一种估测小麦冠层氮含量的新高光谱指数

提出了一种估测小麦冠层氮含量的新高光谱指数--微分归一化氮指数(FD-NDNI)。以FieldSpec Pro FR地物光谱仪采集拔节后至孕穗前小麦的冠层光谱190份,随机抽取142份作为训练集,其余48份作为预测集。将光谱以小波阈值去噪法去噪后,利用其525、570 与730 nm处的一阶导数值,采用差值、比值以及归一化的方法构建了12种光谱指数以实现小麦冠层氮含量的估测,并与mNDVI705、mSR以及NDVI705等22种常用指数进行了比较分析。发现指数FD-NDNI对小麦冠层氮含量的估测结果最佳,其估测模型(指数形式)校正集决定系数(C-R²)与预测集决定系数(P-R²)分别达0.818与0.811,优于mNDVI705等常用指数。进一步分析表明,在各指数中,FD-NDNI对叶面积系数最不敏感,可最有效地避免冠层郁闭度等因素对氮含量估测的影响。为优化结果,采用最小二乘支持向量回归算法(LS-SVR)对模型进行了改进,当模型惩罚系数C与RBF核函数参数g取得最优解6.4与1.6时,其C-R²与P-R²分别提高至0.846与0.838,具有比指数模型更高的精度。结果表明:FD-NDNI是小麦冠层氮含量估测的优选指数,LS-SVR为建模的优选算法。     

基于光谱指数的植物叶片叶绿素含量的估算模型

叶绿素是光合作用能力和植被发育阶段的指示器,是监测湿地植被生长健康状况的重要指标之一;高光谱遥感技术可以为植物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。为保证被探测叶片面积相同,消除背景反射、叶片表面弯曲造成的光谱波动及叶片内部变异造成的影响,研究采用Field Spec 3光谱仪加载手持叶夹式叶片光谱探测器,测定野鸭湖湿地典型植物的叶片高光谱反射率数据,同时通过分光光度计室内测定相应叶片的叶绿素含量。采用相关性及单变量线性拟合分析技术,建立二者的关系模型,包括叶绿素含量与"三边"参数的相关模型以及比值光谱指数(SR)模型和归一化差值光谱指数(ND)模型,并采用交叉检验中的3K-CV方法对估算模型进行模型精度检验。结果表明:植物叶片叶绿素含量与"三边"参数大多都呈极显著相关,相关系数最大达到0.867;计算光谱反射率组成的比值(SR)和归一化(ND)光谱指数与叶绿素含量的决定系数,总体相关性比较高,较好的波段组合均为550—700nm与700—1400nm以及550—700nm与1600—1900nm,与叶绿素含量相关性最好的指数分别是SR(565nm,740nm)和ND(565nm,735nm)。并通过选取相关性最佳的光谱特征参数,分别基于"三边"参数和ND模型指数构建了植物叶片叶绿素含量的估算模型。其中,基于红边位置(WP_r)光谱特征参数和ND(565nm,735nm)光谱指数建立的叶绿素含量估算模型,取得了较好的测试效果,检验拟合方程的决定系数(R2)都达到0.8以上,估算模型分别为y=0.113x-78.74,y=5.5762x+4.4828。通过3K-CV方法进行测试和检验,植物叶绿素含量估算模型均取得了较为理想的预测精度,预测精度的分别为93.9%及90.7%。高光谱遥感技术对植被进行微弱光谱差异的定量分析,在植被遥感研究与应用中表现出强大优势,为植物叶绿素含量诊断中的实际应用提供了重要的理论依据和技术支持。     

基于小波分析的大豆叶绿素a含量高光谱反演模型

 2003和2004年分别在长春市良种场和中国科学院海伦黑土生态实验站实测了大田耕作与水肥耦合作用下大豆（Glycine max）冠层高光谱反射率 与叶绿素a含量数据,对光谱反射率、微分光谱与叶绿素a含量进行了相关分析;采用归一化植被指数(Normalized diffe rence vegetation index, NDVI)、土壤调和植被指数(Soil-adjusted vegetation index, SAVI)、再归一植被指数(Renormalized difference vegetation index, RDVI)、第二修正比值植被指数(Modified second ratio index, MSRI)等建立了大豆叶绿素a反演模型;应用小波分析对采集的光谱反 射率数据进行了能量系数提取,并以小波能量系数作为自变量进行了单变量与多变量回归分析,对大豆叶绿素a进行了估算。研究结果表明,大 豆叶绿素a 与可见光光谱反射率相关性较好,并在红光波段取得最大值(R²>0.70),但在红边处,微分光谱与大豆叶绿素a的相关性较反射率好 得多,在其它波段则相反;由NDVI、SAVI、RDVI、MSRI等植被指数建立的估算模型可以提高大豆叶绿素a的估算精度（R²>0.75）;小波能量系 数回归模型可以进一步提高大豆叶绿素a含量的估算水平,以一个特定小波能量系数作为自变量的回归模型,大豆叶绿素a回归决定系数R²高达 0.78;多变量回归分析结果表明,大豆叶绿素a实测值与预测值的线性回归决定系数R²均高达0.85。以上结果表明, 小波分析可以对高光谱进 行特征变量提取,并可在一定程度上提高大豆生理参数反演精度。     

淹水胁迫下棉花叶片高光谱特征及叶绿素含量估算模型

为即时监测淹水胁迫下棉花功能叶叶绿素含量,确立叶绿素含量与单叶光谱特征参数的定量关系,本文以遮雨棚内蕾期淹水胁迫下的盆栽棉花为研究对象,淹水后每 3 d对棉花叶片进行测定、取样,综合分析叶绿素含量与高光谱特征参数的相关性,并构建和验证叶绿素含量的估算模型.结果表明: 随着淹水胁迫程度的加重,叶片叶绿素含量下降;叶片原始光谱反射率、一阶微分光谱反射率分别在580、697 nm波段附近与叶绿素含量呈显著负相关;利用差值指数和归一化指数建立的估算模型优于单波段线性模型,其中以植被指数(DR₆₉₇-DR₇₃₈)/(DR₆₉₇+DR₇₃₈)为自变量建立的模型棉花单叶叶绿素含量估算值与实测值拟合度最好,拟合系数为0.814,可用于淹水胁迫下棉花单叶叶绿素含量的估测.     

基于Sentinel-2A影像干旱区棉花叶片SPAD数字制图

植被叶片叶绿素是农业遥感反演的重要参数,叶绿素含量的变化与植被生长环境的胁迫程度、生理变化密切相关,故将植被叶绿素进行实时、动态监测对农业生产极为重要。然而,传统经验模型及叶绿素精准测量存在困难。基于高分辨率的Sentinel-2A数据,在机器学习框架下,利用光谱信息、最适光谱指数和基于PROSAIL辐射传输模型的生物协变量构建3种建模方案（方案1：光谱信息和最适光谱指数联合,方案2：光谱信息和物理模型生物协变量联合,方案3：光谱信息、最适光谱指数和物理模型生物协变量联合）。最终基于优选出的建模方案进行棉花叶片叶绿素相对含量的空间数字制图。结果表明：（1）红边波段参与的最适光谱指数比值植被指数（RVI）与棉花叶片SPAD值相关性最高r=0.767,P^**=0.195;（2）将构建的17个变量进行重要性分析可知,构建的最适光谱指数比值植被指数（RVI）与物理模型生物协变量LAI-Cab对估算模型的精度贡献率较大;（3）建模方案构建植被指数时红边波段被确定为最优波段,在增加精度方面起到决定性作用;通过模型评价标准来分析3种方案可知,预测精度大小顺序为模型方案3 > 模型方案1 > 模型方案2,其中方案3的决定系数R²最高为0.826,即估算模型方案3对棉花叶片SPAD值具有最好的预测能力,可以为干旱区农作物的生理参数反演提供新的思路,为农业安全监测,合理水肥配置提供科学数据支持。     

水稻上部叶片叶绿素含量的高光谱估算模型

叶片叶绿素 (Chl) 状况是评价植株光合效率和营养胁迫的重要指标,实时无损监测Chl状况对作物生长诊断及氮素管理具有重要意义.以不同生态点、不同年份、不同施氮水平、不同类型水稻品种的4个田间试验为基础,于主要生育期同步测定了水稻主茎顶部4张叶片的高光谱反射率及Chl含量,并计算了350～2500 nm范围内任意两波段组合而成的比值(SR[λ1,λ2])和归一化(ND[λ1,λ2])光谱指数以及已报道的对Chl敏感的光谱指数,进一步系统分析了叶片Chl含量与上述光谱指数之间的定量关系.结果表明,红边波段的比值和归一化光谱指数可以较好地预测水稻上部4叶的Chl含量(R~2>0.9),但对于不同Chl指标其最佳组合波段有所差异.估算叶绿素a (Chla)、叶绿素总量(Chla+b)和叶绿素b (Chlb)的最佳比值光谱指数分别为SR(724,709)、SR(728,709)和SR(749,745),方程拟合决定系数R~2分别是0.947、0.946、0.905;最佳归一化光谱指数分别为ND(780,709)、ND(780,712)和ND(749,745),R~2分别是0.944、0.943、0.905.引入445 nm波段反射率对上述光谱指数进行修正,可以降低叶片表面反射差异的影响,提高模型的应用范围.利用不同年份独立的试验资料对所建模型进行了检验,结果表明,修正型比值光谱指数 mSR(724,709)、mSR(728,709) 和 mSR(749,745),以及修正型归一化光谱指数mND(780,709)、mND(780,712) 和 mND(749,745) 预测 Chla、Chla+b 和 Chlb 的效果更好,其测试的RMSE分别为 0.169、0.192、0.052、0.159、0.176、0.052,RE分别为8.18%、7.74%、13.01%、8.26%、7.59%、12.96%,均较修正前降低,说明修正后的光谱指数普适性更好.     

基于优化SVR高光谱指数的独尾草叶绿素含量估算

以位于新疆准噶尔盆地腹地的古尔班通古特沙漠为研究区,测定独尾草幼苗期、开花期的叶片光谱反射率和叶绿素含量,分析24种光谱指数与叶绿素含量之间的相关关系,选用相关性较高的光谱指数建立优化支持向量回归机(SVR)估算模型。结果表明:(1)开花期的叶绿素含量高于幼苗期,主要与植被的光合作用有关,开花期的光谱反射率低于幼苗期,两期的光谱反射率符合普遍植物光谱反射率。(2)在幼苗期,GNDVI(green normalized difference vegetation index)与叶绿素含量相关性最高(R~2=0.664);在开花期,GM-2(Gitelson and Merzlyak)与叶绿素含量相关性最高(R~2=0.711)。按相关性排序时,在两期中,决定系数排名前7的光谱指数都相同。(3)将7个敏感光谱指数作为输入因子,通过3种优化算法选择最优参数(c,g),建立优化SVR估算模型:幼苗期和开花期,模型精度都较高,PSO-SVRGA-SVRGS-SVR,其中PSO-SVR决定系数最高,均方根误差最小。在幼苗期,PSO-SVR决定系数为0.812,均方根误差为0.728,在开花期,PSO-SVR决定系数为0.841,均方根误差为0.247。说明基于PSO-SVR算法优化后的SVR模型精度高误差小,能较好地对叶绿素含量进行估算,且独尾草叶绿素含量开花期的估算比幼苗期的效果要好。本研究为荒漠植被生态特征的监测估算、时空分布和生化参数反演提供了科学依据和技术支持。     

干旱胁迫下雷竹叶片叶绿素的高光谱响应特征及含量估算

植物叶片的反射光谱特征与叶绿素含量密切相关。以重要的笋用竹种雷竹(Phyllostachys violascens)为研究对象,采用盆栽及控水试验方法研究了2年生雷竹在干旱胁迫条件下冠层叶片反射光谱的响应特征,分析了叶片叶绿素含量与不同波段光谱反射率一阶微分值以及光谱特征参数之间的相关关系,并以雷竹叶绿素含量敏感波段及构建的植被指数与叶绿素含量进行了拟合。结果表明,重度缺水处理后雷竹叶片叶绿素含量显著降低,在可见光区叶片光谱反射率随叶绿素含量的降低而增加,以波长493、639、693、756 nm等处的光谱反射率一阶微分值与叶绿素含量的相关性较高。雷竹叶片叶绿素含量与光谱特征参数如绿峰反射率、红谷反射率、蓝边面积、绿峰面积之间的相关性较高。与已有的植被指数相比基于雷竹叶绿素含量敏感波段修正后的植被指数与叶绿素含量相关性优于原植被指数。基于反射率一阶微分值构建的多元回归方程以及修正的绿色归一化植被指数(m GNDVI)构建的回归方程拟合效果较好,为雷竹叶绿素含量的较优估算方程。研究结果可以为雷竹叶绿素含量的快速无损测定以及季节性干旱条件下雷竹林的科学经营及灾后评估提供依据。     

枫香秋季变色期叶色变化及其生理基础

为探究秋季枫叶呈色的关键生理因素,该文以转色期叶色为绿色、黄色和红色的枫香单株为试材,研究了L^*、a^*、b^*值变化与叶片色素、可溶性糖及可溶性蛋白质含量变化的相关性。结果表明:(1)在变色期,3种色彩枫香叶片叶绿素a、叶绿素b、总叶绿素和类胡萝卜素均大量降解,花色素苷不同程度积累。(2)绿色叶单株叶绿素和类胡萝卜素始终保持较高含量,花色素苷含量上升4.2倍,叶片内色素含量比值始终保持稳定; 黄色叶单株叶绿素和类胡萝卜素含量最低,花色素苷含量上升4.4倍,b^*值与叶绿素含量极显著负相关,与类胡萝卜素含量显著负相关,与花色素苷/类胡萝卜素含量比值极显著正相关; 红色叶单株叶绿素和类胡萝卜素含量略高于黄色叶单株,花色素苷含量上升27.2倍,a^*值与叶绿素含量、类胡萝卜素含量极显著负相关,与花色素苷含量显著正相关,与色素含量比值无显著相关性。(3)红色叶单株具有较高的可溶性糖含量和可溶性蛋白质含量。因此,在枫香叶片变色期,保持较高的叶绿素和类胡萝卜素含量,维持色素含量比值稳定使叶片呈现绿色; 叶绿素和类胡萝卜素的大量降解,以及花色素苷/类胡萝卜素含量比值的升高使叶片呈现黄色; 叶绿素的降解和花色素苷的大量合成使叶片呈现红色。     

一种估测土壤有机质含量的近红外光谱参数

通过系统分析我国中、东部地区5种不同类型土壤风干样本的有机质含量与近红外(1000～2500 nm)光谱反射率和一阶导数两波段构成的比值、差值及归一化指数之间的关系,构建了适合土壤有机质含量估测的光谱参数及定量反演模型.结果表明：用多元散射校正及Savitzky-Golay平滑方法对原始光谱反射率进行预处理后,其两波段组成的光谱参数与土壤有机质含量的相关性明显优于原始光谱反射率组成的光谱参数,而由上述预处理后的反射率一阶导数的两波段构成的光谱参数介于二者之间;不同类型光谱参数构成形式中,以差值指数的预测性最好,其次为比值和归一化指数;与土壤有机质含量相关程度最高的光谱参数,是以近红外合频区1883和2065 nm 2个波段的反射率经多元散射校正和Savitzky-Golay平滑后构建而成的差值指数DI(CR₁₈₈₃, CR₂₀₆₅),两者呈极显著的直线相关.经不同类型土壤的观测资料检验,模型的决定系数为0.837,均方根误差为4.06;与偏最小二乘法的全谱建模结果相比,尽管DI(CR₁₈₈₃, CR₂₀₆₅)的预测精度略低于后者,但该指数只使用了2个波段的反射率,且所建模型比较简单,能为便携式监测仪的研制提供更有效的信息,可作为一种良好的土壤有机质估测光谱参数.     

桂北岩溶区与非岩溶区植物叶片含水率高光谱反演

叶片水分状况是反映植被生理状况的重要指标,构建高普适性的植物叶片含水率高光谱反演模型对准确评价岩溶和非岩溶植被生态功能具有重要意义。该文以我国西南典型区域内岩溶区与非岩溶区共17种植物694个样品为研究对象,同步测量叶片含水率和反射光谱,采用单波段、差值型、比值型、归一化型等四类光谱指数模型,对反射光谱及一阶导数光谱进行全波段搜索分析。结果表明:光谱指数D2048-D1733的建模与验证结果均最好,为岩溶植物叶片含水率的最佳估计光谱指数;对于非岩溶植物,光谱指数D_(2356)/D_(1885)和(D_(2356)-D_(1885))/(D_(2356)+D_(1885))建模与验证结果均相差很小,均可作为叶片含水率最佳估计模型。该研究结果还表明叶片绒毛对岩溶植物叶片含水率反演光谱指数构建影响不大。总体上,新构建的最优光谱指数对岩溶区与非岩溶区植物叶片含水率的拟合效果优于传统指数,具有较好的普适性,可为精准评估桂北地区植被水分状态提供科学依据。     

Best hyperspectral indices for assessing leaf chlorophyll content in a degraded temperate vegetation

Extensive studies have focused on assessing leaf chlorophyll content through spectral indices; however, the accuracy is weakened by limited wavebands and coarse resolution. With hundreds of wavebands, hyperspectral data can substantially capture the essential absorption features of leaf chlorophyll; however, few such studies have been conducted on same species in various degraded vegetations. In this investigation, complete combinations of either original reflectance or first‐order derivative spectra we conducted a complete combination on either original reflectance or its first‐order derivative value from 350 to 1000 nm to quantify leaf total chlorophyll (Chll), chlorophyll‐a (Chla), and chlorophyll‐b (Chlb) contents. This was performed using three hyperspectral datasets collected in situ from lightly, moderately, and severely degraded vegetations in temperate Helin County, China. Suitable combinations were selected by comparing the numbers of significant correlation coefficients with leaf Chll, Chla, and Chlb contents. The combinations of reflectance difference (D_ij), normalized differences (ND), first‐order derivative (FD), and first‐order derivative difference (FD(D)) were found to be the most effective. These sensitive band‐based combinations were further optimized by means of a stepwise linear regression analysis and were compared with 43 empirical spectral indices, frequently used in the literature. These sensitive band‐based combinations on hyperspectral data proved to be the most effective indices for quantifying leaf chlorophyll content (R² > 0.7, p < 0.01), demonstrating great potential for the use of hyperspectral data in monitoring degraded vegetation at a fine scale.     

高光谱植被指数与水稻叶面积指数的定量关系

基于不同水稻品种、施氮水平和不同生育期下的大田试验,确立了水稻叶面积指数（LAI）与冠层光谱特征参数的定量关系.结果表明：水稻叶面积指数与部分高光谱植被指数存在良好的相关性,其中原始光谱组成的2波段差值指数（DI）形式相关性最好,其次为比值（RI）和归一化（NI）植被指数.相关最好的原始光谱植被指数是由近红外波段组成的差值指数DI(854,760),相关最好的一阶导数光谱植被指数是红光和近红外光组成的导数差值指数DI(D₆₇₆, D₇₇₈),但总体上导数光谱指数不如原始光谱指数与LAI关系密切.独立试验数据检验结果表明,以差值指数DI(854,760)为变量建立的水稻LAI监测模型具有较好的表现,可用于水稻LAI的估测.     

水稻高光谱变化特征与叶绿素含量监测研究

叶绿素含量是评价水稻光合效率的重要指标,实时无损监测叶绿素含量对水稻生长诊断具有重要意义。以水稻P88S(绿叶)和黄1S(黄叶)为试验材料,分析高光谱指数与水稻叶绿素含量的关系,并构建冠层反射光谱与水稻叶绿素含量监测模型。研究结果表明:水稻不同叶色的冠层光谱反射率随着植株生长而不断变化,在绿叶材料P88S的502-711 nm和黄叶材料黄1S的487-716 nm可见光波长范围内,叶绿素含量与一阶微分光谱的相关系数呈极显著正相关。以P88S RVI(363,675)和黄1S DVI'(639,680)作为光谱参数,与叶绿素含量建立估算模型拟合效果最佳,说明利用高光谱技术结合一阶微分光谱的方法可以监测水稻叶绿素含量。     

基于可见光波段包络线去除的湿地植物叶片叶绿素估算

研究采用芦苇和香蒲叶片光谱及实测叶绿素含量数据,选取波段谱带范围为可见光波段400—760nm(为了避免近红外波段受叶片水分含量的影响,降低构建模型的稳定性),利用相关分析与逐步回归分析的统计学分析方法,建立叶面尺度下不同包络线去除衍生转换光谱:BD(band depth)、CRDR(continuum-removed derivative reflectance)、BDR(band depth ratio)、NBDI(normalized band depth index)与叶绿素含量估算模型。通过对入选波段的统计表明在550—750nm,特别是700—750nm(红边)波段范围内产生了较多的有效波段,是今后进行生物参量反演的重点波段范围。舍一交叉验证结果表明芦苇、香蒲和混合样本绿素含量估测的最佳模型分别为BD、CRDR和NBDI模型,其交叉验证决定系数依次为0.87、0.83和0.81,交叉验证均方根误差RMSE依次为0.16、0.15和0.33。并在此基础上利用独立样本非参数检验和多因子方差分析,探讨相关因素对于叶绿素含量估算模型精度的影响。结果表明物种差异、数据类型差异对于叶绿素回归模型的影响较大,而光谱类型差异及光谱数据与数据类型交互作用对于回归模型精度的影响较小。     

冠层水平互花米草叶片光合色素含量的高光谱遥感估算模型

以闽江河口鳝鱼滩湿地互花米草(Spartina alterniflora)的实测冠层高光谱反射率和叶片光合色素含量(LPPC)为数据源,在分析LPPC与原始光谱反射率、一阶导数光谱反射率、22种已报道光谱指数和14种新构建的植被指数相关性的基础上,利用直线回归、指数回归、对数回归以及乘幂回归方法,系统地比较了36种植被指数在估算互花米草LPPC中的表现。研究表明:(1)一阶导数光谱反射率组合的植被指数用于估算互花米草的LPPC优于原始光谱反射率;(2)红边区域一阶导数光谱是估测互花米草LPPC的最佳波段;(3)对于单一色素含量的估算,叶绿素a(Chla)的最佳估算指数为FDNDVI[723,703];叶绿素b(Chlb)的最佳估算指数为FDRVI[723,525];类胡萝卜素(Cars)的最佳估算指数为FDNDVI[723,703];(4)对于使用统一参量同时估算Chla、Chlb、Cars,由FDRVI[723,703]建立的对数估算模型效果最佳。研究成果可为湿地植物生化参量反演提供参考,也可为闽江河口湿地入侵种互花米草的动态监测和生态评估管理提供有力的科学依据。     

Spectral reflectance of Thalassia testudinum (Hydrocharitaceae) seagrass: low salinity effects

Massive anthropogenic changes in estuarine salinities, from manipulations of freshwater flows, are again occurring through governmental projects “correcting” past freshwater alterations. The downstream effects of increased freshwater on seagrass meadows, a major fisheries and ecosystem habitat, are not clear. Spectral responses to low salinities were quantitatively delimited for the important habitat seagrass Thalassia testudinum utilizing spectral reflectance measurements for the first time (non-invasive sampling). Over a range of salinities (32–16 parts per thousand sea salts [ppt] for 24 h) and spectra (308–1138 nm), Thalassia specimens showed statistically significant differences in spectral values (P < 0.05) between treatments at normal (32 ppt) and 50% reduced (16 ppt) seawater. Mature blades yellowed at low salinities. Reflectance changes at 525 nm and 650–680 nm at low salinities suggested changes in xanthophylls and chlorophylls. Four indices were also used to characterize the reflectance spectra to delineate the effect of the salinity changes: (1) The normalized difference vegetation index (NDVI) for mature blades reduced at 16 ppt from that at 32 ppt. (2) The chlorophyll normalized difference index (Chl NDI) suggested chlorophyll content decreases in response to reduced salinity. (3) The structure independent pigment index (SIPI), higher in mature blades at 16 ppt than new blades, indicates a higher carotenoid : chlorophyll ratio in mature blades. (4) The photochemical reflectance index (PRI) suggested a lower photochemical efficiency at lower salinities. The main low-salinity effect on Thalassia physiology delineated herein is likely through changes in pigmentation (decreases in chlorophyll and changes in xanthophyll cycle epoxidation).