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1.
将杨树叶片实测的理化数据和土壤背景光谱数据作为PROSPECT和PROSAIL模型的输入参数,输出杨树叶片高光谱数据模拟值,通过实测获得叶片尺度和冠层尺度干物质含量、等效水厚度以及高光谱数据,利用统计方法,分别对两种尺度杨树叶片干物质含量进行分析。结果表明:基于归一化指数计算方法,杨树叶片尺度和冠层尺度的最佳估算干物质含量的干物质含量归一化指数(NDMI)波段组合分别为1685,1704nm和1551,2143nm,使用偏最小二乘法分别对筛选波段组成的NDMI(1685,1704)指数和NDMI(1551,2143)指数构建叶片尺度干物质含量和冠层尺度干物质含量的估算模型,叶片尺度干物质含量估算模型精度为R2=0.663,RMSE=0.001g·cm-2,冠层尺度精度为R2=0.91,RMSE=16.7g·m-2。可见,高光谱技术对杨树叶片干物质含量的估算具有较高的精度,可为杨树叶片干物质含量的快速、无损估算提供参考依据。 相似文献
2.
玉米叶片氮含量的高光谱估算及其品种差异 总被引：11，自引：4，他引：7
准确、快速、及时地对玉米氮营养状况做出判断是氮肥合理施用的基础。该研究在水培条件下对3个玉米品种（组合）叶片氮含量（LNC）的高光谱敏感波段、估算模型及其品种差异进行了探讨。结果表明,LNC与不同波段叶片光谱反射率的相关性存在品种差异,但3个品种（组合）都在500～649 nm和691～730 nm表现极显著的负相关关系,并在同一波长获得最高的相关系数,说明可以利用统一的波段来预测不同品种的LNC。依品种建立了LNC与归一化差值光谱指数（NDSI）或比值光谱指数（RSI）的定量关系模型,NDSI（714,554）和RSI（714,554）所建模型的拟合度最好,直线和指数模型拟合度均达到极显著水平,可以用来估算玉米LNC。玉米LNC估算中,以该品种数据所建模型的估算偏差最低,利用综合模型或其他品种模型则加大了估算偏差,高估与低估的最高偏差分别为35.6%和32.7%。在利用高光谱技术进行玉米氮营养状况诊断的研究及应用中,应考虑品种间差异。 相似文献
3.
基于透射光谱的玉米叶片水分含量快速检测 总被引：2，自引：2，他引：0
为实现玉米叶片水分含量快速检测,利用近红外光谱仪在300~1 700 nm采用透射法对玉米叶片水分含量进行快速检测。试验利用烘干法对叶片水分梯度进行控制,并测量玉米叶片的透射光谱曲线和含水率。对透射光谱数据采用Savitzky-Golay方法进行平滑预处理,滤除光谱波动噪声干扰。分析了叶片透射光谱与含水率之间的相关关系,通过相关性分析提取敏感波长800、932、1 423 nm;利用主成分分析法提取敏感波长478、748、1058和1 323 nm。综合二者敏感波长最终筛选出水分敏感波长800、1 323、1 058和1 423 nm。利用这4个波长的组合得到比值植被指数、差值植被指数和归一化植被指数等12种植被指数,选取了最优差值植被指数DVI(1423、800)与透射率T1 323和T1 058建立了玉米叶片含水率多元线性回归诊断模型,建模集决定系数Rc2=0.968 8,验证集决定系数Rv2=0.951 9,预测结果方根误差为0.061。结果表明,利用透射光谱技术检测的玉米叶片水分含量具有较高的精度,可为植物叶片水分快速检测仪器开发提供指导。 相似文献
4.
基于特征光谱参数的苹果叶片叶绿素含量估算 总被引：5，自引：4，他引：1
果树叶绿素含量的快速、无损、准确监测,可以及时掌握果树的营养水平,对指导果树管理具有重要意义。该文利用2012年和2013年山东省肥城市潮泉镇下寨村的苹果叶片叶绿素含量和叶片光谱数据,分析了叶绿素含量和苹果叶片原始光谱及其变换形式之间的相关性,筛选出较优光谱参数,并利用随机森林法、偏最小二乘法、BP神经网络和支持向量机回归法进行估算和验证。结果表明:1)叶绿素含量与叶片原始光谱及其变换形式之间的最优光谱参数分别为554和708 nm的原始光谱反射率,554和708 nm倒数之对数光谱,535、569、700和749 nm一阶微分光谱以及557和708 nm连续统去除光谱;2)随机森林、偏最小二乘法、BP神经网络和支持向量机估算模型的R2分别为0.94,0.61,0.66和0.60,RMSE分别为0.34,0.78,0.75和0.81 mg/dm2。说明随机森林算法模型用于估算苹果叶片叶绿素含量效果较好,为及时了解果树养分状况及果树营养诊断提供技术支持。 相似文献
5.
基于光谱特征参量的核桃叶片氮素含量估测模型 总被引：2，自引：0，他引：2
建立基于光谱特征参量的新温185号(Juglans regia‘Xinwen185’)核桃叶片氮素含量估测模型,旨在为快速监测新温185号核桃叶片N素营养状况提供技术途径。基于肥料效应田间试验,测定N肥不同施用量水平下新温185号核桃果实坐果期、速生生长期、脂化期和近成熟期的叶片光谱反射率和N素含量,采用Pearson相关分析方法筛选与叶片N素含量呈极显著相关的光谱特征参量,并应用回归分析方法建立叶片N素含量光谱特征参量估测模型。结果表明:与叶片N素含量呈极显著相关(P0.01)的光谱特征参量在果实坐果期有绿峰反射率和红色比值指数,在果实速生生长期有黄边位置、红谷反射率和绿色比值指数、红色比值指数、绿色归一化差值指数、红色归一化差值指数,在果实脂化期有绿峰反射率和红色比值指数,在果实近成熟期有绿峰反射率、黄边幅值和红边面积。分别以绿峰反射率、黄边位置、红色比值指数和黄边幅值为自变量采用三次函数建立的果实坐果期、速生生长期、脂化期和近成熟期叶片N素含量回归估测模型的拟合度R2均在0.99以上,且模型具有很好的稳定性和很高的估测精度。表明可采用三次函数建立果实不同生育时期叶片N素含量光谱特征参量估测模型对新温185号核桃树体N素营养水平进行监测。光谱技术在核桃树体N素营养信息探测方面有较大的应用潜力。 相似文献
6.
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
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
7.
以博斯腾湖湖滨绿洲为研究区,对土壤高光谱反射率R进行数学光谱变换,并计算其差值型、比值型、归一化型3种盐分指数,通过显著性检验优选特征波段,结合土壤表层盐分实验数据,构建基于地理加权回归模型的土壤表层盐分含量估算模型。研究结果表明:1)土壤表层盐分含量平均值为7.535 g·kg-1,其光谱变换建模选取的特征波段集中在466~482、1669~1728、1979~2371 nm,其中对数倒数的一阶微分(1/lg R)′相关性较好,相关系数绝对值为0.672;2)构建3种盐分指数优选的特征波段集中在1700~1728、1992~2014、2375~2405 nm,建立的模型决定系数均大于0.870,光谱反射率R的决定系数仅为0.621;3)差值型盐分指数优选特征波段建立的地理加权回归模型为最优模型,建模集与检验集的决定系数R2分别为0.934和0.915,RMSE分别为1.186和0.917。 相似文献
8.
基于BP神经网络的橡胶苗叶片磷含量高光谱预测 总被引：4，自引：3，他引：1
为验证高光谱技术在橡胶苗叶片磷素营养诊断方面的可行性,该文以砂培橡胶苗为研究对象,利用高光谱仪测得不同磷处理水平下橡胶苗叶片光谱反射率,并应用微分技术求取去噪后光谱反射率一阶和二阶导数,以叶片磷含量和光谱变量相关性分析为基础,选择出叶片磷含量敏感波段,最后以敏感波段为输入变量,结合多重线性回归、偏最小二乘回归和反向传播神经网络模型对叶片磷含量进行预测。结果表明:原始光谱反射率555和722 nm、一阶导数674、710、855、1 091、1 197、1 275、1 718、2 181和2 228 nm以及二阶导数816、890、1 339、1 357和2 201 nm为叶片磷含量敏感波段;反向传播神经网络模型预测精度最高,训练集和验证集中预测值和实测值之间的相关系数r分别为0.964和0.967,均方根误差RMSE分别为0.0139和0.00856,模型性能指数(ratio of performance to deviation,RPD)分别为3.71和3.23,证明高光谱技术可以快速、准确诊断橡胶苗叶片磷含量。 相似文献
9.
基于无人机高光谱影像的引黄灌区水稻叶片全氮含量估测 总被引：18，自引：14，他引：4
实时监测水稻氮素状况对于评估水稻长势及精准田间管理意义重大。为确定宁夏引黄灌区水稻叶片全氮含量的最优高光谱估测方法,该文依托不同氮素水平水稻试验,基于成像高光谱数据和无人机高光谱影像,综合运用统计分析及遥感参数成图技术,对比分析光谱指数与偏最小二乘回归方法预测水稻叶片全氮含量的精确度和稳健性。结果表明,以组合波段738和522 nm光谱反射率的一阶导数构成的比值光谱指数(ratio spectral index,RSI)构建的线性模型为水稻叶片全氮含量的最优估测模型(检验R2为0.673,均方根误差为0.329,相对分析误差为2.02);无人机高光谱影像反演的水稻叶片全氮含量分布范围(1.28%~2.56%)与地面实际情况较相符(1.34%~2.49%)。研究结果可为区域尺度水稻氮素含量的空间反演及精准农业的高效实施提供科学和技术依据。 相似文献
10.
基于波段深度分析和BP神经网络的水稻色素含量高光谱估算 总被引：2，自引：1，他引：1
该文以水稻田间氮肥水平试验为基础,采用单变量的线性和非线性回归方法,建立基于植被指数的水稻色素含量高光谱估算模型。各植被指数对色素含量的估计能力分析结果显示,植被指数在色素含量较大时存在饱和问题,为此尝试将波段深度分析(BDA)与BP神经网络结合,以提高利用高光谱技术对水稻叶片色素含量的估算精度。基于连续统去除处理的水稻冠层高光谱数据(400~750 nm),选取波段深度(BD)、波段深度比(BDR)、归一化波段深度(NBDI)和归一化面积波段指数(BNA)4种波段指数,在此基础上进行主成分分析(PCA)实现降维,然后采用反向传播(BP)神经网络方法对水稻叶片色素含量进行高光谱反演,探讨BDA与BP神经网络结合解决植被指数饱和问题的可能性和有效性。结果表明,波段深度分析突出了光谱吸收特征差异,挖掘了更多的潜在信息,使得光谱曲线的差异性得到增强。BD与BP结合的估算模型对水稻叶片中的类胡萝卜素含量估算精度最高(R~2=0.61,RMSEP=0.128 mg?g~(-1)),BNA与BP结合的估算模型对水稻叶片中的叶绿素含量估算精度最高(R~2=0.73,RMSEP=0.343 mg?g~(-1))。对比分析BDA与BP结合的模型和植被指数最佳回归模型的精度,发现波段深度分析建立的BP神经网络模型能较好地解决饱和问题,提高水稻叶片色素含量的估算精度。 相似文献
11.
Recent advances in optical remote sensing led to improved methodologies to monitor crop properties.The red-edge-based vegetation index considered to be one of the most powerful tools for estimating the chlorophyll content(Chl) was usually constructed from in-situ hyperspectral reflectance.In this paper, we present the work done to compare the Chl predictive quality by various red-edge-based vegetation indices based on the CASI data.The results indicated that among the selected vegetation indices, TCARI/OSAVI-based model estimated Chl(R2=0.46, RMSE =0.60 and P<0.01) with the best accuracy.To search the optimal vegetation index for Chl estimation, the normalized difference spectral index(NDSI) and ratio spectral index(RSI) were developed by using the waveband combination algorithm.A high linear correlation(R2=0.79, RMSE=0.38 and P<0.01) was acquired by combining the 869.20 and 754.90 nm wavebands, then NDSI(869.20, 754.90) was applied to the CASI image to generate the Chl distribution map.It suggests that more fertilizer should be provided for the southwest areas due to the lower Chl. 相似文献
12.
《农业工程学报》2015,(Z2)
Recent advances in optical remote sensing led to improved methodologies to monitor crop properties.The red-edge-based vegetation index considered to be one of the most powerful tools for estimating the chlorophyll content(Chl)was usually constructed from in-situ hyperspectral reflectance.In this paper,we present the work done to compare the Chl predictive quality by various red-edge-based vegetation indices based on the CASI data.The results indicated that among the selected vegetation indices,TCARI/OSAVI-based model estimated Chl(R2=0.46,RMSE=0.60 and P0.01)with the best accuracy.To search the optimal vegetation index for Chl estimation,the normalized difference spectral index(NDSI)and ratio spectral index(RSI)were developed by using the waveband combination algorithm.A high linear correlation(R2=0.79,RMSE=0.38 and P0.01)was acquired by combining the 869.20 and 754.90 nm wavebands,then NDSI(869.20,754.90)was applied to the CASI image to generate the Chl distribution map.It suggests that more fertilizer should be provided for the southwest areas due to the lower Chl. 相似文献
13.
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
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
14.
15.
基于成像光谱技术的寒地玉米苗期冠层氮含量预测模型 总被引：2，自引：1，他引：1
为了探索寒地玉米冠层氮素含量,以不同氮素水平下玉米大田试验为基础,利用高光谱成像技术探讨苗期玉米冠层光谱,通过相关矩阵法选择植被指数的变量,并依据叶片氮素含量与植被指数的相关性,建立玉米冠层氮素含量预测模型。结果表明:根据玉米冠层高光谱图像,选择与各波段相关性较强的525、566、700、715、895 nm作为植被指数的变量,构建与氮素含量相关性强的植被指数归一化植被指数NDVI(normalized difference vegetation index)、归一化光谱植被指数NDSI(normalized difference spectral index)、比值光谱指数RSI(ratio spectral index)、差值光谱指数DSI(difference spectral index)。以与叶片氮素含量相关性较高的植被指数为自变量,建立单变量、多变量回归预测模型。采用单变量NDVI二次函数回归模型作为0、50 kg/hm~2施氮量下玉米冠层氮素含量预测模型,其R~2分别为0.719、0.803。在100 kg/hm~2施氮量下玉米冠层氮素含量的预测模型为3变量回归模型,其R~2达到0.657。用置信椭圆F检验法检验预测模型,其F值均小于F0.05,估测值与实测值间R2分别是0.724、0.798、0.655,标准误差RMSE分别为0.156、0.140、0.156 mg/g,表明实测值和估测值间的差异不明显,预测模型可用。 相似文献
16.
基于日气温特征值与冷/热积量模型耦合的苹果始花期预报模型 总被引：1，自引：0，他引：1
以临猗、洛川和栖霞3个富士系苹果主产区为研究区，基于2019−2020年各地调查样点的1km格网气象数据、实际始花期数据以及冷小时模型（Chilling Hour Model，CHM）和生长度小时（Growing Degree Hour，GDH）模型，利用网格搜索法得到苹果始花期最优冷/热需求量；然后将日气温特征值（日最高温Tmax、日最低温Tmin和日平均温Tavg）划分为单因子、双因子和三因子7种日气温特征因子组合方式，利用随机森林算法（Random Forest，RF）构建3个地区不同日气温特征因子组合下的日冷/热积量模型，以筛选最优日气温特征因子；在此基础上，基于最优日气温特征因子，利用RF构建苹果始花期预报模型，并通过独立实际始花期数据对预报模型进行精度评价。结果表明：（1）临猗地区的苹果始花期最优冷/热需求量分别为730CH和7350GDH，洛川地区分别为345CH和4950GDH，栖霞地区分别为520CH和4450GDH；（2）7种日气温特征因子组合中，Tmax、Tmin和Tavg三因子组合下的3个地区日冷/热积量模型在估算日冷/热积量时均具有较高的准确性，日冷积量估算值与基于CHM模型得到的日冷积量间的RMSE为0.97～2.50CH，日热积量估算值与基于GDH模型得到的日热积量间的RMSE为1.73～15.76GDH；（3）利用苹果始花期预报模型估算日冷/热积量，日冷/热积量估算值与基于CHM/GDH模型得到的日冷/热积量间的RMSE分别为1.08～1.14CH和2.03～3.74GDH；当利用该模型进行苹果始花期预报时，预报值与实际值R2为0.92，RMSE为3.44d，其精度与基于真实逐小时气温数据的精度整体一致，表明本研究构建的苹果始花期预报模型可以有效将输入气温数据从逐小时尺度转换为日尺度，这在后续苹果始花期预报工作中具有较好的应用价值和潜力。 相似文献
17.
基于蔬菜种植试验温室内温度、相对湿度和光照强度的实测数据，根据ARIMA模型和RBF神经网络对线性和非线性问题的预测能力差异，构建ARIMA-RBF神经网络权重组合的温湿度预测模型，对温室内温度和湿度的动态变化进行预测，并比较各模型预测精度。结果表明：温室内温湿度分别具有更明显的线性和非线性变化特征，对应预测性能较好的单一模型分别为ARIMA模型和RBF模型。相较单一模型，ARIMA-RBF神经网络权重组合模型的预测精度更高、稳定性更好。最佳温度组合模型的MAE、MAPE和RMSE分别为1.04℃、2.95%和1.21℃；最佳湿度组合模型的MAE、MAPE和RMSE分别为0.35个百分点、0.36%和0.55个百分点。权重组合模型通过适当的加权策略充分发挥了单一模型对数据不同特征的处理能力，能较好地评估温室内温湿度状态，可为建立更具普适性的温室环境因子模型提供参考。 相似文献
18.
基于高光谱指数估测马铃薯植株氮素浓度的敏感波段提取 总被引：2，自引：1，他引：1