柑橘植株冠层氮素和光合色素含量近地遥感估测
Estimation of nitrogen and pigments content in citrus canopy by low-altitude remote sensing作者机构:西南大学/中国农业科学院柑桔研究所重庆400712 西南大学园艺园林学院重庆400715 农业部西南果树观测试验站重庆400712
出 版 物:《遥感学报》 (NATIONAL REMOTE SENSING BULLETIN)
年 卷 期:2015年第19卷第6期
页 面:1007-1018页
核心收录:
学科分类:0810[工学-信息与通信工程] 08[工学] 09[农学] 081002[工学-信号与信息处理] 0902[农学-园艺学] 090201[农学-果树学]
基 金:国家国际科技合作专项项目(编号:2013DFA11470) 重庆市科技攻关计划项目(编号:cstc2012gg-yyjs80002) 国家科技支撑计划课题(编号:2014BAD16B0103) 重庆市科技支撑示范工程(编号:cstc2014fazktpt80015) 中央高校基本业务费专项资金(编号:XDJK2013C102)~~
摘 要:柑橘植株营养状况的遥感监测是实现果树轻简高效管理和优质丰产的重要手段,但迄今有关基于低空遥感信息的果树营养诊断研究鲜见报道。本文采用具有490 nm、550 nm、570 nm、671 nm、680 nm、700 nm、720 nm、800 nm、840 nm、900 nm、950 nm等11个波段光谱的八旋翼飞行器(UAV)载多光谱遥感系统,获取距地面100 m高度的哈姆林甜橙植株春季冠层近地遥感信息,对比分析基于多元散射校正(MSC)和标准正态变量(SNV)两种预处理光谱和原始光谱(OS)的偏最小二乘(PLS)、多元线性回归(MLR)、主成分回归(PCR)及最小二乘支持向量机(LS-SVM)等4种模型对冠层叶片氮素、叶绿素a、叶绿素b和类胡萝卜素含量预测精度的影响。结果显示,距地面100 m高度的多光谱信息,通过SNV光谱预处理和MLR建模对冠层叶片氮素、叶绿素a和叶绿素b含量的预测效果均较好,预测集相关系数(Rp)值分别达0.8036、0.8065和0.8107,预测均方根误差(RMSEP)值分别为0.1363、0.0427和0.0243;而在SNV光谱预处理基础上的LS-SVM建模对冠层类胡萝卜素含量预测效果更优,Rp值达到了0.8535,RMSEP值为0.0117。表明利用机载多光谱图像信息可实现对柑橘植株冠层全氮及叶绿素a、叶绿素b和类胡萝卜素含量的较好估算,为大规模柑橘园植株冠层营养状况的精准和高效监测提供了一条新途径。