冬小麦拔节期叶绿素状况估算对于冬小麦营养诊断非常重要。本文利用无人机遥感平台获取冬小麦拔节期长势遥感信息,提取多光谱植被指数、RGB影像纹理特征及覆盖度信息,基于多元线性回归(Multivariate linear regression,MLR)、随机森林回...冬小麦拔节期叶绿素状况估算对于冬小麦营养诊断非常重要。本文利用无人机遥感平台获取冬小麦拔节期长势遥感信息,提取多光谱植被指数、RGB影像纹理特征及覆盖度信息,基于多元线性回归(Multivariate linear regression,MLR)、随机森林回归(Random forest regression,RFR)构建了冬小麦SPAD值估算模型。分析多光谱植被指数、纹理特征和覆盖度信息,以及相互结合对于冬小麦SPAD值估算的影响。结果表明:多光谱植被指数、纹理特征、覆盖度的结合(2种类型或3种类型参数结合)可以用于冬小麦拔节期SPAD值的估算,而且相较于单类型参数或两类型参数结合,更多类型参数结合提高了冬小麦拔节期SPAD值的估算精度。而基于相同参数利用随机森林构建的冬小麦拔节期SPAD值估算模型精度均高于多元线性回归构建的模型精度。其中,基于3种类型参数构建的冬小麦SPAD值估算模型精度最高,R^(2)为0.78,RMSE为2.08。各类型参数对冬小麦拔节期SPAD值估算精度的影响由大到小依次为多光谱植被指数、纹理特征、覆盖度。其中,多光谱植被指数构建的模型精度与纹理特征构建的模型精度相近(R^(2)和RMSE分别为0.71、2.36及0.70、2.45)。覆盖度虽然对于SPAD值的估算精度提升最小,但结合其他特征可提高冬小麦SPAD值估算精度(对于RFR模型,R^(2)提高0.02~0.03)。多光谱植被指数、纹理特征、覆盖度的结合提高了模型估算精度,为冬小麦拔节期SPAD值快速估算提供了技术参考。展开更多
阔叶十大功劳、狭叶十大功劳及南天竹同为小檗科植物,其叶片表观性状存在较大差异。为了考察上述3种植物叶片SPAD值与叶绿素的相关性,运用SPAD-502Plus叶绿素仪和分光光度法分别测定这3种植物叶片的叶绿素含量,并引入叶鲜质量与叶面积比...阔叶十大功劳、狭叶十大功劳及南天竹同为小檗科植物,其叶片表观性状存在较大差异。为了考察上述3种植物叶片SPAD值与叶绿素的相关性,运用SPAD-502Plus叶绿素仪和分光光度法分别测定这3种植物叶片的叶绿素含量,并引入叶鲜质量与叶面积比(ratio of leaf fresh mass and leaf area,SLW)作为叶片厚薄的特征参数;再应用通径分析进一步探讨叶片特征参数和各叶绿素参数对SPAD值的直接或间接影响,最后建立SPAD值与叶绿素a及叶绿素b和总叶绿素的线性函数、二次多项式函数、指数函数及乘幂函数的拟合方程,并根据决定系数(R2)确定最佳拟合曲线。研究表明:SPAD值与叶绿素含量在单位叶鲜质量表示下相关性不强,但在单位叶面积表示下成极显著相关;通过通径分析发现在考察的各参数中对SPAD值影响最大的是叶绿素a含量,说明SPAD-502Plus叶绿素仪有效地消除了叶片厚度等对测量结果的影响;在所建立的拟合方程中,SPAD值与叶绿素含量的非线性拟合效果要优于线性,并且不同种植物的最佳数学模型各有不同。上述分析说明,利用SPAD-502Plus叶绿素仪快速、无损地评估在体植物叶片的叶绿素含量是可行的。展开更多
文摘冬小麦拔节期叶绿素状况估算对于冬小麦营养诊断非常重要。本文利用无人机遥感平台获取冬小麦拔节期长势遥感信息,提取多光谱植被指数、RGB影像纹理特征及覆盖度信息,基于多元线性回归(Multivariate linear regression,MLR)、随机森林回归(Random forest regression,RFR)构建了冬小麦SPAD值估算模型。分析多光谱植被指数、纹理特征和覆盖度信息,以及相互结合对于冬小麦SPAD值估算的影响。结果表明:多光谱植被指数、纹理特征、覆盖度的结合(2种类型或3种类型参数结合)可以用于冬小麦拔节期SPAD值的估算,而且相较于单类型参数或两类型参数结合,更多类型参数结合提高了冬小麦拔节期SPAD值的估算精度。而基于相同参数利用随机森林构建的冬小麦拔节期SPAD值估算模型精度均高于多元线性回归构建的模型精度。其中,基于3种类型参数构建的冬小麦SPAD值估算模型精度最高,R^(2)为0.78,RMSE为2.08。各类型参数对冬小麦拔节期SPAD值估算精度的影响由大到小依次为多光谱植被指数、纹理特征、覆盖度。其中,多光谱植被指数构建的模型精度与纹理特征构建的模型精度相近(R^(2)和RMSE分别为0.71、2.36及0.70、2.45)。覆盖度虽然对于SPAD值的估算精度提升最小,但结合其他特征可提高冬小麦SPAD值估算精度(对于RFR模型,R^(2)提高0.02~0.03)。多光谱植被指数、纹理特征、覆盖度的结合提高了模型估算精度,为冬小麦拔节期SPAD值快速估算提供了技术参考。
文摘阔叶十大功劳、狭叶十大功劳及南天竹同为小檗科植物,其叶片表观性状存在较大差异。为了考察上述3种植物叶片SPAD值与叶绿素的相关性,运用SPAD-502Plus叶绿素仪和分光光度法分别测定这3种植物叶片的叶绿素含量,并引入叶鲜质量与叶面积比(ratio of leaf fresh mass and leaf area,SLW)作为叶片厚薄的特征参数;再应用通径分析进一步探讨叶片特征参数和各叶绿素参数对SPAD值的直接或间接影响,最后建立SPAD值与叶绿素a及叶绿素b和总叶绿素的线性函数、二次多项式函数、指数函数及乘幂函数的拟合方程,并根据决定系数(R2)确定最佳拟合曲线。研究表明:SPAD值与叶绿素含量在单位叶鲜质量表示下相关性不强,但在单位叶面积表示下成极显著相关;通过通径分析发现在考察的各参数中对SPAD值影响最大的是叶绿素a含量,说明SPAD-502Plus叶绿素仪有效地消除了叶片厚度等对测量结果的影响;在所建立的拟合方程中,SPAD值与叶绿素含量的非线性拟合效果要优于线性,并且不同种植物的最佳数学模型各有不同。上述分析说明,利用SPAD-502Plus叶绿素仪快速、无损地评估在体植物叶片的叶绿素含量是可行的。
