基于高光谱遥感的油菜叶片氮磷养分含量诊断

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作者 王清华 朱格格 +2 位作者 方雯 刘诗诗 鲁剑巍 《作物学报》 北大核心 2025年第5期1326-1337,共12页

利用高光谱遥感技术准确、无损地诊断油菜氮磷养分亏缺,能够为精准施肥提供依据。本研究以多点、多年田间试验测定的越冬期冬油菜叶片氮含量(leaf nitrogen concentration,LNC)、叶片磷含量(leaf phosphorus concentration, LPC)、产量... 利用高光谱遥感技术准确、无损地诊断油菜氮磷养分亏缺,能够为精准施肥提供依据。本研究以多点、多年田间试验测定的越冬期冬油菜叶片氮含量(leaf nitrogen concentration,LNC)、叶片磷含量(leaf phosphorus concentration, LPC)、产量和冠层反射光谱为基础,利用竞争性自适应重加权平均算法、无信息变量消除法、连续投影算法筛选对LNC、LPC敏感的特征波段,基于筛选的波段利用偏最小二乘回归构建基于原初光谱和一阶微分光谱的LNC、LPC估测模型。根据养分含量估测结果结合研究区的氮营养指数(nitrogen nutrition index,NNI)和磷营养指数(phosphorous nutrition index, PNI)进行油菜养分亏缺诊断。结果表明,筛选出的油菜越冬期LNC、LPC特征波段主要集中在400~460 nm、650~730 nm、1140~1210 nm、2240~2370 nm和650~730 nm、2100~2310 nm。基于一阶微分光谱和无信息变量消除法的模型其估测精度要优于其他模型,在测试集上该模型也能准确估测油菜LNC(R^(2)=0.773,RMSE=0.528%)和LPC (R^(2)=0.785, RMSE=0.09%)。同时,本研究利用田间试验产量数据确定了油菜越冬期NNI和PNI的阈值,分别为1.20和0.75。基于高光谱遥感估测的LNC和LPC,进一步计算NNI和PNC,能够对油菜越冬期的养分亏缺进行诊断,为油菜生产可持续发展提供新的技术。 展开更多

关键词 冬油菜 高光谱遥感 偏最小二乘 波段选择 叶片氮磷含量

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灌浆期水稻叶片铜含量变化的高光谱遥感定量监测研究 被引量：3

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作者 张静静 周卫红 +3 位作者 邹萌萌 刘影 陶春柳 李建龙 《江苏农业科学》 2019年第23期324-330,共7页

为了利用高光谱遥感有效地监测农作物叶片中的重金属含量变化,在化学分析和农作物叶片对铜元素含量增加的敏感性基础上,利用光谱植被指数定量监测作物叶片铜元素含量变化,为大面积、快速、准确、无损地监测农田水稻叶片重金属含量变化... 为了利用高光谱遥感有效地监测农作物叶片中的重金属含量变化,在化学分析和农作物叶片对铜元素含量增加的敏感性基础上,利用光谱植被指数定量监测作物叶片铜元素含量变化,为大面积、快速、准确、无损地监测农田水稻叶片重金属含量变化提供技术支持。以张家港市为研究区域,实地采集水稻叶片样品21个。采用便携式高光谱地物波谱仪,获取灌浆期水稻植株叶片的光谱反射率并提取光谱指数,室内测定叶片重金属铜含量,并分析水稻叶片重金属铜含量与不同类型光谱指数的相关性。结果表明,高光谱数据对叶片铜含量变化的敏感性较好,其中,红边位置(REP)、绿波段归一化差异指数(GNDVI)、比值植被指数(RVI)、Vogelmann红边指数(VOGI)和地面叶绿素指数(MTCI)可分别作为估测叶片铜含量的敏感光谱指数,其乘幂和指数回归模型能够较好地反演水稻叶片铜含量;叶片铜含量的敏感光谱波段参数在原始光谱中主要集中于420~670nm范围内,最小负相关系数的波长是646、647、648nm;而一阶微分和二阶微分光谱中在蓝边、黄边、红边和近红外区域均有分布,最大正相关系数的波长分别是660、715nm;水稻叶片铜含量估测的最佳模型是基于二阶微分敏感光谱参数构建的偏最小二乘回归模型,该模型预测2的铜含量值与实测值的拟合度较好(R=0.56)。研究结果证明可以利用高光谱生物遥感技术有效地监测农田水稻叶片中重金属含量的变化,判断作物中重金属浓度是否超标,为高光谱遥感立体、快速和大面积地监测农田作物铜含量的变化提供参考,也为评价水稻的食用安全提供科学方法。 展开更多

关键词 灌浆期水稻 叶片铜含量高光谱遥感监测 数字农业 敏感高光谱指数和波段 水稻食用安全

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叶片多理化参数的高光谱遥感与深度学习估算 被引量：1

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作者 岳继博 冷梦蝶 +4 位作者 田庆久 郭伟 刘杨 冯海宽 乔红波 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期2873-2883,共11页

准确的植物叶片理化参数对于监测植物生长状况至关重要。随着深度学习技术的迅速应用,结合深度学习和高光谱遥感技术的植物叶片理化参数分析应用潜力巨大;然而,现阶段结合深度学习和高光谱遥感技术在植物多叶片理化参数的联合估算研究... 准确的植物叶片理化参数对于监测植物生长状况至关重要。随着深度学习技术的迅速应用,结合深度学习和高光谱遥感技术的植物叶片理化参数分析应用潜力巨大;然而,现阶段结合深度学习和高光谱遥感技术在植物多叶片理化参数的联合估算研究尚少。该研究旨在挖掘结合高光谱遥感技术和深度学习技术开展高精度的多植被叶片理化参数(叶绿素含量、类胡萝卜素含量、水分含量、蛋白质含量和碳基成分含量)联合估算的潜力。首先,通过利用新型PROSPECT-PRO辐射传输模型模拟分析,确定了多个植被叶片理化参数的敏感光谱区域,并设计了LeafTraitNet模型;然后,基于Lopex93数据开展LeafTr aitNet模型训练和验证,取得了高精度的叶片参数估算结果。得到以下结论:(1)基于PROSPECT-PRO辐射传输模型辅助实测开展植被光谱特征选择十分必要;叶绿素(约434和约676 nm)和类胡萝卜素(约445 nm)两类色素的光谱吸收峰均主要位于可见光区域;然而,其与叶片光谱的相关系数绝对值最大的点却不是各自的吸收峰位置,这可能是因为叶绿素和类胡萝卜素对光谱吸收的相互影响。(2)水分的吸收峰主要位于950~2500 nm范围内,这与叶片蛋白质和碳基成分的吸收区域重叠,因此削弱了后者的高光谱遥感估算精度。基于PROSPECT-PRO辐射传输模型和Lopex93数据集的叶片参数相关性分析结果表明,叶片水分含量与950~2500 nm范围内叶片光谱反射率相关系数绝对值接近1,而叶片蛋白质和碳基成分含量与950~2500 nm范围内光谱反射率相关系数较低。(3)三种传统统计回归方法和LeafTraitNet模型的叶片理化参数估算精度可以基于其估算总nRMSE而排序为:Le afTraitNet(总nRMSE=0.84)<RF(总nRMSE=1.59)<MLP(总nRMSE=1.73)<MLR(总nRMS E=1.74)。研究显示基于深度学习的LeafTraitNet模型有潜力提供远高于传统统计回归模型的植物叶片理化参数估算结果,但其在冠层尺度的研究仍需要更多的实验来进一步验证。 展开更多

关键词 深度学习 高光谱遥感 叶片蛋白质含量 叶片叶绿素含量 叶片类胡萝卜素含量

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基于高光谱遥感的小麦叶片含氮量监测模型研究 被引量：37

4

作者 冯伟 姚霞 +2 位作者 朱艳 田永超 曹卫星 《麦类作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第5期851-860,共10页

为了在作物氮素管理中实现叶片氮含量的实时无损估测,以不同类型小麦品种在不同施氮水平下连续3年田间试验为基础,研究了小麦叶片氮含量与冠层高光谱参数的定量关系。结果表明,叶片氮含量随着施氮水平的增加而提高,冠层光谱反射率在不... 为了在作物氮素管理中实现叶片氮含量的实时无损估测,以不同类型小麦品种在不同施氮水平下连续3年田间试验为基础,研究了小麦叶片氮含量与冠层高光谱参数的定量关系。结果表明,叶片氮含量随着施氮水平的增加而提高,冠层光谱反射率在不同叶片氮含量水平下存在明显差异。叶片氮含量的敏感波段主要存在于近红外平台和可见光区,其中,红边区域最为显著。红边及面积类参数REPIE、SDr-SDb和FD729与叶片氮含量关系密切,方程拟合决定系数R2分别为0.829、0.806和0.856,估计标准误差SE分别为0.278、0.295和0.271;模拟宽光谱波段组合类参数方程拟合精度较低,标准误差较大,以AVHRR-GVI为变量模拟方程,R2和SE分别为0.786和0.315;多波段组合类参数方程拟合效果较好,以mND705为变量建立方程,其R2和SE分别为0.836和0.275。经不同年际独立数据检验,红边及面积类参数表现最好,以REPIE、SDr-SDb和FD729三个参数为变量,模型预测的RMSE分别为0.418、0.380和0.395,相对误差RE分别为14.4%、15.1%和15.2%;模拟宽光谱波段组合类参数与多波段组合类参数比较,模拟宽光谱波段组合模型预测效果更好,以AVHRR-GVI和mND705为变量建立模型,RMSE分别为0.436和0.408,RE分别为17.3%和16.7%。以上结果表明,红边及面积类参数与叶片氮含量关系密切且表现稳定,利用REPIE、SDr-SDb和FD729三个参数可以对小麦叶片氮含量进行可靠的监测。 展开更多

关键词 小麦 高光谱遥感 叶片氮含量 监测模型

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基于高光谱遥感的花生叶片氮积累量监测模型的研究 被引量：8

5

作者 张晓艳 王丽丽 +3 位作者 刘锋 封文杰 刘淑云 朱建华 《山东农业科学》 2012年第3期7-12,16,共7页

作物氮素状况是评价长势、提高产量和改善品质的重要指标,因此叶片氮积累量的实时无损估测对作物生产的氮素管理具有重要意义。本研究选用大花生品种丰花1号为试验材料,在大田生产条件下,分析了花生叶片氮积累量与冠层高光谱参数的定量... 作物氮素状况是评价长势、提高产量和改善品质的重要指标,因此叶片氮积累量的实时无损估测对作物生产的氮素管理具有重要意义。本研究选用大花生品种丰花1号为试验材料,在大田生产条件下,分析了花生叶片氮积累量与冠层高光谱参数的定量关系。结果表明,叶片氮素含量随生育进程逐渐下降,不同处理之间差异较小;叶片氮素积累量随生育时期推进呈现先升后降的单峰曲线变化趋势,在结荚期达到高峰。花生冠层光谱反射率在740～1 100 nm波段内随叶片氮积累量的增加而增加,叶片氮积累量的敏感波段主要存在于近红外平台和可见光区,其中,"红边"区域表现最为显著。通过微分等技术构造多种植被指数,对高光谱参数和叶片氮积累量进行相关回归分析,红边振幅(Dr)、氮素反射指数(NRI)、归一化植被指数(NDVI)各波段组合平均值及比值植被指数(RVI)与叶片氮积累量关系最密切,方程拟合决定系数分别为0.9194、0.8984、0.8918、0.8899、0.8794、0.8797。经另外一组独立数据的检验表明,对叶片氮积累量的预测以红边位置(REP)和Dr两个参数表现最优,预测的根均方差(RMSE)分别为1.78和1.10,相对误差为5.29%和3.59%。NDVI[Average(1230,1240,1250,1260),640]和土壤调整植被指数(SAVI)两个光谱参数预测的RMSE分别为1.15和1.19,预测相对误差为5.42%和7.41%。比较而言,Dr为自变量建立的模型,可以更好地评估不同条件下叶片氮素积累状况。 展开更多

关键词 花生 高光谱遥感 叶片氮积累量 监测模型

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沿海滩涂棉花叶片叶绿素含量高光谱遥感估算模型研究 被引量：4

6

作者 卢霞 《安徽农业科学》 CAS 北大核心 2011年第12期7452-7454,共3页

以连云港滩涂棉花地为研究区域,利用ASD便携式光谱仪在晴朗天气条件下测试了野外采集的棉花叶片反射光谱,选取原始光谱和一阶导数光谱作为多变量,三边参数(红边、黄边和蓝边)和归一化植被指数NDVI、比值植被指数RVI、结构相关色素指数S... 以连云港滩涂棉花地为研究区域,利用ASD便携式光谱仪在晴朗天气条件下测试了野外采集的棉花叶片反射光谱,选取原始光谱和一阶导数光谱作为多变量,三边参数(红边、黄边和蓝边)和归一化植被指数NDVI、比值植被指数RVI、结构相关色素指数SIPI、叶面叶绿素指数LCI、水分指数WI、窄波段微分植被指数1DZ_DGVI和窄波段植被指数TCARI/OSAVI作为单变量,分析棉花叶片叶绿素含量与这些变量之间的相关性;在相关分析的基础上构建棉花叶片叶绿素含量估算模型。结果表明,叶绿素a、b和a+b含量与单变量参数之间的相关性均未达显著水平;而与原始光谱、导数光谱都存在显著相关性。对叶绿素a含量而言,基于440 nm处的一阶导数光谱应用指数函数和幂函数构建的估算模型精度最高,R2为0.231。对叶绿素b含量而言,基于652 nm处的一阶导数光谱应用一元线性回归法构建的高光谱估算模型精度最高,R2为0.165。对叶绿素a+b含量而言,基于440 nm处的一阶导数光谱应用指数函数、复合函数和生长函数构建的估算模型精度高,R2为0.155。该研究为进一步加强滩涂农业管理和提高滩涂农作物的产量提供技术支持。 展开更多

关键词 沿海滩涂 棉花 叶片光谱 叶绿素含量 高光谱遥感

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张家港市农田土壤重金属含量高光谱遥感监测模型构建 被引量：14

7

作者 钱家炜 刘晓青 +2 位作者 张静静 周卫红 李建龙 《浙江农业学报》 CSCD 北大核心 2020年第8期1437-1445,共9页

以张家港农田土壤作为研究对象,在实验室测定土壤重金属元素As、Cd、Cr、Cu、Zn、Ni、Pb、Hg的含量,并与土壤可见近红外高光谱数据建立土壤重金属含量的定量估测模型,以快速获取研究区农田的土壤重金属含量。为保证模型预测的精度和稳定... 以张家港农田土壤作为研究对象,在实验室测定土壤重金属元素As、Cd、Cr、Cu、Zn、Ni、Pb、Hg的含量,并与土壤可见近红外高光谱数据建立土壤重金属含量的定量估测模型,以快速获取研究区农田的土壤重金属含量。为保证模型预测的精度和稳定性,首先,对原始高光谱数据进行平滑处理,并进行一阶导数、倒数一阶导数、倒数的对数一阶导数、平方根一阶导数和连续统去除等形式的光谱变换;然后,提取不同变换光谱的特征波段进行相关性分析;最后,通过逐步回归法建立重金属含量的定量估算模型。结果表明:张家港市农田土壤中Cd、Hg、Cu、Zn存在一定的污染风险。在高光谱的不同变换形式中,一阶导数和连续统去除与重金属含量的相关系数高于其他变换形式。基于8种土壤重金属含量与高光谱数据建立的定量估算模型具有良好的预测精度。Cd、Hg、Cr、As、Cu、Zn、Ni、Pb估算模型的实际值与验证值的拟合度分别为0.874、0.879、0.800、0.646、0.513、0.655、0.603和0.542,可用于预测张家港市的农田土壤重金属含量。 展开更多

关键词 农田土壤污染 重金属含量 高光谱遥感监测 模型精度

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基于光谱指数的枸杞叶片水分含量遥感监测研究 被引量：6

8

作者 李永梅 张学俭 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2019年第5期16-21,共6页

以“宁杞7号”枸杞叶片为研究对象,探讨了枸杞叶片光谱随水分含量的变化特征;分析了光谱指数与枸杞叶片水分含量的相关性并构建了叶片水分含量遥感监测模型。研究发现,可见光(500~650nm)、近红外(900~1360nm)及短波红外波段(1360~2500n... 以“宁杞7号”枸杞叶片为研究对象,探讨了枸杞叶片光谱随水分含量的变化特征;分析了光谱指数与枸杞叶片水分含量的相关性并构建了叶片水分含量遥感监测模型。研究发现,可见光(500~650nm)、近红外(900~1360nm)及短波红外波段(1360~2500nm),枸杞叶片光谱均随水分含量的降低而升高,其中,近红外波段和短波红外波段增加趋势显著,是监测枸杞叶片水分含量的敏感波段。筛选出枸杞叶片水分含量遥感监测的典型光谱指数为全球植被水分指数(GVWI)、归一化差异水体指数(NDWI)、水分胁迫指数(MSI)、比值/归一化植被指数(R/ND)和光化/生理反射指数(PRI)。基于典型光谱指数构建的多元线性回归模型为枸杞叶片水分含量遥感监测最优模型,其预测精度达到0.750。因此,利用光谱指数监测枸杞叶片水分含量是可行的。 展开更多

关键词 枸杞叶片 水分含量 遥感监测 光谱指数

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基于高光谱遥感的小麦叶片氮积累量 被引量：40

9

作者 冯伟 朱艳 +3 位作者 田永超 曹卫星 姚霞 李映雪 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第1期23-32,共10页

作物氮素状况是评价长势、提高产量和改善品质的重要指标,因此叶片氮积累量的实时无损估测对作物生产的氮素管理具有重要意义。以多个小麦品种在不同施氮水平下的连续3 a大田试验为基础,研究了小麦叶片氮积累量与冠层高光谱参数的定量... 作物氮素状况是评价长势、提高产量和改善品质的重要指标,因此叶片氮积累量的实时无损估测对作物生产的氮素管理具有重要意义。以多个小麦品种在不同施氮水平下的连续3 a大田试验为基础,研究了小麦叶片氮积累量与冠层高光谱参数的定量关系。结果表明,冠层叶片氮积累量随着施氮水平的提高而增加,光谱反射率在不同叶片氮积累量水平下发生相应的变化。叶片氮积累量的敏感波段主要存在于近红外平台和可见光区,其中,"红边"区域表现最为显著。通过微分等技术构造多种植被指数,对高光谱参数和叶片氮积累量间进行相关回归分析,SD r/SDb、FD742和AVHRR-GVI 3个参数与叶片氮积累量关系最密切,方程拟合决定系数R2分别为0.9163、0.9097和0.9142,估计标准误差SE分别为1.165、1.079和1.077。经不同年际独立数据的检验表明,利用光谱参数FD742建立的模型对叶片氮积累量的估测精度为0.8449,预测的RMSE为0.984;红边位置REPIG对叶片氮积累量的估测精度和预测的RMSE分别为0.8394和1.014,表明预测值与观察值之间符合精度高,比较而言,FD742为自变量建立的模型可以更好地评估不同条件下叶片氮素积累状况。 展开更多

关键词 小麦 高光谱遥感 叶片氮积累量 监测模型

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不同生长期柑橘叶片磷含量的高光谱预测模型 被引量：25

10

作者 岳学军 全东平 +3 位作者 洪添胜 Wei Xiang 刘永鑫 王健 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第8期207-213,共7页

针对传统柑橘叶片磷含量检测耗时费力、操作繁琐且损伤叶片等弊端,该研究引入高光谱信息探索柑橘叶片磷含量快速无损检测与预测模型,选ASD Field Spec 3光谱仪采集柑橘4个重要生长期的叶片反射光谱,同步采用硫酸-双氧水消煮-钼锑抗比色... 针对传统柑橘叶片磷含量检测耗时费力、操作繁琐且损伤叶片等弊端,该研究引入高光谱信息探索柑橘叶片磷含量快速无损检测与预测模型,选ASD Field Spec 3光谱仪采集柑橘4个重要生长期的叶片反射光谱,同步采用硫酸-双氧水消煮-钼锑抗比色法测定叶片的磷含量;先用正交试验确定小波去噪的最佳去噪参数组合,再分别选拉普拉斯特征映射(laplacian eigenmaps,LE)、局部线性嵌入(locally-linear embedding,LLE)、局部切空间对齐(local tangent space alignment,LTSA)、等距映射(isometric mapping,Isomap)和最大方差展开(maximum variance unfolding,MVU)5种典型的流形学习算法对去噪后的光谱数据进行降维和特征提取,进而建立基于支持向量机回归(support vector regression,SVR)的柑橘叶片磷含量预测模型。结果表明,基于一阶导数谱的Isomap-SVR建模结果最佳,全生长期校正集和验证集模型决定系数分别为0.9430和0.8949。试验表明,5种流形学习算法皆适用于对柑橘叶片磷含量的预测,为高光谱检测技术用于柑橘树长势监测和营养诊断提供了参考。 展开更多

关键词 模型 光谱分析 监测 高光谱 流形学习算法 柑橘叶片 磷含量

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基于可见光-近红外新光谱特征和最优组合原理的大麦叶片氮含量监测 被引量：11

11

作者 徐新刚 赵春江 +2 位作者 王纪华 李存军 杨小冬 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2013年第4期351-358,365,共9页

提出新的作物冠层叶片氮含量(LNC)高光谱遥感监测方法,以对氮素要求较高的大麦LNC监测为例,利用田间实测数据,从可见光-近红外区域的高光谱反射曲线中提取包含丰富多波段信息的斜率、夹角等新型特征参数,应用组合预测领域中的权重最优... 提出新的作物冠层叶片氮含量(LNC)高光谱遥感监测方法,以对氮素要求较高的大麦LNC监测为例,利用田间实测数据,从可见光-近红外区域的高光谱反射曲线中提取包含丰富多波段信息的斜率、夹角等新型特征参数,应用组合预测领域中的权重最优组合原理及其算法,实现对作物LNC的高光谱监测.研究表明,提出的高光谱反射曲线斜率和夹角等新型特征参数与作物LNC显著相关,并具有较好的定量响应关系,其中关键斜率参数(K re/K pb)和K pb以及夹角参数(Aδ/Aα)和(Aδ/Aθ)较好地描述了LNC的动态变化;而权重最优组合分析则表明(K re/K pb)和K nir1两个参数的组合最能响应LNC的光谱信息,有助于增强监测的稳定性并提高估测的精度. 展开更多

关键词 高光谱遥感 标准化反射率 斜率 夹角 最优组合原理 叶片氮含量

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高光谱遥感技术在水环境监测中的应用研究 被引量：61

12

作者 万余庆 张凤丽 闫永忠 《国土资源遥感》 CSCD 2003年第3期10-14,共5页

以黄土高原几类常见土壤为试验品,定量研究了不同泥土含量与水体光谱反射率的关系,探索了利用反射率反演水体深度的方法。文中还介绍了利用高光谱遥感技术分析水污染类型和强度的方法。最后以靖边县城的芦河为例,分析了高光谱遥感探测... 以黄土高原几类常见土壤为试验品,定量研究了不同泥土含量与水体光谱反射率的关系,探索了利用反射率反演水体深度的方法。文中还介绍了利用高光谱遥感技术分析水污染类型和强度的方法。最后以靖边县城的芦河为例,分析了高光谱遥感探测水污染程度的可行性。 展开更多

关键词 高光谱遥感 水环境监测 泥沙含量 水体深度 污染物类型 污染强度 回归分析

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小波分析用于水稻叶片氮含量高光谱反演 被引量：12

13

作者 方美红 刘湘南 《应用科学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期387-393,共7页

针对叶片氮营养高光谱诊断中光谱弱信息提取困难的问题,利用小波对作物冠层光谱信号进行分解,提取光谱弱信息建立氮含量反演模型.在东北平原长春市采集水稻冠层高光谱数据建立氮含量预测模型,并对该模型精度进行检验.采用Daubechies小... 针对叶片氮营养高光谱诊断中光谱弱信息提取困难的问题,利用小波对作物冠层光谱信号进行分解,提取光谱弱信息建立氮含量反演模型.在东北平原长春市采集水稻冠层高光谱数据建立氮含量预测模型,并对该模型精度进行检验.采用Daubechies小波系的Db5函数对水稻原始反射光谱和导数光谱进行8层小波分解,选择不同尺度和位置的小波系数作为输入参数建立192个反演模型,分析不同输入参数对模型精度的影响,从中选择对应较高模型精度的输入参数组合建立氮含量最佳反演模型.实验结果表明,小波系数预测叶片氮素含量模型具有较高的估算精度,预测值与实测值的复相关系数最大为0.99,显著优于传统光谱指数的估算模型精度.此项研究表明,小波分析在提取反射光谱弱信息反演作物生化成分方面有良好的应用前景. 展开更多

关键词 高光谱遥感 小波分析 弱信息提取 氮含量 水稻叶片

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玉米叶片叶绿素含量的高光谱反演模型探究 被引量：8

14

作者 杨可明 孙阳阳 +3 位作者 王林伟 史钢强 魏华锋 刘飞 《湖北农业科学》 2015年第11期2744-2748,共5页

叶绿素含量是绿色植物生长状态的一个重要指标。首先在实验室采集玉米叶片高光谱数据和测定叶绿素含量,并对光谱数据进行对数一阶微分变换,对比选取建模反演因子。根据选定的反演因子采用线性回归、模糊识别和BP神经网络方法建立了玉米... 叶绿素含量是绿色植物生长状态的一个重要指标。首先在实验室采集玉米叶片高光谱数据和测定叶绿素含量,并对光谱数据进行对数一阶微分变换,对比选取建模反演因子。根据选定的反演因子采用线性回归、模糊识别和BP神经网络方法建立了玉米叶片叶绿素含量高光谱反演模型,并计算出模型的精度。结果表明,有较好非线性映射能力的BP神经网络反演模型能够高精度地反演出玉米叶片中的叶绿素含量。BP神经网络模型叶绿素含量预测和实测叶绿素含量的平均绝对误差(e)为1.126,决定系数(R2)为0.902,均方根误差(RMSE)为1.375。玉米叶片叶绿素含量与高光谱数据并非线性关系,BP神经网络反演模型能够较好地运用到叶片叶绿素含量反演中。 展开更多

关键词 玉米叶片 叶绿素含量 高光谱遥感 反演模型

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基于高光谱的水稻叶片氮含量估计的深度森林模型研究 被引量：19

15

作者 李金敏 陈秀青 +1 位作者 杨琦 史良胜 《作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第7期1342-1350,共9页

高光谱遥感已经成为快速诊断作物水氮状态的一种有效手段。然而,传统的回归方法和机器学习往往难以挖掘高光谱的全部信息,深度神经网络又通常需要大量的训练数据,因此本研究试图探索在少量数据条件下构建深度学习模型并实现叶片氮含量... 高光谱遥感已经成为快速诊断作物水氮状态的一种有效手段。然而,传统的回归方法和机器学习往往难以挖掘高光谱的全部信息,深度神经网络又通常需要大量的训练数据,因此本研究试图探索在少量数据条件下构建深度学习模型并实现叶片氮含量的精准估计。通过在湖北省监利县开展了连续2年不同氮素胁迫水平的水稻试验,测量了作物全生育期内的216组冠层光谱和叶片氮含量。基于一阶导数光谱,本文构建了一种新的深度学习模型(深度森林DF)来进行叶片氮含量的反演,并与2种经典机器学习模型(随机森林RF和支持向量机SVM)和一种深度神经网络模型(多层感知器MLP)进行比较。结果表明,在基于少量高光谱数据的情况下,DF对水稻叶片氮含量的估算精度要高于MLP,其中预测精度最高的模型为全波段光谱反演的DF模型(R^(2)=0.919,RMSE=0.327)。在2种经典机器学习模型中,RF的估计效果优于SVM,但2种模型结果都不够稳定。研究表明,深度森林可以提升高光谱反演叶片氮含量的精度和稳定性,并且可以通过多粒度扫描相对减轻过拟合程度。该研究结果可为少量数据条件下快速监测作物叶片氮含量提供参考。 展开更多

关键词 叶片氮含量 深度学习 机器学习 高光谱遥感 水稻

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基于近地高光谱遥感的小麦叶片生长参数动态模型研究 被引量：3

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作者 李晓 吴亚鹏 +3 位作者 贺利 段剑钊 王永华 冯伟 《河南农业大学学报》 CAS CSCD 2022年第2期199-208,227,共11页

【目的】探讨利用遥感技术实时监测小麦叶片生长动态变化。【方法】以生产中大面积推广应用的小麦品种周麦27为试验材料,在2个试验地点布置水氮耦合处理试验,依据相关回归分析筛选出对叶片氮含量(LNC)和叶面积指数(LAI)反应敏感的高光... 【目的】探讨利用遥感技术实时监测小麦叶片生长动态变化。【方法】以生产中大面积推广应用的小麦品种周麦27为试验材料,在2个试验地点布置水氮耦合处理试验,依据相关回归分析筛选出对叶片氮含量(LNC)和叶面积指数(LAI)反应敏感的高光谱植被指数,进而确立了不同产量层次的植被指数生育进程动态模型。【结果】LNC和LAI与近红外短波段735~1075 nm呈显著正相关关系,而与可见光波段350~730 nm呈显著负相关关系。对LNC敏感的植被指数主要有AIVI、RES和mND924,而对LAI敏感的植被指数主要有ONLI、CI_(green)和MSR(800,670),以上2类植被指数和籽粒产量间关系均密切,表现较好的时期主要为拔节期至灌浆中期阶段。采用双LOGISTIC模拟模型方法,优选的方程能够较好地模拟植被指数的生育进程动态轨迹,模型精度(R^(2))随着产量水平的逐渐提高而增加,低产水平的精度相对较差(0.627~0.703),而高产及以上水平的R^(2)较高(0.868~0.972)。【结论】高光谱植被指数AIVI和CI_(green)用于评价不同产量水平下小麦叶片生长动态较为适宜,这为田间氮肥精确定量管理提供参考依据和技术支持。 展开更多

关键词 冬小麦 叶片氮含量 高光谱遥感 叶面积指数 植被指数 动态模型

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水稻叶片不同光谱形式反演叶绿素含量的对比分析研究 被引量：12

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作者 陈君颖 田庆久 《国土资源遥感》 CSCD 2007年第1期44-48,共5页

通过对常优1号和武粳15两个品种水稻叶片的反射率R、lg(1/R)、反射率一阶微分(FD)和反射率归一化(BN)等光谱形式的测量和计算,分析了叶片光谱不同变化形式与叶绿素含量的相关关系,建立了统计方程,并进行了比较与评价,同时,对反演方程的... 通过对常优1号和武粳15两个品种水稻叶片的反射率R、lg(1/R)、反射率一阶微分(FD)和反射率归一化(BN)等光谱形式的测量和计算,分析了叶片光谱不同变化形式与叶绿素含量的相关关系,建立了统计方程,并进行了比较与评价,同时,对反演方程的最佳波段选择进行了探讨。结果表明,叶绿素含量与反射率一阶微分光谱方程的相关性最强,而采用lg(1/R)的光谱形式能够提高遥感反演叶绿素含量的效果。经验证,两个水稻品种叶绿素含量的模拟值与实测值的复相关系数R2分别达到0.641和0.818。 展开更多

关键词 水稻叶片 高光谱遥感 叶绿素含量 回归分析

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基于可见光-近红外光谱特征参数的苹果叶片氮含量预测 被引量：15

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作者 杨福芹 冯海宽 +2 位作者 李振海 杨贵军 戴华阳 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第9期143-151,共9页

苹果叶片氮素是反映苹果品质高低的营养元素之一。为了准确地估算苹果叶片全氮含量(LNC),从可见光-近红外区域的高光谱反射曲线中提取光谱特征参数,应用经验回归分析,实现了对苹果LNC的高光谱监测。研究表明,除了光谱特征曲线面积变量S_... 苹果叶片氮素是反映苹果品质高低的营养元素之一。为了准确地估算苹果叶片全氮含量(LNC),从可见光-近红外区域的高光谱反射曲线中提取光谱特征参数,应用经验回归分析,实现了对苹果LNC的高光谱监测。研究表明,除了光谱特征曲线面积变量S_(△EFG)显著相关以及面积归一化植被指数(S_(△CDE)-S_(△FGH))/(S_(△CDE)+S_(△FGH))不相关外,其余光谱特征参数与苹果LNC都极显著相关,其中光谱特征曲线斜率K_(ge)、K_(gprv),光谱特征曲线面积S_(△ABC)、S_(△BCD),面积比值植被指数S_(△CDE)/S_(△ABC)、S_(△CDE)/S_(△BCD)、S_(△DEF)/S_(△ABC),面积归一化植被指数(S_(△CDE)-S_(△ABC))/(S_(△CDE)+S_(△ABC))、(S_(△CDE)-S_(△BCD))/(S_(△CDE)+S_(△BCD))和(S_(△DEF)-S_(△ABC))/(S_(△DEF)+S_(△ABC))可以较好地描述LNC的动态变化,这些特征参数对苹果LNC进行估算是可行的。通过检验,最终确定基于S_(△CDE)/S_(△ABC)、(S_(△CDE)-S_(△ABC))/(S_(△CDE)+S_(△ABC))和(S_(△DEF)-S_(△ABC))/(S_(△DEF)+S_(△ABC))所构建的模型为预测苹果LNC的理想模型。 展开更多

关键词 苹果 高光谱遥感 光谱特征 叶片全氮含量

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铜胁迫下玉米叶片光谱谐波振幅特征与胁迫程度判别 被引量：5

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作者 郭辉 杨可明 张超 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第10期153-158,共6页

为探测重金属铜污染胁迫对玉米叶片光谱的影响,判别玉米植株受铜污染胁迫的程度,在地面设置了11个梯度铜胁迫玉米盆栽实验,获取了玉米在出苗期、拔节期和出穗期的老叶光谱、叶绿素含量以及出穗期叶片铜含量,阐述了利用前3次谐波子信号振... 为探测重金属铜污染胁迫对玉米叶片光谱的影响,判别玉米植株受铜污染胁迫的程度,在地面设置了11个梯度铜胁迫玉米盆栽实验,获取了玉米在出苗期、拔节期和出穗期的老叶光谱、叶绿素含量以及出穗期叶片铜含量,阐述了利用前3次谐波子信号振幅C1、C2与C3探测玉米叶片光谱弱畸变的机理,并选取出苗期、拔节期和出穗期玉米老叶光谱480~670 nm与670~750 nm两波段进行谐波分析,解析了前3次谐波子信号振幅C1、C2、C3与铜胁迫梯度间的规律。研究得出:出苗期,在Cu(100)到Cu(1200)梯度范围内,随铜胁迫程度增加,玉米老叶光谱在480~670 nm与670~750 nm两波段的谐波振幅C1逐渐增大,利用谐波振幅C1可以判别与区分玉米植株受铜胁迫程度;拔节期,在480~670 nm与670~750 nm两波段、所有设置胁迫梯度内,谐波振幅C1、C2、C3特征变化规律不明显;出穗期,从Cu(50)到Cu(1200)梯度范围内,除Cu(1000)外,在480~670 nm波段的谐波子信号振幅C1随胁迫梯度增加而增大;玉米出苗期与出穗期是利用谐波子信号振幅特征进行铜胁迫程度判别与分析的最佳生长阶段。 展开更多

关键词 玉米 叶片 光谱 铜胁迫 高光谱遥感 谐波子信号振幅

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新型铜胁迫植被指数NCSVI探索铜污染下玉米叶片光谱敏感区间 被引量：4

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作者 夏天 杨可明 +2 位作者 冯飞胜 郭辉 张超 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第8期2604-2610,共7页

目前我国土壤重金属污染日趋严重,高光谱遥感因具有光谱分辨率高、图谱合一等特点成为农作物重金属污染研究的热点。农作物受重金属污染后其光谱会发生细微的改变,如何探寻叶片光谱中对重金属污染敏感的波段是目前的一种研究方向。提出... 目前我国土壤重金属污染日趋严重,高光谱遥感因具有光谱分辨率高、图谱合一等特点成为农作物重金属污染研究的热点。农作物受重金属污染后其光谱会发生细微的改变,如何探寻叶片光谱中对重金属污染敏感的波段是目前的一种研究方向。提出了一种新型铜胁迫植被指数(NCSVI)来探索铜胁迫下玉米光谱敏感区间。通过设计不同梯度下的玉米铜胁迫实验,测定每个铜胁迫浓度下玉米叶片的光谱和Cu^(2+)的含量。首先,将玉米叶片光谱分为11个子区间,以每个子区间的中间波长对应的光谱反射率构建各自的NCSVI。然后,计算NCSVI与玉米叶片中Cu^(2+)含量的相关性系数R及均方根误差RMSE,结合水波段指数(WBI)、改进的叶绿素吸收率指数(MCARI)和归一化水指数(NDWI)这三种常规植被指数进行对比。最后,选用其他年份相同实验条件下获取的玉米叶片光谱进行验证,确认NCSVI的稳定性和有效性。结果表明,11个子区间中只有绿峰、红边、近谷和近峰A这四个子区间对应的NCSVI与玉米叶片Cu^(2+)含量相关性系数的绝对值高于0.9,分别为-0.94,-0.97,-0.94和-0.96,均方根误差均低于15,分别为12.57,8.71,12.71和10.06,而WBI,MCARI和NDWI的相关性系数最高的仅达到0.75,均方根误差最小的为24.21,说明四个子区间对应的NCSVI对玉米叶片铜污染有着更好的指示性。利用不同年份相同条件下的玉米实验对以上结果进行验证,发现11个子区间中,R绝对值大于0.9、RMSE小于1.55的只有绿峰、红边、近谷和近峰A这四个子区间,其中R分别为-0.9,-0.97,-0.97和-0.93,RMSE分别为1.50,0.85,0.78和1.29,均优于WBI,MCARI和NDWI,与2016年实验得出的敏感子区间一致,说明NCSVI能探测铜胁迫下玉米光谱的敏感区间,具备效率高、稳定性好的特点。所提出的NCSVI指数可作为监测玉米叶片铜污染的一种方法,并为其他农作物重金属污染研究提供一定的理论支持。 展开更多

关键词 高光谱遥感 玉米叶片 重金属污染 新型铜胁迫植被指数 光谱敏感区间

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