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基于特征波段选择的冬小麦叶面积指数高光谱遥感估测模型研究

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麦类作物学报 2024年第9期44卷 1206-1214页

作者：樊泽华郭建彪孙清博刘翠平张士宇张潇斌熊淑萍马新明冯晔河南农业大学农学院河南郑州450002 河南科技学院农学院河南新乡453003 河南省农业技术推广总站河南郑州450002

为提高冬小麦叶面积指数(LAI)的遥感估测精度,以实现其无损快速测定目标,在田块尺度设置多年定点不同冬小麦品种氮梯度试验,测定其不同生育时期冠层高光谱数据和LAI,通过原始冠层光谱数据与一阶导数预处理(first-derivative, FD)组合竞... 详细信息

为提高冬小麦叶面积指数(LAI)的遥感估测精度,以实现其无损快速测定目标,在田块尺度设置多年定点不同冬小麦品种氮梯度试验,测定其不同生育时期冠层高光谱数据和LAI,通过原始冠层光谱数据与一阶导数预处理(first-derivative, FD)组合竞争自适应重加权采样(competitive adaptive reweighted sampling, CARS)、无信息变量消除(uninformative variable elimination, UVE)和随机蛙跳(random frog, RF)三种特征波段选择方法进行偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLSR)高光谱估测模型构建。结果表明,一阶导数预处理在简化波段数量和提升模型精度上具有较好作用。经过与全波段数据及六种组合内部建模预测精度对比,RF在简化波段方面效果最好,FD-RF组合筛选波段数量为6个,建模的R^(2)和RMSE分别达到0.850和0.730,预测的R^(2)和RMSE分别为0.704和1.005;FD-CARS组合达到了最佳建模精度,R^(2)和RMSE分别为0.876和0.641;FD-UVE组合达到了最佳预测精度,R^(2)和RMSE分别为0.755和0.672。这说明基于特征波段选择可以进行冬小麦叶面积指数高光谱遥感模型建立与有效估测。

关键词：冬小麦高光谱遥感叶面积指数特征波段选择估测模型

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化学成分对干白酒糟肉鸡代谢能的影响及其估测模型的研究

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动物营养学报 2024年第9期36卷 5682-5692页

作者：谭高明解竞静叶晓梦王钰明萨仁娜张妮娅赵峰华中农业大学动物科学技术学院武汉430070 中国农业科学院北京畜牧兽医研究所畜禽营养与饲养全国重点实验室北京100193

本研究旨在研究白羽肉鸡对不同来源干白酒糟的代谢能并建立其估测模型。采用2×11完全随机设计,其中肉鸡饲养阶段设2个阶段,分别为11~14日龄和25~28日龄;试验饲粮设11个饲粮处理,分别为基础饲粮和10个干白酒糟饲粮。在肉鸡11~14日龄,每... 详细信息

本研究旨在研究白羽肉鸡对不同来源干白酒糟的代谢能并建立其估测模型。采用2×11完全随机设计,其中肉鸡饲养阶段设2个阶段,分别为11~14日龄和25~28日龄;试验饲粮设11个饲粮处理,分别为基础饲粮和10个干白酒糟饲粮。在肉鸡11~14日龄,每个试验饲粮处理6个重复,每个重复8只鸡;在肉鸡25~28日龄,每个试验饲粮处理6个重复,每个重复6只鸡。采用全收粪法,以重复为试验单元收集全部排泄物,测定试验饲粮的代谢能,并计算干白酒糟的代谢能。分析干白酒糟的化学成分与代谢能的相关性,并采用逐步回归法建立干白酒糟表观代谢能(AME)和氮校正表观代谢能(AME n)的预测模型。结果表明:1)干白酒糟的粗纤维(CF)含量高(≥20.10%),代谢能低(AME为2.96~6.70 MJ/kg DM),且肉鸡在11~14日龄和25~28日龄对同一个白酒糟样品的代谢能无显著差异(P>0.05)。2)肉鸡在11~14日龄对干白酒糟的AME(r=-0.689,P估测模型为:AME(MJ/kg DM)=9.52-0.158×CF(%DM)(R^(2)=0.474,RSD=0.84 MJ/kg DM,P=0.028);AME n(MJ/kg DM)=9.12-0.155×CF(%DM)(R^(2)=0.474,RSD=0.82 MJ/kg DM,P=0.028);肉鸡在25~28日龄对干白酒糟代谢能的估测模型为:AME(MJ/kg DM)=-4.43+0.758×总能(GE)(MJ/kg DM)-0.179×CF(%DM)(R^(2)=0.773,RSD=0.62 MJ/kg DM,P=0.006);AME_(n)(MJ/kg DM)=-2.81+0.652×GE(MJ/kg DM)-0.176×CF(%DM)(R^(2)=0.819,RSD=0.51 MJ/kg DM,P=0.008)。由此可见,干白酒糟CF含量是估测肉鸡在11~14日龄时对代谢能最重要的估测因子,CF含量和GE是估测肉鸡在25~28日龄时代谢能的主要估测因子。

关键词：干白酒糟代谢能肉鸡估测模型

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土壤有机质高光谱灰信息关联估测模型

山东农业大学学报(自然科学版) 2024年第5期 782-788页

作者：车红徐璐曾令李西灿山东农业大学信息科学与工程学院

为克服光谱估测中的不确定性，本文基于灰信息理论建立土壤有机质高光谱灰信息关联估测模型。以济南市章丘区的76个样本为基础，首先使用对数倒数的一阶微分、倒数对数的一阶微分等变换方法对光谱数据进行变换，计算相关系数，利用极大... 详细信息

为克服光谱估测中的不确定性，本文基于灰信息理论建立土壤有机质高光谱灰信息关联估测模型。以济南市章丘区的76个样本为基础，首先使用对数倒数的一阶微分、倒数对数的一阶微分等变换方法对光谱数据进行变换，计算相关系数，利用极大相关性原则选取估测因子。然后，根据增息取大法的原理，将每个样本的光谱估测因子进行从小到大的排序，形成灰信息量序列，基于信息链构建土壤有机质高光谱灰信息关联估测模型。最后，对基于不同信息链的估测结果进行两次融合处理，并与常用的估测方法进行对比分析。结果表明，12个检验样本的平均相对误差为5.576%，决定系数R2为0.934，估测精度高于多元线性回归、BP神经网络和支持向量机等常用方法。研究表明本文提出的灰信息关联模型是可行有效的，为土壤性状指标的高光谱估测提供了一种新途径。

关键词：土壤有机质高光谱遥感灰色信息关联估测模型

基于Landsat 8和机器学习的塔城地区草地地上生物量估测模型

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湖北农业科学 2024年第8期63卷 66-71页

作者：杨延晓曹姗姗李全胜张鲜花孙伟新疆农业大学计算机与信息工程学院乌鲁木齐830052 新疆农业大学草业学院乌鲁木齐830052 中国农业科学院农业信息研究所北京100081

以新疆塔城地区为研究区,利用植被指数、气象数据、地形数据作为自变量,结合研究区样地实测生物量数据,分析并比较K近邻回归(KNN)、多元线性回归(MLR)、梯度提升决策树(GBDT)和随机森林回归(RF)和极端梯度提升(XGBoost)5种机器学习模型... 详细信息

以新疆塔城地区为研究区,利用植被指数、气象数据、地形数据作为自变量,结合研究区样地实测生物量数据,分析并比较K近邻回归(KNN)、多元线性回归(MLR)、梯度提升决策树(GBDT)和随机森林回归(RF)和极端梯度提升(XGBoost)5种机器学习模型,进而分析并比较采用投票回归器(Voting regressor)和堆叠(Stacking)方法构建的2种集成学习模型的估测精度。结果表明,基于Stacking集成学习模型性能最优,R^(2)达0.764,RMSE和MAE分别为23.29 g/m^(2)和16.8 g/m^(2),进而利用最优模型进行草地地上生物量(Above ground biomass,AGB)反演制图。

关键词：草地地上生物量 Landsat 8 遥感影像机器学习估测模型新疆塔城地区

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基于无人机影像的冬小麦株高提取与LAI估测模型构建

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陕西农业科学 2024年第6期70卷 77-84页

作者：夏积德牟湘宁张鑫张怡宁梁琼丹张青峰王稳江杨凌职业技术学院陕西杨凌712100 西北农林科技大学陕西杨凌712100

株高和叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)反映着作物的生长发育状况。为了探究基于无人机可见光遥感提取冬小麦株高的可靠性,以及利用株高和可见光植被指数估算LAI的精度,本文获取了拔节期、抽穗期、灌浆期的无人机影像,提取了冬小麦株... 详细信息

株高和叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)反映着作物的生长发育状况。为了探究基于无人机可见光遥感提取冬小麦株高的可靠性,以及利用株高和可见光植被指数估算LAI的精度,本文获取了拔节期、抽穗期、灌浆期的无人机影像,提取了冬小麦株高与可见光植被指数,使用逐步回归、偏最小二乘、随机森林、人工神经网络四种方法建立LAI估测模型,并对株高提取及LAI估测情况进行精度评价。结果显示:(1)株高提取值Hc与实测值Hd高度拟合(R^(2)=0.894,RMSE=6.695,NRMSE=9.63%),株高提取效果好;(2)与仅用可见光植被指数相比,基于株高与可见光植被指数构建的LAI估测模型精度更高,且随机森林为最优建模方法,当其决策树个数为50时模型估测效果最好(R^(2)=0.809,RMSE=0.497,NRMSE=13.85%,RPD=2.336)。利用无人机可见光遥感方法,高效、准确、无损地实现冬小麦株高及LAI提取估测可行性较高,该研究结果可为农情遥感监测提供参考。

关键词：无人机可见光遥感冬小麦株高叶面积指数估测模型

松材线虫危害下马尾松光谱特征与估测模型研究

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光谱学与光谱分析 2019年第3期39卷 865-872页

作者：张素兰覃菊唐晓东王宇杰黄金龙宋清亮闵佳园长江师范学院计算机工程学院重庆408100 长江师范学院三峡库区环境监测与灾害防治工程研究中心重庆408100 长江师范学院武陵山区特色资源开发与利用研究中心重庆408100

松材线虫病又叫松树枯萎病,是由于松材线虫寄生在松树上引起的毁灭性死亡病害,其发病速度快、传播迅速、防治难度大。如何识别松材线虫害并对其程度进行估测,对我国森林资源及生态环境保护具有重要意义。研究表明,马尾松叶绿素、水含量... 详细信息

松材线虫病又叫松树枯萎病,是由于松材线虫寄生在松树上引起的毁灭性死亡病害,其发病速度快、传播迅速、防治难度大。如何识别松材线虫害并对其程度进行估测,对我国森林资源及生态环境保护具有重要意义。研究表明,马尾松叶绿素、水含量会随着虫害程度的加深逐渐减少,不同虫害程度的马尾松光谱反射率呈现较大差异,因此光谱分析技术在虫害程度估测方面具有独特优势。针对不同虫害程度的马尾松样本,研究了其光谱特征参数的变化规律,以实测光谱特征参数为自变量,样本虫害程度量化值为因变量,利用线性回归方程构建了虫害程度估测模型。该研究在光谱特征指标选择和估测模型方法上作了有价值的探索,对评估松材线虫病害有一定的指导意义,可为相关研究及当地精准农业提供科学支持和应用参考。首先针对不同虫害程度的马尾松样本,研究其在绿光、红光及近红外波段内的光谱反射率变化规律,构建指示样本虫害程度的六个光谱特征参数:绿峰反射率(RGP)、绿峰位置(GPP)、红谷反射率(FRB)、红谷位置(RBP)、红边斜率(RES)、红边位置(REP),分析光谱特征参数与虫害程度的相关性。然后构建虫害程度估测模型,其步骤可描述为:(1)计算健康、轻度、中度、重度四种不同虫害程度下的样本光谱特征参数RGP, FRB和RES;(2)量化健康、轻度、中度、重度四种样本虫害程度值;(3)以实测光谱特征参数为自变量,样本虫害程度量化值为因变量,利用线性回归方程构建虫害程度估测模型。实验中选取重庆市涪陵区永胜林场、冒合寨工区的马尾松林为研究对象,随机选取健康、染病、完全枯死的马尾松植株进行监测。数据采集过程中使用ASD野外光谱分析仪FieldSepc4,采集波段范围为从可见光400 nm到近红外波段1 100 nm处,分辨率为1 nm。共采集了70条马尾松植株的有效光谱数据,根据不同虫害程度,将其划分为健康、轻度、中度、重度和枯死五种类型,并利用Matlab软件进行处理分析,得到其光谱反射率曲线。选择涵盖绿光区(510～580 nm)、红光区(620～680 nm)和近红外区(680～780 nm)三个波段,计算各个波段的光谱特征参数,构建虫害程度估测模型。实验结果表明:(1)针对枯死样本,其"绿峰"和"红谷"特征消失,红边陡峭上升趋势被拉平。其他几种类型样本光谱特征参数RGP, FRB和RES与虫害程度呈负相关,虫害程度越深,其光谱特征参数值越小,即健康(RGP)>轻度(RGP)>中度(RGP)>重度(RGP),健康(FRB)>轻度(FRB)>中度(FRB)>重度(FRB),健康(RES)>轻度(RES)>中度(RES)>重度(RES)。(2)随着虫害程度加深,光谱特征参数GPP向长波方向移动,即存在"红移"现象,而光谱特征参数RBP和REP向短波方向移动,即存在"蓝移"现象。(3)与一元线性估测模型相比,二元线性估测模型具有较大的相关系数R^2,较小的估计误差E以及残差。实验中对两棵马尾松样本虫害程度进行估测,二元线性估测模型的结果为PD=2.990 7和PD=3.679,与实际情况相符。在后续研究中将对1 100～2 500 nm波段特征进行相关性分析。

关键词：松材线虫光谱反射率光谱特征参数虫害程度估测模型

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引黄灌区水稻叶面积指数的高光谱估测模型

武汉大学学报（信息科学版） 2017年第8期42卷 1159-1166页

作者：秦占飞申健谢宝妮严林常庆瑞西北农林科技大学资源环境学院陕西杨凌712100 河北地质大学土地资源与城乡规划学院河北石家庄050031

水稻叶面积指数(leaf area index,LAI)是评价其长势的重要农学参数,高光谱遥感能够实现叶面积指数的快速无损监测。为了寻找反演水稻LAI的最优植被指数,扩展水稻LAI高光谱估测模型的普适性,选取宁夏引黄灌区水稻为研究对象,通过设置不... 详细信息

水稻叶面积指数(leaf area index,LAI)是评价其长势的重要农学参数,高光谱遥感能够实现叶面积指数的快速无损监测。为了寻找反演水稻LAI的最优植被指数,扩展水稻LAI高光谱估测模型的普适性,选取宁夏引黄灌区水稻为研究对象,通过设置不同氮素处理,借助相关分析、回归分析等方法研究高光谱植被指数与水稻LAI之间的定量关系,并通过确立的最优波段组合,构建4种植被指数与水稻LAI的高光谱反演模型。结果表明,水稻LAI在抽穗末期达到最大值,并随氮素水平的增加而增加;水稻冠层原始光谱反射率在400~722nm和1 990~2 090nm波段与LAI达到极显著负相关水平,在近红外区域760~1 315nm与LAI呈极显著正相关。模型检验结果表明,以比值植被指数RVI(850,750)为变量建立的水稻LAI估测模型最佳,研究结果可为水稻LAI的高光谱估测提供地域参考。

关键词：水稻叶面积指数高光谱估测模型引黄灌区

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苹果树叶片叶绿素含量高光谱估测模型研究

光谱学与光谱分析 2012年第5期32卷 1367-1370页

作者：梁爽赵庚星朱西存山东农业大学资源与环境学院山东泰安271018

叶片叶绿素含量是评估果树长势和产量的重要参数,实现快速、无损、精确的叶绿素含量估测具有重要意义。本研究以山东农业大学苹果园为试验区,采用高光谱分析技术探索苹果树叶片叶绿素含量的估测方法。通过分析叶片高光谱曲线特征,对原... 详细信息

叶片叶绿素含量是评估果树长势和产量的重要参数,实现快速、无损、精确的叶绿素含量估测具有重要意义。本研究以山东农业大学苹果园为试验区,采用高光谱分析技术探索苹果树叶片叶绿素含量的估测方法。通过分析叶片高光谱曲线特征,对原始光谱分别进行一阶微分、红边位置以及叶面叶绿素指数(LCI)变换,分别将其与叶绿素含量进行相关分析及回归分析,建立叶绿素含量估测模型并进行检验,从中筛选出精度最高的模型。结果显示,以LCI为变量的估测模型以及以一阶微分521和523nm组合为变量的估测模型拟合精度最高,决定系数R2分别为0.845和0.839,均方根误差RMSE分别为2.961和2.719,相对误差RE%分别为4.71%和4.70%。因此LCI及一阶微分是估测苹果树叶片叶绿素含量的重要指标。该模型对指导苹果树栽培生产具有积极意义。

关键词：苹果树叶片叶绿素高光谱估测模型

条锈病胁迫下冬小麦冠层叶片氮素含量的高光谱估测模型

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农业工程学报 2008年第1期24卷 35-39页

作者：蒋金豹陈云浩黄文江李京北京师范大学资源学院国家农业信息化工程技术研究中心北京100089

为利用高光谱遥感诊断条锈病胁迫下作物的营养状况,测量感染条锈病的冬小麦冠层反射率以及相应叶片全氮(LTN)含量,利用线性和非线性回归方法,建立了微分光谱与小麦LTN含量之间的回归模型。研究表明随病情加重,小麦LTN含量逐渐降低,并与... 详细信息

为利用高光谱遥感诊断条锈病胁迫下作物的营养状况,测量感染条锈病的冬小麦冠层反射率以及相应叶片全氮(LTN)含量,利用线性和非线性回归方法,建立了微分光谱与小麦LTN含量之间的回归模型。研究表明随病情加重,小麦LTN含量逐渐降低,并与一阶微分光谱在430～518、534～608、660～762 nm以及783～893 nm区域具有极显著相关性。经检验,以红边内一阶微分总和与蓝边内一阶微分总和比值(SDr/SDb)为变量的模型是估测LTN含量的最佳模型,其RMSE为0.3567,相对误差为8.33%。因此,利用高光谱遥感估测条锈病胁迫下作物LTN含量是可行的,且具有较高的反演精度。研究成果可为小麦氮素营养监测、精准施肥以及条锈病情诊断等提供理论依据和指导。

关键词：高光谱冬小麦条锈病叶片氮素含量估测模型