基于高光谱的夏玉米冠层SPAD值监测研究

开展夏玉米冠层SPAD值监测技术研究,建立叶绿素含量与敏感波段、光谱指数间的定量关系模型,以促进高光谱技术在玉米快速、无损长势监测及水肥精准管理的应用。以小型蒸渗仪夏玉米光谱反射率与植株冠层SPAD值的监测为基础,研究了夏玉米植株冠层光谱信息与SPAD值的响应关系,并优选出监测夏玉米冠层SPAD值的敏感波段与最优光谱指数。结果表明:夏玉米冠层光谱反射率在可见光波段随玉米冠层SPAD值增加而下降,在近红外波段却与之相反;采用原始光谱反射率、一阶微分光谱监测夏玉米冠层SPAD值的最敏感波段分别为700,690nm,与SPAD值的相关性分别为-0.498(p<0.05)和-0.538(p<0.01);而根据多元逐步回归分析获得的最优波段组合由405,408,700nm波段构成;从已报道的73个光谱指数中筛选出与夏玉米冠层SPAD值相关性较高的(SDr-SDb)/(SDr+SDb)、MCARI∥OSAVI、TCARI/OSAVI、SDr/SDb和MTCI等5个光谱指数,光谱指数(SDr-SDb)/(SDr+SDb)与SPAD值的相关性在各生育期均达极显著正相关,且在全生育期相关系数高达0.697(p<0.01),进一步优选出监测夏玉米冠层SPAD值最适宜的光谱指数为(SDr-SDb)/(SDr+SDb);在基于敏感波段、光谱指数和最优波段组合建立的夏玉米SPAD值的回归模型中,按照模拟效果由高到低排序依次为最优波段组合、光谱指数、原始光谱反射率、一阶微分光谱,其决定系数分别为0.777,0.539,0.351,0.282;推荐以(SDr-SDb)/(SDr+SDb)指数构建的二次多项式模型与基于405,408,700nm波段组合建立的线性回归监测模型作为夏玉米植株冠层SPAD值光谱监测适宜模型,且R2大于0.539,RMSE及MAE分别小于6.194和4.702。

基于“高分一号”遥感影像反演华南地区亚热带典型作物冠层SPAD

【目的】以广州市增城试验基地为例,探索国产高分卫星影像数据在反演华南地区亚热带典型作物冠层叶绿素相对含量(SPAD)的应用.【方法】根据2013年10月1日"高分一号"影像数据和相应的亚热带典型作物的实测数据,建立植被指数与典型作物冠层SPAD之间的关系模型,并分别探讨9种植被指数与SPAD之间线性和非线性关系,以便获得最佳的植被指数和相应的回归模型反演华南地区亚热带作物冠层叶绿素相对含量.【结果和结论】7种植被指数均与亚热带典型作物冠层SPAD有极显著的相关性,其中比值植被指数(RVI)相关性最好,其次是差值植被指数(DVI).经分析,RVI的指数回归模型Y=31.445e0.141X(R2=0.889)是反演亚热带典型作物冠层SPAD的最佳回归模型,实际拟合精度达92.75%,故使用该回归模型估测研究区内大范围亚热带典型作物冠层SPAD是可行的.

基于光谱变换的冬小麦冠层SPAD值估算模型研究

建立精准、无损的冬小麦叶绿素含量监测模型,为冬小麦施肥调控和产量评估提供科学依据。本研究以实测的冬小麦冠层光谱反射率和冠层SPAD值数据为基础,分析经变换后反射率与冠层SPAD值的相关关系,以此为基础构建了基于不同光谱变换形式下冬小麦全生育时段的冠层SPAD值监测模型。结果表明:以光谱变换后反射率与监测冠层SPAD值相关性最高为原则,筛选出的适宜光谱变换形式下的敏感波段,其中拔节-抽穗期为一阶微分(503 nm),抽穗-灌浆期为一阶微分(543 nm),灌浆-成熟期为对数的一阶微分(726 nm),全生育期为除以R930(724 nm);考虑各生育时段特点构建不同光谱变换形式下适宜的回归模型组合即模型组合1,考虑模型简单实用性构建单个光谱变换值的一元二次回归模型即模型2,模型1在各生育期及全生育期的决定系数R^2分别为0.836、0.855、0.917、0.890,且较同期模型2的决定系数R^2分别提高了24.4%、6.1%、57.8%、37.8%,表明采用各生育期不同光谱变换形式下适宜模型组合的监测效果优于单个光谱变换值的一元二次回归模型。