基于光谱水分指数的核桃叶片含水量估算模型

【目的】采用光谱技术定量反演果实不同生育时期叶片含水量,为新疆南疆盆地人工绿洲核桃节水灌溉与水分管理提供技术支持。【方法】以‘温185’核桃叶片为研究对象,利用Uni Spec-SC便携式光谱仪测定核桃果实不同生育时期的叶片光谱反射率,以水分指数(WI)、水分波段指数(WBI)、归一化水分指数(NDWI)、比值指数(WI/NDWI)、中心波长比值指数(Ratio975)和光化/生理反射(PRI)6种光谱水分指数为自变量,分别采用一元线性回归(MLR)、多元线性逐步回归(SMLR)、主成分回归(PCR)和偏最小二乘回归(SPLR)构建‘温185’核桃果实坐果期、速生生长期、硬核期、脂化期和近成熟期叶片含水量的光谱估算模型,并利用独立样本对模型精度进行检验和评价。【结果】在可见光波段,光谱反射率随叶片含水量的增加而增大,而在近红外波段,随叶片含水量的增加光谱反射率则呈减弱趋势,且绿光、黄光、红光、近红外光波段均是‘温185’核桃叶片水分含量的光谱敏感波段。果实不同生育时期叶片含水量与光谱水分指数的相关性虽均达极显著水平(P<0.01),但相关系数绝对值的大小有较大差异。采用不同方法所构建的叶片含水量光谱估算模型中,果实坐果期、硬核期、脂化期和近成熟期以SMLR模型拟合度(R^2)最高,均在0.82以上,果实速生生长期则以PCR模型拟合度(R^2)最高,达到0.877 4,且采用独立样本对2种回归模型检验的均方根误差(0.613 7 g·kg^(-1)≤RMSE≤5.774 6 g·kg^(-1))和相对误差(0.818 2%≤RE≤2.977 5%)均较小,并均通过置信椭圆检验,模型估算值与实测值一致;而构建的果实不同生育时期叶片含水量MLR和SPLR模型拟合度(R^2)均较低,且均方根误差(1.021 0 g·kg^(-1)≤RMSE≤11.205 6 g·kg^(-1))和相对误差(1.109 7%≤RE≤3.680 8%)较大,表明模型估算效果均较差。【结论】所筛选的‘温185’核桃果实坐果期、硬核期、脂化期、近成熟期叶片含水量SMLR光谱估算模型和果实速生生长期叶片含水量PCR光谱估算模型具有很好的稳定性和较高的估算精度。可应用光谱水分指数构建叶片含水量估算模型,以用于新疆南疆盆地人工绿洲核桃果实不同生育时期叶片含水量的定量适时反演。光谱技术在核桃树体水分含量信息探测方面有较大的应用潜力。

基于深度学习的森林可燃物含水率反演技术

【目的】探究基于卫星遥感数据的森林可燃物含水率反演,比较深度学习模型与传统机器学习模型的精度,并探索一种解决冠层遮挡问题的方案,为全国建立森林可燃物含水率数据库提供理论依据。【方法】以河北省张家口市崇礼区为研究区,基于实地测量数据,针对传统机器学习模型误差较大的问题,建立深度学习中的多层感知机(MLP)模型,研究光谱反射率与森林冠层植被和地表枯落物含水率之间的关系,并与传统机器学习中的支持向量回归(SVR)模型进行精度对比。选取与实地考察时间同季度的哨兵遥感数据,以光谱反射率、光谱水分指数等遥感估测法中常用变量作为反演森林冠层植被和地表枯落物含水率的影响因子,结合实地考察数据进行模型训练。针对以往采用遥感估测法反演地表枯落物含水率遇到的冠层遮挡问题,使用双向反射分布函数处理遥感数据获得不同观测角度的遥感数据,结合辐射传输模型,将冠层反射率映射到地表反射率后再训练模型。【结果】以红光、绿光、近红外和短波红外波段为输入变量的MLP模型在森林冠层植被含水率反演中的拟合度为0.843,优于SVR中最优模型的拟合度0.807,精度提高4.5%;MLP模型在地表枯落物含水率反演中拟合度为0.448,优于SVR中最优模型的拟合度0.408,精度提高9.8%。利用最优拟合模型反演崇礼区森林可燃物含水率灰度图和分布图,西部区域冠层植被含水率较高,东南地区地表枯落物含水率较高。【结论】本研究探索出一种解决光学遥感在冠层到地表间穿透性较差问题的优化方案,也为使用遥感估测法大尺度测定地区冠层植被以及地表枯落物含水率提供理论依据。