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冬小麦生育早期冠层叶片光谱的特征与应用 总被引：1，自引：1，他引：0
利用不同测试方法对冬小麦返青期和拔节期的冠层叶片反射光谱进行了测量,分析了反射光谱与叶绿素质量浓度之间的相关关系。分析结果表明:处于返青期的小麦由于生长较为稀疏,冠层叶片反射光谱受到裸露地面等外界因素的影响,反射率和NDVI值与叶绿素的相关性差。拔节期由于地表覆盖率提高,反射率和NDVI值与叶绿素之间的相关性较好。返青期和拔节期冠层叶片反射光谱曲线的"红边"位置与叶绿素之间的相关性,可以较好地反映其叶绿素的质量浓度。通过实验分析两者之间的相关性,分别建立了返青期和拔节期叶绿素质量浓度线性预测模型和二项式模型,结果显示模型可用于冬小麦冠层叶片叶绿素质量浓度的无损检测预测。比较了植被指数NDVI值的不同获取方法,提出了不同生长阶段测试方法的选择方案,为冠层叶片叶绿素检测以及精细追肥提供技术支持。 相似文献
2.
基于无人机遥感的冬小麦叶绿素含量多光谱反演 总被引：1，自引：0，他引：1
以杨凌地区冬小麦为研究对象,使用六旋翼无人机搭载RedEdge多光谱相机进行叶绿素监测试验。共选取65个样本,每个样本为1 m×1 m的样地,在样地内选取小麦冠层的7片叶片,测量相对叶绿素含量SPAD值,取平均值作为实测值,GPS记录位置信息。地面数据测量与无人机飞行测量同步进行。用Pix4D mapper软件对无人机多光谱影像进行拼接处理,得到4个波段下小麦冠层叶片反射率光谱图像,并利用ENVI 5.1软件提取光谱反射率数据。选取8种常用光谱参数,其中与小麦SPAD相关性较高的有SAVI、EVI2、DVI、RVI、NDVI、EVI和ARVI共7种,相关系数均在0.67以上。用7种光谱参数和小麦SPAD实测值,使用一元线性回归法和多元线性回归法构建反演模型并进行精度分析,结果表明:一元线性回归法构建的SPAD-SAVI模型精度最佳,决定系数(R~2)为0.866,均方根误差RMSE为0.245,可作为无人机遥感快速、无损监测冬小麦叶绿素的技术手段。 相似文献
3.
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
5.
根据大豆叶片氮素含量光谱检测技术研究结果,设计了具有4个通道、两种检测模式的便携式检测装置,分别采用540nm波段冠层反射率和比值植被指数RVI检测大豆开花前期和结荚前期叶片氮素含量.该装置由敏感波段光电传感器、信号放大电路、A/D转换器和单片机系统构成.单片机系统内建立了敏感波段冠层反射率及相关植被指数与大豆氮素含量的反演模型,可直接根据冠层反射率反演出大豆叶片氮素含量,也可通过串口通讯将反射率数据传给上位机进行进一步的处理.经田间试验验证,该仪器具有质量轻、价格低、操作简便和检测精度可行等优点,可以为大豆氮肥合理施用提供指导. 相似文献
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基于反射光谱的苹果叶片叶绿素和含水率预测模型 总被引：4，自引：0，他引：4
为探索苹果叶片叶绿素含量(质量比)、叶片含水率与反射光谱之间的关系,以华北地区苹果树为研究对象,分别测定了各个关键生长期苹果叶片的光谱反射率、叶绿素含量和叶片含水率。分析光谱反射率与叶绿素含量以及叶片含水率之间相关性发现,在不同生长时期,苹果叶片叶绿素a含量与反射光谱在515~590 nm和688~715 nm两组波段内具有较高的相关性,且果实成熟期数据显示相关度最高(R2=0.6)。在420~500 nm、640~680 nm、740~860 nm 3个波段叶片含水率与反射光谱有较高的相关性,且果实膨大期的叶片含水率在可见光波段的相关系数最大。根据所选敏感波段,分别利用多元线性回归、主成分分析和人工神经元网络建立基于反射光谱的苹果叶片不同生长时期叶绿素和含水率的预测模型。通过对所建立的预测模型进行校验,结果显示,利用主成分分析方法所建立的苹果叶片叶绿素含量预测模型的决定系数最高(R2=0.885 2),校验系数为0.828 9。该模型可以较为准确地预测苹果叶片叶绿素含量。而采用神经元网络所建立苹果叶片含水率预测模型的决定系数R2=0.862,校验系数为0.8375,预测效果最好。 相似文献
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定量测定小麦叶片叶绿素含量在小麦估产、农情监测等方面具有重要意义.本研究验证高光谱成像技术结合偏最小二乘-最小二乘支持向量机(PLS-LS-SVM)建模方法预测大田冬小麦叶绿素含量的可行性.首先利用所搭建高光谱成像系统以线扫描方式获取大田冬小麦叶片反射光谱,进而得到其立方体图像数据,并在小麦叶片光谱图像上选择感兴趣区域计算出光谱平均反射率值.为保证PLS-LS-SVM模型的鲁棒性和预测稳定性,首先通过PLS方法解决多重共线性问题并将输入变量维数减至4维,然后利用LS-SVM进行训练建模.所建叶绿素含量预测模型的决定系数达R2=0.8459,预测均方根误差RMSEV=0.4370.研究结果表明,基于高光谱成像系统,采用PLS-LS-SVM建立模型用来预测大田冬小麦叶绿素含量是完全可行的. 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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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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基于光谱分析的温室番茄叶片叶绿素含量预测 总被引：1，自引：1，他引：0
通过分析叶片光谱反射率与其叶绿素含量的相关关系表明,温室番茄叶片的光谱反射率与其叶绿素含量的敏感波段为510～625 nm和690～710 nm,最佳波长为526 nm、609 nm和697 nm.利用最佳波长处的光谱反射率与多种建模方法如多元回归分析MLR(Multilinear Regression)、偏最小二乘回归分析PLSR(Partial Least Square Regression)建立了预测叶片叶绿素含量的模型,建模相关系数很相近,均大于0.740,但是PLSR在一定程度上消除了多重相关性的影响,模型验证时的相关系数(0.768)大于MLR模型(0.740);本研究在NDVI的基础上提出了一个新的光谱指数NDCI,并基于NDCI建立了叶片叶绿素含量的预测模型(Rc=0.753),获得了比较好的预测效果(Rv=0.761),为作物长势检测仪的开发奠定了基础. 相似文献
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基于无人机高光谱长势指标的冬小麦长势监测 总被引：5，自引：0，他引：5
为快速准确监测作物长势,以冬小麦为研究对象,获取了不同生育期的无人机高光谱影像。利用无人机高光谱数据构建光谱指数,并分析4个生育期的指数与生物量、叶面积指数以及由生物量和叶面积2个生理参数构建的长势监测指标(Growth monitoring indicator,GMI)的相关性;建立与GMI相关性较强的4个光谱指数的单指数回归模型,利用多元线性回归、偏最小二乘和随机森林3种机器学习方法分别建立冬小麦各生育期的GMI反演模型;将最佳模型应用于无人机高光谱影像,得到冬小麦长势监测图。结果表明:各生育期光谱指数与冬小麦GMI相关性较高,大部分指数都达到了显著水平,其中NDVI、SR、MSR和NDVI×SR与GMI的相关性高于生物量、叶面积指数与GMI的相关性;拔节期、挑旗期、开花期、灌浆期、全生育期,表现最好的回归模型对应光谱指数分别是NDVI×SR、NDVI、SR、NDVI和NDVI×SR;对比3种方法构建的GMI反演模型,开花期模型MLR-GMI效果最佳,此时期的模型建模R~2、RMSE和NRMSE分别是0. 716 4、0. 096 3、15. 90%。 相似文献
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近年来用于黄瓜生产的生长调节剂品种增多，为了验证生长调节剂在蔬菜栽培上对提高坐果率及产量的影响程度，以便筛选出最佳生长调节剂，提高黄瓜商品性状和产量，选取市场上常见的5种生长调节剂进行秋茬黄瓜喷施对比试验。结果表明，不同生长调节剂对蔬菜生长发育的影响不同，因此应该慎重选择。 相似文献
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闫晓玲 《国际沙棘研究与开发》2005,3(3):30-35
在黄土高原高塬沟壑区用中国沙棘、多年生香豌豆与从国外引进的刺槐、绒毛白蜡和黑核桃等乔木树种进行不同类型的复合试验,研究结果表明：幼龄期（1-4a）各种复合类型由于植物之间的有益共生,特别是中国沙棘、多年生香豌豆的固氮作用,可以很好地促进主栽乔木树种的高、径生长及生物量的积累;同时用于混交的中国沙棘,自身生长量也较其纯林有所增加.适宜的乔灌混交,可以实现“双赢”的目标. 相似文献
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辣椒生长的三维可视化模拟 总被引：2，自引：0，他引：2
以辣椒动态生长过程虚拟为目标,在测定辣椒植物器官形态结构主要特征的基础上,用NURBS曲面建模方法建立辣椒叶、基于椭球变形的建模方法建立辣椒果实等器官的模型,提出以子结构为单位来生成植物结构的生长过程动态虚拟方法,用VC++结合OpenGL重构了辣椒器官和个体三维形态,实现了具有较好真实感的辣椒生长过程可视化模拟. 相似文献
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以新台糖16号甘蔗为试材,分别在甘蔗的萌芽期、苗期、分蘖期、伸长期进行了单生育阶段和连续2个生育阶段的共21种控制灌溉处理试验,研究控制灌溉对甘蔗出苗率、分蘖率和生长状况的影响。结果表明,在萌芽期不同程度的控制灌溉影响了甘蔗的出苗率,萌芽期的土壤水分控制在田间持水量50%~60%的出苗率最高,出苗率达83.3%,土壤水分控制在田间持水量60%~70%的处理的出苗率次之,土壤水分控制在田间持水量40%~50%的处理的出苗率最低。苗期的土壤水分控制在田间持水量50%~60%、并在分蘖期土壤水分控制在田间持水量60%~70%的处理最有利于甘蔗的分蘖,比苗期和分蘖期正常灌溉的分蘖率高50.0%。伸长期的控制灌溉对甘蔗的株高影响最大,随着土壤含水量的减少明显抑制了株高的增长,正常灌溉的甘蔗生长最好。 相似文献
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播前和不同生育阶段灌溉对冬小麦农艺性状及产量的影响 总被引：2，自引：2，他引：0
《灌溉排水学报》2015,(9)
以"周麦22"为试材,研究了播前和不同生育阶段灌溉对冬小麦生长发育及产量形成的影响。结果表明,返青期灌溉能显著提高冬小麦返青—拔节期间的株高增长速率,拔节期灌溉对株高的影响较返青期小。返青期灌溉对促进叶面积指数增长效果最为显著,拔节期灌溉次之,灌浆期灌溉则能有效减缓后期叶面积指数的降低速率。在播前灌溉条件下,返青水较拔节水和灌浆水更有利于冬小麦形成较多的有效穗数、穗粒数和较高的千粒质量。从提高产量和水分利用效率的角度考虑,在播前灌溉条件下,拔节水比灌浆水效果好,而返青水又比拔节水效更好。 相似文献