不同施氮量条件下烤烟叶面积系数与冠层光谱参数的相关性

为明确氮肥施用量对烤烟叶面积系数(LAI)和冠层光谱参数的影响,测定了不同氮肥施用量条件下烤烟不同生育期的冠层光谱特征和LAI,对二者随施氮量的变化进行了分析,并利用相关分析和回归分析确定了二者的相关性.结果表明:在一定的施氮量范围内,施氮量增加对烤烟LAI有明显的促进效应,但在打顶期的效应不及团棵期和旺长期明显;一定范围内随施氮量增加,烤烟冠层光谱中可见光波段的反射率降低,而近红外波段的反射率提高;可见光范围内500,550,600,650和670 nm处反射率与LAI呈极显著负相关,近红外区域内780和800 nm处反射率与LAI呈显著正相关,1050和1100 nm处反射率与LAI呈极显著正相关,与LAI相关性最强的植被指数为NDVI(1050,550),用其构建的回归模型预测效果较好.     

成熟期烤烟叶面积指数的时空分布及其与冠层光谱参数的相关性

为实现烤烟成熟期叶面积指数（LAI）的实时实地无损监测,通过大田试验研究了不同施氮量条件下烟株不同叶层LAI的时空分布及其变化规律,并采集冠层光谱数据分析了烟株不同叶层LAI与烤烟光谱参数间的相关性。结果表明：烟株中层、中下层、上中下层（冠层）LAI与光谱反射率的相关性规律基本一致,均在可见光区域与光谱反射率呈显著负相关,而在760～1 300 nm波段呈显著正相关,烟株中层、冠层LAI与光谱反射率的相关性曲线相似度较高,中层LAI可在较大程度上反映整个植株的LAI。植被指数RVI(810,680)与烟株中层、上中层、冠层LAI的相关性最高,红边振幅（DλRed）与烟株下层、中下层LAI的相关性最高。经检验,基于RVI(810,680)的二次曲线模型能准确估算烟株中层和上中层LAI,基于RVI(810,680)的幂函数模型能较好地反演烟株冠层LAI,基于红边振幅（DλRed）的二次曲线模型能较好地反演烟株下层和中下层LAI。因此利用光谱参数可实时准确监测烤烟植株及中下层LAI。     

不同施肥条件下烟草冠层光谱特征与叶绿素、叶面积指数的关系

为快速、无损、准确地估测烟草叶绿素含量和叶面积指数,获取烟草长势信息,通过不同条件施氮试验,采用ASD Field HH光谱仪,分析不同处理烤烟冠层光谱特征,同时运用相关、回归等统计方法,研究了不同施氮条件下冠层高光谱遥感特征与叶绿素含量和叶面积指数的相关性.结果表明,不同施肥条件下烟草冠层光谱反射率差异显著,经筛选,绿波段植被指数(GNDVI)与叶绿素含量和叶面积指数关系显著,建立的回归方程的R²分别为0.436和0.568,均达到显著水平.因此,可利用建立的估测模型对烟草生长状况进行快速测定,及时指导烟田施肥和采取合适的栽培管理措施.     

不同干旱程度胁迫条件下烤烟叶片气孔导度的光谱响应

为了利用光谱信息快速、实时监测烤烟叶片气孔导度状况,以K326和中烟100两个品种为试验材料,分析了正常需水量、轻度干旱、中度干旱和重度干旱4种条件下的烤烟叶片气孔导度与冠层原始光谱及一阶导数光谱间的关系,筛选出烤烟气孔导度最佳敏感波段,并构建烤烟气孔导度状况估算模型。结果表明：(1)随着干旱胁迫程度的加剧,烤烟叶片气孔导度和700～1 350 nm波段处的冠层光谱反射率均呈现降低趋势,旺长期气孔导度高于伸根期和成熟期,两个品种表现规律一致。(2)敏感波段主要聚集在近红外光区域。715～930 nm、963～1 000 nm处的冠层原始光谱与烤烟叶片气孔导度相关系数达0.6以上,712～715 nm和718～719 nm处的光谱一阶导数与烤烟叶片气孔导度相关系数均达0.7以上,相关性均达到极显著水平。(3)利用711～715 nm处光谱一阶导数所构建的BP神经网络模型效果较好,模型决定系数R2为0.908。因此,利用烤烟冠层光谱一阶导数可较精准地反映烤烟叶片气孔导度状况,其建模效果优于冠层原始光谱,其中利用711～715 nm处光谱一阶导数构建的烤烟叶片气孔导度模型效果最优。     

干旱胁迫下旺长期烤烟冠层叶绿素密度的高光谱估测

为精准、实时、无损地估算烤烟冠层叶绿素密度,快速获取烤烟光合性能与营养状况,基于不同程度干旱胁迫处理,采用ASD光谱仪,在综合分析群体原始高光谱反射率、一阶导数光谱反射率及已有光谱指数与冠层叶绿素密度(CCD)关系的基础上,建立烤烟CCD估算模型。结果表明:(1)干旱胁迫后烤烟冠层光谱反射率随叶绿素密度呈现规律性变化。(2)712 nm处的一阶导数与CCD相关性最好(r=0.838)。(3)利用一阶导数光谱建立的反演叶绿素密度的线性模型和BP神经网络模型中,均以BP神经网络模型效果最好,其模型决定系数R~2为0.9686,均方根误差RMSE 0.0778,表明模型的精度和稳定性均较好。研究结果可为实时监测旺长期烤烟群体光合能力及水分胁迫状况提供栽培管理依据。     

HJ-1影像中基于光谱特征的烤烟识别方法

为了监测农作物的种植面积、进而预测其产量,依据HJ-1(环境一号卫星A、B星,简称HJ-1A,1B)遥感资料分析了烤烟及其他地物的光谱反射特性,并分析比较归一化植被指数NDVI、差值植被指数NDVI和比值植被指数RVI对烤烟及其他地物的区分度,确定烤烟遥感信息识别方法。用该方法对广西靖西县烤烟进行种植信息提取,并用野外GPS实地调查采样数据进行精度验证。结果表明,总精度为92.79%,Kappa系数为0.8374。因此,利用遥感技术可快速、准确地获取烤烟种植信息。     

烤烟发病叶片高光谱特征分析

为推进高光谱遥感技术在烟草病害监测和病害预测上的应用,利用野外光谱仪在山东省费县烤烟种植区研究了发病烤烟叶片与健康烤烟叶片的高光谱反射率特征。研究发现,烤烟病叶与健康叶片的光谱反射率有明显差异,病叶的高光谱反射率明显高于健康叶片;在550 nm处,随着叶片发病程度的增加,绿峰有向红光方向移动的趋势。随着病情程度的增加,烟草单叶光谱的红边位置向短波方向移动,即红边斜率减小,红边发生"蓝移";病害越重,蓝移越明显。利用高光谱遥感技术,可以预测和监控烤烟病害的发生及蔓延。     

水稻籽粒蛋白质含量的高光谱估测研究

探索不同高光谱模型估测水稻籽粒蛋白质含量的精度,对于快速、无损、准确地监测水稻籽粒品质具有重要意义.在浙江省海宁市晚稻收获期同步采集了水稻籽粒光谱反射率与蛋白质含量数据,并分别对获取的数据进行了单波段相关分析、植被指数回归分析、神经网络模拟.通过分析得出以下结论:(1)水稻籽粒光谱反射率、微分光谱与对应的蛋白质含量密切相关.其中,在蓝光、红光和近红外处光谱反射率与水稻籽粒蛋白质含量的相关系数和确定性系数稳定且较高,而微分光谱与水稻籽粒蛋白质含量之间的相关系数和确定性系数变化较大,在500～750 nm间则相对稳定;(2)5种植被指数和水稻籽粒蛋白质含量均密切相关.线性模型的预测值与实测值之间的相关系数在0.44～0.55之间,均方根差在0.46～0.79之间;(3)神经网络模型可以容纳更多的相关波段参与水稻籽粒蛋白质含量的估算,实测值与预测值的相关系数高于其他模型,而均方根差低于其他模型,可以用于快速无损检测水稻籽粒蛋白质含量.     

贵州喀斯特山区烟叶高光谱参数与叶绿素含量的关系

为实时无损快速地检测烟叶叶绿素含量(质量分数),利用Field Spec 3便携式地物光谱仪采集了贵州喀斯特山区主栽品种南江3号不同长势无病虫害烤烟叶片光谱,测定了相应烟叶的叶绿素含量;同时利用光谱分析技术提取光谱特征变量,并分析了烤烟叶片叶绿素含量与原始光谱、光谱一阶微分以及高光谱特征变量间的相关性;采用多元逐步回归及光谱特征单变量建立了叶绿素含量估测模型并进行了模型精度检验。结果表明:叶绿素a(Chl a)、叶绿素b(Chl b)与原始光谱反射率的相关系数分别在700和701 nm波长处最大;与光谱一阶微分的相关系数分别在623和653 nm波长处最大;Chl a与高光谱特征变量λg,Chl b与高光谱特征变量SDr/SDb的相关系数最大。基于光谱反射率一阶微分的逐步回归模型对烟草叶片Chl a和Chl b含量的估测精度较高,估测效果好。     

烤烟物理特性与常规化学成分及外观质量的关系

通过简单相关分析、通径分析及方差分析,研究了125 份烤烟烟叶物理特性（9 项）与常规化学成分及外观质量间的关系.结果表明,各项物理指标之间以叶片厚度与叶质重关系最为密切,其相关系数r=0.808;叶质重、填充值和质量燃烧速率与常规化学成分及其派生值间的相关性最显著.叶片厚度、叶质重与总钾、糖碱比、氮碱比和钾氯比均呈极显著负相关关系,且都与钾的相关性最高,而质量燃烧速率则相反,与总钾含量、糖碱比、氮碱比和钾氯比呈极显著正相关关系.平衡含水率与填充值呈极显著负相关关系,烟叶拉力与化学成分间的关系不显著.烤烟物理特性方面,叶质重对烟叶外观质量的影响最大,与烟叶颜色、身份和色度指标均有显著差异,而与成熟度、叶片结构和油分指标间的关系不显著.