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农业机械学报 2013年第2期44卷 205-213页

作者：张东彦 Coburn Craig 赵晋陵王秀王之杰梁栋安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039 北京农业信息技术研究中心北京100097 莱斯布里奇大学地理学院

利用多角度观测系统采集田间不同生育期大豆冠层的图谱数据,通过提取影像中土壤背景、大豆植株、光照叶片等不同目标地物的反射光谱,对比分析不同观测角度下成像光谱数据反演大豆冠层叶绿素密度的效果,探讨土壤、阴影叶片及角度变化对... 详细信息

利用多角度观测系统采集田间不同生育期大豆冠层的图谱数据,通过提取影像中土壤背景、大豆植株、光照叶片等不同目标地物的反射光谱,对比分析不同观测角度下成像光谱数据反演大豆冠层叶绿素密度的效果,探讨土壤、阴影叶片及角度变化对群体叶绿素密度反演的影响。结果表明:(0°,20°,40°,60°)的天顶角组合有最高的预测模型决定系数(R2为0.834)和最小的均方根误差(RMSE为6.13);(20°,40°,60°)天顶角组合的决定系数值高于(0°,20°,40°)的组合,且在混合植被、纯植被、光照植被3类数据中有一致的趋势。40°天顶角是反演叶绿素密度的最优角度。0°方位角(太阳主平面的后向观测)是反演叶绿素密度的最优角度。天顶角变化是影响大豆冠层叶绿素密度反演的主要因素。

关键词：大豆成像高光谱多角度叶绿素密度反演

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利用图谱特征解析和反演作物叶绿素密度

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红外与激光工程 2013年第7期42卷 1871-1881页

作者：张东彦刘良云黄文江 Cobum Craig 梁栋安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039 北京农业信息技术研究中心北京100097 中国科学院数字地球重点实验室北京100094 Department of Geography University of Lethbridge Alberta T1K3M4 Canada

地面成像光谱仪可对作物个体及群体信息进行"图谱"同步解析,因此在农业定量化研究中具有巨大的应用潜力。利用可见-近红外成像光谱仪采集不同生育期玉米和大豆的冠层"图谱"数据,在逐步提取影像中光照土壤、阴影土... 详细信息

地面成像光谱仪可对作物个体及群体信息进行"图谱"同步解析,因此在农业定量化研究中具有巨大的应用潜力。利用可见-近红外成像光谱仪采集不同生育期玉米和大豆的冠层"图谱"数据,在逐步提取影像中光照土壤、阴影土壤、光照植被、阴影植被四种组分光谱的基础上,通过选取的敏感波段构建光谱植被指数和叶绿素密度进行波段自相关分析,探讨各个分量对作物叶绿素密度反演的影响。研究发现:当植被与土壤混合存在时,对叶绿素密度敏感的波段基本在红光与近红外波段;当植被光谱提纯后(剔除土壤光谱),对叶绿素密度敏感的波段范围增大,表现在蓝、绿波段;当阴影叶片光谱剔除后,对叶绿素密度敏感的波段表现为可见光波段增加,近红外波段减少,红边波段决定系数最高。上述变化特征在不同作物中有相同的趋势,为探索地面成像光谱仪"图谱"协同反演作物生化参数进行了有意义的探索。

关键词：图谱解析光谱指数叶绿素密度大豆玉米

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基于连续小波变换的干旱胁迫下玉米冠层叶绿素密度估测

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干旱地区农业研究 2021年第4期39卷 155-161页

作者：谭先明王仲林张佳伟王贝贝杨峰杨文钰四川农业大学农学院/农业部西南作物生理生态与耕作重点实验室/四川省作物带状复合种植工程技术研究中心四川成都611130

测定了玉米各生育时期干旱胁迫下冠层叶绿素密度及冠层光谱数据,利用原始光谱反射率与冠层叶绿素密度进行相关性分析,采用常用植被指数、波段自由组合、连续小波变换构建玉米冠层叶绿素密度估测模型,并用决定系数(R2)、均方根误差(RMSE... 详细信息

测定了玉米各生育时期干旱胁迫下冠层叶绿素密度及冠层光谱数据,利用原始光谱反射率与冠层叶绿素密度进行相关性分析,采用常用植被指数、波段自由组合、连续小波变换构建玉米冠层叶绿素密度估测模型,并用决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)进行精度检验。结果表明:冠层叶绿素密度在抽雄期相较于正常对照,轻度、中度、重度干旱胁迫处理分别下降7.8%、29.5%、44.2%;波段自由组合指数RVI(555,538)、NDVI(555,538)和敏感小波系数bior5.5(26,792)、rbio2.6(22,790)、gaus6(21,791)与叶绿素密度的相关性较高,相关系数绝对值均达到0.900以上;基于敏感小波系数构建的冠层叶绿素密度估测模型验证集R2均在0.850以上,相较于其他植被指数模型R2平均提升20.6%,RMSE平均降低32.6%;最优模型为以gaus6(21,791)为自变量的一元线性回归模型,R2为0.864,RMSE为1.532。利用连续小波变换对光谱数据进行预处理,可以有效提升玉米冠层叶绿素密度估测模型的精度。

关键词：干旱胁迫叶绿素密度连续小波变换植被指数冠层玉米

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叶绿素密度遥感反演与冬小麦单产估算研究

叶绿素密度遥感反演与冬小麦单产估算研究

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作者：张苏西安科技大学

学位级别：硕士

作物产量预测可以为一个国家或者地区制定合适的农业政策、进行市场宏观调控以及商品交易估价提供重要的情报，具有重要的价值和意义。叶绿素是作物进行光合作用将光能转换成干物质的重要媒介，作物的叶绿素含量影响作物进行光合作用的... 详细信息

作物产量预测可以为一个国家或者地区制定合适的农业政策、进行市场宏观调控以及商品交易估价提供重要的情报，具有重要的价值和意义。叶绿素是作物进行光合作用将光能转换成干物质的重要媒介，作物的叶绿素含量影响作物进行光合作用的速率，进而影响作物产量。对叶绿素含量的监测，可以为作物长势和产量预测提供依据。植被光谱指数与叶绿素密度具有良好的相关性，为定量反演作物的叶绿素密度奠定了基础。针对叶绿素含量反演，目前国内外研究中，反演叶绿素的量纲大多是叶绿素浓度（mg/g）单位，模型适用性和物理机制较弱。叶绿素密度（g/cm2）量纲与遥感光谱特征联系更直接，也是农作物产量形成过程的重要监测指标，但叶绿素密度遥感模型在不同生育期、不同作物种类间的普适性检验还鲜有报道。针对农作物遥感估产，大多研究是围绕叶面积指数和生物量来估产的，基于叶绿素含量来估产的研究鲜有报道。论文基于植被光谱指数，分析比较了各植被指数与叶绿素密度的相关性，建立了叶绿素密度的光谱指数统计回归模型，并利用不同生育期和不同作物种类的实验数据，对各模型进行验证，筛选出反演叶绿素密度的最优植被指数MTCI，并得到叶绿素密度最优反演模型。以此为基础，论文继续探讨叶绿素敏感植被指数MTCI和叶面积指数敏感植被指数NDVI在不同生育期和生育期累积两个方面的单产估算精度和普适性。本文的主要工作和结论有：（1）研究了植被光谱辐射传输机理，分析叶绿素敏感的光谱波段和光谱指数，筛选出SR I、RVI I、VIopt、RVI II、SR705、R-M、MSR705以及MTCI这8个对叶绿素敏感的植被指数，并建立叶绿素密度遥感反演模型。（2）利用不同生育期和不同作物种类的实测叶绿素含量数据和光谱数据，开展小区尺度的叶绿素密度遥感模型的验证研究，分析了模型精度和普适性，发现基于MTCI来反演叶绿素密度在精度和普适性上都优于其他植被指数，并得到最优叶绿素密度反演模型。（3）通过论文前部分研究以及调研文献，发现MTCI是叶绿素敏感植被指数，而NDVI是叶面积指数敏感植被指数。本论文利用MERIS反射率产品（MERRR2P数据），通过定量化处理并进行按15天最大值合成，得到2003年-2011年间河南省各县MTCI产品和NDVI产品。利用该产品首先研究了不同生育期的叶绿素密度敏感植被指数MTCI和叶面积敏感植被指数NDVI在冬小麦收获产量预测精度和潜力，发现：（a）MTCI与产量的相关性在各个生育期都要优于NDVI；（b）利用MTCI来对冬小麦单产估算的最优生育期为抽穗期，要比利用NDVI来对冬小麦单产估算的最优生育期—乳熟期早约30天。然后，研究了累计生育期MTCI指数和NDVI指数与农作物收获产量的关联特性，发现：（a）基于累积生育期MTCI建立的单产估算模型决定系数R2达0.892，基于累积生育期NDVI建立的单产估算模型决定系数R2达0.629；（b）利用验证数据对两个单产估算模型进行验证时发现，基于累积生育期MTCI所建立的单产估算模型的单产估算误差是基于累积生育期NDVI所建立的单产估算模型的一半。因此，MTCI单产估算的精度和普适性都要优于NDVI，是一个对作物单产估算很有潜力的植被指数。

关键词：高光谱叶绿素密度植被指数产量

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高光谱数据预处理对大豆叶绿素密度反演的作用

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遥感信息 2017年第4期32卷 64-69页

作者：杨峰张勇谌俊旭范元芳杨文钰四川农业大学农学院成都611130 农业部西南作物生理生态与耕作重点实验室成都611130 四川省作物带状复合种植工程技术研究中心成都611130

针对高光谱数据异常值影响叶绿素密度反演精度的问题,以大豆叶片为研究材料,利用马氏距离和蒙特卡洛交叉验证法(Monte Carlo cross validation,MCCV)剔除异常样本,探讨13种高光谱数据预处理方法对叶绿素密度偏最小二乘法(partial least ... 详细信息

针对高光谱数据异常值影响叶绿素密度反演精度的问题,以大豆叶片为研究材料,利用马氏距离和蒙特卡洛交叉验证法(Monte Carlo cross validation,MCCV)剔除异常样本,探讨13种高光谱数据预处理方法对叶绿素密度偏最小二乘法(partial least square,PLS)建模的影响。结果表明,马氏距离法和MCCV剔除异常样本能提高校正模型的精度,在权重系数为1时剔除异常样本数3个,模型精度最高,校正集决定系数和均方根误差分别为0.821和0.112。微分处理能大幅度提高模型的预测精度,二阶微分处理效果最好,校正集决定系数和均方根误差分别为0.998和0.012,验证集决定系数和均方根误差分别为0.961和0.139,具有比原始光谱更高的精度。因此,适宜的高光谱数据预处理可有效提高大豆叶绿素密度估测精度。

关键词：高光谱预处理大豆叶绿素密度偏最小二乘法

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棉花叶绿素密度和叶片氮积累量的高光谱监测研究

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作物学报 2007年第6期33卷 931-936页

作者：黄春燕王登伟闫洁张煜星曹连莆程诚新疆兵团绿洲生态农业重点实验室/石河子大学农学院新疆石河子832003 石河子大学生物工程学院新疆石河子832003

利用非成像高光谱仪,获取棉花不同品种、不同密度冠层关键生育时期的反射光谱数据,应用光谱多元统计分析技术,研究表明,棉花冠层叶绿素密度(CH.D)和叶片氮积累量(LNA)分别在反射光谱762 nm和763 nm处的相关系数达最大值(rCH.D=0.8845**... 详细信息

利用非成像高光谱仪,获取棉花不同品种、不同密度冠层关键生育时期的反射光谱数据,应用光谱多元统计分析技术,研究表明,棉花冠层叶绿素密度(CH.D)和叶片氮积累量(LNA)分别在反射光谱762 nm和763 nm处的相关系数达最大值(rCH.D=0.8845**和rLNA=0.7870**,n=47);而一阶微分光谱数据对CH.D、LNA最敏感的波段均发生在750nm处(rCH.D=0.9098**和rLNA=0.9164**,n=47);采用47个建模样本的一阶微分光谱750 nm处的数值与棉花冠层CH.D建立线性相关模型方程,估算47个检验样本的棉花冠层CH.D,再根据CH.D与LNA建立的线性相关方程估算检验样本的LNA,47个检验样本的实测LNA与估测LNA极显著线性相关(r=0.8982**,n=94),模型方程的估算精度达86.3%,实测值与估算值的RMSE=1.0155,相对误差为0.1380。说明基于高光谱数据的棉花冠层叶绿素密度的遥感估测,可以间接用于棉花冠层叶片氮积累量的监测研究。

关键词：棉花高光谱叶绿素密度叶片氮积累量

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基于成像光谱仪的冬小麦苗期冠层叶绿素密度监测

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作物学报 2008年第10期34卷 1812-1817页

作者：谭海珍李少昆王克如谢瑞芝高世菊明博于青赖军臣刘国庆汤秋香新疆兵团绿洲生态农业重点开放实验室新疆石河子832003 中国农业科学院作物科学研究所/国家农作物基因资源与基因改良重大科学工程北京100081

利用自主研发的MSI200型成像光谱仪对冬小麦苗期叶绿素密度进行遥感监测,并与ASD Fieldspc FR2500型非成像地物光谱仪测定数据相比。结果表明,两种仪器所得R720、FD660、FD550、TCARI、GNDVI、PPR（550,450）、NRI等光谱特征参量均与叶... 详细信息

利用自主研发的MSI200型成像光谱仪对冬小麦苗期叶绿素密度进行遥感监测,并与ASD Fieldspc FR2500型非成像地物光谱仪测定数据相比。结果表明,两种仪器所得R720、FD660、FD550、TCARI、GNDVI、PPR（550,450）、NRI等光谱特征参量均与叶绿素密度显著相关,拟合度较高,说明MSI200型成像光谱仪测定的作物光谱数据是可靠的。对筛选出的模型进行检验,ASD Fieldspc FR2500模型的预测精度达86.61%～92.79%,MSI200达91.26%～95.54%,其中PPR对叶绿素密度预测精度最高,RMSE分别为0.8391和0.0979。与传统非成像地物光谱仪相比,成像光谱仪能够提取纯冠层光谱信息,所得模型精度高、误差小,筛选的植被指数和特征波段对于航天、航空遥感器的定标有重要意义。

关键词：冬小麦苗期冠层叶绿素密度 MSI200型成像光谱仪 ASD Fieldspc FR2500型非成像地物光谱仪

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净套作下大豆叶绿素密度动态及光谱估测研究

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西北农林科技大学学报（自然科学版） 2016年第5期44卷 29-37页

作者：黄山杨峰张勇王锐邓俊才雍太文刘卫国杨文钰四川农业大学农学院农业部西南作物生理生态与耕作重点实验室四川成都611130

【目的】利用高光谱数据构建一种适合于净作和套作群体的大豆叶绿素密度光谱估测通用模型,为监测以叶绿素密度为参数的净、套作大豆长势提供支撑。【方法】以南豆12为供试大豆品种,设计净作和套作2种种植模式,测定净、套作下大豆不同生... 详细信息

【目的】利用高光谱数据构建一种适合于净作和套作群体的大豆叶绿素密度光谱估测通用模型,为监测以叶绿素密度为参数的净、套作大豆长势提供支撑。【方法】以南豆12为供试大豆品种,设计净作和套作2种种植模式,测定净、套作下大豆不同生育时期叶绿素密度及其冠层光谱特征,对通过原始、全波段导数光谱和多波段组合计算的植被指数与叶绿素密度进行相关性分析,比较不同高光谱特征参数与叶绿素密度之间的关系,借助高光谱遥感分析方法构建适合于净、套作下大豆叶绿素密度的估测模型。【结果】净作和套作大豆叶绿素密度在整个生育期呈先上升后下降的单峰曲线,在结荚期达到最大值,其中净作比套作平均高5.5%。同样,大豆冠层光谱反射率在近红外波段（700~1 000nm）也呈现先增后降趋势,结荚期最高,达到70%,并在结荚期之前红边位置出现红移现象。原始光谱自由组合的比值植被指数RVI（507/697）与叶绿素密度的相关性最高,相关系数大于0.962（P〈0.01）。对净、套作下大豆叶绿素密度模型进行比较分析,发现二次模型能够较好地估测净、套作下大豆叶绿素密度（R2〉0.75,RMSE=0.25）。【结论】用比值植被指数RVI（507/697）构建的叶绿素密度二次估测模型,能够较好地对净、套作下大豆叶绿素密度进行估测。

关键词：叶绿素密度光谱估测模型冠层光谱光谱反射率光谱参数

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高光谱数据与冬小麦叶绿素密度的相关性研究

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干旱地区农业研究 2007年第6期25卷 74-79页

作者：孟卓强胡春胜程一松中国科学院遗传与发育生物学研究所农业资源研究中心

分析2006年栾城试验站不同氮素水平下冬小麦的多时相的群体光谱测量数据和相应叶片叶绿素密度的测量数据,发现:冬小麦的群体光谱的导数光谱数据、红边光谱数据,归一化植被指数NDVI和比值植被指数RVI与叶绿素密度具有很好的相关关系,并... 详细信息

分析2006年栾城试验站不同氮素水平下冬小麦的多时相的群体光谱测量数据和相应叶片叶绿素密度的测量数据,发现:冬小麦的群体光谱的导数光谱数据、红边光谱数据,归一化植被指数NDVI和比值植被指数RVI与叶绿素密度具有很好的相关关系,并且选取样本建立了相应的回归方程。以回归方程作为叶绿素高光谱估算模型,并利用检验样本对估算模型进行检验,结果表明,以745 nm处一阶导数光谱值、733 nm处二阶导数光谱值和红边振幅为变量的模型可以较好的估算叶绿素密度。

关键词：冬小麦叶绿素密度高光谱数据相关分析估算模型

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基于高光谱数据的棉花叶绿素密度定量提取研究

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干旱地区农业研究 2007年第3期25卷 89-93页

作者：袁杰王登伟黄春燕祁亚琴陈燕马勤建王洪仁新疆兵团绿洲生态农业重点实验室新疆石河子832003 新疆农八师145团新疆石河子832000

利用ASD FieldSpec FR野外光谱仪,测试了棉花(2个品种4水平种植密度)各生育时期的光谱数据及对应的叶绿素密度(CH.D),分析了它们随生育期的变化规律,并对棉花冠层光谱数据与CH.D进行了回归分析。结果表明:用归一化植被指数(NDVI)建立的... 详细信息

利用ASD FieldSpec FR野外光谱仪,测试了棉花(2个品种4水平种植密度)各生育时期的光谱数据及对应的叶绿素密度(CH.D),分析了它们随生育期的变化规律,并对棉花冠层光谱数据与CH.D进行了回归分析。结果表明:用归一化植被指数(NDVI)建立的幂指数模型的相关系数最大(r=0.722**,n=30),可用以较好地提取棉花CH.D;红边斜率与棉花群体CH.D的线性相关达到1%极显著水平(rdλred=0.679**,n=30),用棉花新陆早19号729 nm波段的一阶微分光谱值与群体CH.D建立的线性回归模型,估测棉花新陆早13号的CH.D,实测CH.D与预测CH.D的相关系数r=0.8818**(n=30),估计精度为82.3%,RMSE为0.254 g/m2,说明可以用高光谱遥感数据对棉花冠层CH.D进行遥感定量监测。

关键词：棉花高光谱叶绿素密度红边相关分析

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