水稻叶片叶绿素含量的光谱反演研究

通过研究不同叶绿素含量的水稻叶片的光谱特性，发现叶绿素含量与光谱特性之间具有明显的相关性，并建立了水稻叶片叶绿素含量的光谱反演模式。研究表明，水稻叶片光谱反射率及其一阶导数的峰值参数与叶绿素含量之间具有很强的相关性，复相关系数均达到0．4以上，经多元线性回归分析显示回归显著，线性相关密切，回归方程的复相关系数为0.63，可作为水稻叶片叶绿素含量反演的方法，并为大面积水稻冠层叶绿素含量遥感监测提供理论依据。     

基于反射光谱的PCA及BP神经网络法预测甘蔗叶片叶绿素含量

叶绿素是植物进行光合作用的重要色素,叶绿素含量可以作为评价植物生长状况的重要参数。本研究基于甘蔗叶片的反射光谱,利用PCA及BP神经网络算法,建立了甘蔗叶片的叶绿素含量预测模型。PCA算法可以在尽可能少地丢失有用光谱信息的前提下,降低输入光谱矩阵的维数,最大限度地减少冗余信息。BP神经网络算法因其良好的非线性逼近能力可大大提高该模型的预测精度。研究发现：基于PCA和BP算法建立的叶绿素含量预测模型,其预测值与实测值之间的R2达0.8929,表明该模型具有较高的预测能力。     

模拟酸雨对水稻叶片反射光谱特性影响的初步研究

本文研究了模拟酸雨对水稻叶片反射光谱特性的影响。结果表明：模拟酸雨会引起水稻叶片反射光谱的可见光区和中红外区的反射率升高，近红外区的反射率降低，相应的反射率比值也随之变化，一阶和二阶微分光谱蓝移，且上述变化的程度与酸雨的酸度，水稻的品种和生育期有关。这一结果也表明遥感技术监测酸     

在水分胁迫下棉花冠层叶片全氮含量的高光谱遥感估算模型研究

研究利用美国产ASD地物光谱仪,获取新疆北部地区棉花冠层关键生育时期的高光谱数据,采用红边积分面积变量估测棉花冠层叶片的全氮含量,对反射光谱进行一阶微分,应用一阶微分光谱数据,衍生出基于光谱位置变量的分析方法,以红边积分面积(SDr)为自变量,冠层全氮(TN)含量为因变量,做相关分析与处理,构建新陆早6号红边积分面积与冠层叶片TN含量的相关数学模型。研究在不同水处理条件下,对棉花冠层单叶叶绿素含量和单叶全氮含量做相关分析,结果表明:叶绿素含量与TN含量呈显著的正相关(R=0.8723,n=39),叶绿素含量能有效的估计棉花单叶TN含量;红边积分面积变量与冠层TN含量呈显著的相关性,相关系数是0.7394(n=40),利用构建的相关模型可以较为精确地估测棉花两个品种新陆早6号与8号冠层叶片的全氮含量,RMSE分别为0.3859和0.4272。研究认为红边积分面积变量具有预测棉花冠层全氮含量的应用潜力,研究得出利用3边面积变量构造的数学模型对反演作物冠层TN含量有较高应用价值。研究认为,红边位移现象结合红边幅度的变化的研究,用于诊断棉花水分胁迫也是可行的,关键是建立相应合理的诊断指标体系。研究结果证明:①随着棉花的生长发育,叶片的生理生化参数发生变化,冠层的生理生化参数随之发生变化;②.棉花叶片叶绿素含量与叶片的全氮含量相关性显著(R=0.8723,n=38),通过建立数学模型,可以估测叶片中全氮的含量;③由一阶微分光谱衍生出基于光谱“红边”位置变量的分析方法,使我们认识到“红边”的变幅、形状和面积包含了各个波段的信息,这些波段综合产生的变量所构造的模型,为棉花氮素营养参数的估计提供了预测能力;④如果棉花叶绿素含量高,说明水分充足、氮代谢旺盛,植株处于生长旺盛时期,红边向蓝光方向发生了位移。利用红边位移现象结合红边幅度的变化的研究,用于诊断棉花水分胁迫也是可行的,关键是建立相应合理的诊断指标体系。     

在水分胁迫下棉花冠层叶片全氮含量的高光谱遥感估算模型研究

研究利用美国产ASD地物光谱仪,获取新疆北部地区棉花冠层关键生育时期的高光谱数据,采用红边积分面积变量估测棉花冠层叶片的全氮含量,对反射光谱进行一阶微分,应用一阶微分光谱数据,衍生出基于光谱位置变量的分析方法,以红边积分面积(SDr)为自变量,冠层全氮(TN)含量为因变量,做相关分析与处理,构建新陆早6号红边积分面积与冠层叶片TN含量的相关数学模型。研究在不同水处理条件下,对棉花冠层单叶叶绿素含量和单叶全氮含量做相关分析,结果表明:叶绿素含量与TN含量呈显著的正相关(R=0.8723,n=39),叶绿素含量能有效的估计棉花单叶TN含量;红边积分面积变量与冠层TN含量呈显著的相关性,相关系数是0.7394(n=40),利用构建的相关模型可以较为精确地估测棉花两个品种新陆早6号与8号冠层叶片的全氮含量,RMSE分别为0.3859和0.4272。研究认为红边积分面积变量具有预测棉花冠层全氮含量的应用潜力,研究得出利用3边面积变量构造的数学模型对反演作物冠层TN含量有较高应用价值。研究认为,红边位移现象结合红边幅度的变化的研究,用于诊断棉花水分胁迫也是可行的,关键是建立相应合理的诊断指标体系。研究结果证明:①随着棉花的生长发育,叶片的生理生化参数发生变化,冠层的生理生化参数随之发生变化;②.棉花叶片叶绿素含量与叶片的全氮含量相关性显著(R=0.8723,n=38),通过建立数学模型,可以估测叶片中全氮的含量;③由一阶微分光谱衍生出基于光谱“红边”位置变量的分析方法,使我们认识到“红边”的变幅、形状和面积包含了各个波段的信息,这些波段综合产生的变量所构造的模型,为棉花氮素营养参数的估计提供了预测能力;④如果棉花叶绿素含量高,说明水分充足、氮代谢旺盛,植株处于生长旺盛时期,红边向蓝光方向发生了位移。利用红边位移现象结合红边幅度的变化的研究,用于诊断棉花水分胁迫也是可行的,关键是建立相应合理的诊断指标体系。     

高光谱反演叶片叶绿素及全氮含量

植物的含氮量和叶绿素含量指示了植被的健康状况.本文利用野外采集的叶片样本获取叶片的光谱反射率及叶绿素和全氮的含量,分析和利用高光谱数据反演叶片叶绿素及全氮含量的可行性及精度.鉴于高光谱数据存在冗余这一特性,本次试验采取了偏最小二乘法来对光谱数据进行回归分析,进行叶绿素和氮素含量的估算.同时,本文也比较了叶片叶绿素含量和氮素含量在不同单位表达形式下,偏最小二乘法对其的估算精度.试验结果表明,基于偏最小二乘法分析叶片反射率估测叶片的叶绿素含量及全氮含量具有很好的结果,精度全都达到85%以上,具有应用价值.     

基于图像纹理的玉米叶片叶绿素含量分析研究

经研究作物的叶绿素含量高低与株体的营养状况有关,并且在叶片纹理上有所体现。本文采用数字图像处理技术中纹理分析的空间灰度共生矩阵法寻找纹理各统计量与玉米叶片叶绿素含量的关系。实验结果表明,玉米叶片的叶绿素含量与其对应灰度共生矩阵的能量、熵特征量的相关关系较好,可以用这些特征量来估测叶片叶绿素含量,进而判断玉米的营养状况。     

叶倾角分布对离散冠层反射率的影响

叶倾角分布(leaf angle distribution,LAD)是植被冠层最重要的结构参数之一,直接决定冠层对太阳辐射的截获量,进而影响植被冠层在不同波段的反射率.相比基于实测数据开展的研究,计算机模型模拟能够较好地排除扰动因子的影响,实现特定冠层结构参数对冠层反射率的影响研究.文章基于DART(discrete ...     

落叶松早落病危害的光谱特征及与叶绿素浓度的关系研究

森林病虫害是影响森林健康的主要因素之一，全面、准确、迅速地对森林病虫害进行监测管理必须依靠先进的技术手段。利用光谱特征研究落叶松受害情况及叶绿素浓度变化情况，将落叶松的受害程度分为4个等级，选取了11组不同受害程度叶片的叶绿素、类胡萝卜素的浓度及相应的光谱反射率数据进行分析。结果表明，不同健康程度的光谱反射率有4个明显差别之处，分别在绿峰、吸收谷、“红边”位置及水分吸收带；随着受害程度的加重，“红边”位置“蓝移”，叶绿素反射峰“红移”明显。不同健康程度的落叶松叶片的“红边”拐点波长位置、吸收谷与其叶绿素浓度之间具有较强的相关性，为高光谱数据研究森林病虫害提供了方法和途径。     

机载高光谱数据提取冬小麦冠层叶绿素含量的模型分析及验证

遥感提取叶绿素含量的方法是精准农业的重要研究方向之一,但是如何用冠层光谱数据有效地提取叶绿素含量仍然是一个难点。本文用光谱指数TCARI和OSAVI的组合建立提取冬小麦冠层叶绿素含量的关系式,并使用实验田获取的冬小麦冠层光谱以及与之同步的机载高光谱传感器OMIS数据进行了验证。通过误差分析讨论了该方法用于遥感高光谱数据时需要注意的问题,表明大气校正的精度,传感器的信噪比以及波段中心的漂移是模型反演精度的主要制约因素。     

水稻叶绿素浓度与光谱反射率关系研究

结合田间小区实验,获取了水稻生育期9组叶片叶绿素浓度和相应的光谱反射率数据,进行了相关分析研究,结果表明:水稻叶片叶绿素浓度与其光谱反射率之间具有相关性,在450～686nm和750～770 nm光谱区内相关性较好,且在686 nm处两者达到最高的相关性;水稻叶片的“红边”拐点波长位置与其叶绿素浓度之间具有很强的相关性,复相关系数为0.88,并由此进一步讨论了高光谱遥感定量探测水稻叶绿素浓度的可行性。
     

不同施氮水平下的小麦冠层光谱特征及产量分析

分析了在不同氮肥施用水平下,小麦冠层的高光谱响应在几个生育期内的变化情况,以及它们与小麦产量之间的关系。采用微分技术处理了小麦冠层反射光谱,提高了其区分小麦氮素营养水平的灵敏性;利用F-检验及方差分析与相关分析,研究小麦氮素处理水平、冠层反射光谱及其衍生信息(光谱反射率的一阶微分数据、归一化植被指数)、小麦产量三者之间的相关关系。研究结果表明,一阶微分技术能够提高小麦冠层光谱数据对氮素营养水平的响应,光谱数据的衍生形式也可与小麦产量建立很好的回归方程。     

基于BP和GRNN神经网络的冬小麦冠层叶绿素高光谱反演建模研究

根据高光谱遥感获得的冬小麦冠层数据,把由逐步回归方法和基于遗传算法(GA)的广义回归神经网络(GRNN)筛选到的光谱参数作为网络输入,冠层叶绿素含量作为网络输出,采用线性逐步回归方法、反向传播神经网络(BPNN)和GRNN来构建反演模型,模拟结果表明,GRNN和BPNN的预测精度要高于逐步回归方法,其RMSE分别为0.36 mg/g、0.52 mg/g和0.98 mg/g。由于GRNN可应用于小样本问题的学习,比BPNN对叶绿素具有更好的预测和泛化能力。     

太湖水体叶绿素浓度与反射光谱特征关系的研究

根据2004年10月在太湖实测的水体反射光谱及实验室分析得到的叶绿素浓度数据,对太湖水体反射光谱特征与叶绿素浓度之间的关系进行探讨与分析。研究结果表明:水体叶绿素浓度与各波长处的反射光谱相关性不大,但是反射光谱经过比值法和微分处理后,两者具有很好的相关性,而且叶绿素浓度与反射光谱700nm附近波峰几何形态特征(波峰位置、面积、净高度)相关性很好,建立太湖水体叶绿素浓度估算模型。     

不同株型夏玉米群体冠层反射光谱特征及其应用研究

比较不同株型夏玉米在不同时期的反射光谱差异性,研究分析了红边位置(λred)、红边振幅(Dλred)、最小振幅(Dλmin)及Dλred/Dλmin与叶片全氮含量(LTN),叶绿素含量(Chl)及叶面积指数(LAI)间的相关性,并建立预测模型。结果表明,光谱差异随生育进程呈不同程度的规律性变化。在全生育期,用Dλred/Dλmin能更好地推算LTN,尤其在吐丝期,在开花前用Dλred也佳,在拔节期和喇叭口期用λred也有较高的精度。估算Chl时,在开花前用Dλred较可靠,在喇叭口期和抽雄期用λred也可考虑。估算LAI时,抽雄期后用Dλred推算有较高的可信度,在抽雄期用λred较好,在开花期和吐丝期用Dλred/Dλmin推算更为可靠。     

松花湖水体叶绿素a含量与反射光谱特征关系初探

根据2008年7月在松花湖实测的水体反射光谱及实验室分析得到的叶绿素浓度数据,对松花湖水体反射光谱特征与叶绿素浓度之间的关系进行探讨与分析。研究结果表明:水体叶绿素浓度与各波长点处反射率相关性均较好,并选择700 nm处反射率建立单波段模型。而700 nm和677 nm波长处反射率比值、685 nm处光谱一阶微分、700 nm波长处波峰几何特征具有较好的相关性,给出了松花湖水体叶绿素浓度估算模型,为松花湖水体叶绿素浓度反演监测提供了一定的理论基础与参考。     

不同株型夏玉米群体冠层反射光谱特征及其应用研究

比较不同株型夏玉米在不同时期的反射光谱差异性,研究分析了红边位置(λred)、红边振幅(Dλred)、最小振幅(Dλmin)及Dλred/Dλmin与叶片全氮含量(LTN),叶绿素含量(Chl)及叶面积指数(LAI)间的相关性,并建立预测模型。结果表明,光谱差异随生育进程呈不同程度的规律性变化。在全生育期,用Dλred/Dλmin能更好地推算LTN,尤其在吐丝期,在开花前用Dλred也佳,在拔节期和喇叭口期用λred也有较高的精度。估算Chl时,在开花前用Dλred较可靠,在喇叭口期和抽雄期用λred也可考虑。估算LAI时,抽雄期后用Dλred推算有较高的可信度,在抽雄期用λred较好,在开花期和吐丝期用Dλred/Dλmin推算更为可靠。     

高光谱技术提取不同作物叶片类胡萝卜素信息

以棉花、玉米、大豆、甘薯四种作物为材料，各采集叶片30张(处于不同部位、不同功能期)，分别测定其反射光谱和叶绿素、类胡萝卜素含量。目的在于探讨利用高光谱技术提取类胡萝卜素信息的可行性方法。结果表明，由于叶绿素与类胡萝卜素间存在显的相关性，在叶片水平，利用高光谱反射率估测叶片类胡萝卜素绝对量是可行的。与类胡萝卜素／叶绿素比值或类胡萝卜素含量相比，类胡萝卜素密度(单位叶片面积类胡萝卜素总量，Cardens)与光谱反射率间的相关性更为稳定。类胡萝卜素光谱吸收峰(470nm)附近的反射光谱与Cardens间的相关性较差，基于类胡萝卜素吸收峰附近反射光谱的光谱指数(如PSSRc、PSNDc)与Cardens间也表现出较弱的相关性。叶绿素光谱指数(如SR705、ND705)与Cardens间存在良好的相关性，红边光谱区的微分光谱、包络线归一化吸收深度等高光谱指数与Cardens间也表现出了良好的相关性。     

土壤全氮含量与碳氮比的高光谱反射估测影响因素研究

基于土壤高光谱反射特征可以实现土壤全氮(TN)含量与碳氮比(C∶N)等土壤属性的快速、无损测定,但其估测模型受土壤颗粒粒径水平与光谱指数(预处理)等因素影响。通过研磨准备2、0.25和0.15 mm共3个水平颗粒粒径的土样,分析了原始(RAW)及多次散射校正MSC(Multiple Scattering Correction)、一阶微分FD(First Derivative)、连续统去除CR(Continuum Removal)等预处理的土壤反射光谱与TN含量、碳氮比变化之间的关系,发现土壤研磨可以提高反射光谱对TN含量变化的响应,而FD、CR与MSC等光谱预处理能够明显缩小不同颗粒粒径水平土样的光谱反射-TN含量、碳氮比相关性差异。结果表明:0.25 mm颗粒粒径土样的FD预处理光谱在2 250 nm和2 280 nm处分别与TN含量、碳氮比变化存在最大相关,但最大相关单波段线性回归模型的TN含量、碳氮比估测精度不如全波段光谱PLSR模型。其中,0.25 mm土样RAW光谱全波段PLSR模型估测TN含量的表现最佳(RPD=3.49,R²=0.92,RMSEP=0.1 g/kg);而碳氮比的估测结果并不十分理想,其最优估测模型(0.25 mm土样FD预处理的全波段PLSR模型)的RPD仅为1.21,可能与土样的碳氮比变化范围较小有关,在以后的研究中可以尝试采集更多的样本数量或土壤类型,使训练样本具有较大的变量范围,以取得较好的估测效果。