基于小波分析的大豆叶面积高光谱反演

实测了不同水肥耦合、经营制度及有效营养面积条件下的大豆(Glycinemax)冠层高光谱反射率与叶面积指数(LAI),并对光谱反射率、微分光谱与LAI的关系进行了分析;采用比值植被指数(RVI)与归一化植被指数(NDVI)建立了大豆LAI反演模型;采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LAI进行估算。结果表明:大豆LAI与光谱反射率在可见光波段呈负相关;在近红外波段呈正相关;微分光谱在红边处与大豆LAI密切相关(R2=0.92);RVI与NDVI可以提高大豆LAI的估算精度(R2分别达0.79、0.84);各植被指数各有优缺点,应根据需要进行选择;小波能量系数回归模型可以进一步提高大豆叶面积的估算水平,以一个特定小波能量系数作为自变量的回归模型,大豆LAI回归确定系数R2高达0.884;以4个和6个小波能量系数建立LAI回归分析模型(R2分别达0.92、0.93),2个模型LAI预测值与大豆LAI实测值线性回归确定性系数R2分别为0.90、0.92。比较可知,小波分析可以对高光谱进行特征变量提取,进而反演大豆生理参数,并且反演的LAI精度较光谱反射率、微分光谱及植被指数都有明显提高,小波分析在植被生理参数的高光谱提取方面有着广阔的应用前景。     

基于高光谱影像湖泊叶绿素a浓度反演分析

针对湖泊叶绿素a浓度的快速变化及水体富营养化问题,以太湖水体为例,利用太湖区域2019年10月、11月和12月的珠海一号高光谱影像,采用波谱特征分析、主成分分析、皮尔逊相关系数、建立反演模型分析江苏省太湖区域水体叶绿素a浓度的分布状态以及时空变化状况。通过主成分分析划分与水体信息相关的成分,提出采用珠海一号高光谱影像的中红外波段建立耦合可见光和近红外辐射信号的WCI模型。结果表明:(1)水体光谱曲线特征与主成分分析结果一致,分别为光合作用波段、细胞散射波段和水体增温波段。(2)改进的耦合可见光与中红外辐射信号的建立的WCI模型的反演精度最高,均方根误差RMSE为(1.4008 mg·L^-1),平均相对误差(MRE)为10.69%。(3)2019年10月一12月间,湖泊叶绿素浓度整体变化不大,太湖叶绿素a浓度的遥感反演结果总体上呈现为湖西区域浓度较低,湖东区域浓度较高的特征。     

基于神经网络的马尾松叶绿素含量高光谱估算模型

分析不同生长期的马尾松冠层反射光谱特征与相应叶绿素含量的相关关系.利用36个红边参数逐一筛选,最终确定7个与叶绿素含量相关性较高的红边参数作为光谱特征参数,分别应用逐步分析法与BP神经网络构建叶绿素含量的高光谱估算模型;同样,筛选出4个植被指数作为光谱特征参数,同时,将对原始光谱进行主成分分析降维后的前4个主成分作为BP神经网络的输入变量,分别应用逐步分析法与BP神经网络构建叶绿素含量的高光谱估算模型.结果表明: 将红边参数作为输入变量建立的逐步回归模型和BP神经网络模型的决定系数(R²)分别为0.5205、0.7253,均方根误差(RMSE)分别为0.1004、0.0848,相对误差分别为6.3%、5.7%.将植被指数作为输入变量建立的逐步回归模型和BP神经网络模型的R²分别为0.5392、0.7064,RMSE分别为0.0978、0.0871,相对误差分别为6.2%、6.0%.基于主成分分析的BP神经网络模型的预测效果最好,R²为0.7475,RMSE为0.0540,相对误差为4.8%.     

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.     

基于辐射传输模型的叶绿素含量定量反演

利用基于叶片内部辐射传输机制的PROSPECT模型模拟大量不同生化含量和叶肉结构的叶片光谱,研究利用高光谱植被指数定量反演叶绿素含量的可行性和精度,并比较各指数的稳定性和抗干扰能力。结果显示,各指数在对叶绿素的敏感性方面相差不大,除三角植被指数(TVI)外,其它指数均随叶绿素含量的增加而减小。叶片水分含量的差异对各指数的影响很小,干物质次之,叶肉结构影响最大。在抵抗干物质影响和叶肉结构影响方面,结构无关色素指数(SIPI)明显优于其它四种指数,吸收中心波深归一化后的面积指数(ABNC)次之。通过使用叶片光学模型的模拟光谱来研究叶绿素含量变化的光谱响应及其影响因素和反演策略,具有较强的理论性和普适性。研究结果与实际观测相吻合,方法简单易行。     

基于因子分析的苜蓿叶片叶绿素高光谱反演研究

因子分析是一种能够将具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的多变量统计分析方法,在降低数据维数的同时又可以保存足够的信息,这为处理信息量丰富但冗余较大的高光谱数据提供了一种有效方法。本文利用2010年9月23日采集的16个样点的苜蓿叶片反射率及叶绿素含量数据,采用因子分析方法,分别提取苜蓿叶片反射率光谱400～900nm,以及可见光400nm～760nm和近红外760～900nm光谱区的公共因子,分析因子载荷分布、载荷总量对公共因子与叶绿素含量相关性的影响。利用逐步回归法建立基于公共因子的叶片叶绿素反演模型,并将反演模型与光谱指数建立的模型进行对比。研究表明,1）公共因子与叶片叶绿素的相关性,在更大程度上是与该因子在各个波段上载荷分布有关,而不是总载荷量;2）对波谱进行分区建立的反演模型略优于全区因子分析建立的反演模型;3）与常用于叶片叶绿素含量反演的光谱指数CARI、MCARI、mND680、mND705、mSR705、TVI、DmSR、BGI、BRI相比,因子分析建立的叶绿素反演模型精度更高。     

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.     

湿地小叶章叶绿素含量的高光谱遥感估算模型

通过实测不同覆盖度和水深状况下小叶章(Calamagroestis angustifolia)的冠层高光谱反射率与叶绿素a(Chl-a)浓度,采用高光谱可见光-近红外波段及其微分光谱波段(350～1050 nm)逐波段构建FNDVI、FRVI、FDVI、FDNDVI、FDRVI和FDDVI植被指数,分别找出与Chl-a具有最佳相关性波段组合的植被指数,建立小叶章Chl-a含量的最佳估算模型,并对比分析了最佳模型与线性模型的预测精度.结果显示:微分光谱植被指数与Chl-a的最佳预测模型(FDNDVI、FDRVI和FDDVI)比反射率植被指数最佳模型(FNDVI、FRVI和FDVI)的预测精度分别提高了6.86%、4.82%和10.10%;植被指数(FNDVI、FD-VI、FDNDVI和FDRVI)与Chl-a含量具有较好的线性关系,而最佳模型比线性模型预测精度仅仅提高了0.60%、1.40%、1.02%和0.93%,可以用简单的线性模型反演湿地小叶章的Chl-a含量.     

不同灌溉量夏玉米叶绿素含量的高光谱特征及其反演

植物叶绿素含量直接影响其光合作用,并与植物的光谱特征密切相关。以夏玉米为研究对象,采用人工控水方法研究了夏玉米七叶期不同灌溉量下冠层叶绿素含量特征及其与光谱特征之间的关系。结果表明：灌溉量越少,夏玉米叶片叶绿素含量越低,冠层光谱反射率越高,绿峰位置"红移",而红边位置"蓝移"。叶绿素含量与光谱特征参数、植被光谱指数之间存在极显著相关关系,据此建立了冠层叶绿素含量高光谱估算模型,且基于植被指数模型较基于单一光谱特征参数模型模拟效果更好。研究结果可为夏玉米叶绿素含量的快速无损测定以及夏玉米干旱监测提供依据。     

臭氧胁迫冬小麦叶片高光谱特征和叶绿素含量估算

为无损、快速监测臭氧胁迫下冬小麦叶片叶绿素含量，建立叶绿素含量与光谱指标的定量关系，基于自由式臭氧浓度增加系统平台观测了臭氧浓度升高下拔节期、开花期及灌浆期冬小麦叶片的叶绿素含量和光谱特征。通过线性回归、人工神经网络(ANN)以及偏最小二乘回归(PLSR)模型对臭氧胁迫下叶片高光谱特征进行了叶绿素含量的估算。结果表明：臭氧胁迫冬小麦叶片的光谱曲线特征出现绿峰“红移”和红边位置“蓝移”现象。相比于拔节期和开花期，小麦叶片在灌浆期受到臭氧的影响更大。臭氧胁迫下叶绿素含量与部分光谱特征参数及遥感植被指数存在显著相关关系，所有模型均取得了较高的估算精度(R²>0.8),其中以光谱特征参数为建模参量的偏最小二乘回归模型精度最高。该方法可用于臭氧胁迫下冬小麦叶片叶绿素含量的估测，动态监测作物的臭氧胁迫。     

不同进化类型大豆种子超氧物歧化酶的比较

本文对不同进化类型大豆种子超氧物歧化酶(SOD)进行了比较分析。结果表明:(1)供试三种进化类型大豆种子的 SOD 同工酶酶谱一致,均为7条,其中一条为 Ma-SOD,其余6条为 Cu-Zn-SOD。(2)SOD 活性表现为:野生类型明显高于中间类型,中间类型明显高于栽培类型。(3)随着大豆籽粒百粒重的增大,种胚的 SOD 活性降低。(4)种皮颜色由黑到黄,种皮的 SOD 活性降低。讨论了大豆种子 SOD 活性与 Sofa 亚属内大豆进化的关系。