基于CARS-BPNN的江西省土壤有机碳含量高光谱预测     

吴俊  郭大千  李果  郭熙  钟亮  朱青  国佳欣  叶英聪 《中国农业科学》2022,55(19):3738-3750

【目的】探讨光谱变量选择及依据土壤类型进行分层校准两种方法对高光谱预测土壤有机碳（SOC）精度的影响。【方法】以江西省为研究区,490个土壤样本为研究对象,对研究区内的所有样本以及不同土壤类型样本分别通过竞争性自适应重加权采样（CARS）算法筛选特征波段,并采用偏最小二乘回归（PLSR）、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、反向传播神经网络（BPNN）4种模型,对比不同土壤类型下SOC在全波段以及CARS算法筛选后特征波段的预测精度。进而,还对比了全局校准和分层校准下SOC在全波段以及CARS算法筛选后特征波段的预测精度。【结果】（1）红壤筛选的特征波段为484、683—714和2 219—2 227 nm,水稻土筛选的特征波段为484、689—702和2 146—2 156 nm。红壤采用CARS-BPNN模型预测效果最佳（R ²=0.82）,较全波段建模验证集R ²提升0.07。水稻土采用CARS-RF模型预测效果最佳（R ²=0.83）,较全波段建模验证集R ²提升0.13。（2）在总体样本上,分层校准相比全局校准精度有所提升。采用CARS-BPNN进行分层校准预测效果最佳（R ²=0.82）,较全局校准验证集R ²提升0.06。【结论】采用CARS-BPNN进行分层校准能够较好地预测江西省土壤有机碳含量,本研究可为其他类似地区预测土壤属性提供科学依据。  相似文献   

基于叶片反射光谱估测水稻氮营养指数   总被引：1，自引：0，他引：1  

徐浩聪  姚波  王权  陈婷婷  朱铁忠  何海兵  柯健  尤翠翠  吴小文  郭爽爽  武立权 《中国农业科学》2021,54(21):4525-4538

【目的】基于叶片反射光谱建立快速、无损监测水稻氮营养指数（nitrogen nutrition index,NNI）的估算模型。【方法】2018—2019年开展2个水稻品种（徽两优898和Y两优900）及5个氮肥梯度（施氮量为0、75、150、225和300 kg·hm^-2,分别记为N₀、N₁、N₂、N₃、N₄）的田间小区试验,测定关键生育期不同叶位叶片反射光谱和植株NNI,构建多种光谱指数的水稻NNI监测模型。【结果】单叶及叶位组合的敏感波段均分布在540 nm的绿光波长处,其与近红外波段构成的窄波段比值指数SR（R₉₀₀,R₅₄₀）可较好反演水稻NNI。但不同叶位叶片窄波段比值指数与水稻NNI的预测精度表现不同,顶3叶（L₃）预测精度最好（R²=0.731,RMSE =0.130,RE=11.6%）,顶2叶（L₂）次之（R²=0.707,RMSE =0.136,RE =12.2%）,顶1叶（L₁）最差（R²=0.443,RMSE =0.187,RE =14.7%）;顶2叶和顶3叶组合平均光谱（L₂₃）的预测精度优于单叶水平和其他叶位组合（R²=0.740,RMSE =0.128,RE =11.5%）。再将窄波段比值指数SR（R₉₀₀,R₅₄₀）近红外与绿光区域分别重采样50 nm和10 nm,所构建的宽波段比值指数SR[AR_{（900±50）},AR_{（540±10）}]模型精度较SR（R₉₀₀,R₅₄₀）未明显降低,且在L₂₃水平下2个模型的模型精度和预测精度基本一致（R²=0.740,RMSE =0.128,RE =11.5%）。水稻NNI小于1时与产量呈线性的正相关关系（P<0.05）,大于1时产量趋于平稳。【结论】L₂和L₃叶片反射光谱为监测水稻NNI的敏感叶位,其中叶位组合L₂₃可提高模型预测精度。基于叶片反射光谱构建的多种波段比值指数（SR（R₉₀₀,R₅₄₀）和SR[AR_{（900±50）},AR_{（540±10）}]）可快速估测水稻NNI,从而为不同传感器对水稻氮营养指数估测监测研究提供了理论依据。  相似文献   

基于地理加权回归模型的绿洲土壤表层有机质含量高光谱估算     

艾孜提艾力  克依木  李新国  赵慧  麦麦提吐尔逊  艾则孜 《新疆农业科学》2022,59(1):223-230

【目的】研究利用高光谱数据估算土壤表层有机质含量,为绿洲区大范围,快速,低成本,监测土壤表层有机质含量提供技术参考。【方法】以新疆博斯腾湖湖滨绿洲为研究区,采用地理加权回归模型,优选高光谱数据与土壤有机质含量的特征波段,构建研究区表层土壤有机质含量的高光谱估算模型。【结果】研究区表层土壤有机质含量变化不大,变化系数为55%,最小值为2.37 g/kg,最大值为51.47 g/kg,平均值为21.20 g/kg。土壤有机质特征波段主要集中在645~1 958 nm,其中1/R二阶的相关系数值最大为0.73,且在P=0.05水平下,通过显著性检验的波段数为83。构建的地理加权回归模型中,二维土壤指数1/R RSI建模效果最优,建模集R²=0.91,RMSE=2.56,验证集R²=0.95,RMSE=1.10。【结论】利用地理加权回归模型估算土壤有机质估算,建模效果可以达到一定的精度要求。  相似文献   

基于PROSAIL模型的山地草原叶面积指数高光谱反演     

贠静  郑逢令  安沙舟  阿斯娅  曼力克  李超  艾尼玩  艾麦尔  田聪 《新疆农业科学》2022,59(2):451-457

【目的】 研究基于PROSAIL模型监测天然草地的动态变化,掌握草地的质量与数量。【方法】 研究使用地物光谱仪连续3年在天山北坡中段的2个山地草原样区采集光谱数据和配套数据,基于PROSAIL模型进行冠层LAI的高光谱反演,重点研究应用不同代价函数、植被种类变化对反演精度的影响。【结果】 多数代价函数反演LAI的决定系数(R²)在0.54~0.55,均方根误差(RMSE)在0.23~0.25,归一化均方根误差(NRMSE)在17~19。在9个来自不同统计类型的代价函数中,常用的RMSE代价函数的反演精度相对不高。将获取的427个样方数据依据种类数分成组,然后用PROSAIL进行LAI反演。种类数越多,RMSE在增大,R²在减少,反演精度越差。但精度的下降幅度不是均匀的,种类数≤2的组和种类数≤3的组之间精度差异最大。【结论】 在利用物理模型反演天然草地的叶面积指数时,不同代价函数获得的反演精度差别比较大;随着植被种类数量的增多,反演的精度是下降的。  相似文献   

不同降雨年型旱地冬小麦水分利用及产量对施氮量的响应   总被引：1，自引：0，他引：1  

刘朋召  周栋  郭星宇  于琦  张元红  李昊昱  张琦  王旭敏  王小利  王瑞  李军 《中国农业科学》2021,54(14):3065-3076

【目的】降雨和施氮是影响渭北旱塬冬小麦生产的主要因素,降雨年际变幅大对其影响更大,因此小麦增产效应受降雨年型显著影响。分析不同降雨年型下施氮量对旱地麦田水分利用、籽粒产量和蛋白质含量的影响,能够为实现渭北旱地冬小麦 “因雨施氮”和稳产优质提供理论依据。【方法】于2017—2020年连续3年在陕西合阳县开展田间定位施氮试验,以晋麦47为试验材料,设置5个施氮量处理0、60、120、180、240 kg·hm^-2（分别以N₀、N₆₀、N₁₂₀、N₁₈₀、N₂₄₀表示）,研究不同降雨年型施氮量对冬小麦生育期0—200 cm土层水分变化动态、水分利用效率、产量构成及蛋白质含量的影响。【结果】降雨年型和施氮对冬小麦播前底墒及生育期土壤含水量、耗水量、水分利用效率、籽粒产量和蛋白质含量影响显著。（1）休闲期降雨与播前底墒呈线性相关,每增加1 mm夏季降雨,底墒增加0.9 mm。在丰水年和平水年休闲期降雨充足,前季小麦增加施氮量对下季小麦播前底墒无显著影响;在欠水年休闲期降雨较少,前季小麦每增施氮100 kg·hm^-2,下季小麦播前底墒减少15.4 mm。丰水年较欠水年和平水年均能提高冬小麦生育期0—200 cm土层土壤含水量,因而分别增加生育期耗水量35.7%和6.6%。全生育期0—120 cm土层土壤含水量受降雨和冬小麦生长发育影响波动较大,但160—200 cm 深层土壤含水量相对稳定。丰水年的水分利用效率较欠水年和平水年分别提高55.7%和26.5%,籽粒产量分别提高112.3%和39.1%,蛋白质含量分别降低8.3%和5.2%。（2）与N₀处理相比,丰水年、欠水年和平水年施氮均降低各生育时期0—200 cm土层土壤含水量,分别提高生育期耗水量4.6%—14.6%、6.0%—8.6%、2.2%—9.5%,分别增加水分利用效率20.7%—39.8%、4.7%—33.3%、13.1%—35.4%,分别增产7.1%—28.1%、1.5%—34.1%、8.5%—28.9%,分别提高蛋白质含量5.6%—10.4%、10.1%—17.7%、8.5%—15.6%。（3）施氮量和籽粒产量、蛋白质产量均符合二次曲线关系,拟合方程表明,丰水年、欠水年和平水年满足旱地冬小麦稳产优质的最适施氮量范围分别为189—202、116—124和161—174 kg·hm^-2。【结论】综合来看,丰水年、欠水年和平水年的最佳施氮量分别为189—202、116—124和161—174 kg·hm^-2,并可采取“播前底墒确定基施氮肥量+播种至拔节期降雨确定追施氮肥量”的“因雨施氮”管理模式,既能满足旱地冬小麦稳产优质,也可保证水分高效利用。  相似文献   

基于增强回归树的海河平原小麦赤霉病预测模型构建与验证     

陶晡  齐永志  屈赟  曹志艳  赵绪生  甄文超 《中国农业科学》2021,54(18):3860-3870

【背景】自1995年至今,小麦赤霉病（Fusarium head blight,FHB）逐渐在海河平原蔓延,由零星出现演变成连片发生,在流行年份呈现出暴发快、面积大、损失重的特点,小麦赤霉病已由次要病害上升为主要病害之一。准确的预测预报是有效控制小麦赤霉病发生与发展的关键和难点。【目的】根据海河平原小麦赤霉病发生情况的监测分析,构建适宜的小麦赤霉病预测模型,为科学防控赤霉病提供技术支撑。【方法】基于2001—2016年海河平原21个小麦主产县（市）的赤霉病病穗率数据,以及小麦关键生育期内的气象数据,采用逐步回归分析,筛选影响小麦赤霉病发生的关键气象因子,构建基于多元线性回归模型和增强回归树模型的小麦赤霉病发生预测模型。【结果】明确了增强回归树模型的学习效率（lr）为0.005、树的复杂度（tc）为6时,模型的预测偏差最低,残差标准误为0.006311;筛选出8个对海河平原小麦赤霉病发生影响显著的关键气象因子,即MRH₁₅、Rain_-35、MRH_-55、SD₁₅、LT_-65、MWS_-55、MT_-25、DRain₁₅,并构建了含有8个预测变量的多元线性回归模型（R²=0.8158,矫正R²=0.8018,P<2.2×10^-16）。同时,应用增强回归树模型评估了上述8个关键气象因子的重要性,分别为69.62%、14.08%、4.89%、4.34%、3.35%、2.02%、1.20%、0.50%;根据重要的预测变量进一步简化预测模型,构建了含有4个预测变量的多元线性回归模型（y=-19.45376+0.11689MRH₁₅+0.17346Rain_-35+0.04185SD₁₅+0.26592MRH_-55,R²=0.7575,矫正R²=0.7468,P<2.2×10^-16）;当预测变量由8个调减至4个时,利用2008、2010、2012年安新、定州、馆陶等地历史数据验证模型预测病穗率的准确度,多元线性回归模型预测准确度由88.43%降至85.90%,增强回归树模型预测准确度由87.72%升至91.23%;利用2001—2016年正定、栾城的历史数据验证模型预测病穗率的准确度,两个模型预测准确度无显著变化,多元线性回归模型预测准确度由87.53%变为87.42%,增强回归树模型预测准确度由89.20%变为89.21%。整体而言,多元线性回归模型预测准确度呈下降趋势,而增强回归树模型预测准确度呈上升趋势。【结论】研究构建了含有4个预测变量的增强回归树模型,其预测准确度达89.21%,病穗率预测值与实际观测值的波动趋势基本一致,表明增强回归树模型在海河平原小麦赤霉病预测预报中具有很好的应用前景。  相似文献   

基于高光谱特征波长的冬小麦水分含量估测模型     

李天胜  崔静  王海江  杨晋 《新疆农业科学》2019,56(10):1772-1782

【目的】以高光谱技术为核心,结合理化数据,建立快速、无损的冬小麦冠层水分含量估算模型,为利用高光谱技术进行小麦水分含量的无损检测提供参考。【方法】测定两种冬小麦的叶片、植株含水量,采集其光谱数据作SG平滑、一阶导数和二阶导数处理,分析其相关关系,构建冬小麦叶片和植株含水量的多种估算模型,进行精度评价。【结果】不同光谱数据处理中一阶导数变换能够显著增加与小麦含水量的相关性,叶片含水量在456 nm波长处达到了最大负相关,相关系数为0.87,植株含水量在457 nm波长处达到了最大负相关,相关系数为0.890 9;偏最小二乘回归构建的水分含量估测模型拟合精度优于线性和多元回归模型,线性模型采用R₆₅₀、SG₁₉₄₄、R′₄₅₆、R″₆₈₁构建的模型估测叶片含水量较好,估测植株含水量R₆₆₄、SG₆₆₃、R′₄₅₇、R″ ₆₈₁精度较高; 多元线性回归和偏最小二乘回归都是采用一阶导数变换构建的模型拟合精度最高,叶片和植株水分含量估测模型的外部检验R²分别达到0.803 2、0.867 0、0.854 0、0.885 6。【结论】小麦原始光谱一阶导数变换后能够显著提高与水分含量的相关性,利用PLSR方法构建的小麦水分含量估测模型拟合精度最高。  相似文献   

智能手机原位牧草生物量估算     

陶海玉  张爱武  庞海洋  康孝岩 《中国农业科学》2021,54(5):933-944

【目的】生物量是草地生态系统物质和能量基础,是最基本的生态参量。以往基于卫星和航空遥感定量反演草地生物量过于专业化,难以在牧民间推广。因此,本文提出一种用手机近距离拍摄的真彩色图像估算牧草生物量方法,构建牧草生物量估算模型,为牧民方便、快捷、无损地掌握牧场牧草长势提供理论依据和技术支撑。【方法】首先,利用手机超高分辨率真彩色图像,分别基于植被指数、纹理特征以及联合植被指数和纹理特征构建牧草生物量估算特征集合。其次,为防止过多的特征提取带来维度灾难,提出一种XGBoost与序列前向选择相结合的特征选择算法（XGB-SFS）,进行特征筛选及最优子集构建。最后,使用随机森林回归和留一法交叉验证对比不同特征集合构建模型的生物量估算效果,分析不同类型特征及XGB-SFS算法在牧草地上生物量（Above Ground Biomass,AGB）估算中的作用。【结果】（1）对比单类型特征构建的模型,基于空间纹理特征的估算模型（R²=0.76）要优于基于光谱植被指数估算模型（R²=0.73）,表明纹理特征在超高分辨率牧草AGB估算中具有一定作用;（2）对比特征选择后的模型,联合空谱多类型特征构建模型优于任何一种单类型特征模型（R²=0.83,RMSE=127.57 g·m^-2,MAE=81.25 g·m^-2）,表明使用多类型特征构建模型,可一定程度上提高牧草AGB估算精度。（3）对比特征选择前后构建的模型,特征选择后的模型估算AGB效果要明显好于未进行特征选择的模型,且筛选出的特征与牧草生物量之间都存在较高的相关性,表明XGB-SFS能够很好降低数据维度的同时提高牧草AGB估算精度。【结论】手机超高分辨率真彩色图像可以对牧草生物量进行准确估算,本文提出的XGB-SFS算法也能从众多特征中筛选出与牧草生物量相关性较高的特征并提高模型估算精度。与以往专业遥感定量反演草地生物量相比,本文方法具有面向大众、成本低廉、使用方便等优势,研究将手机现场采集的数据与遥感和机器学习方法相结合,可开辟新的视角,支持农业信息化发展。  相似文献   

中耕时间和深度对大豆光合特性及产量形成的影响   总被引：1，自引：0，他引：1  

原程  张玉先  王孟雪  黄炳林  辛明强  尹小刚  胡国华  张明聪 《中国农业科学》2022,55(15):2911-2926

【目的】针对东北北部地区大豆主产区早春低温、保墒能力差,导致单产水平较低等问题,探究玉米大豆轮作模式下不同中耕时间和深度对大豆田土壤温湿度、大豆光合特性指标和产量的影响,为大豆产量稳定提升提供有力支撑。【方法】试验于2019—2020年在黑龙江省鹤山农场进行,采用田间小区试验方法,以当地主栽品种黑河43为试验材料,设置4种不同的中耕处理：常规培土（T1）、提前培土（T2）、常规深松（T3）和提前深松（T4）,研究中耕时间和深度对土壤温湿度、大豆叶面积指数、株高、气体交换参数、光合产物积累与分配和产量的影响。【结果】（1）在相同中耕深度的基础上,提前培土处理（T2）较常规培土处理（T1）,盛花期（R2期）土壤温度和湿度分别提高5.88%—6.54%、3.57%—4.03%（P<0.05）,鼓粒期（R6期）叶面积指数、株高和SPAD值分别提高9.48%—16.86%、5.40%—10.57%、2.39%—6.81%（P<0.05）;与常规深松处理（T3）相比,提前深松处理（T4）显著提高R6期叶面积指数、株高、净光合速率（P_n）籽粒干物质积累量及大豆产量。（2）在相同中耕时间的条件下,与T1处理相比,T3处理R2期土壤温度、湿度和R6期株高分别提高4.14%—6.42%、10.08%—13.19%和7.43%—8.29%（P<0.05）,R5期后干物质积累量和同化贡献率分别提高49.75%和32.95%（P<0.05）;与T2处理相比,T4处理各时期土壤温度、R6期叶面积指数、净光合速率（P_n）、结荚期（R5期）后干物质积累量、同化贡献率和产量均显著增加,其中产量增幅度达5.03%—6.02%（P<0.05）。（3）比较不同中耕措施,与T1处理相比,T4处理R2期土壤温度和湿度分别提高11.68%—17.15%和4.70%—8.66%（P<0.05）,R6期叶面积指数、株高、SPAD分别提高12.64%—27.42%、11.67%—13.50%、5.43%—6.87%（P<0.05）;T2、T3、T4处理提高R6期气体交换参数和大豆产量,其中T4处理净光合速率（Pn）提高14.25%—29.68%（P<0.05）、产量增幅达10.69%—18.71%（P<0.05）。【结论】提前深松处理（T4）能够改善土壤温度和湿度,提高气体交换参数,促进植株净光合产物积累,延缓叶片衰老,提高大豆产量,适宜于东北北部旱作农业区推广应用。  相似文献   

长期施肥紫色土有效磷变化及其对稻麦轮作产量的影响     

任嘉欣  刘京  陈轩敬  张跃强  张勇  王洁  石孝均 《中国农业科学》2021,54(21):4601-4610

【目的】通过总结分析长期施肥处理下紫色土稻麦轮作土壤有效磷的变化特征,以及土壤磷素变化对作物产量的影响,为紫色土稻麦轮作磷素管理提供理论依据。【方法】依托国家肥力监测网紫色土肥力监测试验站27年的稻麦轮作定位试验,选取10种不同施肥处理：CK处理（只种作物不施肥）;N、NP、NK、PK、NPK为不同氮（N）、磷（P）、钾（K）化肥配施处理;M、NPKS、NPKM、1.5NPK+M为有机肥（M）、秸秆还田（S）及其与化肥配施处理。试验数据涵盖1991—2018年,测定不同施肥处理下土壤有效磷含量和作物产量,计算100 kg籽粒磷素吸收量和磷肥利用率,分析土壤磷素变化对累积磷盈亏的响应,采用不同模型计算土壤磷素农学阈值。【结果】长期施用磷肥能够显著提高土壤有效磷含量,各施磷处理有效磷年均增量为0.80—2.32 mg·kg^-1;而不施磷处理CK、N、NK和单施有机肥处理M的土壤有效磷含量则逐年下降至平稳状态。不施磷处理土壤磷素一直处于亏缺状态,施磷各处理27年后土壤累积磷盈余量为244.8—698.2 kg P·hm^-2,其中1.5NPK+M处理累积磷盈余量最高;施磷处理土壤累积盈余量与土壤Olsen-P增量呈显著线性相关,土壤每盈余磷100 kg·hm^-2,土壤有效磷含量提高4.27—6.5 mg·kg^-1。磷肥施用能显著提升稻麦轮作系统作物产量和吸磷量,100 kg水稻籽粒需磷量为0.17—0.41 kg,100 kg小麦籽粒需磷量为0.25—0.57 kg;试验各处理的磷肥利用率为10.3%—39.7%;4种模型（线性-平台模型、双直线模型、BoxLucas模型和米切里西模型）均能较好地拟合作物产量与紫色土有效磷含量的响应关系,其中双直线模型的拟合度最好,其计算的水稻和小麦的土壤有效磷农学阈值分别为13.28和9.93 mg·kg^-1。 【结论】在紫色土水稻-小麦轮作体系中,合理施用磷肥能显著提高作物吸磷量、产量以及土壤有效磷含量。推荐双直线模型用于计算紫色土稻麦轮作体系下土壤有效磷的农学阈值,生产上应根据土壤有效磷含量及其农学阈值调整磷肥施用量。  相似文献   

基于冠层时序植被指数的冬小麦单产预测     

项方林  李鑫格  马吉锋  刘小军  田永超  朱艳  曹卫星  曹强 《中国农业科学》2020,53(18):3679-3692

【目的】研究冬小麦冠层时序植被指数的动态变化规律并基于其构建单产预测模型,为田间实时、准确获取作物单产信息提供有效的技术手段。【方法】本研究于2017—2019年在江苏省兴化市万亩粮食产业园开展不同品种及氮肥水平的田间小区试验,利用主动传感器RapidSCAN CS-45获取冠层归一化红边植被指数（normalized difference red edge,NDRE）和归一化植被指数（normalized difference vegetation index,NDVI）,基于双Logistic函数拟合时序植被指数并提取曲线特征参数,进而分析各特征参数与单产的相关关系,并以独立试验数据对单产预测模型进行验证。【结果】NDRE在孕穗期和抽穗期与单产关系最好,R²达到0.84以上;通过多元逐步线性回归法发现,利用2个或多个时期NDRE预测单产的效果较单生育时期有所提高,且第一和第二被选择的时期分别为拔节期和孕穗期。基于全生育时期相对NDRE（relative NDRE,RNDRE）和相对NDVI（relative NDVI,RNDVI）构建时序曲线,并利用曲线特征参数建立单产预测模型,其中RNDRE和RNDVI的最大值、累积值及增长速率与单产关系较好。利用独立试验数据对上述单产预测模型进行检验,结果表明基于RNDRE时序曲线最大值和累积值所构建的单产模型验证效果较好,R²大于0.80,相对均方根误差和相对误差均小于10%,其验证效果优于单时期或多时期基于NDRE的预测模型,且优于基于NDVI构建的单产模型。【结论】基于冠层时序植被指数提取的特征参数RNDRE最大值和累积RNDRE具有良好估测单产的潜力,研究结果为田间进行实时、准确预测冬小麦单产提供了技术支持。  相似文献   

Canopy Equivalent Water Thickness Estimation of Cotton Based on Hyperspectral Index     

YanChuan MA  Hao LIU  ZhiFang CHEN  Kai ZHANG  Xuan YU  JingLei WANG  JingSheng SUN 《中国农业科学》2019,52(24):4470-4483

【Objective】 The objective of the experiments is to develop a key method for fast and nondestructive monitoring canopy equivalent water thickness (CEWT) in cotton (Lumian 54) and to further improve the estimation accuracy of CEWT in cotton monitored by remote sensing technology. 【Method】 Through setting irrigation gradient treatment in different growth period, canopy spectral reflectance and canopy equivalent water thickness and other information were measured simultaneously. Firstly, we comprehensively analyzed the correlation between CEWT and various spectral parameters, including original spectral reflectance, first derivative spectral reflectance, all-band combined spectral index and existing spectral index. Then, we determined the optimal spectral indices of bud stage, flowering and bolls stage, and full growth period. Finally, we constructed a hyperspectral monitoring model of cotton CEWT by linear regression. 【Result】 The canopy equivalent water thickness and the original spectral reflectance show continuous sensitive bands in the near infrared band (NIR) of 780-1130 nm and the short wave infrared band (SWIR) of 1 450-1 830 nm and 1 950-2 450 nm, the sensitivity of the first derivative spectrum to CEWT was enhanced in NIR band than that of the original spectrum, but was weaker in SWIR band than that of the original spectrum. The correlation between the spectral index constructed by the original spectral reflectance and CEWT is stronger than that of the first derivative spectrum, and the ratio spectral index (RSI) is more suitable for the monitoring of CEWT than the normalized difference spectral index (NDSI). During the whole growth period, the inversion accuracy of CEWT by (R₁₁₃₅-5R₁₄₉₄)/R₂₀₀₃ was the best (R ²=0.7878, RRMSE=0.1803). In the bud stage, RSI_b(1130,1996) has the best estimation effect on CEWT (R ²=0.7258, RRMSE=0.1444). RSI_a (904,1952) was the optimal spectral index (R ²=0.7853, RRMSE=0.2454) for estimating CEWT at the flowering and bolls stage.【Conclusion】The new hyperspectral indexes proposed in this study in different growth stages can be used for quantitative monitoring of canopy equivalent water thickness in cotton. The results of this study can provide reference for the application of hyperspectral technology in monitoring water content of cotton canopy, and provide technical basis for precision irrigation of cotton.  相似文献   

基于无人机影像特征的冬小麦植株氮含量预测及模型迁移能力分析   总被引：1，自引：0，他引：1  

郭燕  井宇航  王来刚  黄竞毅  贺佳  冯伟  郑国清 《中国农业科学》2023,56(5):850-865

【目的】氮素的精准监测和合理施用对小麦健康生长、产量及品质提升、减少农田环境污染与资源浪费尤为重要。为精准监测小麦生长关键生育期植株氮含量,探索机器学习方法构建的植株氮含量预测模型的迁移能力。【方法】小区试验于2020—2022年在河南省商水县开展,在冬小麦拔节期、孕穗期、开花期和灌浆期,采用M600大疆无人机搭载K6多光谱成像仪获取5波段(Red、Green、Blue、Rededge、Nir)多光谱影像。基于5个波段冠层反射率提取20种植被指数和40种纹理特征,采用相关分析从65个影像特征中筛选冬小麦植株氮含量敏感特征。基于筛选出的敏感特征,采用BP神经网络(BP)、随机森林(RF)、Adaboost、支持向量机(SVR)4种机器学习回归方法构建植株氮含量预测模型,并对模型预测效果和在不同水处理条件下模型的迁移预测能力进行分析。【结果】(1)植株氮含量与影像特征的相关系数通过0.01极显著水平检验的包括22个光谱特征和29个纹理特征。(2)4种机器学习回归方法构建的冬小麦植株氮含量预测模型存在差异,RF和Adaboost方法预测植株氮含量集中于95%的置信区间,多分布于1:1直线附近...  相似文献   

基于无人机多光谱和热红外影像信息融合的小麦白粉病监测   总被引：1，自引：0，他引：1  

冯子恒  宋莉  张少华  井宇航  段剑钊  贺利  尹飞  冯伟 《中国农业科学》2022,55(5):890-906

[目的]白粉病严重危害小麦生长及制约产量形成,确立实时监测小麦白粉病的多源数据融合方法,为精确防控及保证国家粮食安全提供技术支撑.[方法]在小麦开花和灌浆期,使用同时搭载多光谱仪和热成像仪的六旋翼无人机作为遥感数据获取平台,通过ENVI软件从小麦白粉病遥感影像中提取植被指数、纹理特征以及冠层温度信息,进而利用多元线性回...  相似文献   

糜子叶片氮含量和籽粒蛋白质含量高光谱监测研究     

王君杰  陈凌  王海岗  曹晓宁  刘思辰  田翔  秦慧彬  乔治军 《中国农业科学》2019,52(15):2593-2603

【目的】本研究以叶片氮含量为切入点,探求糜子籽粒蛋白质含量的最佳光谱预测模型,为糜子优质生产的管理调控提供理论依据。【方法】结合2017年和2018年2年的氮肥运筹试验数据和光谱数据,通过“光谱特征信息—叶片氮含量—籽粒蛋白质含量”这一研究思路,以叶片氮含量为中间链接点将光谱模型和籽粒蛋白质含量链接,建立基于高光谱糜子籽粒蛋白质含量监测模型。【结果】利用支持向量机（SVM）构建的糜子全生育期叶片氮含量监测模型要优于逐步多元线性回归（SMLR）和偏最小二乘法（PLS）,并且原始光谱反射率（R）的SVM模型效果优于一阶导数（1ST）模型,建模集和验证集的R ²分别为0.928、0.924;RMSE相对较小,分别为0.19、0.12;RPD都大于2,分别为3.71、6.07。开花期、灌浆期和成熟期的叶片氮含量和籽粒蛋白质含量均达到极显著正相关,相关系数分别为0.48、0.66和0.73。灌浆期R-SVM模型能准确的监测糜子籽粒蛋白质含量,决定系数R ²为0.798,均方根误差RMSE为0.14,预测残差RPD为1.65。 【结论】建立基于灌浆期糜子籽粒蛋白质含量的高光谱R-SVM监测模型,有助于指导糜子优化田间管理、种植业结构调整和籽粒品质分级,为高光谱技术在糜子优质高产栽培和精准农业发展提供技术基础。  相似文献   

基于高光谱遥感和集成学习方法的冬小麦产量估测研究     

费帅鹏  禹小龙  兰铭  李雷  夏先春  何中虎  肖永贵 《中国农业科学》2021,54(16):3417-3427

【目的】利用2种灌溉处理下不同发育阶段的冬小麦冠层高光谱信息,通过机器学习方法对小麦籽粒产量进行估测精度研究,明确产量最佳估测模型,对于育种工作有着重要应用价值。【方法】以黄淮麦区207个主栽小麦品种为材料,于2018—2019和2019—2020年度连续2个生长季在河南省新乡基地的正常灌溉和节水处理下种植,并调查开花期、灌浆前期和灌浆中期的冠层高光谱数据,分别以6种机器学习方法和集成方法建立光谱指数产量估测模型。【结果】2种灌溉处理下,3个生育期各光谱指数均与产量呈极显著相关（P<0.0001）,且表现出较高的遗传力（0.61-0.85）,主要受遗传因素控制。在正常灌溉处理下,与传统机器学习方法表现最佳的模型相比,集成学习方法在3个生育期的平均决定系数(R²) 分别由0.610、0.611和0.640提高至0.649、0.612和0.675,平均均方根误差 (RMSE) 分别降低至0.607、0.612和0.593 t·hm^-2;节水处理下,3个生育期的平均R²分别由0.461、0.408和0.452提高至0.467、0.433和0.498,平均RMSE分别降低至0.519、0.559和0.504 t·hm^-2。【结论】利用集成方法将不同模型估测结果进行结合,能够有效地提高产量估测精度,2种灌溉处理下均在灌浆中期估测精度最佳,可为冬小麦育种工作中产量估测提供参考。  相似文献   

富士和嘎啦苹果叶片面积估算模型构建     

王凯  李秀玲  白茹  冯建荣  杨伟伟 《新疆农业科学》2023,60(3):664-674

【目的】建立准确、无损的适宜于苹果不同品种和枝梢类型的叶面积估算模型。【方法】以富士及嘎啦不同长度的营养枝梢和果台枝梢叶片为试材,采用数字扫描仪获取叶片长度(LL)、宽度(LW)和叶面积(LA)等叶片形态参数,并采用决定系数(R²)、均方根误差(RMSE)、赤池信息准则(AIC)对建立的17个有常数项和无常数项叶面积模型精度进行筛选和适宜性评价。【结果】共获得5 207枚叶片形态参数,其中叶面积变异系数最大,达51.59%。叶片形态受品种及枝梢类型的显著影响,其中长枝梢叶片长、宽和叶面积显著大于同类型短枝梢叶片,而营养枝梢叶片长、宽和叶面积显著大于同长度果台枝梢,嘎啦叶片相比富士更为细长。以LL和LW复合变量为自变量的模型5:LA=a(LL×LW)、模型6:LA=a(LL+LW)²、模型9:LA=aLL²+bLW²、模型16:LA=a(LL×LW)^b、模型17:LA=(LL×LW)^b的精度可满足富士和嘎啦各类枝梢叶面积的估算,但需针对各品种和枝梢类型单独建...  相似文献   

基于无人机影像的棉花株高预测     

颜安  郭涛  陈全家  耿洪伟  郭斌  孙丰磊 《新疆农业科学》2020,57(8):1493-1502

【目的】 利用无人机遥感技术,快速、无损和高通量地获取田间株高表型信息,预测棉花品种(系)的长势监测及产量。【方法】 以无人机(UAV)搭载高清数码相机构成低空遥感平台,获取110份处于花铃期棉花品种(系)影像,测定地面实际株高;利用拼接软件与高清数码影像,生成研究区数字表面模型(DSM)和高清正射影像(DOM);基于高清的DOM和DSM,利用克里金插值法生成研究区离散地面高程值(DEM),经作差提取棉花株高(CHM),利用不同棉花品种(系)实测株高(H)与提取的棉花株高(CHM)作回归分析。【结果】 通过DOM可快速无损地监测花铃期各棉花品种(系)长势、叶色性状差异及分布状况,经DSM和克里金插值法提取的DEM和棉花株高分布图得出,研究区整体地势较平坦,高低落差仅0.5 m。所建株高模型R²达到0.846 9,验证模型R²也达到0.758 1。【结论】 利用无人机影像生成的DOM、DSM和克里金插值法生成的DEM,提取的棉花花铃期株高(CHM)精度较高,无人机搭载数码相机进行棉花株高测定具有较好的适用性。为大范围的棉花田间株高观测提供一种新的研究方法是可行的。  相似文献   

南方稻区“早籼晚粳”栽培模式晚季灌浆期气象因子对晚粳稻品质的影响     

冯向前  殷敏  王孟佳  马横宇  褚光  刘元辉  徐春梅  章秀福  张运波  王丹英  陈松 《中国农业科学》2023,56(1):46-63

【目的】研究南方双季稻区晚季灌浆期温光资源对不同类型水稻稻米品质的影响,为适应性双季晚粳稻品种的筛选与优质栽培提供理论依据。【方法】试验于2018年在浙江富阳和温州两地开展,以当地主栽3个籼稻品种为对照,根据专家推荐选择20个候选粳型品种（包括10个常规粳稻、3个杂交粳稻和7个籼粳杂交稻）,评估和研究灌浆期温光条件差异对晚粳稻品质的影响。【结果】（1）基于稻米品质特征聚类,晚籼稻因其特有的长宽比（3.18）与直链淀粉含量（19.40%）归属一类;相比晚籼稻,大部分杂粳型水稻糙米率、精米率、整精米率、胶稠度、碱消值和食味值分别升高了4.31%—5.28%、6.51%—9.33%、25.83%—28.34%、-1.81%—4.27%、11.62%—50.85%和2.31%—2.85%,直链淀粉含量和蛋白质含量则降低了20.98%—28.14%和1.16%—14.85%,表现出明显的米质提升;常规粳稻品种的米质表现则出现分离,部分源于苏南和嘉兴的常规粳稻（4个）与杂交粳类似,同属于米质提升一类;而部分源于江苏、上海的常规粳稻品种（6个）因其在晚季中相对较差的米质表现（高垩白度、垩白粒率和蛋白质含量）归属一类;（2）晚稻灌浆期稻米品质与气候因素密切相关,气候因子对水稻品质的作用主要以齐穗后10—20 d为主;加工品质（糙米率）与日均辐射（R：-0.40— -0.19,P<0.05）和昼夜温差（R：-0.45— -0.28,P<0.05）呈负相关关系,与日最低温度（R：0.24—0.53,P<0.05）和降雨量（R：0.38—0.45,P<0.05）呈正相关关系;灌浆期降雨增多以及夜间温度的提高会显著提高垩白率和垩白粒率（R：-0.37— -0.16,P<0.05;R：-0.43— -0.12,P<0.05）,从而降低稻米外观品质,同时夜间温度和降雨与食味值呈负相关关系（R：-0.37— -0.16,P<0.05;R：-0.43— -0.12,P<0.05）;双季晚稻灌浆期最高温度与稻米食味值成正相关（R=0.37,P<0.05）,日最低温度则与稻米蛋白质含量（R=0.19,P<0.05）和垩白度（R=0.16,P<0.05）及垩白粒率（R=0.12,P<0.05）成正相关。【结论】齐穗后10—20 d是气候因子调控稻米品质的关键时期。南方双季稻区晚粳稻品种米质优化,应着重于优质粳稻基因与当地适应性籼稻基因的融合,选择杂粳稻（籼粳杂交稻和杂交粳稻）相比常规粳稻更可靠便捷,常规粳稻品种在引进应用时则应考虑育种来源地及其生态适应性,南方稻区优质常规粳稻仍需结合当地气候条件进行选育。  相似文献