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数学形态学辅助下基于光谱指数的作物冠层组分分类被引量：5: 1; 作者张羽杨涛 +6 位作者马吉锋黄宇郑恒彪程涛田永超朱艳姚霞《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第7期163-170,共8页; 近地遥感常被用于获取作物冠层组分信息,但在提取叶片反射率时常受到土壤背景、穗和阴影效应的影响。为准确分类并提取作物冠层组分信息,该研究通过分析小麦冠层各组分(光照/阴影叶片、土壤、穗)的光谱及纹理差异,提出了一种光谱指数与... 展开更多; 关键词冠层组分光谱指数数学形态学高光谱影像光照叶片阴影叶片; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于不同叶位日光诱导叶绿素荧光信息的水稻叶瘟病早期监测被引量：3: 2; 作者程宇馨薛博文 +7 位作者孔媛媛姚东良田龙王雪姚霞朱艳曹卫星程涛《智慧农业（中英文）》 CSCD 2023年第3期35-48,共14页; [目的/意义]基于遥感手段的稻叶瘟(Rice Leaf Blast,RLB)无损早期监测对于抗性育种和植保防控具有重要作用。目前对稻瘟病的研究多使用反射光谱在其显症阶段进行监测,针对稻叶瘟早期侵染阶段的日光诱导叶绿素荧光(Solar-Induced Chlorop... 展开更多; 关键词稻瘟病日光诱导叶绿素荧光连续小波光谱分析叶位早期病害监测; 在线阅读下载PDF 职称材料

二向反射和方向半球反射光谱差异及其对小麦叶片叶绿素含量反演的影响: 3; 作者王雪王文辉 +4 位作者李栋姚霞朱艳曹卫星程涛《作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期485-496,共12页; 二向反射率因子(bidirectional reflectance factor,BRF)和方向半球反射率因子(directional-hemispherical reflectance factor,DHRF)是反射光谱的两种形式,但在生化参数监测过程中,多数研究忽略了BRF和DHRF光谱的差异及其对叶片叶绿素... 展开更多; 关键词小麦二向反射方向半球反射叶片叶绿素含量植被指数小波系数; 在线阅读下载PDF 职称材料

利用日光诱导叶绿素荧光监测水稻叶片叶绿素含量被引量：12: 4; 作者印玉明王永清 +6 位作者马春晨郑恒彪程涛田永超朱艳曹卫星姚霞《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第12期169-180,共12页; 快速准确地监测作物叶片叶绿素含量对于研究作物光合作用、氮素营养以及胁迫状况至关重要。该研究基于不同品种、不同密度、不同氮素水平的水稻田间小区试验,分别获取冠层和单叶的辐亮度光谱、反射率光谱及生理生态指标等,计算日光诱导... 展开更多; 关键词水稻叶绿素模型日光诱导叶绿素荧光单叶尺度冠层尺度 SCOPE Fluspect-B; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名数学形态学辅助下基于光谱指数的作物冠层组分分类被引量：5: 1; 作者张羽杨涛马吉锋黄宇郑恒彪程涛田永超朱艳姚霞; 机构南京农业大学国家信息农业工程技术中心/江苏省信息农业重点实验室/农业农村部农作物系统分析与决策重点实验室/智慧农业教育部工程研究中心/现代作物生产省部共建协同创新中心; 出处《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第7期163-170,共8页; 基金国家重点研发计划项目(2019YFE0126900-1) 江苏省重点研发计划项目(BE2019383) +1 种基金现代作物生产省部共建协同创新中心项目(CIC-MCP)。; 文摘近地遥感常被用于获取作物冠层组分信息,但在提取叶片反射率时常受到土壤背景、穗和阴影效应的影响。为准确分类并提取作物冠层组分信息,该研究通过分析小麦冠层各组分(光照/阴影叶片、土壤、穗)的光谱及纹理差异,提出了一种光谱指数与数学形态学结合的作物冠层组分分类方法,探讨不同生育时期的最佳冠层组分分类方法,并定量分析不同组分的归一化光谱指数与小麦叶片氮含量的关系。结果表明:光谱指数法能较好地区分小麦抽穗前的不同冠层组分,而抽穗期的分类效果易受麦穗影响;光谱指数与数学形态学结合的分类方法能较好地消除麦穗对光照/阴影叶片提取的干扰(总体分类精度为97.80%,Kappa系数为0.97,运行时间3.87 min),该方法的分类精度及运行效率均优于传统分类方法(迭代自组织数据分析算法(Iterative Selforganizing Data Analysis Techniques Algorithm, ISODATA)和最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation, MLE));而且,基于光照和阴影叶片的归一化光谱指数对叶片氮含量最敏感。研究结果可为其他作物冠层组分分类和精准农业中农学参数的定量反演提供技术参考。; 关键词冠层组分光谱指数数学形态学高光谱影像光照叶片阴影叶片; Keywords canopy components spectral index mathematical morphology hyperspectral image sunlit leaves shadowed leaves; 分类号 S127 [农业科学—农业基础科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于不同叶位日光诱导叶绿素荧光信息的水稻叶瘟病早期监测被引量：3: 2; 作者程宇馨薛博文孔媛媛姚东良田龙王雪姚霞朱艳曹卫星程涛; 机构南京农业大学国家信息农业工程技术中心/江苏省信息农业重点实验室/农业农村部农作物系统分析与决策重点实验室/智慧农业教育部工程研究中心/现代作物生产省部共建协同创新中心; 出处《智慧农业（中英文）》 CSCD 2023年第3期35-48,共14页; 基金江苏省大学生创新创业训练计划(202110307101Y) 国家自然科学基金面上项目(41871259)。; 文摘 [目的/意义]基于遥感手段的稻叶瘟(Rice Leaf Blast,RLB)无损早期监测对于抗性育种和植保防控具有重要作用。目前对稻瘟病的研究多使用反射光谱在其显症阶段进行监测,针对稻叶瘟早期侵染阶段的日光诱导叶绿素荧光(Solar-Induced Chlorophyll Fluorescence,SIF)光谱监测研究尚未见报道。本研究的目的是基于不同叶位的日光诱导叶绿素荧光信息,实现水稻叶瘟病早期阶段感病叶片的准确识别。[方法]基于一年的温室接种试验和大田采样实验,配合使用主动光源、ASD(Analytical Spectral Devices)地物光谱仪和FluoWat叶片夹,获取了拔节期和抽穗期水稻植株顶1至顶4叶位的叶片SIF光谱,并人工标注了被测样本的发病等级。研究基于连续小波分析(Continue Wavelet Analysis,CWA)提取对稻叶瘟敏感的小波特征,比较了不同叶位敏感特征及其感病叶片识别精度,最后基于线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)算法构建了稻叶瘟识别模型。[结果和讨论]各叶位感病叶片远红光区域的上行和下行SIF均显著高于健康叶片;基于SIF小波特征的感病叶片识别精度显著高于原始SIF波段,顶1叶的稻瘟病识别精度显著高于其他三个叶位,其识别精度最高可达70%;提取的适用于多叶位的共性敏感小波特征↑WF832,3和↓WF809,3在顶1至顶4叶的精度分别达到69.45%、62.19%、60.35%、63.00%和69.98%、62.78%、60.51%、61.30%。[结论]本研究揭示了稻瘟病胁迫下水稻叶片SIF光谱响应规律,提取了对稻叶瘟敏感的SIF小波特征,结果证明了连续小波分析和SIF技术用于诊断稻叶瘟的潜力,为实现稻瘟病的田间早期、快速、原位诊断提供了重要参考与技术支撑。; 关键词稻瘟病日光诱导叶绿素荧光连续小波光谱分析叶位早期病害监测; Keywords rice leaf blast(RLB) solar-induced chlorophyll fluorescence(SIF) continuous wavelet analysis(CWA) leaf position ear‐ly stage disease detection; 分类号 S511 [农业科学—作物学] S363 [农业科学—作物栽培与耕作技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名二向反射和方向半球反射光谱差异及其对小麦叶片叶绿素含量反演的影响: 3; 作者王雪王文辉李栋姚霞朱艳曹卫星程涛; 机构南京农业大学国家信息农业工程技术中心/江苏省信息农业重点实验室/农业农村部农作物系统分析与决策重点实验室/智慧农业教育部工程研究中心/现代作物生产省部共建协同创新中心; 出处《作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期485-496,共12页; 基金国家自然科学基金项目(41871259)资助。; 文摘二向反射率因子(bidirectional reflectance factor,BRF)和方向半球反射率因子(directional-hemispherical reflectance factor,DHRF)是反射光谱的两种形式,但在生化参数监测过程中,多数研究忽略了BRF和DHRF光谱的差异及其对叶片叶绿素含量(leaf chlorophyll content,LCC)反演的影响。本研究以不同品种、密度及氮素处理的小麦田间小区试验为基础,在叶片尺度获取了BRF和DHRF光谱,并计算相应的植被指数和小波系数,建立了基于植被指数和小波系数的LCC监测模型,定量分析BRF和DHRF光谱、植被指数和小波系数的差异及其对LCC反演的影响。结果表明,1)BRF和DHRF随LCC变化趋势一致,但两种光谱存在显著差异,且BRF光谱值高于DHRF光谱值;2)在一定程度上,应用植被指数和小波系数均可消除BRF和DHRF光谱差异的影响,其中归一化红边植被指数(normalized differential red edge vegetation index,NDRE)和红边叶绿素指数(red edge chlorophyll index,C_(Ired-edge))可以消除BRF和DHRF光谱差异的影响(R^(2)=0.930),但小波系数的性能要优于植被指数(R^(2)=0.995);3)基于DHRF光谱的植被指数和小波系数对LCC的估测能力优于BRF光谱,所有植被指数中NDRE反演效果最好(DHRF:R^(2)=0.957;BRF:R^(2)=0.938;All:R^(2)=0.892),第4尺度765 nm处的小波系数WF(4,675)反演LCC的效果优于NDRE(DHRF:R^(2)=0.985;BRF:R^(2)=0.971;All:R^(2)=0.973),且WF(4,675)消除BRF和DHRF光谱差异对LCC反演的影响能力强于NDRE(WF(4,675):R^(2)=0.973;NDRE:R^(2)=0.892)。综上所述,BRF和DHRF光谱存在差异,且这种差异不能直接忽略。研究明确了BRF和DHRF光谱的差异,为构建基于BRF和DHRF光谱的统一模型及提升冠层尺度LCC精确反演提供理论基础。; 关键词小麦二向反射方向半球反射叶片叶绿素含量植被指数小波系数; Keywords wheat BRF DHRF leaf chlorophyll content vegetation index wavelet analysis; 分类号 TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] S512.1 [农业科学—作物学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名利用日光诱导叶绿素荧光监测水稻叶片叶绿素含量被引量：12: 4; 作者印玉明王永清马春晨郑恒彪程涛田永超朱艳曹卫星姚霞; 机构南京农业大学国家信息农业工程技术中心/江苏省信息农业重点实验室/农业农村部农作物系统分析与决策重点实验室/智慧农业教育部工程研究中心/现代作物生产省部共建协同创新中心; 出处《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第12期169-180,共12页; 基金国家自然科学基金资助项目(31971780) 江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX21_0598)。; 文摘快速准确地监测作物叶片叶绿素含量对于研究作物光合作用、氮素营养以及胁迫状况至关重要。该研究基于不同品种、不同密度、不同氮素水平的水稻田间小区试验,分别获取冠层和单叶的辐亮度光谱、反射率光谱及生理生态指标等,计算日光诱导叶绿素荧光(Sun-Induced Chlorophyll Fluorescence,SIF)指数和植被指数,进一步基于线性回归和辐射传输模型2种方法来建立叶绿素含量监测模型,评估多个叶绿素监测模型的精度及适用性。结果表明:1)在冠层尺度,冠层761 nm处SIF强度(F761)与冠层叶绿素含量相关性最高,决定系数(Determination coefficient,R^(2))为0.72,略高于表现最好的红边叶绿素指数(Red edge Chlorophyll index,CIred edge)(R^(2)=0.63);2)在单叶尺度,归一化下行SIF指数(↓FY NDFI)与单叶叶绿素含量相关性最高,R^(2)为0.77,比表现最好的上行荧光产量双峰比值指数(↑FY687/↑FY741)R^(2)高出0.10,与表现最好的植被指数CIred edge效果相当(R^(2)=0.81);3)基于SCOPE(Soil Canopy Observation,Photochemistry and Energy fluxes)模型反演水稻冠层叶绿素含量的验证R^(2)为0.57,均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE)为56.54μg/cm,效果差于PROSAIL模型(模型检验的R^(2)为0.91,RMSE为22.59μg/cm);4)单叶Fluspect-B模型反演水稻单叶叶绿素含量的验证R^(2)为0.55,均方根误差RMSE为19.45μg/cm,效果差于PROCWT模型反演结果(R^(2)为0.72,RMSE为6.42μg/cm)。综上,SIF指数在监测冠层和单叶叶绿素含量时效果较好,基于SIF的辐射传输模型也可以用来反演水稻冠层和单叶的叶绿素含量。研究结果可为SIF监测作物叶绿素含量提供理论依据,并对未来利用SIF进行植物光合作用研究提供理论支持。; 关键词水稻叶绿素模型日光诱导叶绿素荧光单叶尺度冠层尺度 SCOPE Fluspect-B; Keywords rice chlorophyll model sun-induced chlorophyll fluorescence leaf scale canopy scale SCOPE Fluspect-B; 分类号 S127 [农业科学—农业基础科学] S511 [农业科学—作物学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	数学形态学辅助下基于光谱指数的作物冠层组分分类	张羽杨涛马吉锋黄宇郑恒彪程涛田永超朱艳姚霞	《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2022	5	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于不同叶位日光诱导叶绿素荧光信息的水稻叶瘟病早期监测	程宇馨薛博文孔媛媛姚东良田龙王雪姚霞朱艳曹卫星程涛	《智慧农业（中英文）》 CSCD	2023	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	二向反射和方向半球反射光谱差异及其对小麦叶片叶绿素含量反演的影响	王雪王文辉李栋姚霞朱艳曹卫星程涛	《作物学报》 CAS CSCD 北大核心	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	利用日光诱导叶绿素荧光监测水稻叶片叶绿素含量	印玉明王永清马春晨郑恒彪程涛田永超朱艳曹卫星姚霞	《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2021	12	在线阅读下载PDF 职称材料