检索结果-南通市图书馆

基于无人机冠层高光谱的滴灌棉田地上部生物量估测

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农机化研究 2021年第11期43卷 177-183页

作者：苏维张泽侯彤瑜印彩霞谭红陈兵吕新石河子大学农学院新疆石河子832003 新疆生产建设兵团绿洲生态农业重点实验室新疆石河子832003 新疆兵团农业数据国家地方联合工程研究中心新疆石河子832003 新疆农垦科学院新疆石河子832000

为了快速获取棉花长势信息为棉田精准水肥管理提供决策支持,以新疆石河子滴灌棉花为研究对象,利用无人机搭载高光谱成像光谱仪采集了滴灌棉花7个生长日期的光谱信息,地面同步采集样本,共收集了176个样本,构建了30个光谱反射率模型,并筛... 详细信息

为了快速获取棉花长势信息为棉田精准水肥管理提供决策支持,以新疆石河子滴灌棉花为研究对象,利用无人机搭载高光谱成像光谱仪采集了滴灌棉花7个生长日期的光谱信息,地面同步采集样本,共收集了176个样本,构建了30个光谱反射率模型,并筛选出了一种基于无人机冠层高光谱遥感的棉花地上部生物量高效无损监测模型。研究结果表明:滴灌棉花地上部生物量与反射率在0.01水平上显著相关,估算滴灌棉花地上部生物量的最优模型为基于连续投影算法的偏最小二乘法的光谱反射率模型,该模型的校正决定系数为0.7061,均方根误差为0.0198,验正决定系数为0.7168,均方根误差为0.0275,可作为无人机遥感快速、无损估测滴灌棉花地上部生物量的技术手段。本研究旨在为开发实时监测的多光谱仪器提供了理论支持。

关键词：地上部生物量估测无人机遥感光谱反射率滴灌棉田冠层高光谱

不同氮肥条件下冬小麦冠层高光谱特征及红边参数变化

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湖北农业科学 2014年第5期53卷 1004-1009页

作者：程晓娟李振海王延仓宋森楠冯海宽北京农业信息技术研究中心北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 山东科技大学测绘科学与工程学院山东青岛266590

为快速、准确、无损地监测小麦长势和营养状况,对不同氮素处理下4个小麦品种的冠层高光谱信息进行分析,并进行了红边参数与农学组分的相关分析。结果表明,在同一氮肥条件下,同一品种小麦在不同生育期的冠层高光谱反射率差异明显,且在近... 详细信息

为快速、准确、无损地监测小麦长势和营养状况,对不同氮素处理下4个小麦品种的冠层高光谱信息进行分析,并进行了红边参数与农学组分的相关分析。结果表明,在同一氮肥条件下,同一品种小麦在不同生育期的冠层高光谱反射率差异明显,且在近红外波段的差异大于可见光波段。随着氮肥施用的增加,近红外反射率有明显升高的趋势,而可见光处反射率降低并呈单峰曲线,且随着施氮量的增加反射光谱的红边和绿峰分别发生红移、蓝移。在冬小麦红边参数中,红谷位置、最小振幅及绿峰位置与农学组分之间呈负相关,而其余各红边参数与农学组分之间呈极显著正相关;建立了基于红边振幅的各个组分之间的回归统计模型,且模型较为稳定。

关键词：冬小麦氮素水平冠层高光谱红边参数

基于冠层高光谱遥感对加工番茄产量的估算模型

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安徽农业科学 2008年第10期36卷 4343-4345页

作者：樊科研田丽萍王进杜培林石河子大学生命科学学院新疆石河子832003 石河子气象局新疆石河子832003

[目的]对加工番茄的产量进行遥感估测。[方法]以ASD FieldSpec光谱仪实测大田中不同生育期加工番茄的冠层高光谱及其产量,采用单时相线性逐步回归和复合回归,首次建立了加工番茄高光谱与产量的估算模型。[结果]在坐果期光谱参量与产量... 详细信息

[目的]对加工番茄的产量进行遥感估测。[方法]以ASD FieldSpec光谱仪实测大田中不同生育期加工番茄的冠层高光谱及其产量,采用单时相线性逐步回归和复合回归,首次建立了加工番茄高光谱与产量的估算模型。[结果]在坐果期光谱参量与产量相关性最大,而其他时期的光谱参量与产量相关性均达到了显著水平(P高光谱遥感来监测加工番茄的生长状况,可以最终对加工番茄的产量进行遥感估测。

关键词：冠层高光谱光谱参量产量估算模型

基于冠层高光谱反射率特征的油菜氮、磷、钾养分诊断技术

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中国农技推广 2019年第S1期35卷 5-7页

作者：范海燕刘诗诗鲁剑巍华中农业大学资源与环境学院湖北武汉430070

为了实现快速、无损的油菜养分遥感诊断,于2013~2019年结合在湖北省开展的13个冬油菜养分丰缺大田试验,在油菜越冬期共采集910条冠层光谱数据,利用随机森林分类模型分别筛选出对油菜氮(N)、磷(P)、钾(K)素丰缺敏感的特征光谱。所筛选的... 详细信息

为了实现快速、无损的油菜养分遥感诊断,于2013~2019年结合在湖北省开展的13个冬油菜养分丰缺大田试验,在油菜越冬期共采集910条冠层光谱数据,利用随机森林分类模型分别筛选出对油菜氮(N)、磷(P)、钾(K)素丰缺敏感的特征光谱。所筛选的特征波段基本符合油菜养分丰缺条件下的生理生化反应所对应的光谱变化。利用筛选出的特征波段可以准确的定量估测油菜的叶片氮含量和叶片磷含量,但是对于油菜叶片钾含量的定量估测还需要做进一步的研究。

关键词：冠层高光谱随机森林特征光谱养分诊断

基于SVM法的小麦条锈病潜育期冠层高光谱识别研究

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基于SVM法的小麦条锈病潜育期冠层高光谱识别研究

双季晚稻叶片叶绿素含量的冠层高光谱估测模型研究

中国植物保护学会2016年学术年会

作者：李薇刘琦马占鸿中国农业大学植物病理学系农业部植物病理学重点实验室

小麦条锈病是我国为害严重的麦类病害。为了对其有效地监测,本研究利用支持向量机法(SVM)结合小麦条锈病潜育期冠层高光谱信息,针对不同浓度条锈菌胁迫小麦叶片,建立了不同光谱特征下的小麦条锈病潜育期识别数学模型。结果表明:在325 07... 详细信息

小麦条锈病是我国为害严重的麦类病害。为了对其有效地监测,本研究利用支持向量机法(SVM)结合小麦条锈病潜育期冠层高光谱信息,针对不同浓度条锈菌胁迫小麦叶片,建立了不同光谱特征下的小麦条锈病潜育期识别数学模型。结果表明:在325 075nm全波段范围内,利用原始光谱及其一阶导数、二阶导数,伪吸收系数[1og10(1/R)]及其一阶导数、二阶导数6种光谱特征在不同建模比下所建模型的识别效果均较好,其所有模型测试集的平均准确率可达98.05%;其最优模型是以原始光谱一阶导数为光谱特征所建模型,其训练集、测试集准确率均可达100%。在分波段范围所建模型中,识别效果较好的波段集中在32574nm和925075nm,其训练集平均准确率均可达100%,测试集平均准确率均可高于95%,其最优模型的训练集和测试集准确率均可达100%。研究结果表明,基于SVM法结合麦叶冠层高光谱数据定性识别潜育期小麦条锈病是可行的,不仅大大提高了模型的识别准确率,也为小麦条锈病早期的冠层高光谱识别奠定了一定的理论基础。

关键词：小麦条锈病潜育期冠层高光谱支持向量机（SVM）

来源： cnki会议评论

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cnki会议

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河南农业 2018年第2期 61-62页

作者：徐涛刘桃菊谢亨旺刘方平才硕曹娜时红江西省灌溉试验中心站江西省农业高效节水与面源污染防治重点实验室江西南昌330201 江西农业大学农学院江西省作物生理生态与遗传育种重点实验室江西南昌330045

叶绿素是水稻光合能力的指示器,水稻叶片叶绿素含量直接影响光合速率。高光谱遥感技术可以为水稻叶片叶绿素含量的定量化诊断提供简便有效、非破坏性的数据采集和处理方法,为构建和验证以水稻光谱参数为自变量的水稻叶片叶绿素含量的高... 详细信息

叶绿素是水稻光合能力的指示器,水稻叶片叶绿素含量直接影响光合速率。高光谱遥感技术可以为水稻叶片叶绿素含量的定量化诊断提供简便有效、非破坏性的数据采集和处理方法,为构建和验证以水稻光谱参数为自变量的水稻叶片叶绿素含量的高光谱估测模型,对不同氮素条件下水稻叶片叶绿素含量和各类"三边"参数间的相关性进行分析。结果表明,各类"三边参数"中以Dr、SDr、SDr/SDb为自变量的二次模型的决定系数R2达到较大值,分别为0.636、0.644、0.632,通过模型预测精度检验,得出最适合估测水稻叶片叶绿素含量的模型是以Dr为自变量建立的水稻叶片叶绿素含量诊断模型[y=1.278+1.943x+0.880x^2(均方根差为0.83,相对误差为1.4),其中x为冠层光谱参数Dr,该模型可以定量估测水稻叶片叶绿素含量。

关键词：双季晚稻叶绿素含量冠层高光谱估测模型

基于模糊识别的苹果花期冠层钾素含量高光谱估测

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光谱学与光谱分析 2013年第4期33卷 1023-1027页

作者：朱西存姜远茂赵庚星王凌李希灿山东农业大学资源与环境学院山东泰安271018 山东农业大学园艺科学与工程学院山东泰安271018 山东农业大学农业生态与环境重点实验室山东泰安271018 山东农业大学信息科学与工程学院山东泰安271018

依据2008年和2009年2年在栖霞试验区利用地物光谱仪ASD FieldSpec3测定的苹果花期冠层高光谱和实验室内测定的钾素含量数据,以冠层高光谱反射率及其11变换形式与钾素含量分别进行相关分析,以相关系数最大者为自变量,采用模糊识别算法,... 详细信息

依据2008年和2009年2年在栖霞试验区利用地物光谱仪ASD FieldSpec3测定的苹果花期冠层高光谱和实验室内测定的钾素含量数据,以冠层高光谱反射率及其11变换形式与钾素含量分别进行相关分析,以相关系数最大者为自变量,采用模糊识别算法,建立钾素含量估测模型;以2008年的检验样本对模型进行检验,并利用2009的独立试验数据对模型进行验证。结果表明,原始光谱反射率(R)及其倒数(1/R)、对数(lgR)、平方根(R1/2)与钾素含量的相关性较差,但它们的一阶微分和二阶微分与钾素含量之间的相关性明显增强;建立的钾素含量估测模型^y=11.344 5h+1.309 7的相关系数r为0.985 1,总均方根差RMSE为0.355 7,F统计量为3 085.6;24个检验样本实测值与估测值的平均相对误差为9.8%,估测精度为90.2%;2009年试验验证精度达到了83.3%。表明模型用于苹果花期冠层钾素含量的估测具有较高的稳定性,模型精度能满足生产上对苹果钾素含量估测的要求。

关键词：模糊识别苹果花期冠层高光谱钾素含量估测

基于无人机高光谱遥感的粳稻冠层氮素含量反演方法研究

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基于无人机高光谱遥感的粳稻冠层氮素含量反演方法研究

作者：冯帅沈阳农业大学

学位级别：硕士

氮素是农作物生长发育中重要的营养成分,实时检测和评估农作物的氮素含量对于农作物氮素营养检测、田间精准管理以及农作物长势预测均具有十分重要的意义。目前,农作物的氮素营养诊断方法普遍采用田间破坏性取样并在室内对作物组织进行... 详细信息

氮素是农作物生长发育中重要的营养成分,实时检测和评估农作物的氮素含量对于农作物氮素营养检测、田间精准管理以及农作物长势预测均具有十分重要的意义。目前,农作物的氮素营养诊断方法普遍采用田间破坏性取样并在室内对作物组织进行分析测定,虽然室内实验结果较为精准,但是该方法消耗大量人力、物力且具有滞后性。因此目前的氮素营养诊断方法很难达到实时、快速、无损的诊断要求。随着无人机遥感技术在我国的迅猛发展,为农作物氮素营养诊断提供了一种全新的诊断方法和技术手段。本研究采用无人机遥感平台对粳稻冠层高光谱影像进行采集,对不同分类方法进行验证分析,提取较为纯净的粳稻冠层光谱数据。并以三个不同氮肥梯度水平下不同生育期的粳稻冠层高光谱数据和冠层叶片氮素含量为数据源,对不同光谱预处理方法进行对比分析,确定最佳预处理方法,同时对粳稻冠层叶片氮素含量的特征波段和植被指数进行提取,构建4种粳稻冠层叶片氮素含量反演模型,实现区域范围粳稻氮素含量的精准诊断。具体研究成果如下:(1)本研究基于无人机高光谱遥感平台采集不同生育期的粳稻冠层高光谱遥感影像。采用最小距离法、最大似然法以及支持向量机三种方法对遥感影像进行分类并提取较为纯净的粳稻冠层光谱信息。经对比分析得出,采用支持向量机分类法对粳稻冠层高光谱影像分类处理效果最佳,分类精度为89.1895%,Kappa系数为0.7925。(2)本研究分别采用一阶导数、对数、标准正态变量变换以及SG平滑法对原始光谱数据进行预处理,并构建偏最小二乘回归模型进行对比分析。结果表明,标准正态变量变换处理方法去噪效果较好,训练集与验证集的R和RMSE分别为:0.5040、0.7788和0.5399、0.3662,明显优于其他预处理方法,能够有效地消除或降低光照等外界环境因素的影响,提高建模效率与精度。(3)本研究基于预处理的光谱数据,采用无信息变量消除法(UVE)和竞争自适应重加权采样法(CARS)对不同生育期下的全光谱数据进行特征波段筛选。不同生育期下的特征波段数目分别为分蘖期9个、拔节期7个、抽穗期6个,明显降低数据维度,剔除了冗余信息。同时,利用决定系数R等势图分别筛选出不同生育期下最佳的归一化、比值以及差值光谱植被指数。(4)本研究采用多元线性回归、BP神经网络、RBF神经网络以及自适应差分优化极限学习机(Sa De-ELM)4种方法分别对不同生育期的粳稻冠层叶片氮素含量进行建模分析。模型反演结果表明,无论以多特征波段组合作为模型输入,还是以多植被指数组合作为模型输入,均以Sa De-ELM反演模型估测效果最佳。

关键词：无人机粳稻氮素含量冠层高光谱反演模型

基于优化植被指数组合的多品种辣椒叶片叶绿素数值估测

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浙江农业学报 2023年第9期35卷 2109-2120页

作者：王宇汪泓肖玖军李可相邢丹张永亮陈阳张蓝月贵州大学矿业学院贵州贵阳550025 贵州科学院贵州省山地资源研究所贵州贵阳550001 贵州省土地绿色整治工程研究中心贵州贵阳550001 贵州省农业科学院辣椒研究所贵州贵阳550009

叶片叶绿素与植被生长状况息息相关,SPAD值能够反映作物叶片叶绿素含量,不同品种辣椒外形和生理生态参数具有明显差异,因此,准确、快速地估算SPAD值具有重要意义。以4个不同品种辣椒为研究对象,测量其SPAD值,对原始光谱进行倒数、对数... 详细信息

叶片叶绿素与植被生长状况息息相关,SPAD值能够反映作物叶片叶绿素含量,不同品种辣椒外形和生理生态参数具有明显差异,因此,准确、快速地估算SPAD值具有重要意义。以4个不同品种辣椒为研究对象,测量其SPAD值,对原始光谱进行倒数、对数、倒数对数、一阶微分和二阶微分变换,通过将变换光谱替换原始光谱来优化植被指数,对比优化植被指数和经典植被指数搭建模型的差异,最终得到不同品种辣椒SPAD值和高光谱之间的关系,寻找SPAD值的最优反演模型。结果表明:不同品种辣椒冠层光谱特性存在差异;辣椒叶片建模集、验证集和全样本SPAD值的变化趋势均为线椒大于朝天椒;基于倒数对数光谱优化的植被指数除了CI_(red edge)外,其余植被指数的相关系数均高于经典植被指数;基于lg1/R-VI搭建的随机森林模型无论是建模集还是验证集精度均较好,适合于不同品种辣椒SPAD值的估算,其中全样本模型测试集决定系数(R^(2))为0.83,平均绝对误差(MAD)为1.90,验证集R^(2)和MAD分别为0.45和1.26。

关键词：辣椒 SPAD值冠层高光谱优化植被指数随机森林模型