不同生育时期冬小麦FPAR高光谱遥感监测模型研究 被引量：14

1

作者 贺佳 刘冰峰 李军 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期261-269,275,共10页

通过连续5年定位研究不同氮磷耦合水平下,不同生育时期冬小麦群体FPAR与冠层光谱反射率,建立基于不同植被指数的不同生育时期FPAR分段监测模型。结果表明：随着氮磷水平增加FPAR呈递增趋势,不同品种间存在差异;冬小麦群体FPAR与670、850... 通过连续5年定位研究不同氮磷耦合水平下,不同生育时期冬小麦群体FPAR与冠层光谱反射率,建立基于不同植被指数的不同生育时期FPAR分段监测模型。结果表明：随着氮磷水平增加FPAR呈递增趋势,不同品种间存在差异;冬小麦群体FPAR与670、850、960 nm具有较高的相关性,在可见光和近红外波段处均有敏感波段;在拔节期、孕穗期、抽穗期、灌浆期和成熟期FPAR与SAVI、NDVI705、EVI、DVI、RVI均达极显著相关,相关系数r范围为0.818～0.942;在不同生育时期,分别基于SAVI、NDVI705、EVI、RVI、RVI能建立较好的FPAR分段监测模型,决定系数R2分别为0.854、0.888、0.811、0.844、0.911;标准误差SE分别为0.054、0.032、0.044、0.047、0.044;以不同年份独立数据对模型进行验证,田间实测值与模型预测值之间相对误差RE分别为14.1%、17.4%、12.8%、18.8%、10.7%;均方根误差RMSE分别为0.139、0.146、0.136、0.158、0.130。该结果较拔节期至成熟期FPAR统一监测模型监测精度及验证效果均有所改善。因此,在拔节期、孕穗期、抽穗期、灌浆期和成熟期可分别用SAVI、NDVI705、EVI、RVI、RVI预测冬小麦群体FPAR,具有较好的年度间重演性和品种间适用性。不同生育时期FPAR分段监测模型较统一监测模型有较好的监测效果。 展开更多

关键词 冬小麦 光合有效辐射分量 高光谱遥感 监测模型

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基于特征波段选择的冬小麦叶面积指数高光谱遥感估测模型研究 被引量：4

2

作者 樊泽华 郭建彪 +6 位作者 孙清博 刘翠平 张士宇 张潇斌 熊淑萍 马新明 冯晔 《麦类作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1206-1214,共9页

为提高冬小麦叶面积指数(LAI)的遥感估测精度,以实现其无损快速测定目标,在田块尺度设置多年定点不同冬小麦品种氮梯度试验,测定其不同生育时期冠层高光谱数据和LAI,通过原始冠层光谱数据与一阶导数预处理(first-derivative, FD)组合竞... 为提高冬小麦叶面积指数(LAI)的遥感估测精度,以实现其无损快速测定目标,在田块尺度设置多年定点不同冬小麦品种氮梯度试验,测定其不同生育时期冠层高光谱数据和LAI,通过原始冠层光谱数据与一阶导数预处理(first-derivative, FD)组合竞争自适应重加权采样(competitive adaptive reweighted sampling, CARS)、无信息变量消除(uninformative variable elimination, UVE)和随机蛙跳(random frog, RF)三种特征波段选择方法进行偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLSR)高光谱估测模型构建。结果表明,一阶导数预处理在简化波段数量和提升模型精度上具有较好作用。经过与全波段数据及六种组合内部建模预测精度对比,RF在简化波段方面效果最好,FD-RF组合筛选波段数量为6个,建模的R^(2)和RMSE分别达到0.850和0.730,预测的R^(2)和RMSE分别为0.704和1.005;FD-CARS组合达到了最佳建模精度,R^(2)和RMSE分别为0.876和0.641;FD-UVE组合达到了最佳预测精度,R^(2)和RMSE分别为0.755和0.672。这说明基于特征波段选择可以进行冬小麦叶面积指数高光谱遥感模型建立与有效估测。 展开更多

关键词 冬小麦 高光谱遥感 叶面积指数 特征波段选择 估测模型

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不同生育时期冬小麦叶面积指数高光谱遥感监测模型 被引量：69

3

作者 贺佳 刘冰锋 李军 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第24期141-150,共10页

高光谱遥感能快速无损获取植被冠层信息,是实现作物长势实时监测的重要技术。为研究不同氮磷水平下冬小麦不同生育时期叶面积指数高光谱遥感监测模型,提高叶面积指数高光谱监测精度,该研究连续5 a定位测定黄土高原旱地不同氮磷水平和不... 高光谱遥感能快速无损获取植被冠层信息,是实现作物长势实时监测的重要技术。为研究不同氮磷水平下冬小麦不同生育时期叶面积指数高光谱遥感监测模型,提高叶面积指数高光谱监测精度,该研究连续5 a定位测定黄土高原旱地不同氮磷水平和不同冬小麦品种各生育时期冠层光谱反射率与叶面积指数,通过相关分析、回归分析等统计方法,构建不同生育时期冬小麦叶面积指数监测模型。结果表明：不同氮磷水平下,冬小麦叶面积指数随施肥量增加呈递增趋势,随生育时期改变呈抛物线趋势变化;随着氮磷供应量的增加,冠层光谱反射率在可见光波段显著降低2%-5%（P〈0.05）,在近红外波段显著增加4%-10%（P〈0.05）;不同生育时期叶面积指数与优化土壤调整植被指数、增强型植被指数Ⅱ、新型植被指数、修正归一化差异植被指数、修正简单比值植被指数均达极显著相关（P〈0.01）;拔节期、孕穗期、抽穗期、灌浆期和成熟期叶面积指数分别与优化土壤调整植被指数、增强型植被指数Ⅱ、增强型植被指数Ⅱ、修正归一化差异植被指数和修正简单比值植被指数拟合效果较好,决定系数分别为0.952、0.979、0.989、0.960和0.993;以不同年份独立数据验证模型表明,所建预测模型均有较好的验证结果,相对误差分别为13.0%、13.5%、12.8%、12.6%和14.0%,均方根误差分别为：0.313、0.336、0.316、0.316、0.324。因此,优化土壤调整植被指数、增强型植被指数Ⅱ、增强型植被指数Ⅱ、修正归一化差异植被指数和修正简单比值植被指数能有效评价拔节期、孕穗期、抽穗期、灌浆期和成熟期冬小麦叶面积指数。同时,叶面积指数分段监测模型较统一监测模型精度有所改善。该结果为实现不同肥力水平下冬小麦不同生育时期长势精确监测提供理论依据和技术支撑。 展开更多

关键词 农作物 遥感 监测 冬小麦 叶面积指数 高光谱遥感 监测模型

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冬小麦生物量高光谱遥感监测模型研究 被引量：27

4

作者 贺佳 刘冰峰 +3 位作者 郭燕 王来刚 郑国清 李军 《植物营养与肥料学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第2期313-323,共11页

【目的】高光谱遥感能快速、实时、无损监测作物长势。研究不同氮磷水平下冬小麦不同生育时期地上部生物量高光谱遥感监测模型,可提高地上部生物量高光谱监测精度。【方法】在西北农林科技大学连续进行了5年田间定位试验,设置5个施氮水... 【目的】高光谱遥感能快速、实时、无损监测作物长势。研究不同氮磷水平下冬小麦不同生育时期地上部生物量高光谱遥感监测模型,可提高地上部生物量高光谱监测精度。【方法】在西北农林科技大学连续进行了5年田间定位试验,设置5个施氮水平(N,0,75,150,225和300 kg/hm^2)和4个磷施用水平(P2O5,0,60,120和180 kg/hm^2),选用不同抗旱类型冬小麦品种,测定了从拔节期至成熟期生物量与冠层光谱反射率,通过相关分析、回归分析等统计方法,建立并筛选基于不同植被指数的冬小麦不同生育时期生物量分段遥感监测模型。【结果】冬小麦生物量与光谱反射率在670 nm和930 nm附近具有较高相关性,在可见光和近红外波段处均有敏感波段;在拔节期、孕穗期、抽穗期、灌浆期、成熟期,生物量与归一化绿波段差值植被指数(GNDVI)、比值植被指数(RVI)、修正土壤调节植被指数(MSAVI)、红边三角植被指数(RTVI)和修正三角植被指数Ⅱ(MTVIⅡ)均达极显著相关性(P<0.01),相关系数(r)范围为0.923~0.979;在不同生育时期,分别基于GNDVI、RVI、MSAVI、RTVI和MTVIⅡ能建立较好的生物量分段监测模型,决定系数(R2)分别为0.987、0.982、0.981、0.985、0.976;估计标准误差SE分别为0.157、0.153、0.163、0.133、0.132;预测值与实测值间相对误差(RE)分别为8.47%、7.12%、7.56%、8.21%、8.65%;均方根误差(RMSE),分别为0.141 kg/m^2、0.113kg/m^2、0.137 kg/m^2、0.176 kg/m^2、0.187 kg/m^2。【结论】在拔节期、孕穗期、抽穗期、灌浆期、成熟期可以用GNDVI、RVI、MSAVI、RTVI和MTVIⅡ监测冬小麦生物量,具有较好的年度间重演性和品种间适用性。同时,分段监测模型较统一监测模型具有较好的监测效果及验证效果,能有效改善高光谱遥感监测模型精度。 展开更多

关键词 农作物 冬小麦 生物量 高光谱遥感 监测模型

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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

5

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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基于高光谱遥感的小麦冠层叶片色素密度监测 被引量：24

6

作者 冯伟 朱艳 +3 位作者 田永超 马吉锋 庄森 曹卫星 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第10期4902-4911,共10页

作物叶片色素状况是评价植株光合效率和营养胁迫的重要指标,冠层叶片色素密度(单位土地面积叶片色素总量)的实时无损监测对作物生长诊断、产量估算及氮素管理具有重要意义。以包括不同品质类型(高蛋白、中蛋白和低蛋白)的多个小麦品种... 作物叶片色素状况是评价植株光合效率和营养胁迫的重要指标,冠层叶片色素密度(单位土地面积叶片色素总量)的实时无损监测对作物生长诊断、产量估算及氮素管理具有重要意义。以包括不同品质类型(高蛋白、中蛋白和低蛋白)的多个小麦品种在不同施氮水平下的连续2a大田试验为基础,研究了小麦叶片色素密度与冠层高光谱参数的定量关系。结果表明,叶片色素(叶绿素a、叶绿素b、叶绿素a+b和类胡萝卜素)密度随施氮水平增加而提高,不施氮处理的叶片色素密度随生育进程而下降,施氮处理的叶片色素密度呈单峰曲线,品种间存在明显差异。群体叶片色素密度的敏感波段主要分布在可见光区,而红边区域导数光谱表现更显著。光谱参数VOG2、VOG3、RVI(810,560)、SRE/SBE和SDr/SDb等与叶绿素密度关系较为密切,线性方程决定系数R2均在0.858以上,而与类胡萝卜素密度关系减弱,决定系数R2低于0.780,且参数间差异较小。经独立试验资料的检验表明,VOG2、VOG3、SRE/SBE和SDr/SDb对不同色素的估测结果较好,预测相对误差RE低于17.6%,虽然对叶绿素b的准确性稍低。总体上,光谱参数VOG2、VOG3、SRE/SBE和SDr/SDb与小麦群体叶片色素密度关系密切,特别是对叶片叶绿素a和叶绿素a+b的密度可以进行准确可靠的实时监测。 展开更多

关键词 小麦 高光谱遥感 叶绿素密度 类胡萝卜素密度 监测模型

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基于高光谱遥感的小麦叶片氮积累量 被引量：41

7

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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利用Landsat TM遥感数据监测冬小麦开花期主要长势参数 被引量：27

8

作者 谭昌伟 王纪华 +5 位作者 赵春江 王妍 王君婵 童璐 朱新开 郭文善 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期224-230,共7页

为精准农业技术体系中的小麦农艺处方管理决策提供详尽的全局性信息,该文以2007-2009年试验实测数据为基础,以Landsat TM影像为遥感数据源,分析了试验样点开花期冬小麦主要长势参数与品质和产量间以及与卫星遥感变量间的相关性,分别建... 为精准农业技术体系中的小麦农艺处方管理决策提供详尽的全局性信息,该文以2007-2009年试验实测数据为基础,以Landsat TM影像为遥感数据源,分析了试验样点开花期冬小麦主要长势参数与品质和产量间以及与卫星遥感变量间的相关性,分别建立及评价了TM影像遥感变量监测冬小麦开花期SPAD值、生物量、叶面积指数和叶片氮含量的模型。结果表明:冬小麦开花期,选用作物氮反射指数、近红外波段反射率和归一化植被指数这些遥感变量分别反演冬小麦SPAD值、生物量、叶面积指数和叶片氮含量是可行的;SPAD值、生物量、叶面积指数和叶片氮含量遥感监测模型的精度较高,均方根误差分别为3.12、216.5kg/hm2、0.269和0.162,以此为基础,制作出具有实际农学意义的冬小麦开花期不同等级SPAD值、生物量、叶面积指数和叶片氮含量遥感监测专题图,实现了主要长势参数空间分布量化表达。基于卫星影像的农田面状信息获取技术克服了点状信息的不足,为农业生产管理决策及时提供信息支持,使该研究技术更利于大面积应用和推广。 展开更多

关键词 遥感 监测模型 主要长势参数估算 LANDSAT TM 冬小麦

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基于平稳小波变换的冬小麦覆盖度高光谱监测" 被引量：14

9

作者 姚付启 蔡焕杰 +2 位作者 王海江 张倩 王健 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第3期173-180,共8页

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... 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。 展开更多

关键词 冬小麦 覆盖度 高光谱遥感 平稳小波变换 估算模型

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冬小麦条锈病严重度高光谱遥感反演模型研究 被引量：17

10

作者 蒋金豹 陈云浩 +1 位作者 黄文江 李京 《南京农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第3期63-67,共5页

通过人工田间诱发不同等级小麦条锈病，在不同生育期测定染病冬小麦冠层光谱及其病情指数（DI）。把冠层光谱一阶微分数据与相应的DI进行相关分析，采用单变量线性和非线性回归技术，建立小麦DI的估测模型，并利用不同品种小麦样本对模... 通过人工田间诱发不同等级小麦条锈病，在不同生育期测定染病冬小麦冠层光谱及其病情指数（DI）。把冠层光谱一阶微分数据与相应的DI进行相关分析，采用单变量线性和非线性回归技术，建立小麦DI的估测模型，并利用不同品种小麦样本对模型精度进行可靠性检验。结果表明：DI与一阶微分在432～582nm、637～701nm以及715～765nm区域内有极显著相关性，以红边峰值区（725～735nm）一阶微分总和与绿边峰值区（521～530nm）一阶微分总和的比值为变量的线性模型估测DI精度最高，且其对小麦品种相对不敏感。上述研究结果对利用高光谱遥感监测农作物病害及其严重程度都具有实际应用价值。 展开更多

关键词 高光谱遥感 冬小麦 条锈病 病情指数 反演模型 可靠性分析

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中高分辨率遥感协同反演冬小麦覆盖度 被引量：8

11

作者 孙中平 刘素红 +4 位作者 姜俊 白雪琪 陈永辉 朱程浩 郭文婷 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第16期161-167,共7页

为了开展高精度、高时空分辨率的植被覆盖度(fraction vegetation cover,FVC)监测,该文以华北地区冬小麦地为研究对象,采用4期高分一号卫星多光谱(GF1-PMS)、多光谱宽幅(GF1-WFV)与环境一号卫星多光谱(HJ1-CCD)3种传感器同期影像数据集... 为了开展高精度、高时空分辨率的植被覆盖度(fraction vegetation cover,FVC)监测,该文以华北地区冬小麦地为研究对象,采用4期高分一号卫星多光谱(GF1-PMS)、多光谱宽幅(GF1-WFV)与环境一号卫星多光谱(HJ1-CCD)3种传感器同期影像数据集,基于像元二分法模型,研究多源中高分辨率遥感影像协同估算FVC方法。以基于高空间分辨率GF1-PMS影像反演的FVC作为检验数据,对单源直接获取法、多源全生育期法、多源分期法3种反演模型进行了分析比较。研究结果表明:HJ1-CCD、GF1-WFV数据与GF1-PMS数据的FVC直接反演结果具有较高的一致性,但在冬小麦的初期生长阶段,受卫星观测角度效应的影响,GF1-WFV与HJ1-CCD的FVC结果偏高,偏差随冬小麦的成熟封垄而逐渐减弱;多源分期法的时空反演得到的FVC精度最高,GF1-WFV的决定系数为0.984,均方根误差为0.030;HJ1-CCD的决定系数为0.978,均方根误差为0.034;而在缺少GF1-PMS匹配数据时,可通过多源全生育期法提高GF1-WFV与HJ1-CCD数据的反演精度,GF1-WFV的决定系数为0.964,均方根误差为0.044;HJ1-CCD的决定系数为0.950,均方根误差为0.052。通过多传感器的联合反演获取时间序列的高精度的FVC数据,可为研究植被生长状况及生态环境动态变化提供数据基础。 展开更多

关键词 遥感 作物 监测 多源 覆盖度 冬小麦 像元二分法 高分一号

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小麦籽粒蛋白质含量高光谱遥感预测模型比较 被引量：6

12

作者 张志勇 樊泽华 +5 位作者 张娟娟 邱青彬 郑亮 芮战许 马新明 熊淑萍 《河南农业大学学报》 CAS CSCD 2022年第2期188-198,共11页

【目的】利用高光谱遥感技术实现冬小麦籽粒蛋白质含量的精准预测,比较筛选小麦籽粒蛋白质含量预测模型,实现优质小麦栽培生产。【方法】设置不同品质类型小麦品种和施氮量处理,测定开花期叶片叶绿素含量(SPAD)、叶片干物质质量(LDW)、... 【目的】利用高光谱遥感技术实现冬小麦籽粒蛋白质含量的精准预测,比较筛选小麦籽粒蛋白质含量预测模型,实现优质小麦栽培生产。【方法】设置不同品质类型小麦品种和施氮量处理,测定开花期叶片叶绿素含量(SPAD)、叶片干物质质量(LDW)、地上生物量(AGB)、叶片氮含量(LNC)、叶片氮积累量(LNA)、叶面积指数(LAI)、植株氮含量(PNC)、植株氮积累量(PNA)和氮营养指数(NNI)9个农学参数及小麦冠层光谱,通过一阶导数和偏最小二乘法,构建基于不同农学参数的小麦籽粒蛋白质含量高光谱预测模型。【结果】一阶导数处理可以提高光谱数据与农学参数的相关性。运用偏最小二乘法构建的高光谱农学参数估测模型中以SPAD的模型建模精度与验证精度相对较优,建模集决定系数R^(2)与预测集标准均方根误差nRMSE分别为0.99和4.10%;NNI反演模型验证结果较好,相对预测偏差RPD为2.04;利用线性回归构建的农学参数-籽粒蛋白质预测模型中以LNC的建模精度与验证精度最佳,其建模集R^(2)、预测集均方根误差RMSE和RPD分别为0.64、0.79和2.11。最终构建的“高光谱-农学参数-籽粒蛋白质含量”预测模型以开花期LNC为中间变量的模型最优,其预测集R^(2)、RMSE和RPD分别为0.55、1.12和1.49。【结论】以农学参数为中间变量可以进行冬小麦籽粒蛋白质含量预测,“高光谱-LNC-籽粒蛋白质含量”具有较高精度的预测结果。 展开更多

关键词 冬小麦 籽粒蛋白质含量 农学参数 高光谱遥感 预测模型

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基于遥感影像植被指数变化量分析的冬小麦长势动态监测 被引量：4

13

作者 陆洲 罗明 +3 位作者 谭昌伟 徐飞飞 梁爽 杨昕 《麦类作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第10期1257-1264,共8页

为进一步探究利用中低分辨率影像监测小麦苗情的机理,丰富小麦长势动态监测的模式,结合2017-2018年定点观测试验,以GF-WFV数据为遥感影像源,研究了孕穗-开花期冬小麦主要长势变化量参数和产量及其与植被指数变化量间的定量关系,以逐步... 为进一步探究利用中低分辨率影像监测小麦苗情的机理,丰富小麦长势动态监测的模式,结合2017-2018年定点观测试验,以GF-WFV数据为遥感影像源,研究了孕穗-开花期冬小麦主要长势变化量参数和产量及其与植被指数变化量间的定量关系,以逐步回归方法筛选目标长势变化量参数,分别构建及评价基于GF-WFV影像遥感植被指数变化量的孕穗-开花期叶片含氮量变化量和叶绿素含量变化量监测模型。结果表明,冬小麦叶片含氮量变化量(ΔLNC)和叶绿素含量变化量(ΔCHL)与产量密切相关,而孕穗-开花期的归一化植被指数变化量(ΔNDVI)、比值植被指数变化量(ΔRVI)分别与ΔLNC和ΔCHL相关性最好,因此选择这两个植被指数变化量作为敏感参量构建冬小麦长势监测模型。经验证,基于ΔNDVI和ΔRVI构建的长势线性模型可靠且精度高,其决定系数分别为0.70和0.64,均方根误差分别为0.39%和0.08 mg·L^-1FW。基于预测模型和实测数据分级量化表达冬小麦长势的空间分布状况,能够很好实现了基于GF-WFV时相影像长势不同等级的遥感监测。 展开更多

关键词 遥感 冬小麦 GF-WFV影像 植被指数变化量 长势动态 监测模型

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基于光谱遥感的冬小麦籽粒淀粉积累量的监测 被引量：2

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作者 王超 冯美臣 +2 位作者 王君杰 肖璐洁 杨武德 《中国生态农业学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第4期440-447,共8页

为了建立基于叶绿素密度淀粉积累量的最佳种植密度光谱监测模型,利用遥感技术准确测量小麦淀粉积累量,本试验通过大田试验,根据品种特性和晋中地区推广种植密度分别设置5个种植密度(300万苗.hm 2、450万苗.hm 2、600万苗.hm 2、750万苗.... 为了建立基于叶绿素密度淀粉积累量的最佳种植密度光谱监测模型,利用遥感技术准确测量小麦淀粉积累量,本试验通过大田试验,根据品种特性和晋中地区推广种植密度分别设置5个种植密度(300万苗.hm 2、450万苗.hm 2、600万苗.hm 2、750万苗.hm 2、900万苗.hm 2),对其冠层光谱、叶绿素密度和淀粉积累量进行了测定,并利用统计学方法对5个种植密度的数据进行分析,对混合密度进行模拟。结果表明,在5个密度梯度和模拟混合密度下所建立的淀粉积累量光谱监测模型中,以密度750万苗.hm 2条件下的NDVI(1 200 nm,670 nm)所建立的光谱模型最好,其精确度可达0.920 6。用2009—2010年的试验数据对模型进行检验,其预测值和实测值的R2也可达0.954 2,表明750万苗.hm 2的种植密度是对冬小麦淀粉积累量进行预测的最佳密度,依此所建立的冬小麦淀粉积累动态监测光谱模型是可行的。同时,所建立模拟混合密度模型的精确度可达0.883 1,验证R2也可达0.905 4,说明该模拟混合密度模型能够较准确地预测不同种植密度条件下的淀粉积累量。因此,模拟混合密度模型在现实应用中具有较好的适用性和普适度。 展开更多

关键词 冬小麦 种植密度 叶绿素密度 淀粉积累量 光谱遥感 监测模型

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无人机高光谱遥感估算冬小麦叶面积指数 被引量：37

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作者 陈晓凯 李粉玲 +3 位作者 王玉娜 史博太 侯玉昊 常庆瑞 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第22期40-49,共10页

为探讨利用低空无人机平台和高光谱影像对冬小麦叶面积指数进行遥感估算,该研究以拔节期冬小麦小区试验为基础,对原始冠层光谱进行一阶导数和连续统去除光谱变换,并在此基础上提取任意两波段组合的差值光谱指数(Difference Spectral Ind... 为探讨利用低空无人机平台和高光谱影像对冬小麦叶面积指数进行遥感估算,该研究以拔节期冬小麦小区试验为基础,对原始冠层光谱进行一阶导数和连续统去除光谱变换,并在此基础上提取任意两波段组合的差值光谱指数(Difference Spectral Index,DSI)、比值光谱指数(Ratio Spectral Index,RSI)和归一化光谱指数(Normalized Spectral Index,NDSI),以最优窄波段光谱指数进行叶面积指数估算模型的构建。结果表明,最优窄波段指数的构成波段主要位于红边区域,最优窄波段指数与叶面积指数均呈现非线性关系;光谱变换显著提升了光谱变量与叶面积指数的相关性,其中连续统去除光谱所获取的NDSI(738,822)光谱指数与叶面积指数的相关性最佳;窄波段光谱指数和随机森林回归算法的叶面积指数估算模型精度最高,其相对预测偏差为2.01,验证集的决定系数和均方根误差分别为0.77和0.27。基于随机森林回归算法的无人机高光谱叶面积指数估算模型能够准确地实现小区域的叶面积指数遥感填图,为后期作物长势、变量施肥等提供理论依据。 展开更多

关键词 无人机 高光谱 遥感 模型 冬小麦 叶面积指数

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基于无人机高光谱长势指标的冬小麦长势监测 被引量：44

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作者 陶惠林 徐良骥 +3 位作者 冯海宽 杨贵军 苗梦珂 林博文 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期180-191,共12页

为快速准确监测作物长势,以冬小麦为研究对象,获取了不同生育期的无人机高光谱影像。利用无人机高光谱数据构建光谱指数,并分析4个生育期的指数与生物量、叶面积指数以及由生物量和叶面积2个生理参数构建的长势监测指标(Growth monitori... 为快速准确监测作物长势,以冬小麦为研究对象,获取了不同生育期的无人机高光谱影像。利用无人机高光谱数据构建光谱指数,并分析4个生育期的指数与生物量、叶面积指数以及由生物量和叶面积2个生理参数构建的长势监测指标(Growth monitoring indicator,GMI)的相关性;建立与GMI相关性较强的4个光谱指数的单指数回归模型,利用多元线性回归、偏最小二乘和随机森林3种机器学习方法分别建立冬小麦各生育期的GMI反演模型;将最佳模型应用于无人机高光谱影像,得到冬小麦长势监测图。结果表明:各生育期光谱指数与冬小麦GMI相关性较高,大部分指数都达到了显著水平,其中NDVI、SR、MSR和NDVI×SR与GMI的相关性高于生物量、叶面积指数与GMI的相关性;拔节期、挑旗期、开花期、灌浆期、全生育期,表现最好的回归模型对应光谱指数分别是NDVI×SR、NDVI、SR、NDVI和NDVI×SR;对比3种方法构建的GMI反演模型,开花期模型MLR-GMI效果最佳,此时期的模型建模R^2、RMSE和NRMSE分别是0.7164、0.0963、15.90%。 展开更多

关键词 冬小麦长势监测 无人机遥感 高光谱 多元线性回归 偏最小二乘 随机森林

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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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冬小麦生物量及氮积累量的植被指数动态模型研究 被引量：10

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作者 吴亚鹏 贺利 +4 位作者 王洋洋 刘北城 王永华 郭天财 冯伟 《作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第8期1238-1249,共12页

利用遥感技术实时监测小麦生长状况,依据监测结果适时促控,可提高产量。本研究以高产小麦品种周麦27为试验材料,在不同试验地点设置了水氮耦合的大田试验,筛选出了适宜监测冬小麦地上部氮积累量和生物量的植被指数,并构建了不同产量水... 利用遥感技术实时监测小麦生长状况,依据监测结果适时促控,可提高产量。本研究以高产小麦品种周麦27为试验材料,在不同试验地点设置了水氮耦合的大田试验,筛选出了适宜监测冬小麦地上部氮积累量和生物量的植被指数,并构建了不同产量水平下优选植被指数的动态模型。结果表明,(1)不同的水氮耦合模式显著影响小麦冠层光谱变化,在350~700nm和750~900nm表现相反的反应特征;(2)对2个农学生长指标反应敏感且兼容性好的植被指数主要有修正型红边比率(mRER)、土壤调整植被指数[SAVI(825,735)]、红边叶绿素指数(CIred-edge)和归一化差异光谱指数(NDSI),其与产量间相关性较好的时期为拔节至灌浆中期;(3)双Logistic模型可以很好地拟合植被指数的动态变化,高产和超高产水平下拟合精度较高(R^2>0.82),而低产水平下相对较低(R2=0.608~0.736)。比较而言,CIred-edge和SAVI(825,735)用于评价小麦长势较为适宜。研究结果对作物因地定产、以苗管理、分类促控具有重要意义。 展开更多

关键词 冬小麦 高光谱遥感 植被指数 产量 动态模型

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臭氧胁迫冬小麦叶片高光谱特征和叶绿素含量估算 被引量：7

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作者 杨熙来 朱榴骏 冯兆忠 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第8期3213-3223,共11页

为无损、快速监测臭氧胁迫下冬小麦叶片叶绿素含量,建立叶绿素含量与光谱指标的定量关系,基于自由式臭氧浓度增加系统平台观测了臭氧浓度升高下拔节期、开花期及灌浆期冬小麦叶片的叶绿素含量和光谱特征。通过线性回归、人工神经网络(A... 为无损、快速监测臭氧胁迫下冬小麦叶片叶绿素含量,建立叶绿素含量与光谱指标的定量关系,基于自由式臭氧浓度增加系统平台观测了臭氧浓度升高下拔节期、开花期及灌浆期冬小麦叶片的叶绿素含量和光谱特征。通过线性回归、人工神经网络(ANN)以及偏最小二乘回归(PLSR)模型对臭氧胁迫下叶片高光谱特征进行了叶绿素含量的估算。结果表明:臭氧胁迫冬小麦叶片的光谱曲线特征出现绿峰“红移”和红边位置“蓝移”现象。相比于拔节期和开花期,小麦叶片在灌浆期受到臭氧的影响更大。臭氧胁迫下叶绿素含量与部分光谱特征参数及遥感植被指数存在显著相关关系,所有模型均取得了较高的估算精度(R^(2)>0.8),其中以光谱特征参数为建模参量的偏最小二乘回归模型精度最高。该方法可用于臭氧胁迫下冬小麦叶片叶绿素含量的估测,动态监测作物的臭氧胁迫。 展开更多

关键词 高光谱遥感 估算模型 臭氧胁迫 叶绿素 植被指数 光谱特征参数 冬小麦

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