的相关性较单波段高,且从分蘖期到乳熟期,相关性逐渐增强;整体来讲,可见光中560nm、660nm和近红外760nm、1100nm和1200nm组合的NDVI在各生育期与两个农学指标的相关性较好,选择NDVI(560,760)可以准确拟合叶片叶绿素和地上部分全氮含量。  相似文献   

利用Landsat TM遥感数据监测冬小麦开花期主要长势参数   总被引：9，自引：4，他引：5  

谭昌伟  王纪华  赵春江  王妍  王君婵  童璐  朱新开  郭文善 《农业工程学报》2011,27(5):224-230

为精准农业技术体系中的小麦农艺处方管理决策提供详尽的全局性信息,该文以2007－2009年试验实测数据为基础,以Landsat TM影像为遥感数据源,分析了试验样点开花期冬小麦主要长势参数与品质和产量间以及与卫星遥感变量间的相关性,分别建立及评价了TM影像遥感变量监测冬小麦开花期SPAD值、生物量、叶面积指数和叶片氮含量的模型。结果表明：冬小麦开花期,选用作物氮反射指数、近红外波段反射率和归一化植被指数这些遥感变量分别反演冬小麦SPAD值、生物量、叶面积指数和叶片氮含量是可行的;SPAD值、生物量、叶面积指数和叶片氮含量遥感监测模型的精度较高,均方根误差分别为3.12、216.5 kg/hm2、0.269和0.162,以此为基础,制作出具有实际农学意义的冬小麦开花期不同等级SPAD值、生物量、叶面积指数和叶片氮含量遥感监测专题图,实现了主要长势参数空间分布量化表达。基于卫星影像的农田面状信息获取技术克服了点状信息的不足,为农业生产管理决策及时提供信息支持,使该研究技术更利于大面积应用和推广。  相似文献   

基于无人机数码影像的冬小麦叶面积指数探测研究   总被引：18，自引：1，他引：17  

高林  杨贵军  李红军  李振海  冯海宽  王磊  董锦绘  贺鹏 《中国生态农业学报》2016,24(9):1254-1264

叶面积指数(LAI)是评价作物长势的重要农学参数之一,利用遥感技术准确估测作物叶面积指数(LAI)对精准农业意义重大。目前,数码相机与无人机系统组成的高性价比遥感监测系统在农业研究中已取得一些成果,但利用无人机数码影像开展作物LAI估测研究还少有尝试。为论证利用无人机数码影像估测冬小麦LAI的可行性,本文以获取到的3个关键生育期(孕穗期、开花期和灌浆期)冬小麦无人机数码影像为数据源,利用数字图像转换原理构建出10种数字图像特征参数,并系统地分析了3个生育期内两个冬小麦品种在4种氮水平下的LAI与数字图像特征参数之间的关联性。结果表明,在LAI随生育期发生变化的同时,10种数字图像特征参数中R/(R+G+B)和本文提出的基于无人机数码影像红、绿、蓝通道DN值以及可见光大气阻抗植被指数(VARI)计算原理构建的数字图像特征参数UAV-based VARIRGB也有规律性变化,说明冬小麦的施氮差异不仅对LAI有影响,也对某些数字图像特征参数有一定影响;在不同条件(品种、氮营养水平以及生育期)下的数字图像特征参数与LAI的相关性分析中,R/(R+G+B)和UAV-based VARIRGB与LAI显著相关。进而,研究评价了R/(R+G+B)和UAV-based VARIRGB构建的LAI估测模型,最终确定UAV-based VARIRGB为估测冬小麦LAI的最佳参数指标。结果表明UAV-based VARIRGB指数模型估测的LAI与实测LAI拟合性较好(R2=0.71,RMSE=0.8,P0.01)。本研究证明将无人机数码影像应用于冬小麦LAI探测是可行的,这也为高性价比无人机遥感系统的精准农业应用增添了新成果和经验。  相似文献   

用K-means图像法和主成分分析法监测生菜生长势   总被引：2，自引：2，他引：0  

李晓斌  王玉顺  付丽红 《农业工程学报》2016,32(12):179-186

温室植物生长状况的实时监测可为生产管理提供科学的决策支持.为开发实时监测中的机器视觉技术,该文选定生菜为研究对象,从单株和群体两个角度构建生菜生长势图像检测法.采集自然光条件下生菜整个生命周期俯视及侧视两类序列图像样本,并同步人工实测生菜生长势的动态数据样本,探讨生长势的图像检测指标与人工实测综合指标之间的相关性.对于单株生菜,通过CCD相机获取其投影图像及水平面两垂直方向侧视图像.就投影图像分割,为提高算法运行效率,将图像由RGB模型转换到HSI模型并提取H分量图像,再运用自动阈值法进行图像二值化处理,可测得单株生菜的投影面积.由于侧视图像背景较复杂,故联合使用K-means彩色图像分割法及伪彩色图像处理方法,获得生菜株高值.同时手工测量表达单株生菜生长势的叶片数、株高、x轴和y轴方向生菜植株的最大宽度、生菜植株某选定叶片的长和宽等6个指标,用主成分分析法从中提取出总生长势信息.将该值作为因变量,图像测得的投影面积和株高值作为自变量并进行回归分析.结果表明,模型的显著性检验概率均小于0.0001,除第4株生菜外,其余模型的决定系数均大于0.80,说明模型极显著且具有较高的拟合精度.对于群体生菜,预试验发现其侧视图像难以准确表达群体生菜生长势信息,故只考虑投影图像,其分割方法与单株生菜侧视图像相同.从中可计算得到群体生菜覆盖指数,再手工测量并算得群体生菜体积指数,以体积指数为因变量,以覆盖指数为自变量建模并进行回归分析.结果表明,模型显著性检验概率均小于0.0001,且决定系数均大于0.89,覆盖指数较好地表达了群体生菜生长势信息.故用图像检测获得的生菜投影面积、株高、群体覆盖指数等三项指标表征生菜生长势一方面具有科学性和可行性,在植物生长状况实时监测领域具有潜在的应用价值,另一方面,其图像分割方法和数据统计方法也可为植物生长状况实时监测等提供一定的借鉴和参考.  相似文献   

基于图像处理的冬小麦氮素监测模型   总被引：6，自引：1，他引：5  

陈佳悦  姚霞  黄芬  刘勇  于琪  王妮  徐焕良  朱艳 《农业工程学报》2016,32(4):163-170

为探索基于数字图像处理技术的冬小麦氮素无损诊断图像评价指标及构建方法,设计拍摄2012-2014年度不同种植方案下冬小麦冠层图像,基于归一化的H分量K均值聚类分割算法提取基础颜色特征值,与同期叶片氮含量(leaf nitrogen content,LNC)进行线性拟合,调优并确定三原色分量最佳拟合系数,提出RGB空间下的颜色组合标准化指数(normalized color mix index,NCMI)。对比深绿色指数(dark green color index,DGCI)、红光标准化值(normalized redness intensity,NRI)和绿光与红光比值G/R发现,3个采样期NCMI与LNC的决定系数R~2均高于3个对比指标,分别为0.77、0.79、0.94,均方根误差(root mean square error,RMSE)相较同期最低的指标,分别降低了0.18%、0.37%和1.67%;生选6号和扬麦18号NCMI与LNC的相关性,在一定冠层覆盖度下均优于其他3个指标;D2密度(3×106株/hm~2)N1(纯氮150 kg/hm~2)处理下NCMI效果明显优于其他3个指标,R~2和RMSE较NRI分别改善了7.69%和4.11%,该研究可为一定冠层覆盖度下的冬小麦氮素营养诊断图像评价指标提供参考。  相似文献   

红外光谱指数反演大田冬小麦覆盖度及敏感性分析   总被引：5，自引：2，他引：5  

李存军  赵春江  刘良云  王纪华  王人潮 《农业工程学报》2004,20(5):159-164

植被的覆盖度能反映植被对光的截获、指示植物的生物产量等。常用的红光/近红外构成的植被指数能指示作物覆盖度，但它们易受到不确定因素的影响，估测结果往往偏差较大。该文以冬小麦为例，研究了利用近红外和短波红外光谱指数估测覆盖度的可行性，并评价了这些指数对品种、肥水处理和叶色的敏感性。试验中对冬小麦用数码相机垂直成像获取照片，利用分类算法自动提取覆盖度。根据同步获取的冬小麦光谱特征，构造了56个红外比值和28个红外归一化光谱指数，并选取了8个基于红光近红外的植被指数，利用通用线性模型(GLM)评价它们对覆盖度的预测能力及敏感性分析。结果表明，短波红外光谱指数R1690/R1450，R1450/R1690及(R1450-R1690)/(R1450+R1690)等不易受品种，肥水管理及叶色的影响，能很好地预测大田冬小麦覆盖度。  相似文献   

小麦生物量及产量与无人机图像特征参数的相关性研究   总被引：2，自引：1，他引：1  

杨俊  丁峰  陈晨  刘涛  孙成明  丁大伟  霍中洋 《农业工程学报》2019,35(23):104-110

为了明确无人机图像信息与小麦生物量、产量之间的相关性,该文利用无人机航拍获取田间小麦主要生育时期的RGB图像,通过影像处理获取小麦颜色指数和纹理特征参数值,并通过田间取样获取同时期小麦生物量和最终产量,分析不同颜色指数和纹理特征参数与小麦生物量和产量的关系。结果表明：利用无人机图像可提取归一化差分指数（NDI）、超绿植被指数（ExG）、可见光大气阻抗植被指数（VARI）、超红植被指数（ExR）、绿叶植被指数（GLI）、绿红差值指数（ExGR）、改良绿红植被指数（MGRVI）、红绿蓝植被指数（RGBVI）共8个颜色指数和能量（ASM）、对比度（CON）、相关度（COR）、熵（ENT）共4个纹理特征参数。各颜色指数在小麦拔节期、孕穗期与生物量和产量都有较好的相关性。拔节期所有颜色指数与生物量的相关性均达到极显著水平,其中ExGR与生物量的相关性最高,相关系数r达到0.911,孕穗期除RGBVI未达到显著相关外,其余均达到显著或极显著相关,其中MGRVI相关性最高,相关系数r为0.817。各颜色指数与产量的相关性趋势同生物量一致。越冬前期和开花期各颜色指数与生物量及产量的相关性较拔节期和孕穗期略有下降。而各纹理特征参数中,只有越冬前期的ASM和ENT、拔节期的CON和COR以及孕穗期的CON与生物量的相关性达到显著或极显著水平,其中COR相关性最高（负相关）,相关系数r为-0.574。拔节期的CON和COR、孕穗期的CON、COR和ENT与产量的相关性达到显著或极显著水平,其中拔节期COR相关性最高（负相关）,相关系数r为-0.530。将颜色指数与纹理特征参数相结合后,其与小麦生物量及产量的相关性均有提高,其中生物量相关性在4个时期分别提高0.27%、0.11%、8.81%和2.65%,产量相关性在4个时期分别提高7.05%、0.72%、0.58%和0.12%。因此,将无人机图像颜色指数与纹理特征参数结合可以提高小麦生物量和产量的估测精度。  相似文献   

基于称重式蒸渗仪及多种传感器的作物表型及蒸散监测系统研制   总被引：1，自引：1，他引：0  

刘艳萍  杜雅丽  聂铭君  薛绪掌  张馨  郑文刚  崔可旺 《农业工程学报》2019,35(1):114-122

作物蒸散量测量与估算在农业方面有着重要作用,而当前对于作物蒸散量的估算主要以试验的方式进行,有一定局限性,且测量面积小,与实际应用还有一定距离。针对以上问题,该文在已有24座小型称重式蒸渗仪基础上,集成RGB成像传感器、多光谱成像传感器和二维激光扫描仪于一体,配合龙门架进行移动控制,构建称重式蒸渗仪植物表型监测系统,实现18 m~2植物生长过程中的RGB、红(668 nm)、绿(560 nm)、蓝(475 nm)、红边(717 nm)、近红外(840 nm)图像信息和植株高度信息的自动监测。最后通过试验,在已设定好的常用速度下,系统单趟运行用时142 s,可采集28组RGB、多光谱图像及所有植株高度信息,速度相对误差在1.8%～6.0%之间。通过对获取的夏玉米多光谱图像和激光扫描仪数据信息分析,系统能够可靠获取归一化差异植被指数等作物指数及植株高度信息。并结合气象站数据,对冬小麦主要耗水期的RGB图像进行分析,对其蒸散量进行了估计,与蒸渗仪获取的实际蒸散量对比,其平均相对误差为16.62%。该系统为大面积作物蒸散量的实时监测和精确诊断以及作物生长状况研究提供有效技术与装备支撑。  相似文献   

基于温湿度与遥感植被指数的冬小麦赤霉病估测   总被引：1，自引：1，他引：0  

李卫国  黄文江  董莹莹  陈华  王晶晶  单婕 《农业工程学报》2017,33(23):203-210

为明晰江淮区域大田冬小麦赤霉病的发生特征,建立冬小麦赤霉病遥感估测模型,该文分析了冬小麦赤霉病病情指数与气候因素(不同时间尺度日均气温和日均空气相对湿度)、生长参数(生物量、叶面积指数和叶片叶绿素含量)和光谱信息(NDVI、RVI和DVI)之间的互作关系。结果表明:1)不同时间尺度日均气温之间存在较好相关性,5日均气温与冬小麦赤霉病病情指数间的相关系数最大为0.77。与日均气温相类似,不同时间尺度日均空气相对湿度之间也存在不同程度的相关性,5日均空气相对湿度与赤霉病病情指数间的相关性最大,其相关性高于5日均气温。2)冬小麦生物量、叶面积指数和叶片叶绿素含量与赤霉病病情指数之间均呈线性正相关关系,且均达到显著水平,说明冬小麦群体密度大、郁闭程度高以及长势过旺是赤霉病易发的主要农学诱因。3)遥感植被指数NDVI(normalized difference vegetation index)、RVI(ratio vegetation index)和DVI(difference vegetation index)分别与冬小麦叶面积指数、生物量和叶片叶绿素含量之间有较好相关性,可以利用NDVI、RVI和DVI分别替换叶面积指数、生物量和叶片叶绿素含量参与建模。4)综合5日均气温、5日均空气相对湿度、NDVI、RVI和DVI 5个敏感因子,构建基于温湿度与遥感植被指数的冬小麦赤霉病病情指数估测模型,模型的估测值与实测值较为一致,RMSE为5.3%,相对误差为9.54%。说明本研究所建立的估测模型可以实现对冬小麦始花期赤霉病的有效估测,该研究可为江淮区域冬小麦生产中防病减灾的信息获取提供方法参考。  相似文献