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1.
基于平稳小波变换的冬小麦覆盖度高光谱监测 总被引：2，自引：1，他引：1
在2010与2011年度冬小麦生长季,通过大田小区试验,实测了冬小麦冠层的高光谱反射率与覆盖度。分析了不同覆盖度下的冬小麦冠层光谱特征以及不同生育期冬小麦冠层光谱反射率与覆盖度的相关性,建立了基于归一化植被指数(NDVI)与比值植被指数(RVI)、小波能量系数的不同生育期冬小麦覆盖度估算模型。结果表明:覆盖度越大,冬小麦光谱反射率在可见光波段越小,在近红外波段越大。在可见光波段,光谱反射率与覆盖度负相关,在"红边"处,由负相关变成正相关。在返青期、拔节期,NDVI估算效果好(R2为0.835 9、0.805 7);在抽穗期、灌浆期,RVI估算效果好(R2为0.803 1、0.829 4)。在返青期、拔节期、抽穗期、灌浆期,以高频、低频小波能量系数为自变量的冬小麦覆盖度估算模型的R2分别达到0.911 2、0.895 4、0.880 2、0.927 5。 相似文献
2.
冬小麦生育早期长势反演模型通用性研究 总被引：1，自引：0，他引：1
分析了生育早期(返青期、拔节前期、拔节后期)各阶段的冠层叶片光谱特性与叶绿素含量的关系,基于单波段反射率构建了一元预测模型,同样基于植被指数构建了多元叶绿素含量的反演模型,对两类建模方法构建的叶绿素含量预测模型进行了同生长阶段预测(SPV)和后续生长阶段的交叉预测(CPV),比较了模型的预测效果,得出了构建冬小麦生育早期冠层叶片叶绿素含量的通用预测模型的建模策略。研究结果表明:以返青期冠层叶片单波段反射率构建的一元反演模型,具有一定的模型通用性,能够较为准确的预测拔节前期的叶片叶绿素含量。利用偏最小二乘原理构建多元反演模型具有良好的通用性和较强的鲁棒性,能够较好地反演冬小麦生育早期冠层叶片叶绿素含量。而以MPRI、NDVI、RVI为组合构建的多元模型兼具通用性和简练性,可以作为多元预测模型构建的参考组合。 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
4.
冬小麦冠层高光谱特征与覆盖度相关性研究 总被引：3，自引：0，他引：3
在2010年度与2011年度冬小麦生长季大田试验小区,实测了3个播种密度、3个灌水水平下冬小麦冠层的高光谱反射率与覆盖度。分析了冬小麦冠层光谱特征以及不同生育期冬小麦冠层光谱特征参数与覆盖度的相关性,建立了基于光谱特征参数的不同生育期冬小麦覆盖度估算模型。结果表明:从返青到成熟,冬小麦冠层可见光区光谱反射率先减小后增大,近红外区先增大后减小。不同种植密度下,适宜供水冬小麦在可见光波段的反射率依次小于轻度亏水、重度亏水条件下的冬小麦;在近红外波段,规律正好相反。在相关性分析中,传统光谱特征参数和新光谱特征参数与覆盖度在不同生育期均具有较好的相关性。相比以传统光谱特征参数为自变量的冬小麦覆盖度估算模型,基于绿峰峰度的估算模型可以提高冬小麦覆盖度的估算精度。 相似文献
5.
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
6.
为了快速无损地检测大田作物冠层叶绿素含量,使用便携式多波段光谱探测仪针对农大8号（G1）、郑单（G2）、先玉（G3）和京农科（G4）4种玉米作物品种,在拔节期采集550、650、766、850 nm波长处太阳光信号和作物冠层反射光信号,用于建立玉米冠层叶绿素含量诊断模型。首先,利用作物冠层650 nm和550 nm波长反射率之间的差值 T D 剔除了土壤背景数据点（ T D >0）。然后,组合计算了NDVI、RVI和DVI共12个植被指数,分析各植被指数与叶绿素含量之间的相关关系,结果显示与G1~G4品种叶绿素含量相关性最优的参数分别为RVI(766,550)、 DVI(850,650)、 NDVI(850,550)和RVI(766,550),相关系数均达0.6以上。数据按一定间隔聚类后,相关性分析结果表明多波段光谱探测仪对玉米叶绿素含量检测最优分辨率为0.5 mg/L,且NDVI(850,550)、NDVI(766,550)和RVI(850,550)与叶绿素含量的相关系数分别为0.837 0、0.773 7和0.767 7,达到了强相关水平。最后,建立了多品种通用型玉米拔节期叶绿素含量诊断模型,可为大田玉米拔节期叶绿素含量诊断提供技术支持。 相似文献
7.
《节水灌溉》2018,(12)
为探究冬小麦归一化植被指数(NDVI)主要生育期内的日变化规律,分别在冬小麦返青期、拔节期和抽穗期,利用Greenseeker手持式光谱仪每日以小时为单位获取冠层NDVI值,各生育期内连续测量7 d,分析冬小麦冠层NDVI在3个生育期的日变化规律,并采用二次多项式、Gauss和Sine等函数对归一化处理后的NDVI日变化过程进行拟合。结果表明,冬小麦冠层NDVI在3个生育期有明显的日变化规律,其变化趋势近似一条反向抛物线; 3种模型均能较好地对NDVI日变化曲线进行拟合,且在拔节期拟合效果最好;二次多项式模型的预测精度最高,3个生育期内其相应的决定系数(R2)分别为0.744、0.923和0.681,均方根误差(RMSE)分别为0.212、0.213和0.187,平均绝对误差(MAE)分别为0.165、0.162和0.142,Gauss和Sine函数拟合效果基本无差别;二次多项式模型作为描述NDVI日变化过程的首选模型。本研究可为今后建立冬小麦NDVI日变化模型提供参考。 相似文献
8.
为了探索大田冬小麦冠层叶片叶绿素指标的快速检测方法,基于车载式多光谱成像系统进行了大田冬小麦叶绿素含量指标的快速无损诊断研究,并分析了不同车速条件下车载式多光谱成像系统的工作性能。系统以福田欧豹4040型拖拉机为车载平台,搭载了2-CCD多光谱图像智能感知系统。田间试验分别设置了4种行进速度（分别为S1（0.54 m/s）、S2（0.83 m/s）、S3（1.04 m/s）、S4（1.72 m/s））,采集了冬小麦冠层可见-近红外图像,同步获得了车载GPS轨迹坐标信息,并测量了样本叶绿素含量指标SPAD值。图像经滤波和冠层分割预处理后,提取了 R、G、B 、NIR 4个波段平均灰度,并计算了RVI、NDVI等4种常见植被指数、 H 分量的灰度平均值和覆盖度 C ,共10个图像检测参数。分析了各图像检测参数与叶绿素含量指标SPAD值之间的相关关系,结果表明,S1、S2和S3速度下,各图像检测参数与SPAD值相关性高于S4速度。同时,S1、S2、S3速度下,NDVI、NDGI、RVI与SPAD值的相关系数绝对值均达到0.50以上。分别建立了S1~S3不同车速下叶绿素含量指标诊断MLR模型,模型精度满足作物生长空间分布图制图的要求。为了进一步提高车载式大田作物生长参数移动诊断效率,将不同车速下的数据合并,选取NDVI、NDGI、RVI参数建立叶绿素指标MLR模型,结果表明模型具有通用性。该研究可为车载式大田作物生长快速诊断提供支持。 相似文献
9.
基于小波变换和分数阶微分的冬小麦叶绿素含量估算 总被引：1，自引：0，他引：1
叶绿素含量变化直接表征冬小麦的光合作用能力,所以监测冬小麦叶绿素含量对分析冬小麦光合能力和生长状况具有重要意义。基于地面冬小麦冠层高光谱和实测叶绿素含量,分别利用原始光谱、分数阶微分光谱、原始光谱经连续小波变换后得到的小波能量系数与实测叶绿素含量进行相关性分析,选取相关性较好的分数阶微分光谱和小波能量系数,采用逐步回归分析、支持向量机、人工神经网络等方法构建冬小麦叶绿素含量估算模型。结果表明,在拔节期、孕穗期、开花期和全生育期,使用连续小波变换-人工神经网络建模结果最优,拔节期建模和验证决定系数分别为0.93和0.90,孕穗期建模和验证决定系数分别为0.93和0.90,开花期建模和验证决定系数分别为0.93和0.90,全生育期建模和验证决定系数分别为0.86和0.85;在灌浆期,使用分数阶微分-人工神经网络建模结果最优,灌浆期建模和验证决定系数分别为0.97和0.90。本研究可为作物叶绿素含量遥感估算提供技术方案。 相似文献
10.
开展冬小麦冠层SPAD值监测,建立“三边”参数与SPAD值之间的高光谱估算模型,以期为高光谱诊断冬小麦冠层SPAD值提供理论依据和技术支持.以冬小麦冠层反射率与冠层SPAD值的相关关系为基础,构建基于“三边”参数的冬小麦冠层SPAD值的一元线性回归模型和主成分回归模型.结果表明:拔节期、抽穗期、灌浆期和全生育期分别以红谷位置、(SDr-SDb)/(SDr+SDb)、红谷幅值、(SDr-SDy)/(SDr+SDy)的相关系数最高,且均具有统计学意义(P<0.01);采用主成分方法构建的光谱模型在拔节期、抽穗期、灌浆期和全生育期相较于同期一元线性回归模型,决定系数R2分别提高49.6%,54.3%,14.3%和8.6%,均方根误差RMSE与相对误差RE均分别减少9.0%,12.4%,13.5%和13.6%,因此采用综合光谱信息构建主成分回归模型,在各生育时段及全生育时段对冬小麦冠层SPAD值均有较高的估算精度,可为冬小麦SPAD值的监测与诊断提供依据. 相似文献
11.
为了快速准确获取田间作物生长营养水平信息,设计了作物冠层营养诊断光谱检测仪,并进行了小麦大田测试。系统由光学传感器,信号采集驱动模块和控制器组成。光学传感器可测量300~1 100 nm范围内连续光谱,信号采集驱动模块用于提供稳定电压以及数据的A/D转换。开发了光谱采集控制软件安装于控制器,主要功能包括接收、处理、显示和存储采集到的数据。应用该仪器进行了标定试验,并针对大田冬小麦开展了大田试验,试验结果表明该仪器所测反射率与美国ASD FieldSpec HandHeld 2光谱辐射仪所测的反射率之间具有较高的相关性,相关系数最低为0.991 8。分析了冬小麦叶绿素含量指标SPAD值与仪器所测反射率之间的相关性。选出相关性较高的550~900 nm波段进行主成分分析建立叶绿素预测模型,建模 R 2 C 为0.575,模型检验 R 2 V 为0.595。结果表明利用研发的便携式光谱检测仪能有效评估小麦营养叶绿素含量,为小麦的精细栽培提供理论与技术支持。 相似文献
12.
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
13.
模拟多光谱卫星宽波段反射率的冬小麦叶片氮含量估算 总被引：1，自引：0，他引：1
基于多年大田和小区试验下的实测小麦冠层高光谱信息,利用传感器光谱响应函数模拟Landsat 8、SPOT 6、HJ-1A、HJ-1B、GF-1和ZY-3卫星可见光-近红外波段的冠层光谱反射率,构建基于光谱指数的全生育期叶片氮含量(Leaf nitrogen concentration,LNC)估算模型。结果表明,基于不同传感器模拟的宽波段光谱反射率、光谱指数之间存在差异,但差异不显著;所有筛选的光谱指数和叶片氮含量都在P0.01水平显著相关,基于各光谱指数所构建的全生育期叶片氮含量估算通用模型均通过显著性检验;基于综合指数(TCARI/OSAVI)、转化叶绿素吸收反射指数(TCARI)、比值植被指数(RVI)的叶片氮含量估算模型具有较高的敏感性,噪声等效误差(NE)均小于1.6,其中以TCARI/OSAVI建立的叶片氮含量估算通用模型具有最好的拟合、检验精度和适用性,模型决定系数为0.62,NE为1.26。 相似文献
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基于正交变换与SPXY样本划分的冬小麦叶绿素诊断 总被引：1，自引：0，他引：1
冬小麦叶绿素含量的准确预测，可为冬小麦田间精细化管理提供依据。采集冬小麦冠层400~900nm范围反射光谱，经一阶微分预处理后，为了抑制由于连续波长自变量多重共线性对叶绿素含量诊断模型的干扰，利用Gram-Schmidt正交变换算法初步提取叶绿素敏感波长特征参数为848、620、677nm。在定量模型的建立过程中，对比了传统随机样本集划分与以空间中样本间距离远近为指导的SPXY样本集划分方法，并讨论了大田冠层反射光谱对叶绿素浓度诊断的最优精度，研究结果表明，以620nm和677nm两个敏感波长结合SPXY样本划分方法建立的多元线性回归模型预测精度较高，且叶绿素质量浓度为0.3mg/L分辨间隔时，建模决定系数和验证决定系数分别达0.730和0.739，可为无损检测冬小麦拔节期叶绿素含量提供技术支持。 相似文献
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为了满足田间作物长势快速检测与指导变量管理的需求,基于作物叶绿素光谱响应特征波长筛选与优化,开发了一款便携式作物叶绿素检测仪。首先,采用高光谱仪采集玉米冠层325～1 075 nm反射光谱,并采样萃取叶片叶绿素含量真值,开展叶绿素敏感响应波长筛选。经蒙特卡洛无信息变量消除(MC-UVE)算法在10～100个特征波长范围内进行变量筛选,表明采用50个特征波长时具有最优的叶绿素含量检测能力。其次,选择AS7265x型光谱传感器,以半峰宽20 nm的12个区间覆盖筛选的50个波长,设计的叶绿素检测仪包括传感器、主控制器、显示和控制等模块,实现作物冠层反射光数据采集、处理、显示和存储功能。开展传感器反射率标定与田间应用测试,基于传感器获取的反射率构建叶绿素含量偏最小二乘检测模型验证集决定系数为0.628;进一步组合归一化红边植被指数(NDRE:730、900 nm)和绿光归一化差值植被指数(GNDVI:535、900 nm),检测模型精度提高到0.69,模型嵌入系统最终实现了田间叶绿素含量快速检测,为作物长势高效分析提供了技术支持。 相似文献
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叶绿素是一种反映植物生长水平和健康状况的重要生理生化指标,为快速、无损地大规模获取柑橘冠层的叶绿素含量以精确指导果园管理,利用多旋翼无人机搭载多光谱传感器获取多波段反射率数据,使用多光谱阴影指数对冠层阴影和土壤背景进行剔除,计算得到植被指数与纹理特征,将地面实测的叶绿素含量作为验证,综合对比了全子集回归、偏最小二乘回归和深层神经网络的反演精度以选取最优模型。结果表明,植被指数与叶绿素含量的相关性良好;将仅使用植被指数与仅使用纹理特征的建模结果进行对比,仅使用纹理特征的模型在全子集回归和偏最小二乘回归的反演精度均有明显提升;结合植被指数与纹理特征共同建模后,全子集回归和偏最小二乘回归的反演精度相比仅使用纹理特征的模型均能获得提升;深层神经网络因其良好的非线性拟合能力,获得了最高的反演精度,R2、MAE、RMSE分别为0.665、7.69 mg/m2、9.49 mg/m2,成为本文最优模型。本研究利用无人机多光谱影像反演得到柑橘冠层叶绿素含量,为实现柑橘生长监测提供指导作用。 相似文献