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改进特征波段选取和混合集成建模的东北粳稻叶绿素含量估算

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光谱学与光谱分析 2021年第8期41卷 2556-2564页

作者：刘潭许童羽于丰华袁青云郭忠辉徐博沈阳农业大学信息与电气工程学院辽宁沈阳110162 沈阳农业大学辽宁省农业信息化工程技术中心辽宁沈阳110161

利用光谱信息快速、无损和准确的检测水稻冠层叶片叶绿素含量,对水稻的长势评估、精准施肥、科学管理都具有非常重要的现实意义。以东北粳稻为研究对象,以小区试验为基础,获取关键生长期的水稻冠层高光谱数据。首先采用标准正态变量校正... 详细信息

利用光谱信息快速、无损和准确的检测水稻冠层叶片叶绿素含量,对水稻的长势评估、精准施肥、科学管理都具有非常重要的现实意义。以东北粳稻为研究对象,以小区试验为基础,获取关键生长期的水稻冠层高光谱数据。首先采用标准正态变量校正法(SNV)对光谱数据进行预处理,针对处理后光谱数据,以随机蛙跳(RF)算法为基础,结合相关系数分析法(CC)和续投影算法(SPA),提出一种融合两种初选波段的改进型随机蛙跳算法(fpb-RF)筛选叶绿素含量的特征波段,并分别与标准RF,CC和SPA方法进行对比。以提取的特征波段作为输入,结合线性模型和非线性模型各自优势,提出一种高斯过程回归(GPR)补偿偏最小二乘(PLSR)的叶绿素含量混合预测模型(GPR-P):利用PLSR法对水稻叶绿素含量初步预测,得到叶绿素含量的线性趋势,然后利用具有较好非线性逼近能力的GPR对PLSR模型偏差进行预测,两者叠加得到最终预测值。为了验证所提方法优越性,以不同方法提取的特征波段作为输入,分别建立PLSR、最小二乘支持向量机(LSSVM)、BP神经网络预测模型。结果表明:相同预测模型条件下,改进fpb-RF算法提取特征波段作为输入可较好的降低模型复杂性、提高模型预测性能,各模型测试集的决定系数(R_(P)^(2))和训练集的决定系数(R_(C)^(2))均高于0.7047。另外,在各算法提取特征波段进行建模时,GPR-P模型的R_(C)^(2)和R^(2)P均高于0.7553,其中,采用fpb-RF方法提取的特征波段作为输入建立的GPR-P模型预测精度最高,R_(C)^(2)和R_(P)^(2)分别为0.7815和0.7796,RMSEC和RMSEP分别为0.9041和0.9283 mg·L^(-1),可为东北粳稻叶绿素含量的检测与评估提供有价值的参考和借鉴作用。

关键词：水稻叶绿素含量光谱分析特征波段提取 fpb-RF算法混合预测模型

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基于仿生优化算法的水稻叶绿素含量反演模型

光谱学与光谱分析 2023年第1期43卷 93-99页

作者：李晓凯于海业于跃王洪健张蕾张昕隋媛媛吉林大学生物与农业工程学院吉林长春130022

用光谱信息精准、高效地检测水稻叶片叶绿素含量,对诊断和优化水稻叶片氮素营养、开发和优化稻田氮素追肥系统、监测和评价水稻病虫害具有重要的实际意义。针对单纯采用机器学习模型反演水稻叶片叶绿素含量模型精确性和稳定性差的问题,... 详细信息

用光谱信息精准、高效地检测水稻叶片叶绿素含量,对诊断和优化水稻叶片氮素营养、开发和优化稻田氮素追肥系统、监测和评价水稻病虫害具有重要的实际意义。针对单纯采用机器学习模型反演水稻叶片叶绿素含量模型精确性和稳定性差的问题,以粳稻吉粳88为研究对象,通过网格试验获得分蘖期等关键生育期的叶片表型高光谱数据和相对叶绿素含量。选取核极限学习机(KELM)为基础建模模型,提出了一种先依据基础KELM建模效果选择预处理方法后,再利用仿生优化算法对所选预处理组合所对应的KELM模型的训练过程进行优化的新思路,以提高模型预测精度。首先,对光谱数据的各类预处理方法展开研究,通过对4类预处理方法进行全排列组合共得到72种预处理组合。利用连续投影算法(SPA)选择特征波段输入KELM模型以筛选较优预处理组合。依据建模效果,预处理组合CWT+MMS,CWT+MSC+SG+SS和CWT+SS所对应KELM的测试集决定系数(R^(2)_(p))较高,分别为0.850,0.835和0.828。其次,为使KELM模型在保证稳定性和泛化性的前提下性能达到最优,引入哈里斯鹰优化算法(HHO),通过模拟鹰群在捕食时的合作行为和追逐策略,自动最优调节上述三种KELM模型参数,使得HHO-KELM模型R^(2)_(p)分别为0.957,0.867和0.858,模型精度得到有效提升,最高提升10.7%。通过研究,证明了HHO算法优化机器学习模型反演水稻叶片叶绿素含量的可行性,为东北粳稻叶绿素含量的测定和评估提供了有力的参考和借鉴。

关键词：哈里斯鹰优化算法核极限学习机高光谱叶绿素含量

基于无人机多光谱估测不同品种紫花苜蓿的地上生物量和叶绿素含量

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光谱学与光谱分析 2023年第12期43卷 3847-3852页

作者：沈思聪张靖雪陈鸣晖李志威孙盛楠严学兵扬州大学动物科学与技术学院江苏扬州225127

地上生物量和叶绿素是紫花苜蓿生长过程中的重要指标,可以为其生长的动态监测与管理提供有效的帮助。紫花苜蓿作为最为重要的饲草作物,如何利用现代光谱智能技术有效且准确地预测其状态是紫花苜蓿种植过程中的重要问题。基于无人机多光... 详细信息

地上生物量和叶绿素是紫花苜蓿生长过程中的重要指标,可以为其生长的动态监测与管理提供有效的帮助。紫花苜蓿作为最为重要的饲草作物,如何利用现代光谱智能技术有效且准确地预测其状态是紫花苜蓿种植过程中的重要问题。基于无人机多光谱对不同品种紫花苜蓿的地上生物量和叶绿素含量的估算结果进行研究并为此构建预估模型。共研究了21个紫花苜蓿品种,采用无人机搭载多光谱相机在天气晴朗无风时起飞并拍摄图像,将无人机拍摄得到的多光谱图像采用ENVI 5.3软件进行分析,挑选出NDVI、 EVI、 SAVI、 Green NDVI、 NDGI、 DVI、 NGBDI、 OSAVI、 NDRE和MSR共10个植被参数和无人机多光谱相机自带的5个光谱波段(蓝、绿、红、红边、近红外)进行特征分析,再使用Matlab 2020b软件,采用支持向量机(SVM)构建不同品种紫花苜蓿的地上生物量和叶绿素含量的预测模型。然而在实际操作的运行中,发现使用SVM构建的预估模型其准确率不理想,因此使用智能算法鲸鱼(WOA)和灰狼(GWO)对SVM预估模型进行优化,发现使用SVM预估模型能预估不同品种的紫花苜蓿的地上生物量和叶绿素含量,其中经WOA智能算法优化后的SVM预估模型在估算不同品种的紫花苜蓿的地上生物量和叶绿素含量时其准确率最高。研究中构建的预估模型为筛选品质较好的紫花苜蓿品种有一定的指导意义,同时也为今后无人机多光谱预估紫花苜蓿的生物量及其相关的生理生态指标提供了有效的帮助和合理的参考依据。

关键词：苜蓿产量叶绿素含量无人机多光谱支持向量机智能算法

基于多角度成像数据的新型植被指数构建与叶绿素含量估算

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光谱学与光谱分析 2014年第6期34卷 1599-1604页

作者：廖钦洪张东彦王纪华杨贵军杨浩 Coburn Craig Wong Zhijie 王大成安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039 北京农业信息技术研究中心北京100097 中国科学院遥感与数字地球研究所北京100094 Department of Geography University of Lethbridge

叶绿素含量的快速估算对于及时了解作物的长势、病虫害监测以及产量的评估都具有重要意义。利用自主研发的多角度成像观测系统获取了不同生育期玉米的高光谱影像，精确地提取出主平面内各个观测角度下玉米冠层的反射率。通过对ACRM模型... 详细信息

叶绿素含量的快速估算对于及时了解作物的长势、病虫害监测以及产量的评估都具有重要意义。利用自主研发的多角度成像观测系统获取了不同生育期玉米的高光谱影像，精确地提取出主平面内各个观测角度下玉米冠层的反射率。通过对ACRM模型模拟值和实测值的分析，计算出玉米冠层红波段下的热点-暗点指数（HDS），并利用该指数对 TCARI 进行改进，提出一个基于多角度观测的新型植被指数 HD-TCARI，最后使用多角度高光谱成像数据对其进行了地面验证。结果表明，HD-TCARI能够减小LAI 对叶绿素估算的影响，当叶绿素浓度大于30μg · cm^-2，HD-TCARI 与 LAI 的相关性R2仅为26．88％～28．72％；当叶绿素浓度较高时，HD-TCARI具有抗“饱和”的特性在LAI 在1～6之间变化时，HD-TCARI与叶绿素浓度的线性关系R2较TCARI提高了约9％左右。利用多角度高光谱成像数据对 HD-TCARI进行地面验证，其与叶绿素浓度的线性关系（R^2＝66．74％）明显优于TCARI所建立的估算模型（R^2＝39．92％），证明了 HD-TCARI指数具有更好地估算叶绿素浓度的潜力。

关键词：多角度成像热点-暗点植被指数 ACRM模型叶绿素含量

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高光谱定量反演火龙果茎枝叶绿素含量的研究

光谱学与光谱分析 2021年第11期41卷 3538-3544页

作者：李莉婕岳延滨王延仓赵泽英黎瑞君聂克艳袁玲西南大学资源环境学院重庆400716 贵州省农业科学院科技信息研究所贵州贵阳550006 北华航天工业学院河北廊坊065000

火龙果是近年来引进我国的营养价值高、经济效益好的新型水果,肉质茎枝是其主要光合器官,与常见果树具有较大差异。为探索以茎枝为光合作用器官的植被的光谱特征及其生化组分的估测方法,以火龙果为研究对象,在贵州省典型种植区罗甸县开... 详细信息

火龙果是近年来引进我国的营养价值高、经济效益好的新型水果,肉质茎枝是其主要光合器官,与常见果树具有较大差异。为探索以茎枝为光合作用器官的植被的光谱特征及其生化组分的估测方法,以火龙果为研究对象,在贵州省典型种植区罗甸县开展了4个氮肥梯度田间试验,同步测定不同养分丰缺程度下的火龙果茎枝高光谱和相应叶绿素含量数据;然后分析火龙果茎枝光谱数据的演化规律,并采用数学变换、连续小波变换算法并结合相关性分析算法处理分析火龙果茎枝光谱数据,提取并筛选特征波段;最后利用偏最小二乘算法构建火龙果茎枝叶绿素含量估测模型。研究结果表明:(1)火龙果肉质茎枝的原始光谱曲线整体趋势与常见绿叶植物相似,但随施氮量的增加,火龙果近红外处的光谱反射率逐渐降低,变化趋势与常见绿叶植物相反,茎枝光谱的吸收峰(谷)随施氮量的增加呈升高(加深)的趋势。(2)数学变换中的一阶微分与在L1—L5尺度内的连续小波变换能有效提升光谱对叶绿素含量的敏感性,火龙果茎枝原始光谱与叶绿素含量的敏感区域主要位于730~1 400 nm,数学变换与连续小波变换均能提升光谱对叶绿素含量的敏感性。与常见绿叶植物相比,火龙果茎枝敏感波段分布相对分散,且多位于730 nm附近与近红外区域(1 100~1 600 nm)。(3)数学变换和连续小波变换能明显提升光谱对火龙果茎枝叶绿素含量的估测能力,其中基于一阶微分的估测模型与基于连续小波变换L1与L4的估测模型分别为数学变换与连续小波变换的最优模型,其验证精度分别为R验证2=0.625, RMSE=0.048, RPD=1.238(一阶微分);R验证2=0.678, RMSE=0.037, RPD=1.652(连续小波变换);表明高光谱技术可以作为火龙果茎枝叶绿素含量和营养诊断的无损监测手段。该研究为完善不同植被类型基于高光谱指数的叶绿素反演提供了补充。

关键词：火龙果叶绿素含量高光谱数学变换偏最小二乘

基于可见/近红外反射光谱的大豆叶绿素含量估算方法比较

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光谱学与光谱分析 2011年第2期31卷 371-374页

作者：汤旭光宋开山刘殿伟王宗明张柏杜嘉曾丽红姜广甲王远东中国科学院东北地理与农业生态研究所吉林长春130012 中国科学院研究生院北京100049

作物叶绿素含量的估测可以为精准农业提供技术支持。该文利用PROSAIL模型模拟了不同叶绿素水平下的大豆冠层光谱反射率,而后针对多期实测高光谱及相应的叶绿素数据,在对响应波段进行小波能量系数提取的基础上,分别采用多元线性回归、BP... 详细信息

作物叶绿素含量的估测可以为精准农业提供技术支持。该文利用PROSAIL模型模拟了不同叶绿素水平下的大豆冠层光谱反射率,而后针对多期实测高光谱及相应的叶绿素数据,在对响应波段进行小波能量系数提取的基础上,分别采用多元线性回归、BP神经网络和RBF神经网络、以及偏最小二乘法进行估算,并进行了比较分析。研究结果表明,基于小波分析的三种回归模型都取得了较好的估算效果,验证模型的R2分别为0.634,0.715,0.873和0.776,其中RBF神经网络方法和基于高斯核函数的PLS模型精度最好,能够全面稳定地估算叶绿素含量。

关键词：可见/近红外光谱叶绿素含量小波分析神经网络偏最小二乘

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基于机器学习的马铃薯叶片叶绿素含量估算

光谱学与光谱分析 2024年第4期44卷 1117-1127页

作者：李成举刘寅笃秦天元王一好范又方姚攀锋孙超毕真真白江平甘肃农业大学农学院甘肃兰州730070 省部共建干旱生境作物学国家重点实验室甘肃兰州730070 甘肃省作物遗传改良与种质创新重点实验室甘肃兰州730070

为了提高马铃薯叶绿素含量估算模型的精度,使用无人机平台搭载多光谱相机,获取对照处理和干旱处理下马铃薯关键生育期的遥感影像,选取13种植被指数作为叶绿素含量反演模型的输入变量,使用多元线性回归(MLR)、支持向量回归(SVR)、随机森... 详细信息

为了提高马铃薯叶绿素含量估算模型的精度,使用无人机平台搭载多光谱相机,获取对照处理和干旱处理下马铃薯关键生育期的遥感影像,选取13种植被指数作为叶绿素含量反演模型的输入变量,使用多元线性回归(MLR)、支持向量回归(SVR)、随机森林回归(RFR)、决策树回归(DTR)构建马铃薯叶绿素含量估算模型。首先分析了植被指数与叶绿素含量之间的相关性,结果表明,在对照处理块茎形成期,CIre、GNDVI、NDVIre、NDWI、GRVI、LCI与叶绿素含量之间的相关系数绝对值在0.5以上,且存在显著(p叶绿素含量之间的相关系数绝对值均在0.5以上,且存在极显著(p叶绿素含量监测提供一种新的方法,后期可根据不同试验处理选择相应的估算模型。

关键词：马铃薯叶绿素含量多光谱支持向量回归随机森林回归决策树回归

利用高光谱植被指数估测苹果树冠层叶绿素含量

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光谱学与光谱分析 2013年第8期33卷 2203-2206页

作者：潘蓓赵庚星朱西存刘海腾梁爽田大德山东农业大学资源与环境学院土肥资源高效利用国家工程实验室山东泰安271018

叶绿素含量是反映植物生长状况的重要参数。利用ASD FieldSpec 3光谱仪,测定春梢停止生长期苹果冠层高光谱反射率,对原始光谱进行微分变换,与苹果叶绿素含量进行相关分析确定敏感波段,通过分析敏感区域400～1 350nm范围内所有两波段组... 详细信息

叶绿素含量是反映植物生长状况的重要参数。利用ASD FieldSpec 3光谱仪,测定春梢停止生长期苹果冠层高光谱反射率,对原始光谱进行微分变换,与苹果叶绿素含量进行相关分析确定敏感波段,通过分析敏感区域400～1 350nm范围内所有两波段组合的植被指数,选择最佳植被指数并建立苹果冠层叶绿素含量估测模型。结果表明:(1)苹果冠层叶绿素含量的敏感波段区域为400～1 350nm。(2)利用筛选得到的植被指数CCI(D794/D763)构建的估测模型能较好的估测苹果冠层叶绿素含量。(3)以CCI(D794/D763)指数为自变量的估测模型CCC=6.409+1.89R3+1.587R2-7.779R预测效果最佳。因此,利用高光谱技术能够较快速、精确的对苹果冠层叶绿素含量进行定量化反演,为苹果长势的遥感监测提供理论依据。

关键词：苹果冠层光谱叶绿素含量植被指数估测模型

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虫害胁迫下毛竹叶绿素含量高光谱估算方法

光谱学与光谱分析 2020年第8期40卷 2578-2583页

作者：李凯陈芸芝许章华黄旭影胡新宇汪小钦福州大学卫星空间信息技术综合应用国家地方联合工程研究中心福建福州350116 空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福建福州350116 福州大学环境与资源学院福建福州350116 南京大学国际地球系统科学研究所江苏南京210093

叶绿素作为参与植被光合作用最重要的色素,是监测毛竹虫害的一项重要指标。通过对不同光谱数据集进行波长筛选,建立虫害胁迫下竹叶叶绿素含量的高光谱估算模型,为利用高光谱遥感监测毛竹虫害提供理论依据。试验在福建省毛竹生产基地顺... 详细信息

叶绿素作为参与植被光合作用最重要的色素,是监测毛竹虫害的一项重要指标。通过对不同光谱数据集进行波长筛选,建立虫害胁迫下竹叶叶绿素含量的高光谱估算模型,为利用高光谱遥感监测毛竹虫害提供理论依据。试验在福建省毛竹生产基地顺昌县进行,使用ASD FieldSpec 3光谱仪采集不同虫害程度竹叶光谱102条,并利用SPAD-502叶绿素计测定相应叶片叶绿素含量。通过对比不同虫害程度竹叶的光谱特征,探测利用高光谱数据估算叶绿素含量的机理。对竹叶原始光谱(OS)进行包络线去除(CR)、一阶导数(FD)、包络线去除一阶导数(CR-FD)变换,分析不同光谱数据与叶绿素含量的相关性,并利用连续投影算法(SPA)分别提取4种光谱的特征波长。采用基于x-y距离结合的样本划分法(SPXY)和随机法对4种光谱数据集进行划分,结合多元逐步回归(MSR)建立竹叶叶绿素含量估算模型,分析光谱变换及样本划分对估算叶绿素含量的影响。结果表明,不同虫害程度竹叶光谱反射率差异明显,主要表现为可见光波段范围内的"绿峰"和"红谷"的逐渐消失,"红边"斜率减小,近红外波长反射率降低。通过光谱变换可有效提升光谱与叶绿素含量的相关性,其中CR-FD光谱与叶绿素含量在724 nm处的相关系数最大。经连续投影算法提取的不同光谱数据集的特征波长集中分布在绿光、红光、"红边"位置,多个被选择波长位于与叶绿素含量相关性较高的波长区(600~750 nm)。基于SPXY样本划分法建立的MSR模型相比于随机样本划分法能显著提升叶绿素含量的估算精度,其中R^2和RPD平均提高0.1和0.5, RMSE平均降低0.7。以CR-FD光谱特征波长结合SPXY样本划分法建立的多元逐步回归模型对竹叶叶绿素含量的估算精度最高,R^2, RMSE和RPD分别为0.835, 2.604和2.364,可对虫害胁迫下毛竹叶片叶绿素含量进行准确的估算。

关键词：叶绿素含量高光谱光谱变换波长筛选 SPXY样本划分