高光谱数据与水稻农学参数之间的相关分析

通过田间小区试验 ,获取水稻整个生育期内不同氮素处理的叶面积指数 (L AI)、叶片叶绿素含量 (CHL.C)、叶绿素密度 (CHL.D)与高光谱分辨率遥感数据。分析其变化过程 ,并利用微分技术处理水稻群体反射光谱以减少土壤等低频背景光谱噪音的影响。通过单相关分析和逐步回归方法研究水稻LAI、CHL.C、CHL .D分别与光谱反射率、反射率的一阶微分光谱的相关关系。结果表明 ,微分技术能够改善光谱数据与 LAI、CHL .C的相关性 ,而与鲜叶 CHL .D的相关性较低。

微分光谱遥感及其在水稻农学参数测定上的应用研究

通过不同氮素营养水平的水稻田间试验 ,解析了水稻冠层微分光谱对消除背景 (湿土、水面 )信息的影响 ,证实微分光谱在消除背景信息的影响方面起到了很好的作用。用微分光谱确定出最优的波段宽度应小于 10 nm;将微分光谱应用于农学参数测定 ,存在红边位移现象 ,在孕穗期之前 ,红边随施氮量增加向长波方向移动“红移”;孕穗期之后“红移”现象基本消失 ,而发生“蓝移”。红边参数 (红边、红边振幅、红边振幅与最小振幅的比值、红边峰值面积 )与上层叶片的叶绿素含量、L AI有着密切的关系 ,而与叶片中的叶绿素 b、类胡萝卜素之间相关性不明显。一些红边参数可作为水稻叶绿素含量、L AI测定的简捷方法。

利用遥感红边参数估算夏玉米农学参数的可行性分析

分析夏玉米农学参数、红边参数以及两者之间的相关性,结果表明:可利用红边位置(REP)来反演叶片绿度值(SPAD),利用归一化的吸收深度(ND672)、吸收特征面积(Area672)和红边宽度(Lwidth)来分别反演叶绿素a、叶绿素b、叶绿素a+b以及叶绿素a/b含量;利用一阶微分光谱最大值(FD_Max)和Area672来反演类胡萝卜素含量和类胡萝卜素含量/叶绿素a含量.从而,构建了以红边参数为自变量的农学参数的反演模型,为生产上利用遥感技术大区域,无破坏、实时快速地监测夏玉米的生长状况以及进行营养诊断提供了重要的技术依据.

小麦拔节期农学参数和土壤含水量空间统计

选取山东省陵县的小麦试验示范基地作为样区,采用GPS定位调查,获取田间21个样点的土壤和小麦植株样品,运用TDR300测定样点土壤含水量,利用SPAD-502叶绿素仪测定采样点拔节期小麦植株叶片的叶绿素含量,获取小麦干物质产量信息。基于地统计学原理,结合空间分析技术,探讨了小麦叶绿素含量、干物质产量等农学参数信息和土壤含水量的空间变异特征。研究结果表明,土壤水分和小麦叶绿素含量的空间变异呈强的空间相关性,结构性因素引起的空间变异分别占到总变异97.3%和81.3%。小麦干物质产量具有中等程度的空间变异性,由结构性因素引起的变异占到总变异的50%。土壤含水量、小麦叶绿素含量Kriging插值空间分布呈现明显的片状和斑块状特点,小麦干物质产量Kriging空间分布具有明显的带状分布特点。

导数光谱在棉花农学参数测定中的作用探讨

通过大田和室内试验,测定了2个品种的棉花冠层、完全展开倒3叶在不同时期的高光谱反射率及对应叶片的叶绿素、类胡萝卜素含量,分析并证实了棉花导数光谱对消除测量背景影响及寻找特征波长方面的作用。将导数光谱用于棉花农学参数的测定,发现棉花冠层和叶片光谱都存在红边位移现象,并且红边参数(红边位置、红边幅值、红边面积)与叶面积指数、鲜叶重、干叶重和叶绿素含量有显著相关,从而证明用棉花导数光谱测定它的某些农学参数的可行性。

图像处理技术应用于农学参数检测研究进展

分别从农作物的叶面积、叶面积指数和冠层参数的检测以及营养状况的评定等方面,阐述了图像处理技术在农学参数检测中的应用研究情况;总结了图像处理技术应用于农学参数检测的一般方法,并对比了国内外农学参数检测中的图像处理方法,得出了国外学者不但善于利用作物数字图像中的几何、色彩信息对农学参数进行预测,还有效利用了饱和度、亮度信息以及更深层次的图像特征来构建农学参数的预测模型的结论;最后分析了农学参数检测中图像处理技术的发展趋势。

基于SPSS的果树农学参数模型构建

果树农学参数分别指树叶稀密程度、冠幅、叶面积指数(LAI),通过同时对应检测三个时期不同健康状况的175株果树的三个农学参数。以SPSS为平台进行果树农学参数模型构建,利用最大轮廓矩形法检测的果树树叶稀密程度作为自变量,冠幅和叶面积指数分别为因变量来构建果树农学参数模型:树叶稀密程度与冠幅之间的最优关系模型为对数模型:y=1.839+1.306lnx,树叶稀密程度与LAI之间的最优关系模型为S模型:z=7×e(-0.137-0.336 x)。该农学参数关系模型的构建将为实现果树农学参数的实时检测提供算法依据。

水稻遥感估产的农学机理研究——Ⅱ.农学参数与光谱变量的相关分析

作者在主要农学参数间相关分析的基础上,进行了叶片含氮量、叶绿素含量、叶面积指数与光谱变量的相关分析和综合分析,明确了最佳农学光谱模式及其在各生育期光谱变异中的作用。从而证明通过光谱测定可以推算出叶绿素含量、叶片和稻株含氮量及叶面积指数。

不同早稻品种的光谱特性及其与农学参数的相关性

田间试验结果表明:①不同早稻品种的光谱特性,在抽穗前主要受水稻株型(叶片倾斜和披叶程度)的影响;在抽穗期和灌浆期,主要受稻穗(数量及成熟度)的影响。②不同早稻品种的光谱变量与农学参数之间,在抽穗前相关密切,相关系数高,用光谱变量可以估测农学参数;在抽穗后,由于受穗的光谱和天气的影响,它们之间相关较差,如何建立理想的相关模式尚需进一步深入研究。

导数光谱在棉花农学参数测定中的作用

通过大田和室内试验,测定了2个品种的棉花冠层、完全展开倒3叶在不同时期的高光谱反射率及对应叶片的叶绿素、类胡萝卜素含量,分析并证实了棉花导数光谱对消除土壤背景影响及寻找特征波长方面的作用.将导数光谱用于棉花农学参数的测定,发现棉花冠层和叶片光谱都存在红边位移现象,并且红边参数(红边位置、红边幅值、红边面积)与叶面积指数、鲜叶质量、干叶质量和叶绿素含量有显著相关,从而证明用棉花导数光谱测定它的某些农学参数的可行性.

北碚447锦橙叶片农学参数与其反射光谱的相关性研究

以锦橙叶片为材料,采用野外光谱辐射仪测量叶片的光谱反射率,并对叶片进行水分、氮、钾、磷、叶绿素的含量测定,计算光谱反射率一阶微分、二阶微分.采用统计学相关分析法,分析叶片农学参数与反射光谱之间的相关关系.结果表明:农学参数中只有磷含量与叶片原始光谱反射率有显著性相关,且与反射率一阶微分、二阶微分的相关系数大于与原始光谱反射率的相关系数.所有测定的农学参数都与叶片光谱反射率一阶微分、二阶微分之间均有显著性相关,其中氮含量与反射率一阶微分、二阶微分相关性最强,相关系数绝对值达到0.9以上.这说明利用微分技术可以增强叶片农学参数与光谱信息的相关性,并为高光谱遥感定量估算锦橙农学参数提供理论依据.

遥感监测冬小麦拔节期农学参数

遥感监测冬小麦拔节期农学参数任爱萍（山西省气象科学研究所０３０００２）１小麦反射光谱的一般特性研究表明，由于叶绿素吸收了大部分蓝光和红光进行光合作用，所以它在０．４５μｍ和０．６５μｍ波长附近各有一个吸收谷，而０．５５μｍ波长处的反射峰是相当一部分绿...

新野县夏玉米肥料农学参数试验研究

肥料贡献率、农学效率、偏生产力等是重要的农学参数，通过这些参数，可以衡量施肥的增产效果，为修订夏玉米施肥配方和单元施肥指导意见提供技术支撑。2009—2010年新野县农业局共完成夏玉米丰缺指标试验6点次，通过统计分析，取得了夏玉米主要农学参数。

不同施氮量对冬小麦各农学参数和产量的影响

当前小麦生产面临着提升质量、降低成本以及保护环境的多重挑战。在实现优质高产的前提下,如何尽可能地精确施肥、提高氮肥利用率是本研究的内容,试验通过对冬小麦采取不同氮肥施用量,对其生长、生理各方面农学参数以及产量的影响研究,为探索适合当地实际生产的小麦高效节氮施肥技术提供依据。一、试验材料与方法1.试验地概况试验于2019年在石家庄市鹿泉区进行。前茬作物为玉米,玉米秸秆全部粉碎还田,试验地土壤为壤质褐土.

自主研发的便携式光谱仪在农学参数测量上的

定量测定作物叶片的氮含量、水分含量和叶面指数，在作物估产、农情监测等方面具有重要的意义”’。传统的田间调查、取样与室内样品分析具有破坏性、不可代表性、滞后性和非动态性，目前多采用光谱仪进行测量，但现有光谱仪一般体积大，不便于携带，不能同时获取多个农学参数，另外需要结合Pc机使用。自主研发的便携式光谱仪正是在这样的背景下研制成功，利用光学技术，嵌入式系统技术实现了能够独立使用的便携操作的光谱仪，具有体积小，测量速度快，便于使用，准确等特点。

建立大田早稻农学光谱估产模式研究初报

大田试验结果表明,不同氮素水平的水稻冠层光谱之反射率存在着极显著差异。其中630～690nm,760～900nm和520～600nm三个波段可作为检测水稻氮素水平的敏感波段。利用测定光谱反射,通过光谱变量计算以估测LAI和Chl等农学参数是可行的。单一生育期光谱建模估产的精度较低,而且应用时生育期也难统一。RVI复合估产模式和LAI-RVI综合估产模式的精度很高,但仍只是“样板模式”,实际应用于大田估产时,仍需进行多点试验,进一步验证模式并建立一套修正方法,以适应不同熟制和不同产量水平的需要。

建立大田晚稻农学光谱估产模式研究初报

晚稻大田试验结果表明,不同氮肥水平的水稻冠层光谱反射率存在着极显著差异630～690nm,760～900nm和520～600nm等3个波段可作为检测晚稻氮的敏感波段。RVI与LAI,LN,Chl等农学参数之间存在着显著或极显著的相关性。单期RVI与晚稻产量之间存在着显著相关性,但用几个生育期的RVI复合建立的光谱估产模式的精度提高,相关性达到极显著水平。LAI-RVI多元复合估产模式的精度最高,为最佳单产农学光谱估产模式。文中还就单产农学光谱模式的认识及应用问题作了较深入地讨论。

棉花高光谱及其红边特征(I)

通过大田和室内试验,测定了2个品种的棉花冠层、完全展开倒1、3叶在不同时期的高光谱反射率及对应叶片的叶绿素、类胡萝卜素含量。结果表明:随发育期推移,棉花冠层光谱反射率在可见光范围降低,在近红外区域增高;叶片背面光谱反射率略高于正面,透射率小于反射率;叶面积指数、鲜叶重和干叶重与冠层反射光谱变量ρ800 ρ550、ρ800 ρ680、ρ680 ρ570之间存在显著相关;叶片叶绿素和类胡萝卜素浓度与其反射光谱变量ρ680 ρ570、ρ673 ρ640、ρ680 ρ550、PSSRa、PSNDa、RCh之间也呈显著相关。

水稻冠层垂直反射率模拟

利用 1999年和 2 0 0 0年实测的晚稻冠层结构参数 (叶面积指数、叶倾角、叶长、叶宽等 )和叶片生物化学组分含量 (叶绿素、蛋白质、纤维素、水等 )实测数据 ,结合椭圆分布函数模型、PROSPECT模型和 FCR模型 ,模拟水稻冠层垂直反射率 ,模拟值与实测值的相关系数大于 0 .98,均方根差 RMSE小于 0 .0 5 ,从而建立了冠层结构参数、叶片生物化学组成等农学参数与冠层垂直反射率的直接联系 ,为利用物理模型反演冠层叶面积指数、叶片叶绿素含量等奠定了基础。

基于适宜尺度选择的冬小麦赤霉病遥感监测

为快速、准确获取江淮麦区县域冬小麦赤霉病发生信息,选用中、高空间分辨率卫星遥感影像做多尺度信息融合研究。在筛选适宜冬小麦田块分布特征的空间尺度遥感影像基础上,通过分析冬小麦长势指标和赤霉病病情指数之间的互作关系,构建基于多农学参数的冬小麦赤霉病估测模型,并对县域冬小麦赤霉病空间变化进行遥感监测。结果表明:(1)2m×2m、8m×8m和16m×16m三种空间尺度融合影像的均值相差不大,平均梯度和标准差存在明显差异。16m×16m融合影像的清晰度最好,信息量也多,比较适合研究区域冬小麦田块分布特征。(2)16m×16m融合影像提取的归一化植被指数(NDVI)和比值植被指数(RVI)值明显高于2m×2m和8m×8m融合影像,说明16m×16m融合影像光谱信息量较丰富,有利于冬小麦的识别。(3)冬小麦叶面积指数、叶片叶绿素含量和地上部生物量是影响赤霉病发生的主要长势指标。基于主要长势指标构建冬小麦赤霉病估测模型,平方根误差(REMS)为10.5%,相对误差为14.6%。该方法可以实现对县域冬小麦赤霉病空间变化的有效监测。