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毛竹林光谱特征及其与典型植被光谱差异分析 总被引：2，自引：0，他引：2
以毛竹光谱特征为研究对象,通过对光谱曲线和一阶导数曲线进行分析,探明了不同季节毛竹林的光谱特征及其与典型树种的光谱差异,为毛竹林的遥感监测提供了理论依据。研究结果表明:1)毛竹光谱曲线在可见光波段出现1个反射峰和1个吸收谷,这2个峰的对应波长分别为556和680 nm, 近红外波段的反射率明显增大。2)大年毛竹林春季和夏季的一阶导数曲线的红边波段呈“双峰”,秋季和冬季呈“单峰”,夏季的红边位于700 nm,其他季节红边位于718 nm;小年毛竹林秋季的一阶导数曲线的红边波段呈“双峰”,冬季呈“单峰”,红边均位于718 nm;不同季节毛竹林红边振幅大小依次为:春季夏季冬季秋季。3)毛竹林与其他典型植被在500～600、660～680、700～900 nm 等波段的反射率差异明显,可作为遥感监测的最佳波段,并且“绿峰”、“红谷”、红边位置、红边振幅以及红边波段的“峰型”等特征可作为毛竹林遥感识别的主要参数,监测最佳季节是春季,其次为秋季。 相似文献
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通过对安徽省池州市青阳县输电线下行通道的优势树种进行光谱测量与分析,以建立优势树种光谱库,为输电线通道下行林区的树种精细分类提供理论和技术支持。利用便携式光谱仪对研究区6个优势树种的冠层光谱数据进行采集,并生成平均冠层反射光谱曲线,经过导数变换、植被特征参数(蓝边、黄边和红边)分析及冠层光谱的可分性研究,进而分析出不同树种的不同波段光谱特征差异。结果表明,在原始光谱可见光波段毛竹冠层反射率高于其他树种;而在近红外波段,栎树的冠层反射率高于其他树种。6个树种的蓝边位置、黄边位置及红边位置存在差异较小,毛竹的蓝边斜率最大;杉木的黄边斜率最大;栎树的红边斜率和红边面积均为最大。通过可分性研究可知,原始光谱在550 nm、900 nm及一阶导数光谱在718 nm处,有助于精细区分不同树种类型。 相似文献
3.
《江苏农业科学》2016,(3)
倒伏是玉米主要自然灾害之一,及时、准确地监测玉米倒伏的程度,对于玉米倒伏灾害的损失评估及防治有重要意义。设置玉米吐丝期不同倒伏程度的田间模拟试验,利用地面高光谱数据,比较正常生长的玉米及受倒伏危害玉米的冠层反射光谱和高光谱特征参数的差异,分析了倒伏角度与高光谱参数之间的相关关系。结果表明,玉米倒伏后可见光波段的反射率增加高于近红外波段,且随着时间的推移,近红外波段的差异变小。玉米吐丝期倒伏后红谷吸收深度变浅,反射绿峰高度降低,红边位置和近红外平台位置均向短波方向移动。红边内(620~760 nm)一阶微分光谱所包围的面积变化差异小;蓝边内(430~470 nm)和近红外平台(780~1 300 nm)的一阶微分光谱所包围的面积增加显著。倒伏角度与高光谱特征参数相关分析表明,D、SDr/SDb、(SDr-SDb)/(SDr+SDb)相关系数最高,可以作为监测玉米倒伏程度的高光谱特征参数指标。 相似文献
4.
【目的】明确马尾松感染松材线虫病初期蒸腾速率与光谱特征的变化规律及相互关系,以解决病害潜伏期表征不易鉴别的问题,为在遥感监测中特征参数的选取提供理论参考。【方法】以福建省泰宁县马尾松林为例,分别对感染松材线虫病后4个病害阶段(健康期及病害初期、中期、末期)马尾松的蒸腾速率进行测定,分析其在不同病害阶段的变化规律;再对健康期及病害初期马尾松的光谱数据进行采集,以这2个阶段的蒸腾速率为基准,分析其蒸腾速率与原始光谱及光谱特征参数(红边位置、红边斜率、红谷位置、红谷反射率、红边比值植被指数和红边归一化植被指数)的关系。【结果】马尾松蒸腾速率随着病害的加重而逐渐减弱;健康期及病害初期马尾松蒸腾速率与原始光谱有一定的相关性,相关关系因波长的不同而不同,最大值在753nm处,相关系数达到0.86;蒸腾速率与红边参数有较高相关性,拟合结果R2均大于0.7,其中与红边比值植被指数相关性最高,R2达到0.851 5。【结论】在外界因素一致的情况下,马尾松蒸腾速率对预测病害的发生有一定的指示作用,近红外波段及红边参数与蒸腾速率有较高相关性,可以利用特征光谱对松材线虫病进行早期预测。 相似文献
5.
棉花黄萎病病叶光谱特征与病情严重度的估测 总被引：6，自引：0，他引：6
【目的】阐明棉花黄萎病病叶光谱特征并对其病情严重度进行估测，为今后通过航空、航天遥感大面积监测棉花黄萎病提供依据。【方法】试验采用不同品种棉花黄萎病的病叶材料，在不同发病时期的病谱田和大田同步测定其光谱和发病严重度，定性和定量地分析病叶光谱反射特征、微分光谱特征差异。【结果】棉花不同品种、不同发病时期的黄萎病的病叶光谱均随发病严重度的增加而表现出有规律的变化，可见光（400～700 nm）到近红外区（700～1 300 nm）波段，光谱反射率随病情加重呈现上升趋势，可见光520～680 nm波段范围内尤为明显。当病叶严重度达到b2（25%）时，可作为病害识别的临界，对其进行早期诊断。对光谱一阶微分特征研究表明，在红边范围内（680～780 nm）处理间变幅最大，分析后发现红边斜率减小，红边位置发生了“蓝移”，表现出了病害特有的特征。试验证明：434～724和909～1 600 nm为棉花黄萎病病叶光谱敏感波段，建立的多个遥感估测模型均达到极显著水平。【结论】棉花黄萎病病叶光谱特征明显，建立的相应病害反演模型中利用一阶微分光谱723 nm建立的模型精度最高，可用来定量反演棉花单叶黄萎病的发生情况。 相似文献
6.
福建将乐林场主要树种冠层光谱反射特征分析 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】对福建将乐林场主要树种的冠层光谱曲线进行分析,以建立和完善该地区森林树种光谱数据库,并对利用高光谱数据研究森林树种分类提供理论和技术支持。【方法】对实测的林场内5个主要树种(马尾松、杉木、毛竹、木荷和苦槠栲)的平均冠层反射光谱曲线,采用导数光谱、红边特征及将冠层光谱曲线转化到频率域的离散傅里叶变换方法进行分析,比较各树种冠层光谱曲线在空间和频率域上的差别。【结果】在可见光波段(480~700nm),毛竹和苦槠栲的冠层反射率高于其他树种;在近红外波段(720~920nm),苦槠栲、木荷、毛竹的冠层反射率明显高于马尾松和杉木,且苦槠栲木荷毛竹。一阶导数光谱对植被类型有很好的区分作用,可以将植被在可见光波段附近吸收谷的特征和在近红外波段的红边特征进行突出显示。冠层光谱的红边特征参数表现为木荷和苦槠栲的光谱曲线红边斜率较大,明显高于马尾松、杉木和毛竹;毛竹的红边位置明显低于其他树种。对树种冠层光谱的频谱分析结果得出,冠层光谱前12次谐波能量累计达到99%,原始光谱曲线冠层光谱在频域上也有可分性,前4次谐波的幅度谱可以将苦槠栲、木荷和毛竹区分出来。【结论】不同树种的光谱曲线在空间域和频率域都存在明显的差别,光谱曲线的红边参数和冠层光谱在频率域的幅度谱有助于定量化地区分不同的树种类型。 相似文献
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旱区糜子农田冠层高光谱反射特征研究初报 总被引：1，自引：0，他引：1
《黑龙江八一农垦大学学报》2015,(5)
高光谱遥感监测技术能快速获取作物冠层相关参数信息,是实时监测作物长势的重要技术。为探索不同糜子品种的冠层光谱反射特征,试验研究了不同品种和不同栽培密度条件下糜子冠层光谱反射率,并分析了其红边特性。结果表明,不同品种糜子的光谱反射率在总体上呈现一致的变化趋势,在各波段存在不同的差异;不同密度梯度下,最大密度处理D3的光谱反射率在350~1 000 nm波段略大于其他处理,其余波段差异不显著;从开花期到灌浆后期,光谱的红边位置出现"蓝移"现象,红边幅值减小。 相似文献
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干旱区基于高光谱的棉花遥感估产研究 总被引：7，自引：0，他引：7
【目的】揭示棉花产量与冠层光谱植被指数相关关系,建立棉花高光谱估算模型,促进高光谱技术在棉花长势监测和估产中应用。【方法】结合棉花生长发育规律,对棉花各时期冠层进行高光谱反射率测定,根据光谱曲线特征构建高光谱植被指数,基于棉花盛蕾期至吐絮后期7次地面光谱和产量测定,对光谱反射率与产量进行统计分析。【结果】各生育期可见光波段、近红外波段及短波红外波段光谱反射率与产量间分别达显著负相关、显著正相关与显著负相关水平。根据棉花冠层光谱波形特征,利用植被红边波段560 nm反射峰、670 nm吸收谷、近红外波段890 nm反射峰、980 nm和1 210 nm两个弱水汽吸收谷、短波红外1 650 nm和2 200 nm反射峰,设计归一化差值光谱指数,并与棉花产量进行相关分析,利用上述波段组合定义的归一化差值光谱指数与产量在各生育期均达显著或极显著相关,而VARI_700抗大气植被指数在各生育期均达极显著相关。【结论】以VARI_700抗大气植被指数建立各生育期的产量预报模型,为实现棉花营养生长期长势监测与产量预报提供依据。 相似文献
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不同滞尘环境下植物叶片高光谱特征变化研究 总被引：1，自引：0，他引：1
《西南林业大学学报》2020,(3)
利用FieldSpec Pro野外光谱仪和电子分析天平对北京玉渊潭公园周边不同环境下的大叶黄杨叶片滞尘量、叶片除尘前后的光谱反射特征进行了测定与分析,通过微分变换,引入多组变量,研究了滞尘对大叶黄杨叶片光谱特征的影响,并建立了光谱特征参数与园林植物滞尘量的关系模型。结果表明:不同环境下大叶黄杨单位叶面积滞尘量表现为公园周边主干道公园外围防护绿带公园园内。叶片除尘前后光谱反射率存在明显差异,除尘后的光谱反射率值整体大于除尘前,其中在750～1 350 nm和1 500～1 850 nm波段差异显著。除尘前后三边位置没有发生明显改变,而三边幅值和三边面积均表现出除尘后大于除尘前,叶片滞尘对黄边、蓝边幅值以及黄边、蓝边面积影响不明显,但对红边幅值与红边面积影响较大。叶片滞尘对光谱特征参数均有影响且表现出一定规律性,其中利用红边面积构建的滞尘抛物线模型最优,估算精度及验证系数均相对较高,为基于高光谱技术估测植物叶片滞尘量提供了重要参考。 相似文献
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[目的]探讨棉花黄萎病叶片全氮含量(LTNC)与高光谱数据间相关性,为遥感监测黄萎病冠层全氮含量提供理论依据.[方法]在棉花黄萎病发生的不同时期,获取黄萎病叶片光谱及氮素含量数据,对其光谱反射率进行一阶微分处理和光谱特征参数提取,并与氮素含量进行相关分析.[结果](1)棉花黄萎病LTNC与反射光谱在404～728 nm,880 ～2 500 nm呈极显著负相关(平均r=-0.71,-0.68),748 ～ 768 nm呈极显著正相关(平均r=0.31),且在694、758、2 247 nm处的相关系数最大,|r(=0.87,0.32,0.73;(2)黄萎病LTNC与一阶微分光谱在700 ～753 nm处呈极显著正相关(平均r=0.89),在452 ～ 632 nm处呈极显著负相关(平均r=-0.64),与单波段554 nm处相关系最大(|r(=0.90);(3)黄萎病LINC与24个光谱特征参数均达极显著相关,组合波段参数相关性最好,植被指数和吸收参数的相关性较好,单波段相关性一般,与PVI[FD554,FD731]的相关性最好,r值最大,为0.91;与PPR[550,450]的相关性最差,|r(仅为0.48.[结论]黄萎病棉叶LTNC与高光谱数据间有高的相关性,可利用高光谱数据对黄萎病LTNC进行遥感监测. 相似文献
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基于光谱特征的SPOT-5影像马尾松毛虫虫害信息提取 总被引：2，自引：0，他引：2
以福建沙县作为研究区,以单期SPOT-5多光谱影像为数据源,基于其光谱特征,构建归一化植被指数(Ndvi)、比值植被指数(Rvi)、绿度植被指数(Gvi)、土壤调节植被指数(Savi)、红边参数等光谱指数作为光谱监测指标,通过建立马尾松毛虫虫情级数模型并进行反演,进而提取虫害信息,其虫害信息提取的总精度为70.75%。研究结果证明利用单时相遥感数据进行马尾松毛虫虫害监测是可行的。 相似文献
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以野外采集的土壤与活体植物叶片为研究对象,采用美国生产的SVC HR-1024便携式地物光谱仪,测定了纯土壤、纯植物叶片以及不同植物叶片盖度下的土壤光谱反射率,并对混合光谱特性进行了分析研究,建立了植物叶片盖度光谱估算模型。结果表明:(1)随着植物叶片盖度的增加,土壤光谱曲线逐渐呈现"五谷四峰"的特征,但始终不会高于植被光谱曲线;(2)植物叶片盖度与原始高光谱组成的差值、比值和归一化值3种形式的指数存在着良好的相关性,差值指数的显著性最为明显,组合较好的波段为410~710 nm与700~1400 nm,能反映相关系数最大的波段为690 nm和450 nm;(3)通过一元线性回归法、多元线性逐步回归法和偏最小二乘回归法预测植物叶片盖度可知:光谱特征参数与植物叶片盖度之间具有相关性,其中光化学指数与植被衰减指数的相关系数较大,模型拟合度较高,R^2均达到0.8以上;3种光谱特征参数(植被指数、红边参数、光谱吸收特征参数)中,植被指数与植物叶片盖度建立的模型最稳定、精度最高,可以有效地估算植物叶片盖度3种方法中,多元线性逐步回归法最适宜建立植物叶片盖度预测模型。 相似文献
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光谱特征变量的选择对于湿地植被识别的精度和效率有着直接的影响作用.以华北地区典型的淡水湿地——野鸭湖湿地为研究区,采用Field Spec 3野外高光谱辐射仪,获取了野鸭湖典型湿地植物的冠层光谱.以野外高光谱数据为基础,首先利用一阶导数与包络线去除的方法,分析和对比不同植物生态类型的光谱特征,选定了用于识别植物生态类型的光谱特征变量,选定的8个光谱特征变量为红边位置WP_r、红边幅值Dr、绿峰位置WP_g、绿峰幅值Rg、510 nm附近的吸收深度DEP-510和吸收面积AREA-510、675 nm附近的吸收深度DEP-675和吸收面积AREA-675.其中,7种植物生态类型的一阶导数光谱特征差异较小,吸收特征差异性相对较大.除WP_r和WP _g外,沉水植物Rg和Dr平均值最低,湿生植物的Rg平均值最高,达到0.164,栽培植物的Dr平均值最高,达到0.012.7种植物生态类型在675 nm附近的DEP-675和AREA-675均高于510 nm附近的DEP-510与AREA-510,除去栽培植物,随着水分梯度的变化,其他6种植物生态类型的吸收深度和吸收面积都表现出先升高后降低的趋势.然后利用单因素方差分析(One-way ANOVA)验证了所选光谱特征变量的区分度,在P≤0.01的置信水平下,选取的8个光谱特征变量都能够较好的区分7种植物生态类型,区分度的最小值为13,最大值为18,并且吸收特征参数的区分度优于一阶导数参数.最后应用非线性的反向传播人工神经网络(BP-ANN)与线性判别分析(FLDA)的类型识别方法,利用选定的8个光谱特征变量进行湿地植物生态类型识别,取得了较好的识别精度,两种方法的总分类精度分别达到85.5％和87.98％.单因素方差分析(One-way ANOVA)和不同分类器的分类精度表明,所选的8个光谱特征变量具有一定的普适性和可靠性. 相似文献
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松材线虫病由于传播速度快、致死率高等特点也被称“松树的癌症”,早期监测非常重要。基于Landsat 8 TIRS热红外遥感数据评估绿色攻击阶段的植被温度的异常变化，并探究其监测潜力。应用2018年江西省吉安市万安县的Landsat 8 TIRS遥感数据，通过单窗算法反演地表温度(LST)。以30个100 m×100 m样地的受害马尾松林的枯梢率为指标，分别开展5月(绿色阶段)、7月(绿色攻击阶段)及11月(红褐色-灰色阶段)3个不同月份的LST与枯梢率(SDR)的相关性分析。对比分析热红外和Sentinel-2光学数据在早期监测能力上的差异。结果表明，1)Landsat 8反演的地表温度LST分布合理，对虫害区域有响应；2)LST与枯梢率在5月(0.01相似文献
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毛竹叶片光合色素的光谱估算模型 总被引：1，自引：0，他引：1
采用便携式光谱分析仪UniSpec-SC对毛竹叶片的光谱特性与光合色素含量进行相关分析和回归分析,建立了毛竹叶片光合色素含量与绿峰位置、红边波段和红边位置之间的定量分析模型,并对模型的稳定性和预测能力进行了检验。结果表明:叶绿素a、叶绿素b、总叶绿素和类胡萝卜素的最佳光谱估算模型均为以红边波段光谱反射率为自变量的指数函数模型,该模型对毛竹幼叶、1龄成熟叶、2龄成熟叶各参数的预测有很好的拟合度和精度,同时也适用于雷竹和乌哺鸡等刚竹属同类竹种的光合色素估算。 相似文献
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色素在植物的生理生态过程中非常重要,利用高光谱数据,揭示光谱反射率上特征波段与光合色素含量间的关系将有助于理解光合色素光谱反射特征的规律,同时为利用高光谱遥感技术快速无损监测植物叶片光合色素提供了技术支持.利用野外采集的桉树叶片样本,在实验室内测定了叶片的高光谱反射率及对应的叶绿素、类胡萝卜素含量.利用光谱分析技术和统计学方法对光谱数据进行处理分析,提取了光谱特征参量,并建立叶绿素、类胡萝卜素含量与光谱特征参量间的估算模型.通过精度检验,研究结果表明以(SDr-SDb)/(SDr+SDb)为变量建立的指数模型估算效果最佳. 相似文献
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Abdulridha Jaafar Ampatzidis Yiannis Kakarla Sri Charan Roberts Pamela 《Precision Agriculture》2020,21(5):955-978
Early and accurate diagnosis is a critical first step in mitigating losses caused by plant diseases. An incorrect diagnosis can lead to improper management decisions, such as selection of the wrong chemical application that could potentially result in further reduced crop health and yield. In tomato, initial disease symptoms may be similar even if caused by different pathogens, for example early lesions of target spot (TS) caused by the fungus Corynespora cassicola and bacterial spot (BS) caused by Xanthomonas perforans. In this study, hyperspectral imaging (380–1020 nm) was utilized in laboratory and field (collected by an unmanned aerial vehicle; UAV) settings to detect both diseases. Tomato leaves were classified into four categories: healthy, asymptomatic, early and late disease development stages. Thirty-five spectral vegetation indices (VIs) were calculated to select an optimum set of indices for disease detection and identification. Two classification methods were utilized: (i) multilayer perceptron neural network (MLP), and (ii) stepwise discriminant analysis (STDA). Best wavebands selection was considered in blue (408–420 nm), red (630–650 nm) and red edge (730–750 nm). The most significant VIs that could distinguish between healthy leaves and diseased leaves were the photochemical reflectance index (PRI) for both diseases, the normalized difference vegetation index (NDVI850) for BS in all stages, and the triangular vegetation index (TVI), NDVI850 and chlorophyll index green (Chl green) for TS asymptomatic, TS early and TS late disease stage respectively. The MLP classification method had an accuracy of 99%, for both BS and TS, under field (UAV-based) and laboratory conditions.
相似文献18.
基于SD-SVD-Burg的玉米叶片铜铅污染甄别与程度诊断 总被引：1，自引：1，他引：0
为研究一种快速甄别作物受重金属污染的元素类别和所受污染程度的方法,于2017年设置不同梯度铜(Cu)、铅(Pb)胁迫下的玉米盆栽实验,对玉米的紫谷、绿峰和红边3个光谱特征区间的高光谱数据进行光谱一阶微分和奇异值分解处理,并结合Burg算法绘制功率谱密度曲线,同时利用2014年采集的光谱数据作为验证组检验该模型的稳定性。结果表明:健康玉米叶片与不同浓度Cu、Pb胁迫下玉米叶片光谱信号的功率谱密度曲线的波峰数及波峰坡度均不相同。功率谱曲线平均功率和玉米叶片中Cu、Pb含量的相关系数最高可达0.9958,证明该方法在对玉米进行污染元素种类辨别和污染程度诊断方面具有可行性,不同年份Cu与Pb胁迫下绿峰功率谱曲线平均功率与玉米叶片中Cu、Pb含量的相关系数分别为0.9213和0.9915,进一步验证该算法在玉米Cu、Pb污染诊断方面具有稳定性与普适性。 相似文献