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1.
小麦品质指标与冠层光谱特征的相关性的初步研究 总被引：14，自引：5，他引：14
该文通过研究冬小麦体内生化组分之间的相互关系得出，开花期叶片全氮含量与类胡萝卜素与叶绿素a的比值之间存在极显著的负相关，决定系数为0.7245，通过研究光谱指数与叶片生化组分的关系得出开花期冬小麦叶片的类胡萝卜素与叶绿素a的比值与光谱结构不敏感植被指数(SIPI)之间存在极显著的正相关，决定系数达到0.7207，且研究了冠层生化组分与籽粒品质指标间的关系，得出开花期叶片全氮与籽粒蛋白质、湿面筋、干面筋和沉降值之间存在极显著正相关。小麦不同品质指标间存在相关性，其中蛋白质品质性状间的粗蛋白含量与湿面筋含量、 相似文献
2.
基于LISS4数据的小麦氮素营养状况反演研究 总被引：6，自引：3，他引：3
利用LISS4卫星遥感数据在小麦氮素营养状况监测方面进行了初步研究。根据搭载多光谱传感器LISS4的IRS-P6的过境周期,2006年5月3日在江苏省盐城地区进行同步地面取样测试,通过分析试验点小麦LISS4影像光谱信息与小麦叶面积指数及叶片氮含量的相关关系,发现小麦叶面积指数和叶片氮含量与LISS4影像三个波段反射率及植被指数RVI、NDVI、GNDVI均密切相关,表明利用LISS4遥感影像监测小麦氮素营养状况是可行的。比较不同波段原始反射率和植被指数,在本研究中LISS4影像波段4反射率与小麦氮素营养状况相关最密切。检验结果也表明利用LISS4影像波段4反射率估测小麦氮素营养状况是可行的。研究成果为利用遥感技术大面积监测小麦氮素营养状况和实施精确栽培管理提供了理论依据。 相似文献
3.
区域水稻穗期叶片氮素的遥感估测初探 总被引：3，自引：2，他引：1
快速、无损、准确地监测水稻穗期氮素状况,对于诊断水稻生殖生长特征、提高氮肥运筹水平具有重要意义。本研究在浙江省海宁市晚稻试验点进行田间取样试验,并获取同时期CBERS-1遥感数据,分析了试验点晚稻穗期叶片氮素与CBERS-1影像冠层光谱信息之间的关系。结果表明,水稻穗期叶片氮素含量与同期CBERS-1影像的光谱信息NDVI之间有良好的相关性,可以建立水稻穗期叶片氮素含量反演的相关统计模型。但由于遥感影像特征与水稻穗期叶片氮素含量之间存在较复杂的非线性关系,因此统计模型反演精度不够理想。因而,又尝试运用BP人工神经网络方法来反演水稻穗期叶片氮素含量,发现BP人工神经网络模型具有很强的非线性拟合能力,与统计模型相比,其水稻穗期叶片氮素含量的反演精度有显著提高。由此表明,利用CBERS-1遥感影像可以对水稻穗期叶片氮素含量进行建模并反演,能够在较大的范围里估测水稻的氮素营养状况。 相似文献
4.
冬小麦冠层光谱因不同株型而异，依不同株型建立模型是提高冬小麦蛋白质预测精度的重要途径之一。该研究利用ASD2500高光谱仪对不同株型冬小麦冠层光谱进行了测定，分析了冬小麦叶片叶绿素含量在冠层垂直方向上的变化及其与籽粒品质指标和冠层光谱特征参量间的相关性。结果表明，冠层叶绿素含量垂直梯度变化因不同生育时期和不同株型而异。同等条件下，其梯度以平展型品种大于直立型品种。并且，当将两种株型品种分别考虑时，第一二叶组之间叶绿素含量的差值(DCC)与小麦籽粒部分品质参数和冠层光谱特征参量具有显著的相关性。通过DCC可以间接地建立籽粒蛋白品质和冠层光谱特征之间的相关模型。通过研究筛选出预测籽粒蛋白质含量(GPC)的最佳时期为灌浆期，最佳光谱特征参量为560 nm的反射峰深度P_Depth560。并且，建立了不同株型品种GPC的预测模型并初步通过验证。 相似文献
5.
基于氮素营养指数的冬小麦籽粒蛋白质含量遥感反演 总被引：4，自引：0，他引：4
基于遥感实现小麦籽粒蛋白质含量提早估测对农业生产具有重要意义。为提高预测小麦籽粒蛋白质含量的准确度,该研究引入能更好反映作物氮素营养状况的农学参数－氮素营养指数,作为衔接遥感信息与产终籽粒蛋白质含量的桥梁。在田间试验的基础上,探讨氮素营养指数与其他农学参数在诊断籽粒蛋白质含量上的优劣,并基于“遥感参数－氮素营养指数－籽粒蛋白质含量”间关系,利用主成分回归算法构建估测籽粒蛋白质含量的遥感反演模型。结果表明,相比于其他参数,冬小麦旗叶期氮素营养指数能更好的反映产终籽粒蛋白质含量;以氮素营养指数为中间变量,所建遥感反演模型能准确预测小麦籽粒蛋白质含量,模型的预测决定系数为0.48,预测标准误差为0.38%,相对误差为2.32%。 相似文献
6.
小麦籽粒蛋白质含量遥感监测研究进展 总被引：4，自引：1，他引：3
遥感是实现农田作物快速、无损监测的重要手段,利用遥感技术在小麦生长的中后期对籽粒蛋白质含量进行预测对于指导小麦后期氮素调控、实现分类收获和按质收购具有重要意义。该文概述了小麦籽粒蛋白质含量检测方法的发展过程,对国内外运用遥感技术监测小麦籽粒蛋白质含量提出的敏感波段、光谱特征参量、反演模型及分析方法进行了综述,通过分析研究中存在的问题,明确了今后在利用遥感技术监测小麦籽粒蛋白质含量方面应重点解决的问题,并展望了该技术的发展前景。 相似文献
7.
变量施肥条件下冬小麦长势及品质变异遥感监测 总被引：7，自引：6，他引：1
卫星遥感数据能够在作物生长期内获取大范围“面状”地物光谱信息,反映作物的长势变异情况,以2005－2006年度国家精准农业研究示范基地冬小麦变量施肥试验为基础,以高空间分辨率卫星遥感影像Quickbird为数据源,结合地面获取的冬小麦品质、产量等数据,研究冬小麦长势及品质的变异情况。研究结果表明,Quickbird光谱参数能够反映冬小麦不同施肥处理小区的长势变异,而冬小麦早期的空间长势变异与其最终产量、品质变异有着密切的关系;冬小麦孕穗后期长势光谱信息与其产量有着很好的正相关关系,而与其品质信息存在着显著的负相关关系,其中OSAVI与产量的相关性达到0.536、GNDVI与冬小麦籽粒蛋白质及湿面筋含量的相关性分别达到了-0.531和-0.535;研究还发现,不同植被指数所反映的作物长势存在一定差异,反映冬小麦群体长势的植被参数和反映冬小麦叶绿素密度的植被指数在指示作物空间长势变异上有所不同。因此,利用遥感影像监测作物长势及其品质空间变异在技术上是可行的。 相似文献
8.
红边参数在作物营养诊断和品质预报上的应用 总被引：6，自引：3，他引：6
通过对红边参数与反映作物碳氮代谢典型的生物化学参数叶片全氮和叶片可溶性糖进行相关分析,结果表明,可运用红边位置来反演叶片可溶性糖含量,归一化最小振幅来反演叶片全氮含量。并建立了基于红边参数的生化组分统计回归模型和基于叶片全氮与可溶解性糖比值与籽粒蛋白品质指标间的回归方程,并对建模试验所建立方程进行了检验。表明利用运用红边参数反演叶片全氮和可溶性糖含量进而预测小麦蛋白品质是可行的。为生产上利用遥感手段大面积、无破坏、及时评价冬小麦生长状态和在开花期进行小麦品质的预测预报研究提供重要依据。 相似文献
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10.
基于TM和PLS的冬小麦籽粒蛋白质含量预测 总被引：5，自引：3，他引：2
为进一步提高遥感预测冬小麦籽粒蛋白质含量精度,分析了卫星遥感变量与冬小麦籽粒蛋白质含量间的定量关系,运用偏最小二乘法构建了遥感预测籽粒蛋白质含量模型,制作了冬小麦籽粒蛋白质含量空间等级分布图,结果表明,该模型的最佳主成分数为5,且归一化植被指数、冠层结构不敏感色素指数、比值植被指数、氮反射指数和植被衰减指数为预测籽粒蛋白质含量的敏感变量;籽粒蛋白质含量预测的均方根误差为0.307%,决定系数为0.642,为提高遥感预测小麦品质的精度提供了一种有效途径,有利于大面积应用和推广。 相似文献
11.
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
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
12.
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
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
13.
基于GF-1卫星数据的冬小麦叶片氮含量遥感估算 总被引：5，自引：4，他引：1
以陕西关中地区大田和小区试验下的冬小麦为研究对象,探讨基于国产高分辨率卫星GF-1号多光谱数据的冬小麦叶片氮含量估算方法和空间分布格局。基于GF-1号光谱响应函数对地面实测冬小麦冠层高光谱进行重采样,获取GF-1号卫星可见光-近红外波段的模拟反射率,并构建光谱指数,利用与叶片氮含量在0.01水平下显著相关的8类光谱指数,分别建立叶片氮含量的一元线性、一元二次多项式和指数回归模型。通过光谱指数与叶片氮含量的敏感性分析,以及所建模型的综合对比分析,获取适合冬小麦叶片氮含量估算的最佳模型。结果表明:模拟卫星宽波段光谱反射率和卫星实测光谱反射率间的相关系数高于0.95,具有一致性;改进型的敏感性指数综合考虑了模型的稳定性、敏感性和变量的动态范围,敏感性分析表明比值植被指数对叶片氮含量的变化响应能力最强;综合模拟方程决定系数、模型敏感性分析、精度检验和遥感制图的结果,认为基于比值植被指数建立的叶片氮含量估算模型适用性最强,模拟结果与实际空间分布格局最为接近,为基于GF-1卫星数据的区域性小麦氮素营养监测提供了理论依据和技术支持。 相似文献
14.
A portable chlorophyll meter (Minolta SPAD‐502) was used to assess the nitrogen status of winter wheat (Triticum aestivum L.) in two fertilizer trials at Apelsvoll Research Centre, located in south‐east Norway. The midpoint of the last fully developed leaf was found to be the best position on the winter wheat plant on which to take chlorophyll meter readings. This conclusion was reached after examination of the relationships between soil‐plant analyses development (SPAD) readings taken at different positions on the plant and leaf nitrogen concentration, grain yield and grain protein content. Emphasis was also laid on finding a measuring position that was convenient from a practical point of view. The relationships between chlorophyll meter readings and the parameters investigated were better at Zadoks growth stage (GS) 49 than earlier in the season at GS 31. 相似文献
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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
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基于开花期氮素营养指标的冬小麦籽粒蛋白质含量遥感预测 总被引：4，自引：2，他引：2
籽粒蛋白含量(grain protein content,GPC)是衡量小麦品质的重要指标,及时准确的预测小麦GPC有利于小麦的分类收割和分级存储。为了能够选择一个合适的氮素营养指标作为中间变量来反演小麦GPC,该文研究分别以开花期植株氮素累积量(plant nitrogen accumulation,PNA)、植株氮素含量(plant nitrogen content,PNC)、叶片氮素累积量(leaf nitrogen accumulation,LNA)和叶片氮素含量(leaf nitrogen content,LNC)4个氮素营养指标为中间变量,并运用支持向量机(support vector machines,SVM)算法实现4个氮素营养指标的估测,最后构建及评价基于开花期"植被指数(vegetation index,VI)-氮素营养指标(nitrogen nutrition index,NNI)-GPC"模式的冬小麦GPC预测模型。结果表明:1)通过分析植被指数与氮素营养指标的相关性,选择植被指数MSAVI、PSRI、DVI、RDVI和GNDVI作为氮素营养指标模型的构建变量;2)运用SVM方法构建的VI-NNI模型中LNC的建模精度与验证精度相对最优,其建模决定系数(coefficient of determination,R~2)和验证集标准均方根误差(normalized root mean squared error,n RMSE)及验证标准化平均误差(normalized average error,NAE)分别为0.820、9.553%、-1.4%,验证结果稳定性较好;3)构建NNI-GPC模型中PNC的建模精度与验证精度相对最好,其建模R~2和验证n RMSE及NAE分别为0.653、9.843%、-0.3%;4)最终构建的VI-NNI-GPC模型中,以开花期PNC为中间变量的模型建模及反演精度最好,其建模R~2和验证n RMSE及NAE分别为0.631、8.564%、-0.9%。以氮素营养指标为中间变量的GPC遥感反演是可行的,并且比较4个氮素营养指标为中间变量反演GPC,PNC具有较高精度的预测结果,为精确反演GPC提供一个可靠的依据,具有一定的应用前景。 相似文献