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文檔簡介
1、冬小麥是西北地區(qū)重要的糧食作物,該地區(qū)有限的自然資源和脆弱的生態(tài)環(huán)境迫使農業(yè)必須向精細、高效的方向發(fā)展,以最小的資源投入獲取最高經濟效益,同時兼顧生態(tài)環(huán)境的保護。使用定量遙感技術精確獲取農田環(huán)境信息和農作物長勢信息是實現這一目的的重要環(huán)節(jié)。本研究以西北地區(qū)冬小麥為研究對象,在2014-2016年進行冬小麥的小區(qū)和大田實驗,使用成像光譜儀和非成像光譜儀在葉片、近地冠層、低空大田等不同尺度獲取冬小麥高光譜影像和反射光譜數據,結合地面實測葉綠
2、素、花青素、葉面積指數和氮、磷、鉀含量等多項農學參數,分析各項農學參數的光譜特征,提取冬小麥各項農學參數的特征光譜和敏感光譜參數,綜合使用最小二乘回歸、偏最小二乘回歸、支持向量機回歸等方法,建立各種農學參數的估算模型,并應用模型對高光譜影像進行反演,得到冬小麥葉片、植株和冠層等不同尺度農學參數的空間分布圖,取得了較高的精度,能夠為區(qū)域農業(yè)生產提供科學決策的依據。研究得到的主要結論和取得的主要成果如下:
(1)冬小麥的農學參數和
3、光譜特征隨著植株的生長發(fā)育推進而發(fā)生變化。從返青期到蠟熟期期,葉綠素含量和LAI先升高后降低;花青素含量先降低后升高,氮、磷含量在持續(xù)降低;鉀含量在蠟熟期之前持續(xù)降低,到蠟熟期含量升高。在可見光區(qū)域,葉片和冠層光譜反射率在返青期和灌漿期較高,拔節(jié)期、抽穗期和開花期較低;在近紅外區(qū)域,葉片反射率從返青期到灌漿期變化不明顯,冠層反射率從返青期到灌漿期逐漸升高;蠟熟期冬小麥葉片和冠層光譜失去植被特征。
(2)冬小麥葉片和冠層對葉綠素
4、含量變化的響應主要在350~800nm。在350~680nm范圍,隨著葉綠素含量的增加,反射率降低,光譜吸收程度加大,紅邊位置向長波方向移動,紅邊幅值升高。葉片和冠層的SPAD值與光譜反射率在350~700nm范圍表現為顯著負相關,在750~1000nm范圍表現為弱的正相關;與一階導數光譜在710~760nm范圍內表現為顯著正相關,在670~690nm范圍表現為強負相關;與連續(xù)統去除光譜在350~750nm范圍表現為顯著負相關,其他波段
5、基本不相關。冬小麥葉片和冠層SPAD值估算模型中,使用敏感光譜參數為自變量的SVR回歸模型精度最高。E_GNDVI、MRENDVI和(SDr-SDb)/(SDr+SDb)三個光譜參數是冬小麥葉片和冠層共有的葉綠素高度敏感光譜參數。
(3)冬小麥葉片和冠層對花青素含量變化的響應主要在350~800nm。在350~680nm隨著花青素含量的增加,光譜反射率升高,光譜吸收程度減弱,紅邊位置向短波長方向移動。葉片和冠層的Anth值與光
6、譜反射率在525~700nm范圍表現為顯著正相關,在730~1000nm范圍表現為弱負相關;與一階導數光譜在480~550nm、670~690nm兩處表現為顯著正相關,在710~760nm表現為顯著負相關;與連續(xù)統去除光譜在500~650nm、680~750nm兩處表現為顯著正相關,在750~1000nm葉片和冠層的Anth值與連續(xù)統去除光譜基本不相關。冬小麥葉片和冠層Anth值估算模型中,使用敏感光譜參數為自變量的SVR回歸模型精度最
7、高。E_GNDVI、SDr/SDb、MRENDVI和(SDr-SDb)/(SDr+SDb)是冬小麥葉片和冠層共有的花青素高度敏感光譜參數。
(4)隨著冬小麥LAI增大,冠層光譜在350~680nm反射率降低,在680~750nm紅邊范圍表現紅邊幅值升高、紅外位置“紅移”,在750~1150nm反射率升高。冬小麥LAI與冠層光譜反射率在350~750nm和1400~2500nm范圍顯著負相關,在760~1300nm范圍顯著正相關
8、;與一階導數光譜在多個較窄的波段范圍內顯著相關;與連續(xù)統去除光譜在250~750nm和950~2450nm顯著負相關。冬小麥LAI估算模型中,使用敏感光譜參數為自變量的SVR回歸模型精度最高,任意波段光譜反射率兩兩組合構建的光譜指數DSI(776,801)、RSI(776,801)和NDSI(776,801)是冬小麥LAI的最優(yōu)敏感光譜指數。
(5)冬小麥N、P、K含量與各類型光譜相關性變化規(guī)律一致:與光譜反射率在350~72
9、0nm和1350~2500nm顯著負相關,在750~1150nm顯著正相關;與一階導數光譜相關性隨波段變化較大,但相關系數較高;與連續(xù)統去除光譜在350~750nm、1300~1850nm和1950~2250nm顯著負相關。冬小麥N、P、K含量與多種光譜參數之間極顯著相關。通過波段組合尋優(yōu)得到三個分別與N、P、K含量高度敏感的光譜指數:DSI(819,776)、DSI(918,790)和DSI(900,796),相關系數達到0.75以上
10、。以多個光譜參數為自變量的SVR模型估算N、P、K含量精度最高。
(6)SOC與SVC獲取的同種目標物的光譜反射率基本一致;SOC影像光譜在750~1000nm與SVC光譜相比噪聲較大;在900~1000nm兩種儀器差異明顯,SOC光譜波動劇烈,反射率隨波長的增加明顯降低。SOC高光譜影像在400~900nm可以準確反映地物光譜信息。冬小麥葉片不同部位的光譜特征不同,在400~700nm葉片中間部分反射率較低,底部和頂端反射率
11、較高;在750~900nm葉片中間部分反射率較高,底部和頂端反射率較低。冬小麥植株不同組分和不同層位葉片光譜特征不同,在400~700nm穗部和莖稈反射率較高,葉片反射率較低;而對于不同層位的葉片,下層葉片反射率高于中、上兩層葉片;在750~900nm范圍,莖稈反射率較低,其他部位反射率差異不明顯。使用模型對SOC高光譜影像進行反演得到的葉片和植株SPAD值和Anth值分布圖上,經檢驗預測值范圍及其分布與實測情況一致。
(7)
12、UHD與SVC獲取的相同地物的光譜在450~850nm范圍具有高度的一致性,從光譜反射率提取的綠峰、紅谷、紅邊等特征光譜信息沒有顯著差異;在850~1000nm范圍UHD影像光譜噪聲急劇增大,信噪比降低。UHD高光譜影像上地物光譜信息在450~850nm范圍是準確可靠的。從UHD影像上根據樣點對應的位置提取冬小麥各農學參數的敏感光譜參數,使用PLSR建立基于UHD影像的冬小麥各類農學參數估算模型,并使用模型對UHD高光譜影像進行反演,得
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