无人机观测时间对玉米冠层叶绿素密度估算的影响

为探讨不同时间获取的无人机多光谱数据对玉米冠层叶绿素密度(canopy chlorophyll density,CCD)估算的影响,分别在玉米抽雄吐丝期、籽粒建成期、乳熟期和蜡熟期选择同一天的10:00—10:59、11:00—11:59、13:00—13:59和14:00—14:59进行无人机多光谱观测试验,并结合PROSAIL模型模拟结果与实测CCD数据,分析一天中不同时刻典型植被指数的变化规律及CCD估算结果的差异。结果表明:在同一天中,无人机玉米冠层反射率和与实测CCD相关性较好的植被指数值均随时间变化,近红外波段的反射率变化最明显,越接近12:00,实测的植被指数值越低,而在一天的不同时间PROSAIL模型模拟的植被指数值几乎没有差异。在同一天,基于不同观测时间获取的同一植被指数与实测CCD的相关性存在较大差异,且不同生育时期和不同指数间的差异不一致;而模拟得到的同一植被指数与CCD的相关性在同一天不同时间的差异不明显。在不同生育时期,基于不同观测时间无人机数据构建的CCD估算模型均可以取得较好的精度,但不同观测时间的估算结果存在差异,决定系数最低的为0.53,最高的为0.80。这些结果表明,在传统的光谱数据获取时间范围内(10:00—14:00),无人机影像获取时间仍对玉米CCD估算有影响,越接近12:00,估算精度越高。研究结果可为后续作物的CCD精准估算提供基础支撑。

用高光谱微分指数估测条锈病胁迫下小麦冠层叶绿素密度

通过人工田间诱发不同等级条锈病,在不同生育期测定感染不同严重程度条锈病的冬小麦冠层光谱与冠层叶绿素密度(canopy chlorophyll density,CCD)。把CCD与高光谱指数进行相关性分析,选取相关系数大于0.7的指数构建反演模型,并对模型进行检验,结果表明微分指数(D750-D550)/(D750+D550)反演精度以及稳定性最好,其次是微分指数(D725-D702)/(D725+D702)。对上述两个微分指数分别进行饱和度分析,发现当CCD大于12μg.cm-2时微分指数(D750-D550)/(D750+D550)易达到饱和,因此当CCD小于12μg.cm-2时,微分指数(D750-D550)/(D750+D550)反演CCD结果较好;但当CCD大于12μg.cm-2时,利用微分指数(D725-D702)/(D725+D702)反演CCD较好,该指数不易达到饱和状态。由于CCD与小麦病情指数(diseaseindex,DI)之间存在极显著负相关性,利用高光谱遥感精确估测小麦冠层CCD,不仅可以帮助判断作物的长势,而且可为识别小麦病害提供辅助信息。因此,该研究对于农业防灾减灾也具有重要现实意义。

柑橘树冠层叶密度高光谱信息反演试验分析

以地物谱仪作为核心的数据采集平台采集光谱数据后通过计算机进行处理拟合,利用光谱分析软件ViewSpecPro,辅助以Excel、SPSS等数据统计软件进行光谱数据反演,探究柑橘树冠层光谱的4种形式与叶面积指数(leaf area index,LAI)的相关性,从而利用相关性最高的光谱参数对LAI进行定量化模拟估算和实时采集。结果表明,LAI与光谱信息系数NDVI、ρ550的反射能量、ρ850的反射能量、一阶导数、红边幅值、红边面积等的拟合方程相关系数(R)分别为0.886、0.906、0.871、0.912、0.798、0.870,相应方程的显著水平P<0.05。NDVI、红边幅值和红边面积与LAI都达到较高的相关水平,可以对柑橘树冠层LAI进行模拟估算。

干旱胁迫下旺长期烤烟冠层叶绿素密度的高光谱估测

为精准、实时、无损地估算烤烟冠层叶绿素密度,快速获取烤烟光合性能与营养状况,基于不同程度干旱胁迫处理,采用ASD光谱仪,在综合分析群体原始高光谱反射率、一阶导数光谱反射率及已有光谱指数与冠层叶绿素密度(CCD)关系的基础上,建立烤烟CCD估算模型。结果表明:(1)干旱胁迫后烤烟冠层光谱反射率随叶绿素密度呈现规律性变化。(2)712 nm处的一阶导数与CCD相关性最好(r=0.838)。(3)利用一阶导数光谱建立的反演叶绿素密度的线性模型和BP神经网络模型中,均以BP神经网络模型效果最好,其模型决定系数R^2为0.9686,均方根误差RMSE 0.0778,表明模型的精度和稳定性均较好。研究结果可为实时监测旺长期烤烟群体光合能力及水分胁迫状况提供栽培管理依据。

结合冠层密度的森林净初级生产力遥感估测

【目的】森林冠层密度与林分年龄、植被生长状况有关,在区域森林净初级生产力遥感估测中,结合森林冠层密度以期提高估测精度。【方法】以广东省韶关市为研究对象,选用2017年Landsat-8 OLI影像、2017年357块森林资源连续清查固定样地数据为主要信息源,分别采用随机森林、多元线性回归、人工神经网络和K最近邻分类法等4种模型,结合森林冠层密度制图器(FCD)进行区域森林净初级生产力特征变量的选取、参数建模、模型精度评价和森林净初级生产力空间制图。【结果】特征变量中,红光波段(B4)、归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、叶面积指数(LAI)、缨帽变换土壤植被因子、纹理特征和地形特征在森林净初级生产力反演中有重要作用。将森林冠层密度因子加入反演模型后,4种遥感估测模型精度均有大幅度提高。对4种遥感估测模型进行性能比较,随机森林模型精度最高,其次是多元线性回归模型、人工神经网络模型,K-最近邻分类模型精度最低。研究区内森林净初级生产力平均值为10.689 t/(hm^(2)·a),高森林净初级生产力[≥18 t/(hm^(2)·a)]林分面积仅占研究区的19.61%,主要分布在海拔较高的西北部。【结论】结合冠层密度进行森林净初级生产力的建模,可有效提高模型估测精度。

基于叶片及冠层叶绿素参数的冬小麦籽粒蛋白质含量预测研究

小麦籽粒蛋白质含量是衡量小麦营养品质的重要指标,实现小麦品质快速的预测预报对于粮食收购部门和加工企业具有重要意义。研究基于作物叶绿素/氮素速测仪SPAD及Multiplex 3,获取冬小麦不同生育期叶片及冠层叶绿素参数,从小麦个体及群体参量两方面进行冬小麦收获期籽粒蛋白质含量及蛋白产量的预测研究。试验于2012年4—6月在国家精准农业研究示范基地开展,研究结果表明,冬小麦返青至灌浆初期,小麦冠层氮素密度与籽粒蛋白质含量的相关性优于叶片氮素含量与蛋白质含量的相关性,灌浆中期两者与籽粒蛋白质含量相关性差别不大;小麦叶片SPAD值与叶片氮素含量相关性总体优于其与冠层氮素密度的相关性,而叶绿素荧光参数SFR_G,SFR_R与冠层氮素密度的相关性优于其与叶片氮素含量的相关性;叶片SPAD与籽粒蛋白质含量的相关性在拔节期最弱,在灌浆中期最强,小麦冠层叶绿素荧光参数SFR_G,SFR_R与籽粒蛋白质含量相关性在返青至拔节期不显著,但孕穗期开始显著相关,在灌浆中期相关性最强且明显优于同期叶片SPAD与籽粒蛋白质含量的相关性;冬小麦籽粒蛋白产量与叶片SPAD值在小麦孕穗期至灌浆期显著相关,与SFR_G和SFR_R在小麦灌浆期显著相关;研究基于灌浆中期SPAD值及SFR_R值,构建了冬小麦籽粒蛋白质含量及籽粒蛋白产量的预测模型,其中,籽粒蛋白质含量预测模型复相关指数分别为0.426和0.497,模型标准误差分别为0.060%和0.055%,籽粒蛋白产量预测模型复相关指数分别为0.366和0.386,模型标准误差分别为125.367和123.454kg·ha-1。研究表明,利用叶片SPAD值及冠层叶绿素荧光信息,在小麦收获前进行品质的快速预测是可行的。

不同施氮量及基追比例对玉米冠层生理性状和产量的影响

以加拿大魁北克地区推广的玉米品种Pioneer 38B84为材料,研究不同施氮量和基追比例对玉米最上一片全展开叶SPAD值、Dualex值、净光合速率（PN）、叶面积指数（LAI）、地上部生物量、冠层叶绿素密度（SPAD×LAI）、冠层光合能力（PN×LAI）以及产量的影响。试验设5个处理：N0（基0＋追0）、N20＋93（基20 kg/hm2＋追93 kg/hm2）、N45＋68（基45 kg/hm2＋追68 kg/hm2）、N113（基113 kg/hm2＋追0）和SAT225[基225（播种时施氮45 kg/hm2,播种后10 d再沟施180 kg/hm2）＋追0],完全随机区组设计,重复4次,基本苗为79000株/hm2。结果表明,追肥前,叶片SPAD值、PN、LAI、地上部生物量、SPAD×LAI及PN×LAI均随基肥氮量的增加而增加,Dualex值则降低。同等施氮量下,基肥配合追肥显著提高叶片SPAD值,而追肥对叶片Dualex值和PN无显著影响。虽然基肥配合追肥处理的LAI、地上部生物量、SPAD×LAI、PN×LAI在追肥后均显著低于氮肥一次性基施,但显著提高了玉米产量。基施氮肥20 kg/hm2与45 kg/hm2处理之间玉米产量无差异,但前者过早地表现出缺氮。总施氮量为113 kg/hm2时,其SPAD值、Dualex值、PN、LAI、地上部生物量、SPAD×LAI以及PN×LAI等指标在出苗后256~0 d与SAT225处理差异不显著,但产量却显著低于SAT225处理。本试验条件下,基肥量45 kg/hm2能较好地满足玉米前期生长,但总施氮量113 kg/hm2不能满足玉米全生育期的需求,需要进一步地评估适宜的施氮量。同等施氮量下,基肥配合追肥显著提高玉米产量;SPAD值和Dualex值均与玉米植株氮含量显著相关,SPAD和Dualex可以作为实时快速指导玉米追肥的有效工具。

抚育间伐对西山林场侧柏林冠层可燃物特征及潜在火行为的影响

【目的】研究不同间伐强度对北京西山试验林场侧柏林冠层可燃物特征及其潜在火行为的影响,为冠层可燃物调控和预防高能量连续型树冠火的发生提供参考。【方法】以北京西山试验林场侧柏为研究对象,设置3种间伐强度(低15%、中35%、高50%,均为株数强度)的处理,并设置对照样地,每种处理设置3块重复样地。基于标准枝法所调查冠层可燃物参数(枝条数量、长度、基径),对冠层可燃物载量建立线性回归模型,进一步计算冠层容积密度。通过单因素方差分析探讨不同间伐强度对冠层可燃物特征(冠层可燃物载量、冠层容积密度)的影响。利用Behave Plus 5.0软件,分别根据样地可燃物含水率和气象条件设置中度湿度条件和10 m高空风速(0~18 m/s),探讨不同间伐强度对树冠潜在火行为指标(树冠火蔓延速率、火线强度、火焰长度、单位面积发热量等)的影响,并依据树冠火转化模型研究抚育间伐对连续型树冠火发生的影响。【结果】(1)林分冠层可燃物特征在不同间伐强度下存在差异,中度间伐强度下与未间伐样地差异最显著,冠层可燃物载量、冠层容积密度随着间伐强度的增加而减少,冠层可燃物载量由3.280 kg/m^(2)减少到0.540 kg/m^(2),冠层容积密度由0.478 kg/m^(3)减少到0.056 kg/m^(3)。(2)不同间伐强度下林分冠层可燃物载量、冠层容积密度垂直分布特征为随树高的增加而先增加后减少。(3)树冠潜在火行为指标在中度间伐强度下与未间伐样地差异显著,其中火线强度、火焰长度以及单位面积发热量随间伐强度的增大而减小,树冠火蔓延速率在抚育间伐后小于未间伐样地,但不随间伐强度的变化而变化,临界树冠火蔓延速率随间伐强度的增大而增大。在未间伐、低度间伐强度下样地将发生连续型树冠火,中度、高度间伐强度样地不发生;随着间伐强度增大,发生连续型树冠火时所需10 m高空风速由6 m/s逐渐增大到8 m/s,火线强度由6930 kW/m减少到5829 kW/m,火焰长度由9.7 m减少到8.6 m,单位面积发热量由47817 kJ/m^(2)减少到40667 kJ/m^(2),树冠火蔓延速率由8.7 m/s增加到8.9 m/s。【结论】抚育间伐影响冠层可燃物特征、树冠潜在火行为指标。中度间伐强度对冠层可燃物特征和树冠潜在火行为指标影响显著,通过减少冠层容积密度,可以有效降低树冠潜在火行为,避免连续型树冠火的发生。综合考虑经济效益和生态效益,在对侧柏林进行冠层可燃物调控时建议采取中度间伐处理。

八达岭林场油松林冠层可燃物特征及潜在火行为

【目的】研究冠层可燃物特征和树冠火发生条件,模拟潜在火行为特征,对于森林可燃物管理及树冠火有效防控均具有重要意义。【方法】本文以北京市八达岭林场油松林为研究对象,利用破坏性取样方法,选择具有代表性的18株油松样木进行采伐,自第一活枝高始,以1 m为一个层次对油松林冠层由下而上进行划分,不足1 m的按照1 m层次划分,并按照冠层可燃物枝条径阶大小(针叶;大枝直径≥0.64 cm;小枝直径<0.64 cm)调查冠层总可燃物生物量,结合样地面积和油松林平均冠长,计算样地平均冠层可燃物负荷量(CFL)和冠层容积密度(CBD)。基于林分因子,建立与林分结构参数(胸径、第一活枝高、冠长、树高、冠幅)的多元回归模型;根据冠层可燃物负荷量模型可估算样地平均冠层容积密度,结合研究区防火期内月平均最大风速和地表可燃物负荷量,在3种细小可燃物含水率条件下(6%、10%、14%),利用van Wagner和Cruz的树冠火蔓延模型,预测油松林树冠火的发生,利用Byram模型计算冠层潜在火行为特征(如火线强度和火焰高度)。【结果】(1)油松林平均冠层可燃物负荷量为4.54 t/hm^(2),冠层容积密度为0.21 kg/m^(3),可燃物负荷量分布呈现由下而上逐层递减的趋势。林冠底层(0~1 m)可燃物占冠层总可燃物比例最大,为54.03%,大枝在林冠底层分布比例较大且快速逐层递减,针叶在各层次均有较大比例分布。(2)基于林分因子建立的冠层可燃物负荷量非线性模型具有较高的拟合度,其中胸径和第一活枝高与冠层可燃物负荷量呈极显著相关(P<0.01),在不破坏林木的情况下,根据林分易测因子可较好地估测油松林冠层可燃物负荷量。(3)在低燃烧条件下,除4月份外油松林发生间歇型树冠火的概率均低于0.5;在中度燃烧条件下,春季(3−5月份)风速较大,均存在发生连续型树冠火的可能;在极端干燥的高燃烧条件下,2−5月连续型树冠火的潜在火行为指标较高,4月份发生的连续型树冠火,表现出最高的潜在火行为指标,蔓延速度为46 m/min,火线强度为8062 kW/m,火焰高度为15 m。【结论】冠层可燃物是影响林火发生的重要因素,胸径和第一活枝高为冠层可燃物负荷量的主要影响因子。通过破坏性取样直接获得冠层可燃物实测数据,所构建的冠层可燃物负荷量估测模型具有较高精度。风速、冠层容积密度和细小可燃物含水率与树冠火的发生和蔓延关系密切,油松林春季存在的树冠火发生隐患较大,大风和极端干燥气候条件下易发生高强度树冠火,通过营林抚育措施(抚育间伐,修枝)可有效降低可燃物密度,增大活枝高,以降低树冠火发生概率及危害程度。

基于点云语义分割的猕猴桃冠层叶密度测量方法

提出了一种基于LiDAR的猕猴桃果园叶密度测量方法,旨在为猕猴桃果园冠层喷药提供更精确的指导。首先,使用激光雷达扫描10个密度不同的猕猴桃冠层建立点云数据集,利用RandLA-Net神经网络模型并通过6折交叉验证的方法对猕猴桃冠层的树叶、树枝和T型架点云进行语义分割;然后,计算仅包含树叶信息的冠层点云表面积,通过与人工落叶后的实测冠层叶属性(叶面积、叶片数)进行回归分析比较,得到冠层叶点云表面积与真实冠层叶属性的关系;最后,将3 m×3 m的猕猴桃冠层区域划分为400个225 cm^(2)的小网格区域,用以生成冠层叶密度图。结果表明:RandLA-Net网络模型能够有效地对猕猴桃冠层的树枝、树叶与T型架点云进行分割,模型平均总体精度OA达到92%以上,平均交并比mIoU为81.4%,冠层实测叶面积与冠层叶点云表面积的回归分析中获得了较高的相关性R=0.78,回归方程为y=1.491x+8315。对于每个猕猴桃冠层点云数据,通过Alpha-shape算法计算网格区域的冠层体积和预测网格真实叶面积的方法生成冠层叶密度图。所开发的基于点云语义分割的猕猴桃冠层叶密度测量方法,各项指标均符合预期要求,可以为果园冠层喷药提供更精准的指导。

用投影寻踪降维方法估测冬小麦叶绿素密度

为综合更多有效信息来提高冬小麦叶绿素密度的估测精度,应用投影寻踪降维方法对条锈病胁迫下冬小麦冠层光谱进行降维,生成一维向量,然后采用支持向量机回归方法对其叶绿素密度进行估测,并与高光谱植被指数估测结果进行了比较。结果表明,以小麦冠层一阶微分光谱与叶绿素密度相关性较高的波段(400~500nm、720~770nm和840~870nm)进行投影寻踪降维得到的最优一维向量为自变量,利用支持向量机回归方法构建的冠层叶绿素密度估测模型的精度最高,决定系数为0.867,均方根误差与相对误差均最小,分别为1.135μg·cm-2和13.6%。说明利用投影寻踪降维技术对条锈病胁迫下冬小麦冠层光谱进行降维处理,可以保留有效信息,提高冬小麦叶绿素密度估测精度。

基于植被指数的叶绿素密度遥感反演建模与适用性研究

利用遥感数据反演叶绿素密度是对作物长势进行评估的有效手段。本文利用实测冬小麦和夏玉米两种作物、不同生育期的冠层光谱和叶片叶绿素含量数据,收集了14种光谱指数,分析各种光谱指数的叶绿素密度遥感模型的精度。优选了其中的8种植被光谱指数,建立了植被指数与叶绿素密度之间的回归模型,并利用不同生育期小麦数据和玉米数据对各模型进行验证,分析评价它们对不同生育期、不同作物类型的适用性。研究发现:利用SRI、RVI I、R-M和MTCI 4种植被指数所建模型对冬小麦不同生育期数据适用性较好,各生育期冠层叶绿素密度反演相对误差优于27%。其中,MTCI模型对不同作物类型的适用性最好,冠层叶绿素密度反演相对误差优于35%。

中小尺度下植被冠层对屋顶表面温度的调控效应分析

随着城市化进程的加快,城市热岛问题日益严重,对人类健康和城市可持续发展产生了巨大威胁。植被可有效遮蔽阳光直射,并通过蒸腾作用降低气温,是改善局部热环境的重要途径之一。开展植被对建筑物温度的调控效应的研究,对于理解城市热岛成因、缓解城市热环境恶化等方面都有重要意义。然而,当前研究往往是在遥感影像的基础上进行的,缺乏植被结构信息,同时,受制于有限的空间分辨率,研究大多在城市尺度下开展。在中小尺度上定量地研究植被冠层密度对建筑物温度的影响仍然具有一定挑战性。鉴于此,本文使用激光雷达(Light Detection and Ranging, LiDAR)获取的高分辨率冠层密度数据,在楼间尺度和街区尺度下开展圣罗莎市三维植被结构与单体建筑物表面温度之间定量关系的研究,分析不同尺度下植被冠层的降温特征及其在局部环境中的降温贡献。结果表明:植被对建筑物的降温作用与其周围的冠层密度有密切关系:冠层密度需达到17%才能起到有效的降温作用,其中在中小尺度上冠层密度分别高于30%和40%时,能最大限度发挥植被的温度调控功能;当冠层密度相同时,2个尺度下的温度变化显著不同:随着冠层密度的增加,街区尺度下的屋顶温度比楼间尺度下的屋顶温度平均下降了0.89℃;中小尺度下的屋顶温度变化不仅受到其周围植被结构的影响,还与整体热环境状况有关。本文的研究思路与结果有助于在有限的城区土地资源上合理规划绿地建设,构建可持续的人类宜居环境。

基于氮素和水分的冬小麦籽粒蛋白质含量监测

为了预测冬小麦籽粒蛋白质含量,该研究利用2003～2005年三年的试验数据构建了冬小麦籽粒蛋白质含量监测模型。该文分析了2003年、2004年冬小麦返青至挑旗期的冠层氮密度、等价水厚度与成熟期籽粒蛋白质含量的相关关系,并对以两年各自试验数据建立的监测籽粒蛋白质含量的回归模型进行比较进而找到最佳模型。结果表明,两年中都以基于返青期的冠层氮密度和等价水厚度的小麦籽粒蛋白质含量监测模型为最佳模型。综合两年的数据进行回归分析建立蛋白质含量监测模型,以2005年试验数据为独立样本对模型进行检验,该模型预测精度达到0.35,可以较好地指示成熟期籽粒蛋白质含量状况。