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植被指数方法估算冬小麦冠层叶绿素含量的角度效应研究 被引量：9
1
作者 何宇航 周贤锋 +6 位作者 张竞成 张垚 陈冬梅 吴开华 黄文江 孔维平 徐俊锋 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2021年第4期28-36,共9页
叶绿素是表征作物长势状况、光合作用能力及生理状况的重要指标,其含量变化对于分析作物生理生化过程以及指导作物精准管理具有重要意义。该文结合辐射传输模型模拟数据和实测多角度遥感数据研究不同叶倾角株型冬小麦叶绿素含量反演的... 叶绿素是表征作物长势状况、光合作用能力及生理状况的重要指标,其含量变化对于分析作物生理生化过程以及指导作物精准管理具有重要意义。该文结合辐射传输模型模拟数据和实测多角度遥感数据研究不同叶倾角株型冬小麦叶绿素含量反演的角度效应,即观测天顶角和太阳天顶角变化对植被指数方法估算冬小麦冠层叶绿素含量精度的影响。结果表明:模拟与实测多角度数据的角度效应影响植被指数与冠层叶绿素含量的相关性,实测多角度数据观测天顶角变化对植被指数与冠层叶绿素含量相关性的影响显著高于太阳天顶角以及平均叶倾角变化特征的影响。其中,实测多角度数据下,红边归一化植被指数(ND705)在后向10°和20°观测天顶角下估算冠层叶绿素含量精度最高(R^(2)=0.71,RMSE=49.95μg/cm^(2),RRMSE=22%);角度不敏感植被指数(AIVI)垂直观测下估算冠层叶绿素含量精度最高(R^(2)=0.72,RMSE=49.08μg/cm^(2),RRMSE=21%);观测天顶角小于30°时,红边植被指数估算冠层叶绿素含量精度受角度效应影响较小。 展开更多
关键词 植被指数 冠层叶绿素含量 多角度遥感 辐射传输模型 角度效应
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不同生育期核桃树冠层叶绿素含量高光谱估算研究 被引量：5
2
作者 王鑫梅 张劲松 +2 位作者 孟平 汪贵斌 孙圣 《河北农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期63-71,共9页
无损、实时、精准地对核桃树冠层叶绿素含量进行高光谱估算,对核桃树生长监测、营养诊断具有重要的指导意义。本研究以连续2年测定126棵核桃树不同生育期冠层光谱反射率及叶绿素含量,分析果实膨大期、果实硬核期、油脂转化期和果实成熟... 无损、实时、精准地对核桃树冠层叶绿素含量进行高光谱估算,对核桃树生长监测、营养诊断具有重要的指导意义。本研究以连续2年测定126棵核桃树不同生育期冠层光谱反射率及叶绿素含量,分析果实膨大期、果实硬核期、油脂转化期和果实成熟期4个生育期冠层光谱变化规律及叶绿素含量变化特征;在冠层光谱反射率400~1 000 nm范围内计算任意两波段组合生成的RVI、DVI和NDVI指数与各生育期冠层叶绿素含量的相关性,确定各生育期最佳敏感波段组合;基于RVI、DVI和NDVI指数构建不同生育期冠层叶绿素含量估算模型,并用第2年监测数据对估算模型进行精度验证。结果表明:(1)核桃树冠层叶绿素含量随着生育期的推进,呈现先增加后降低的趋势,各生育期叶绿素含量的变异系数和标准偏差存在明显差异,冠层叶绿素含量在油脂转化期最大,果实膨大期最小;(2)从果实膨大期到果实成熟期,在可见光波段冠层光谱反射率与冠层叶绿素含量呈负相关关系,在760~1 000 nm的近红外波段由负相关变为正相关;(3)基于两波段组合生成的RVI、DVI和NDVI指数均在油脂转化期与叶绿素含量相关性最大,估算模型拟合效果更好,且精度更高。其中,RVI指数构建的模型在核桃树中后期估算精度较高,前期较低;DVI指数构建的模型在核桃早中期估算精度较高,后期较低;而基于NDVI指数构建的估算模型,在各生育期对叶绿素含量的估算效果均最为理想,验证精度最高。因此,基于两波段组合生成的NDVI指数构建的估算模型,适用于核桃树整个生育期冠层叶绿素含量的估算研究。 展开更多
关键词 核桃 生育期 冠层叶绿素含量 光谱反射率 估算模型
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基于优化光谱指数的新疆春小麦冠层叶绿素含量估算 被引量：7
3
作者 亚森江.喀哈尔 尼加提.卡斯木 +5 位作者 尼格拉.塔什甫拉提 张飞 茹克亚.萨吾提 阿不都艾尼.阿不里 师庆东 苏比努尔.居来提 《麦类作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期225-232,共8页
为筛选可用于干旱半干旱区春小麦冠层叶绿素含量估算的高光谱植被指数,2017年通过测定春小麦关键生育时期冠层的田间高光谱与叶绿素含量,利用光谱指数波段优化算法分别计算400～1 300 nm光谱波段中不同波段两两组合的比值光谱指数(ratio... 为筛选可用于干旱半干旱区春小麦冠层叶绿素含量估算的高光谱植被指数,2017年通过测定春小麦关键生育时期冠层的田间高光谱与叶绿素含量,利用光谱指数波段优化算法分别计算400～1 300 nm光谱波段中不同波段两两组合的比值光谱指数(ration spectral index,RSI)、归一化光谱指数(normalized difference spectral index,NDSI)、叶绿素指数(chlorophyll index,CI)、简化光谱指数(CI/NDSI,NPDI),并将这些参数及其他17个不同高光谱植被指数分别与实测冠层叶绿素含量进行Pearson相关分析,通过变量重要性准则筛选最优光谱参数,使用偏最小二乘回归法建立冠层叶绿素含量的预测模型。结果表明:(1)RSIs、NDSIs、CIs和NPDIs与冠层叶绿素含量的相关性都优于前人研究中定义的17种高光谱植被指数,并且冠层叶绿素含量与NDSI(R_(849),R_(850))、RSI(R_(849),R_(850)),CI(R_(849),R_(850))和NPDI(R_(849),R_(850))表现出强相关性。(2)用此4个优化光谱指数分别建模时,以CI(R_(849),R_(850))、 CI(R_(539),R_(553))、 CI(R_(540),R_(553))、 CI(R_(536),R_(553))为自变量的X-3模型预测精度最高(r^2=0.74,RMSE=0.272 mg·g^(-1))。(3)结合4个优化光谱指数构建的组合模型预测精度,其r^2=0.83,RMSE=0.187 mg·g^(-1)。 展开更多
关键词 春小麦 冠层叶绿素含量 优化光谱指数 组合模型
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天然气微泄漏胁迫下大豆冠层叶绿素含量的高光谱估测 被引量：3
4
作者 姚胜男 蒋金豹 +2 位作者 史晓霞 王文佳 孟豪 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2019年第5期22-27,I0002,共7页
通过野外实验对天然气微泄漏胁迫下大豆冠层叶绿素含量(Canopy Chlorophyll Content,CCC)进行高光谱估测,进而根据CCC的变化信息辅助判断天然气微泄漏信息。对大豆冠层光谱进行分数阶微分处理,根据各微分光谱与CCC的相关性选取敏感波段... 通过野外实验对天然气微泄漏胁迫下大豆冠层叶绿素含量(Canopy Chlorophyll Content,CCC)进行高光谱估测,进而根据CCC的变化信息辅助判断天然气微泄漏信息。对大豆冠层光谱进行分数阶微分处理,根据各微分光谱与CCC的相关性选取敏感波段,构建各微分阶数下的多元线性回归模型和BP(Back-Propagation)神经网络模型,并对模型进行精度评价,筛选出天然气微泄漏胁迫下大豆CCC高光谱估测的最优模型。通过对各模型的精度评价可知:基于0.5阶微分的BP神经网络模型建模集R^2为0.914、RMSE为0.241g/m^2、RPD为3.351,验证集R^2为0.873、RMSE为0.294g/m^2、RPD为2.465,在所有模型中,其精度最高、预测效果最好,且稳定性好。因此,该模型可用于天然气微泄漏胁迫下大豆CCC的高光谱估测。 展开更多
关键词 微泄漏 冠层叶绿素含量 分数阶微分 BP神经网络
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基于Sentinel-2A影像的玉米冠层叶绿素含量估算 被引量：30
5
作者 苏伟 赵晓凤 +4 位作者 孙中平 张明政 邹再超 王伟 史园莉 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期1535-1542,共8页
农作物叶片中的叶绿素通过吸收光能参与光合作用产生化学能,及时、准确地估算叶绿素含量对于农作物长势、养分含量监测、品质评价和产量估算具有重要意义。Sentinel-2卫星的重访周期为5 d,空间分辨率为10 m,具有13个光谱波段,其中包括... 农作物叶片中的叶绿素通过吸收光能参与光合作用产生化学能,及时、准确地估算叶绿素含量对于农作物长势、养分含量监测、品质评价和产量估算具有重要意义。Sentinel-2卫星的重访周期为5 d,空间分辨率为10 m,具有13个光谱波段,其中包括三个波宽仅为15 nm对叶绿素含量变化敏感的红边波段,是叶绿素含量估算的理想数据源。植被指数是基于农作物在不同波段的反射特性,通过不同波段组合方式刻画长势和叶绿素含量的差异,可用于大区域范围内的玉米冠层叶绿素含量快速、精确估算。以Sentinel-2A影像为数据源,开展基于多种植被指数的玉米冠层叶绿素含量估算方法研究。课题组于2016年8月6—11日在河北省保定市(115°29′—116°14′E, 39°5′—39°35′N)进行玉米冠层叶绿素含量的实地测量,并在每个采样位置上采用中绘i80智能RTK(real-time kinematic)测量系统进行定位。Sentinel-2A影像预处理工作包括几何校正、辐射定标和大气校正,其中大气校正使用Sen2Cor模型和SNAP模型。首先,基于预处理后的Sentinel-2A遥感影像,分别计算CI_(green)(green chlorophyll index), CI_(red-edge)(red-edge chlorophyll index), DVI(difference vegetation index), LCI(leaf chlorophyll index), MTCI(MERIS terrestrial chlorophyll index), NAVI(normalized area vegetation index), NDRE(normalized difference red-edge), NDVI(normalized difference vegetation index), RVI(ratio vegetation index), SIPI(structure insensitive pigment index)植被指数。然后,建立样方位置上实测叶绿素含量与各植被指数的统计关系,从而构建玉米冠层叶绿素含量估算模型,并以野外实测玉米冠层叶绿素含量为依据,对基于各植被指数的估算结果进行精度评价。最后,利用筛选出的最优叶绿素含量估算模型,估算研究区内的玉米冠层叶绿素含量。研究的目标为:(1)通过比较分析,构建合适的玉米冠层叶绿素含量估算模型,估算精度以决定系数R^2、均方根误差RMSE以及相对误差RE作为评价指标;(2)确定最优波段组合方案:在红边波段中选择与可见光、近红外波段组合效果更优的波段组合方案;(3)确定参与植被指数计算的红边波段的最优数量。精度评价结果表明:(1)选用的植被指数与玉米冠层叶绿素含量呈多项式拟合关系,其中使用红边波段计算的植被指数的估算结果明显优于未使用红边波段的估算结果;红边波段引入后明显提高了可见光、近红外波段对叶绿素含量的拟合的精度, CI_(green(560, 705))指数比CI_(green(560, 842))的回归模型R^2提高0.516,红边波段参与计算的DVI相对于RVI来说,估算结果更稳定。(2)对于不同的植被指数,参与运算的Sentinel-2A影像的两个红边波段,估算精度的提高程度不同。对于可见光波段参与计算的植被指数来说,在红边波段1(中心波长为705 nm)的估算精度较高,如LCI, CI_(green), DVI和RVI等;对于近红外波段参与计算的植被指数来说,在红边波段2(中心波长为740 nm)的估算精度较高,如CI_(red-edge), NDRE和NAVI等。(3)对于Sentinel-2A影像来说,两个红边波段共同参与叶绿素含量估算时能取得最高的的估算精度。选用的植被指数中, MTCI_((665, 705, 740))指数与玉米冠层叶绿素含量估算精度最高,回归模型拟合精度R^2为0.803,模型验证R^2为0.665, RMSE为3.185,相对误差RE为4.819%。MTCI_((665, 705, 740))指数计算中使用了两个红边波段,突出红边波段反射率差值变化,与玉米冠层叶绿素含量表现出很好的相关性。最后,利用优选出的基于MTCI指数的叶绿素含量估算模型,对研究区范围内的叶绿素含量进行估算并完成空间制图。 展开更多
关键词 Sentinel-2A 玉米 冠层叶绿素含量 红边波段 植被指数
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植被冠层水平叶绿素含量的高光谱估测 被引量：27
6
作者 董晶晶 王力 牛铮 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2009年第11期3003-3006,共4页
植物的叶绿素含量指示了其健康状况。大区域范围内植被叶绿素含量信息的提取可以用于评价植被的生长状况,实现对生态环境的监测。对于农田系统而言,作物叶绿素含量的估测还可以对施肥等田间操作提供支持。文章利用辐射传输模型模拟多组... 植物的叶绿素含量指示了其健康状况。大区域范围内植被叶绿素含量信息的提取可以用于评价植被的生长状况,实现对生态环境的监测。对于农田系统而言,作物叶绿素含量的估测还可以对施肥等田间操作提供支持。文章利用辐射传输模型模拟多组不同状态下的植被冠层光谱反射率,通过对模拟数据的冠层叶绿素含量以及冠层光谱之间关系的分析,构建了估测植被冠层水平叶绿素含量的光谱指数模型。该模型对冠层叶绿素含量的方差解释量达到了75%以上。分别使用野外实测冠层光谱和Hyperion高光谱遥感影像对试验区进行验证。结果证明该模型对冠层水平的叶绿素含量估测效果较好,具有应用价值。 展开更多
关键词 冠层叶绿素含量 光谱指数 辐射传输模型
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