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基于多光谱和气象参数的菜心水分胁迫指数反演

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农业工程学报 2022年第6期38卷 157-164页

作者：王卫星杨明欣高鹏谢家兴孙道宗曹亚芃骆润玫蓝于洋华南农业大学电子工程学院(人工智能学院) 广州510642 广东省农情信息监测工程技术研究中心广州510642

作物水分胁迫指数(Crop Water Stress Index,CWSI)的监测对掌握作物的水分状况、指导灌溉具有重要意义。该研究以菜心为试验对象,测量了不同土壤水分条件下的冠层温度,采集了空气温度、相对湿度、风速、光合有效辐射和4个波段(450、650... 详细信息

作物水分胁迫指数(Crop Water Stress Index,CWSI)的监测对掌握作物的水分状况、指导灌溉具有重要意义。该研究以菜心为试验对象,测量了不同土壤水分条件下的冠层温度,采集了空气温度、相对湿度、风速、光合有效辐射和4个波段(450、650、808、940 nm)的光谱反射图像,并计算了归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)、差值植被指数(Difference Vegetation Index,DVI)、再归一化差值植被指数(Re-Difference Vegetation Index,RDVI)和转换型土壤调整指数(Optimized Soil-Adjusted Vegetation Index,OSAVI)等,通过支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)分别构建了CWSI上基线、CWSI下基线和冠层温度的反演模型。结果表明,菜心在450和650 nm的冠层光谱反射率在0~0.1之间,在808和940 nm的反射率较高,在0.4~0.6之间,当菜心由营养生长阶段进入生殖生长阶段,808和940 nm的反射率有所上升。植被指数能反映菜心的生长状态和植被覆盖度,随着冠层温度的升高,NDVI、DVI、RDVI上升,OSAVI下降;而同一个水分处理组在不同生长期的植被指数有明显的差异,生殖生长期的植被指数变化范围小于营养生长期。结果表明,使用空气温度、相对湿度、风速、光合有效辐射反演CWSI上、下基线具有可行性,决定系数均大于0.75;使用植被指数反演菜心在两个生长期的冠层温度具有较好精度,决定系数均大于0.7。基于反演值计算的CWSI与基于测量值计算的CWSI有较好的相关性,决定系数为0.70;CWSI与气孔导度是负相关的关系,决定系数为0.53。该研究应用气象参数反演CWSI上基线和CWSI下基线,利用植被指数反演冠层温度,基于SVR的模型反演值达到了一定的拟合效果,为实现菜心水分胁迫指数的光谱监测提供支持。

关键词：水分温度菜心气象参数植被指数支持向量回归

不同水分处理下柑橘树光合参数对水分及气象因素的响应

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节水灌溉 2022年第6期 90-95页

作者：周平高鹏陈文彬杨明欣丁郑刘欢王卫星华南农业大学电子工程学院/人工智能学院广州510642 广东省农情信息监测工程技术研究中心广州510642

研究不同水分状态下柑橘树光合参数对水分及气象因素的响应,为制定合适的灌溉决策提供参考。以华南地区7年树龄年桔为研究对象,在柑橘树果实成熟期设置三个不同水分处理,每天测量柑橘树叶片蒸腾速率(Tr)、净光合速率(Pn)、气孔导度(Gs)... 详细信息

研究不同水分状态下柑橘树光合参数对水分及气象因素的响应,为制定合适的灌溉决策提供参考。以华南地区7年树龄年桔为研究对象,在柑橘树果实成熟期设置三个不同水分处理,每天测量柑橘树叶片蒸腾速率(Tr)、净光合速率(Pn)、气孔导度(Gs)等光合参数以及空气温湿度、土壤含水量等柑橘树生长环境信息。结果表明:(1)叶片蒸腾速率、净光合速率与气孔导度的变化趋势具有一致性。当水分充足时,叶片蒸腾速率与气孔导度的变化幅度大致相当,蒸腾速率对气孔导度表现出较强的依赖性;而水分不充足时,叶片蒸腾速率和净光合速率对气孔导度的依赖性下降;(2)在高水状态下,光合有效辐射是影响叶片蒸腾速率和气孔导度的主要气象因素,它们之间的相关性分别为0.590、0.470;中水状态下,空气温度是影响叶片净光合速率的主要因素,相关性达到0.556;低水状态下,空气湿度主要影响净光合速率,风速主要影响气孔导度,相关性分别为0.552、0.463。研究结果可为柑橘树在不同水分状态下采取适当措施从而提高水分利用率提供参考。

关键词：柑橘水分光合参数气象因素

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基于卷积神经网络的植物病虫害识别研究综述

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自动化与信息工程 2021年第5期42卷 1-10页

作者：骆润玫王卫星华南农业大学电子工程学院/人工智能学院广东广州510642 广东省农情信息监测工程技术中心广东广州510642

植物病虫害严重影响植物的生长与生产,对其进行及时精准的识别与管控,能有效提升植物的产量和质量。近年来,深度学习发展迅猛,卷积神经网络作为深度学习的代表算法之一,具有较好的图像分类和识别能力,广泛应用于植物病虫害的识别研究。... 详细信息

植物病虫害严重影响植物的生长与生产,对其进行及时精准的识别与管控,能有效提升植物的产量和质量。近年来,深度学习发展迅猛,卷积神经网络作为深度学习的代表算法之一,具有较好的图像分类和识别能力,广泛应用于植物病虫害的识别研究。对近几年基于卷积神经网络的植物病虫害识别研究进行综述;简要介绍几种基础网络的模型结构、网络结构优化方法、卷积神经网络与其他方法的结合应用等;探讨目前基于卷积神经网络的植物病虫害识别研究的热点难点,并对其应用前景进行展望。

关键词：卷积神经网络深度学习病虫害识别模型优化