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81.
【目的】研究冬小麦生育期内土壤溶液中硝态氮及铵态氮的时空变化特征及变量追肥对其含量变化的影响,以期为田间作物的栽培与管理提供参考依据。【方法】以国家精准农业研究示范基地2013-2014年小麦试验为例,采用常规统计分析与地统计分析两种方法分别探索土壤溶液中硝态氮与铵态氮在时间序列上的变化特征及空间结构特征,并采用普通克里金插值法获取硝态氮与铵态氮空间分布图,最终比较分析了冬小麦生育期内硝态氮与铵态氮的空间变化规律。【结果】通过常规统计分析发现冬小麦起身期至收获期内,土壤溶液中铵态氮含量受追肥影响不明显,整体呈降低趋势,而硝态氮含量受追肥影响,呈先降低后升高又降低的趋势;在起身、拔节、开花与灌浆期,不同追肥处理间铵态氮的变化没有显著差异,在收获期,D、S处理与其他不同处理间有显著或极显著差异;硝态氮的变化在起身与开花期,不同处理间没有显著差异,在拔节期,BH处理与其他各处理间均有极显著差异;在灌浆期,CK处理与T处理、D处理、S处理间均有极显著差异;在收获期,D处理与其他各处理间有显著或极显著差异。通过地统计分析发现起身、拔节、收获期的铵态氮空间分布均一度较高,连续性强,空间自相关性好,而开花、灌浆期其空间分布差异较大,受随机因素影响严重;拔节、灌浆、收获期的硝态氮空间分布连续性强,均一度高,空间自相关性好,而起身、开花期其空间分布差异较大,空间自相关性较弱。分析对比硝态氮与铵态氮的空间插值图发现硝态氮在起身与拔节期,试验区北部含量低于南部,到开花与灌浆期整个试验区硝态氮含量普遍较高,到收获期变为北部含量高于南部;铵态氮在起身期,试验区北部含量低于南部且由北往南含量逐渐升高呈条带状分布,到开花与灌浆期其空间分布差异较大,到收获期北部含量明显高于南部。【结论】变量追肥对于铵态氮的变化趋势没有影响,提高了硝态氮含量且主要发生在开花期,同一生育期内不同处理之间对于它们含量的变化是有差异的。 相似文献
82.
基于随机森林算法的冬小麦生物量遥感估算模型对比 总被引:13,自引:8,他引:5
为了寻求高效的冬小麦生物量估算方法,该研究获取了2014年陕西省杨凌区拔节期、抽穗期和灌浆期的冬小麦生物量和对应的RADARSAT-2全极化雷达、GF1-WFV多光谱数据,并利用随机森林算法(random forest,RF)将光谱、雷达后向散射、光学植被指数和雷达植被指数结合进行冬小麦生物量回归建模。将相关系数分析(correlation coefficient, r)、袋外数据(out-of-bag data,OOB)重要性和灰色关联分析(grey relational analysis, GRA)与随机森林算法(RF)进行整合,构建了3种冬小麦生物量估算模型:r-RF、OOB-RF和GRA-RF,并分别利用3种估算模型对冬小麦生物量进行了估算。结果表明:r-RF、OOB-RF和GRA-RF3种模型分别采用3、4、10组数据时,验证决定系数分别为0.70、0.70和0.65,平均绝对误差分别为0.162、0.164和0.172 kg/m2,均方根误差分别为0.218、0.221和0.236 kg/m2,r-RF和OOB-RF比GRA-RF对冬小麦生物量有更好而的预测能力。研究结果证实了随机森林算法对冬小麦生物量进行遥感估算的潜力。 相似文献
83.
基于无人机高光谱遥感的冬小麦叶面积指数反演 总被引:22,自引:12,他引:10
叶面积指数(leaf area index,LAI)是评价作物长势和预测产量的重要依据。光谱特征信息作为高光谱遥感的突出优势在追踪LAI动态变化方面极其重要;然而,围绕光谱特征信息所开展的无人机高光谱遥感反演作物LAI的相关研究鲜有报道。该文利用ASD Field Spec FR Pro 2500光谱辐射仪(ASD Field Spec FR Pro 2500 spectroradiometer,ASD)和Cubert UHD185 Firefly成像光谱仪(Cuber UHD185 Firefly imaging spectrometer,UHD185)在冬小麦试验田进行空地联合试验,基于获取的孕穗期、开花期以及灌浆期地面数据和无人机高光谱遥感数据,估测冬小麦LAI。该文选择同步获取的冬小麦冠层ASD光谱反射率数据作为评价无人机UHD185高光谱数据质量的标准,依次从光谱曲线变化趋势、光谱相关性以及目标地物光谱差异三方面展开分析,结果表明458~830 nm(第3~96波段)的UHD185光谱数据可靠,可使用其探测冬小麦LAI,这为今后无人机UHD185高光谱数据的使用提供了参考。该文研究对比分析了UHD185数据计算的红边参数和光谱指数与冬小麦LAI的相关性,结果表明:12种参数中比值型光谱指数RSI(494,610)与LAI高度正相关,是估测LAI的最佳参数;基于比值型光谱指数的对数形式lg(RSI)构建的线性模型展现出lg(RSI)与lg(LAI)较优的线性关系(决定系数R2=0.737,参与建模的样本个数n=103),且lg(LAI)预测值和lg(LAI)实测值高度拟合性(R2=0.783,均方根误差RMSE=0.127,n=41,P0.001);该研究为利用无人机高光谱遥感数据开展相关研究积累了经验,也为发展无人机高光谱遥感的精准农业应用提供了参考。 相似文献
84.
基于成像高光谱仪的大豆叶面积指数反演研究 总被引:1,自引:0,他引:1
高光谱遥感能连续获取地物光谱图像,这一技术能大大提高估算叶面积指数的水平。利用无人机搭载成像高光谱仪获取作物光谱信息反演叶面积指数对精准农业生产与管理意义重大。通过灰色关联度排序、赤池信息量准则和偏最小二乘法(GRA-PLS-AIC)选择了三角植被指数(TVI)、比值植被指数(RVI)、红边植被指数(NDVI705)、归一化植被指数(NDVI)和重归一化植被指数(RDVI)5种植被指数,结合田间实测的叶面积指数数据,采用经验模型构建多指数反演模型。通过无人机为平台同步搭载数码相机和成像高光谱仪,在山东省嘉祥县一带获取了大豆生殖生长期内的遥感影像,同时利用LAI-2200C植物冠层分析仪进行叶面积指数测定,将获取到的遥感影像和地面实测数据进行叶面积指数的反演。结果表明:在大豆生殖生长期内建多指数模型,建模结果的预测值和实测值的R~2和RMSE分别为0.701和0.672,验证结果的R~2和RMSE分别为0.695和0.534,预测模型有比较高的精度和可靠性,利用该模型来反演LAI是准确的,生成的大豆LAI分布图能反映当地当时大豆的真实长势情况。因此,以多旋翼无人机为平台同步搭载高清数码相机和成像高光谱仪组成的无人机农情监测系统对研究大豆叶面积指数反演是可行性,构建的多指数模型适用于大豆生殖生长期。 相似文献
85.
【目的】籽粒蛋白含量是衡量小麦品质优劣的重要标准,快速准确预测小麦GPC有利于其品质评价和分级管理。【方法】文章分别以卫星光谱参数、农学氮素参数以及气象因子为影响因素,并运用多元线性回归模型、极限学习机算法、地理加权回归模型3种方法实现对冬小麦GPC的预测,最终构建及评价基于不同自变量和不同方法的GPC预测模型。【结果】(1)小麦开花期氮素参数,小麦冠层光谱参数与小麦籽粒蛋白品质的关系显著相关,影响小麦籽粒蛋白品质的关键性气象因子包括5月26—30日降雨和、5月中旬至6月上旬日照和、3月上旬至6月上旬积温和;(2)以卫星光谱参数、农学氮素参数和气象因子为自变量,分别采用多元线性回归、极限学习机和地理加权回归3种方法构建小麦GPC的预测模型;其中,基于多元线性回归模型构建的GPC模型决定系数R~2为0.598,验证集标准均方根误差nRMSE和平均绝对误差MAE分别为10.36%、1.091,验证结果较稳定;基于ELM构建的GPC模型R~2为0.483,验证nRMSE和MAE分别为10.895、1.111;基于GWR的GPC模型建模精度及验证精度相对最优,其建模R~2为0.616,验证nRMSE及MAE分别为8.58%、0.956,为最优选择。【结论】综合分析模型的精度评价指标可知,考虑空间数据不稳定性构建的地理加权回归模型的预测精度最好,能更加准确地预测冬小麦籽粒蛋白含量,为精确反演冬小麦GPC区域间和年际间的预测提供可靠依据,具有广泛的应用前景。 相似文献
86.
融合无人机光谱信息与纹理信息的冬小麦生物量估测 总被引:10,自引:1,他引:9
【目的】生物量是表征植被生命活动的重要参数,对植被长势监测、产量预测有重要意义。以无人机为平台的高光谱遥感技术,具有机动灵活、成本低、空间覆盖广的优势,能够及时准确地估测植被生物量,已成为遥感估算研究的热点之一。由于光谱特征反演生物量存在饱和问题,因此,本研究尝试结合纹理特征与植被指数构建一种"图-谱"融合指标,探究"图-谱"融合指标的抗饱和能力及生物量估测能力。【方法】首先,利用无人机高光谱影像,提取其光谱信息和纹理信息,分别基于植被指数和纹理特征构建生物量模型。其次,针对光谱特征存在的饱和问题,将植被指数与对生物量敏感的纹理指标相乘或相除两种形式构建"图-谱"融合指标,分析"图-谱"融合指标的饱和性,并基于"图-谱"融合指标构建生物量估算模型。最后,对比不同指标构建的生物量模型的估测效果,来分析"图-谱"融合指标估测生物量的能力。【结果】(1)植被指数多在LAI=5时出现饱和现象,而"图-谱"融合指标VI×sm658,VI/ent658,VI/dis658,VI/con658,VI/dis514,VI/con514,VI/var514,VI×con802,VI×dis802均在LAI5时才出现饱和现象,相比之下,这些"图-谱"融合指标一定程度上改善了饱和问题;(2)与植被指数相比(除了GNDVI、NDVI之外),抗饱和能力提高的"图-谱"融合指标VI×sm658、VI/ent658、VI/dis658、VI/con658、VI/dis514、VI/con514、VI/var514、VI×con802、VI×dis802,其与生物量的相关性也相对提高,所构建的生物量模型精度较高(R2=0.81,RMSE=826.02 kg·hm-2)。(3)对比单一植被指数、纹理特征,将纹理特征与光谱特征相结合的"图-谱"融合指标估算小麦生物量的能力相对最强,模型精度明显高于单一植被指数(R2=0.69)和单一纹理特征(R2=0.71)构建的生物量模型。【结论】"图-谱"融合指标的抗饱和能力明显提高,其构建的生物量模型精度也有效提高,实现了结合光谱信息和纹理信息的冬小麦生物量遥感估测,为生物量定量反演提供一种新思路。 相似文献
87.
利用遥感技术反演大范围玉米叶面积指数,对于田间肥水管理、长势监测乃至产量预测具有重要意义。在野外实测样本的支持下,获取玉米抽雄期的Landsat-8多光谱影像,引进Beer-Lambert定律,利用最小二乘法分析玉米冠层结构的消光系数,构建玉米叶面积指数遥感反演模型,最后采用交叉验证法评价模型精度。结果表明:玉米抽雄期NDVI、LAI呈较明显的正相关关系;基于Beer-Lambert定律的玉米叶面积指数遥感反演模型决定系数可达0.97,LAI空间分布状况与当地农业技术推广部门掌握的玉米实际生长状况基本一致,说明利用Beer-Lambert消光定律方法可以有效地反映玉米群体结构对光照的影响,据此开展玉米叶面积指数遥感反演具有较高的可行性。 相似文献
88.
【目的】寻找快速、无损地诊断冠层含水量的方法,对冬小麦长势监测、旱情评估及变量灌溉提供技术支持。【方法】基于田间变量灌溉试验,分析生育期、灌溉量对冬小麦冠层含水量的影响,解析冠层光谱对不同灌溉处理下冠层含水量的响应规律,以冠层等效水厚度(EWTc)为表征指标,基于连续小波变换(CWT)技术,构建冬小麦冠层等效水厚度光谱诊断模型,利用独立样本验证模型精度。【结果】冬小麦冠层等效水厚度在生育后期均随着灌溉量的增多而增加,并随着生育进程的推进而减少;冬小麦冠层光谱反射率随着生育进程的推进而降低,在近红外和中红外波段冠层光谱反射率均表现为1水>0.5水>0水;与原始冠层光谱反射率相比,经连续小波变换后的小波系数与冠层等效水厚度相关性在第1、2、3、5、6、7分解尺度均有不同程度的提高,提高幅度在8.40%—26.20%;以第6尺度2 400 nm、第2尺度1 596 nm和第7尺度2 397 nm构建的冠层等效水厚度光谱诊断模型稳定性和精度较好,验证样本决定系数R 2为0.5411,RMSE为0.0127 cm。【结论】冬小麦冠层含水量随着灌溉时间与灌溉量发生规律性变化,在水分敏感波段范围内呈现明显的光谱响应特征,连续小波变换技术可以有效提高冠层光谱特征参量与冠层等效水厚度的相关性,实现冬小麦冠层含水量光谱诊断,可以为冬小麦田间变量灌溉决策提供技术支持。 相似文献
89.
【目的】叶面积密度(leaf area density,LAD)反映作物在垂直方向上体积内叶面积总量的差异,体现作物冠层内叶面积随着高度变化的分布状况。本文旨在探索玉米叶面积密度对于倒伏胁迫强度的表征能力及其光谱响应规律。【方法】以抽雄期倒伏夏玉米为研究对象,获取倒伏后玉米多期LAD及冠层光谱数据,对倒伏玉米冠层光谱进行一阶微分和小波变换处理,根据LAD与冠层光谱一阶微分及小波分解系数的相关性分析,筛选LAD敏感波段和最佳小波分解尺度,采用偏最小二乘法构建倒伏玉米LAD光谱诊断模型,并利用实测样本验证模型精度。【结果】玉米LAD随着倒伏胁迫程度的增强而增大,LAD可有效表征玉米倒伏胁迫强度及其自身恢复能力;玉米倒伏后冠层结构发生较大变化,倒伏玉米冠层光谱反射率较正常玉米整体增高,近红外波段的增幅相比可见光波段更高,倒伏强度越强则光谱反射率越高;LAD敏感波段主要分布在蓝光波段354—442、472—495 nm和红光波段649—829 nm以及近红外波段903—1 195 nm和1 564—1 581nm;同一阶微分处理相比,基于连续小波变换的玉米倒伏LAD诊断模型的验证R2提高6.08%—9.11%,RMSE降低23.08%—31.63%;小波分解尺度对LAD诊断精度有一定的影响,中低尺度模型精度优于高尺度模型,其中第5尺度构建的模型对LAD的拟合效果最优(R2=0.898,RMSE=1.016)。【结论】利用连续小波变换技术对玉米冠层高光谱解析,可有效诊断倒伏胁迫下的玉米叶面积密度,可以为玉米倒伏胁迫灾情遥感监测提供必要的先验知识。 相似文献
90.
为了验证自主研制的扫描成像光谱仪(PIS)在近地应用的可行性,该文以小麦、玉米为研究对象,利用PIS近地获取作物冠层和叶片的高光谱图像,在对田间和室内获得的成像数据进行对比分析的同时,探讨了成像光谱采集过程中的影响因素。此外,将PIS获取的成像高光谱与地物光谱仪(ASD)测定的高光谱进行比对研究。结果表明:PIS能准确收集作物的光谱信息,且采集的高光谱数据与ASD具有很好的一致性;PIS在田间采集作物光谱信息时,受氧气吸收的影响,在760 nm处有明显的干扰吸收;PIS除了能反映作物不同叶位叶片、不同器官光谱的差异,还可依据影像提取杂草、土壤对作物冠层光谱的影响程度。上述初步结果为进一步应用PIS进行农作物长势诊断提供了参考。 相似文献