基于高光谱的核桃叶片铁元素含量反演模型研究

【目的】铁元素是评价植物长势的重要指标,监测营养状况是果树栽培管理过程中的主要指标之一。分析核桃叶片Fe素含量与叶片光谱之间的关系,监测核桃活体叶片Fe素含量,为核桃叶片Fe含量快速诊断提供理论依据和技术支撑。【方法】对阿克苏红旗坡地区8个核桃生产园进行随机采样,测定其叶片光谱反射率及Fe素含量,对经过数据变换后的光谱采用逐步线性回归和主成分回归两种方法构建Fe素含量估测模型。用随机分组法选取检验样本并进行精度评价。【结果】经过数据转换的光谱与Fe素含量的相关性明显高于原始光谱,其中以对数二阶光谱725~730 nm、1 140、1 141、1 443、1 444和1 445 nm作为敏感波段构建的主成分回归模型精度最佳,构建模型为y=558.648+113.024 PC_1~3-31.514 PC_1~2+71.519 PC_1,R^2为0.870,RMSE为0.304,RPO为2.39。【结论】光谱技术在开展阿克苏红旗坡地区核桃叶片Fe素含量估算方面具有一定的应用潜力。

基于高光谱苹果品种叶片铁含量估测模型

【目的】在叶片水平上构建基于高光谱的苹果品种叶片铁素含量估测模型,为探寻实时、高效、无损的果树树体营养诊断提供技术途径。【方法】以苹果品种岩富10号为材料,测定岩富10号叶片光谱数据和铁素含量,采用光谱分析和相关分析法,筛选与叶片铁素含量相关性较强的光谱组合,利用偏最小二乘法构建苹果叶片铁素含量光谱估测模型。【结果】岩富10号苹果叶片一阶微分光谱与铁素含量的敏感波段为R'_(990)、R'_(1 113)、R'_(1 360)、R'_(1 408),相关系数最高为-0.698 9。对敏感波段两两进行加、减、乘、除运算,最优波段组合形式R'_(990)×R'_(1 048)与铁素含量相关系数为0.846 2。估测模型拟合度(R^2)最高为0.827 5。【结论】苹果叶片一阶微分光谱组合与铁素含量显著相关(P<0.05),光谱组合能够明显提高其相关性,偏最小二乘法与逐步回归建模相比估算模型的精度更佳,可以用于苹果叶片铁素含量的光谱估算。

基于全极化Radarsat-2数据的苹果园平均树高估算模型

以新疆阿克苏地区红旗坡农场"冰糖心"苹果为研究对象,采用全极化Radarsat-2数据和实测果园的郁闭度,计算出植被实际雷达后向散射系数,并分别分析HH、VV和CROSS极化雷达后向散射系数和实际雷达后向散射系数与树高的相关关系,构建水云模型、指数和二次项模型反演苹果园的树高。反演结果表明:水云模型的最佳拟合模型为HH极化方式,R^2为0.116 8,实际雷达后向散射系数所建立的指数模型、二次项模型以VV极化的效果最好,R^2分别为0.811 3和0.795 4。

枣叶片N素质量分数高光谱估算模型

以新疆阿克苏地区红旗坡农场规模种植枣叶片为研究对象,通过分析枣叶片光谱反射特征,采用相关分析和逐步回归方法构建枣叶片氮素质量分数的光谱估测模型。结果表明:原始光谱的一阶微分和二阶微分变换能够显著提高与枣叶片N素质量分数的相关性,相关系数均达到0.6以上,光谱参量(B890+B970) nm与氮素质量分数构建的Y=0.791e^(-3 953.718X)指数模型对枣叶片氮素质量分数的反演效果最优,估测模型决定系数(A^2)值为0.576,验证模型拟合度(r^2)为0.847,估测精度为99.37%。该研究建立的光谱指数模型对枣叶片氮素质量分数的反演是可行的,为新疆阿克苏地区枣树营养状况及长势等监测、评价提供技术途径和理论依据。

基于高光谱的阿克苏市枣叶面积指数估算模型

【目的】通过将原始光谱数据经过不同的数据变换方式,分析其与枣冠层LAI的相关关系,建立基于高光谱的阿克苏市枣冠层LAI的估测模型,为快速、精确、无损伤、大范围的适时、动态监测植被LAI提供有效途径。【方法】基于原始光谱数据的不同数据变换方式,采用相关性分析和逐步回归分析方法。【结果】不同数据变换后的冠层光谱反射率与枣LAI具有较好的相关性,微分变换后的相关性较原始相关性有所提升。所建模型经过精度评价发现,原始光谱数据经倒数一阶微分变换后估测模型拟合度和预测精度都最高,一阶微分、对数一阶微分、归一化一阶微分次之。【结论】不同数据变换方式后的光谱数据与塔里木盆地枣LAI有显著的相关性,可以用微分、对数微分、归一化微分、倒数微分变换后的数据建立较理想的塔里木盆地枣LAI的估测模型。