基于敏感光谱波段图像特征的冬小麦LAI和地上部生物量监测

叶面积指数(LAI,leaf area index)和地上部生物量是评价冬小麦长势的重要农学参数,其实时动态监测对冬小麦的长势诊断、产量预测和管理调控等具有重要意义。该研究通过分析叶面积指数、地上部生物量与冬小麦冠层光谱参数的相关性,筛选出冬小麦长势指标敏感波段及最佳带宽范围;基于敏感光谱波段下图像的彩色因子,构建冬小麦叶面积指数和地上部生物量监测模型。结果表明,叶面积指数、地上部生物量长势指标的敏感波段及最佳带宽范围为(560±6)和(810±10)nm。敏感波段560、810 nm波段下获得的图像特征因子中,RGB颜色空间R810、G560、B810对叶面积指数的拟合效果最好,决定系数高达0.989;HSI颜色空间H810、S810、I560对地上部生物量的拟合效果最好,决定系数为0.937。试验数据检验表明,叶面积指数、地上部生物量监测模型的均方根误差RMSE分别为0.4515、3.3556,相对误差分别为15.7%、15.9%,所构建监测模型的精确度较高。因此,基于敏感光谱波段及相应图像特征构建的监测模型可有效对冬小麦叶面积指数、地上部生物量进行实时、快速、准确监测与诊断。

灌浆期水稻叶片铜含量变化的高光谱遥感定量监测研究

为了利用高光谱遥感有效地监测农作物叶片中的重金属含量变化,在化学分析和农作物叶片对铜元素含量增加的敏感性基础上,利用光谱植被指数定量监测作物叶片铜元素含量变化,为大面积、快速、准确、无损地监测农田水稻叶片重金属含量变化提供技术支持。以张家港市为研究区域,实地采集水稻叶片样品21个。采用便携式高光谱地物波谱仪,获取灌浆期水稻植株叶片的光谱反射率并提取光谱指数,室内测定叶片重金属铜含量,并分析水稻叶片重金属铜含量与不同类型光谱指数的相关性。结果表明,高光谱数据对叶片铜含量变化的敏感性较好,其中,红边位置(REP)、绿波段归一化差异指数(GNDVI)、比值植被指数(RVI)、Vogelmann红边指数(VOGI)和地面叶绿素指数(MTCI)可分别作为估测叶片铜含量的敏感光谱指数,其乘幂和指数回归模型能够较好地反演水稻叶片铜含量;叶片铜含量的敏感光谱波段参数在原始光谱中主要集中于420~670nm范围内,最小负相关系数的波长是646、647、648nm;而一阶微分和二阶微分光谱中在蓝边、黄边、红边和近红外区域均有分布,最大正相关系数的波长分别是660、715nm;水稻叶片铜含量估测的最佳模型是基于二阶微分敏感光谱参数构建的偏最小二乘回归模型,该模型预测2的铜含量值与实测值的拟合度较好(R=0.56)。研究结果证明可以利用高光谱生物遥感技术有效地监测农田水稻叶片中重金属含量的变化,判断作物中重金属浓度是否超标,为高光谱遥感立体、快速和大面积地监测农田作物铜含量的变化提供参考,也为评价水稻的食用安全提供科学方法。