病害胁迫下冬小麦冠层叶片色素含量高光谱遥感估测研究

冬小麦氮素积累量的高光谱遥感监测研究作者：李加芬来源：《农民致富之友》2020年第06期传统的测量田间氮素营养指标是通过破坏作物取样，需要消耗大量的人力物力，准确性偏低，时效性差，并存在一定的主观影响，不适合推广和使用。

现代监测技术包括叶绿素仪、叶绿素突光技术、作物数码图像识别技术和光谱遥感监测技术，在不破坏作物的基础上，利用多种现代技术手段来对作物含氮量进行大面积快速准确高效的获取氮素含量是科学氮肥运筹的关键。

一、供试材料和方法1、试验设计实验地点是大学当中的农作站，土壤是褐土，为碱性，氮、磷、钾含量分别是53.82mg、18.44mg、236.91mg，使用的肥料主要是尿素，含氮量大约46%，还有12%的是过磷酸钙。

试验时间：2018年9月～2019年6月，该实验为氮肥运筹试验，釆用随机区组设计。

氮肥施入量分别为NO：0 kg/hm2;Nl：75kg/hm2;N2：150kg/hm2;N3：225kg/hm2;N4：300kg/hm2。

供试品种为：京9549。

小区面积4*7=28m2，行距20cm，重复3次，田间在管理上相同。

2、测量指标和方法（1）冠层光谱测定高光谱分辨率遥感是利用应用探测器，遥远地感知一个客观物体的存在，将电磁波信号记录下来，通过后期分析揭示物体的特性和变化的一门综合性探测技术。

其原理是对光谱学的应用。

对小麦的冠层光谱测定使用的仪器是美国生产的，型号是FieldSpec3，波段是2500m～350nm，视场角度约25度。

其中波段不一样，光谱间隔也不一样，当光谱采样的波段带在350～1000nm时，光波采样间隔度是1.4纳米。

当光谱采样的波段带超过1000nm，不足2500m时，光谱采样间隔大约在2nm。

仪器每三个月进行一次光度校准。

测量时选择天气比较晴朗少云，没有风时。

分别在冬小麦不同的季节检测。

并对光谱测定率进行记录，不管是哪一个时期，时间都在上午十点到下午两点之间检测。

低温胁迫下冬小麦叶绿素含量高光谱估测张雪茹;冯美臣;李广信;杨武德;王超;郭小丽;史超超【期刊名称】《山西农业科学》【年(卷),期】2017(045)004【摘要】近年来,拔节期冻害已成为影响北方冬麦区主要的农业气象灾害.为实现低温胁迫下冬小麦叶绿素含量的精确诊断,利用多元统计分析方法(偏最小二乘法和逐步多元线性回归)提取低温胁迫下冬小麦叶绿素含量特征波段,并构建其估测模型.结果表明,经B-coefficient和VIP证实,结合SMLR提取叶绿素含量监测的光谱特征波段为401,681,727 nm,预测模型的R2,RMSE,RE分别为0.751,0.622,0.128,并且验证模型R2也达到了0.707,模型精度较高,具有一定的普适性.利用PLS-SMLR 提取特征波段、建模的方法是可行的,可为低温胁迫下冬小麦叶绿素含量估测提供一定的理论依据.%In recent years,freeze injury had became a main meteorological disaster on winter wheat jointing stage in northern region.To monitor the chlorophyll content of winter wheat under low temperature stress,the sensitive wavelengths were extracted and chlorophyll content of winter wheat monitoring model were constructed by using multivariate statistical analysis methods of partial least square and stepwise multiple liner regression.The results showed that characteristic bands of 401,681,727 nm were input into chlorophyll content spectrum monitoring model by using the parameters of B-coefficient and the variable importance for projection,and the values of R2,RMSE and RE for the predictive model were 0.751,0.622 and 0.128,respectively.The valueof R2 for the validated model was 0.707,which indicated that the multivariate methods had potential application on extracting the important wavelengths of chlorophyll content and constructing the predictive model.The study would provide some theoretical basis to the evaluation of winter wheat chlorophyll content under low temperature stress.【总页数】4页(P526-529)【作者】张雪茹;冯美臣;李广信;杨武德;王超;郭小丽;史超超【作者单位】山西农业大学农学院,山西太谷030801;山西农业大学农学院,山西太谷030801;山西农业大学农学院,山西太谷030801;山西省农业科学院作物科学研究所,山西太原030031;山西农业大学农学院,山西太谷030801;山西农业大学农学院,山西太谷030801;山西农业大学农学院,山西太谷030801;山西农业大学农学院,山西太谷030801【正文语种】中文【中图分类】S512.1+1【相关文献】1.冬小麦冠层水平叶绿素含量的高光谱估测 [J], 王晓星;常庆瑞;刘梦云;刘秀英;尚艳2.基于光谱变换的低温胁迫下冬小麦叶绿素含量估测研究 [J], 张雪茹;冯美臣;杨武德;王超;郭小丽;史超超3.天然气微泄漏胁迫下大豆冠层叶绿素含量的高光谱估测 [J], 姚胜男;蒋金豹;史晓霞;王文佳;孟豪4.条锈病影响下冬小麦叶绿素含量的高光谱估计 [J], 江道辉;李章成;周清波;李森;刘佳5.低温胁迫下冬小麦叶片叶绿素含量的高光谱估算 [J], 李玮祎;孙明馨;曾风玲;王凤文因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

利用无人机高光谱估算冬小麦叶绿素含量冯海宽;陶惠林;赵钰;杨福芹;樊意广;杨贵军【期刊名称】《光谱学与光谱分析》【年(卷),期】2022(42)11【摘要】叶绿素含量(SPAD)是作物长势评价的重要指标,可以监测农作物的生长状况,对农业管理至关重要,因此快速、准确地估算SPAD具有重要意义。

以冬小麦为研究对象,利用无人机高光谱获取了拔节期、挑旗期和开花期的影像数据,获取植被指数和红边参数,研究植被指数与红边参数估算SPAD的能力。

先将植被指数与红边参数分别与不同生育期的SPAD进行相关性分析,再基于植被指数、植被指数结合红边参数,通过偏最小二乘回归(PLSR)方法估算SPAD,最后制作SPAD分布图验证模型的有效性。

结果表明,(1)大部分植被指数与红边参数在3个主要生育期与SPAD相关性均达到极显著水平(0.01显著);(2)单个植被指数构建的SPAD估算模型中,LCI表现最好(R^(2)=0.56,RMSE=2.96,NRMSE=8.14%),红边参数中Dr/Dr_(min)表现最好(R^(2)=0.49,RMSE=3.18,NRMSE=8.76%);(3)基于植被指数结合红边参数构建的SPAD估算模型效果最佳,优于仅基于植被指数构建的SPAD估算模型,同时,随着生育期推移,两种模型均在开花期达到最高精度,R^(2)分别为0.73和0.78,RMSE分别为2.49和2.22,NRMSE分别为5.57%和4.95%。

因此,基于植被指数结合红边参数,并使用PLSR方法可以更好地估算SPAD,可以为基于无人机遥感的SPAD监测提供一种新的方法,也可为农业管理提供参考。

【总页数】6页(P3575-3580)【作者】冯海宽;陶惠林;赵钰;杨福芹;樊意广;杨贵军【作者单位】农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室;南京农业大学国家信息农业工程技术中心;河南工程学院土木工程学院【正文语种】中文【中图分类】S25【相关文献】1.基于无人机高光谱影像玉米叶绿素含量估算2.基于Dualex植物多酚-叶绿素仪的冬小麦叶绿素含量高光谱估算3.低温胁迫下冬小麦叶片叶绿素含量的高光谱估算4.冬小麦不同叶位叶片的叶绿素含量高光谱估算模型5.基于无人机高光谱的冬小麦植株氮含量估算因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

高温胁迫对冬小麦旗叶伤害的叶绿素荧光指标初探王佩舒;赵薇;陈景玲;杨喜田;王谦;寇渊博【摘要】利用Mini-PAM叶绿素荧光仪,测定了冬小麦旗叶在不同温度胁迫下不同时间点光合作用PS Ⅱ的Fv/Fm、y (Ⅱ)、qP、qL、ETR、qN、NPQ、Y(NPQ)和Y(NO)等荧光参数,以研究冬小麦旗叶高温胁迫的温度指标.结果表明,1)y (Ⅱ)、qP、qL、ETR和Fv/Fm在不同处理时间点时均随温度升高而下降,并呈现Logistic曲线变化趋势;2)y(Ⅱ)、qP、qL、ETR和Fv/Fm降低50％时对应的温度T50随处理时间的延长而降低;3)y(Ⅱ),qP,qL和ETR的Lo均稳定在32 ℃,冬小麦旗叶在该温度开始热胁迫伤害;qN、NPQ、Y(NPQ)和y(NO)的转折点均为36℃,该温度下冬小麦PS Ⅱ开始失活或被破坏;由Fv/Fm和qN、NPQ、Y(NPQ)和Y(NO)看出,40℃时导致冬小麦旗叶热死亡.【期刊名称】《河南农业大学学报》【年(卷),期】2016(050)001【总页数】8页(P25-32)【关键词】高温胁迫;冬小麦;旗叶;PSⅡ;叶绿素荧光【作者】王佩舒;赵薇;陈景玲;杨喜田;王谦;寇渊博【作者单位】河南农业大学林学院,河南郑州450002;河南农业大学林学院,河南郑州450002;河南农业大学林学院,河南郑州450002;河南农业大学林学院,河南郑州450002;河南农业大学林学院,河南郑州450002;河南农业大学林学院,河南郑州450002【正文语种】中文【中图分类】S265.51;S16冬小麦是中国主要粮食作物之一。

黄淮地区小麦生育后期受高温危害，不仅影响小麦的光合物质产量，而且对小麦籽粒灌浆特性、产量和品质有显著的影响。

可使灌浆期缩短、粒重降低［1］。

有关高温危害的研究较多［2－7］，人们普遍认为高温对光合作用机构伤害的原初部位是PSⅡ［8］。

叶绿素荧光技术能方便、快速和无损伤地测定高温胁迫下PSⅡ的功能变化，包括光能的吸收、捕获光能和电子传递等能量的分配等，近年来已被广泛应用于植物高温胁迫伤害的研究中［9－13］。

冬小麦冠层叶绿素质量分数高光谱遥感反演研究孙勃岩;常庆瑞;刘梦云【摘要】Chlorophyll mass fraction is one of the important parameter to assess growth situation and forecast yields of winter wheat,it is significant to estimate chlorophyll mass fraction for monitoring of winter wheat growing information.During the growth of winter wheat growth stage,the winter wheat canopy spectral reflectance and chlorophyll mass fraction were monitored in the field by the SPAD-502 and the SVCHR 1024i handheld spectrometer.Based on the results of correlation analysis,the estimation models of chlorophyll mass fraction were established according to regression and BP neural network.Then simulation precision for different models were analyzed,evaluated and the best model from the different ones was chosen.The results showed that the fitting precision of estimation models with BP neural network were superior to other models of vegetation index.The coefficient of determination (R) was 0.961 4,the root mean square error (RMSE) was 1.875 4,the relative error (RE) was2.815 2％.And the coefficient of determination (R2) of inspection equation was 0.704 8,RMSE of inspection equation was 1.744 6,RE of inspection equation was 2.845 1％.The study provided a reference for estimating winter wheat by chlorophyll contents.And it would be a solid foundation for the winter wheat to obtain chlorophyll mass fraction of real-time,fast and nondestructive monitoring method.%叶绿素质量分数是评估冬小麦生长状况和预测产量的重要参数,估算叶绿素质量分数对于冬小麦的生长监测具有重要意义.利用SPAD-502叶绿素仪和SVCHR 1024i型便携式高光谱仪对冬小麦冠层叶绿素质量分数和光谱特征进行田间测量,分别利用同归分析方法和BP神经网络方法搭建冬小麦叶绿素质量分数的估算模型,并将模型估算的叶绿素质量分数与田间实测的叶绿素质量分数进行对比,分析反演精度,从中筛选出精度最高的模型.结果表明:基于BP神经网络的冬小麦冠层叶绿素质量分数估算模型拟合精度要优于其他7种基于植被指数的估算模型,其相关系数(R)为0.961 4,均方根误差(RMSE)为1.875 4,相对误差(RE)为2.815 2％,以及检验方程的决定系数(R2)为0.704 8,RMSE为1.744 6,RE为2.845 1％.研究结果为估测冬小麦冠层叶绿素质量分数提供参考,从而为冬小麦叶绿素质量分数的实时、快速、无损监测奠定基础.【期刊名称】《西北农业学报》【年(卷),期】2017(026)004【总页数】8页(P552-559)【关键词】冬小麦;叶绿素质量分数;光谱特征;BP神经网络;植被指数【作者】孙勃岩;常庆瑞;刘梦云【作者单位】西北农林科技大学资源环境学院,陕西杨凌712100;西北农林科技大学资源环境学院,陕西杨凌712100;西北农林科技大学资源环境学院,陕西杨凌712100【正文语种】中文【中图分类】S127叶绿素是植物叶片中基本组成物质，叶绿体是光合过程发生的载体，对太阳辐射的光能利用、大气二氧化碳的吸收，光合进程等具有密切关系，直接影响到作物与外界的物质能量交换及作物的物质积累，其质量浓度的高低对植物光合效率、发育状况等有重要的指示作用[1-2]。

收稿日期:2002-09-20;修订日期:2002-10-31基金项目:中国科学院知识创新工程项目(K ZCX 2-404-3)和“973”项目专题(G 2000077905-01);中科院“百人计划”生态系统管理的基础生态学过程研究项目共同资助。

作者简介:程一松(1973～),男,山西阳曲人,助理研究员,主要从事农业生态和环境遥感方面的研究。

氮素胁迫下的冬小麦高光谱特征提取与分析程一松1,胡春胜1,郝二波2,于贵瑞3(1.中国科学院石家庄农业现代化研究所,石家庄　050021;　2.河北农业大学,保定　071001;3.中国科学院地理科学与资源研究所,北京　100101) 摘要:高光谱遥感是对地观测的重要技术手段,利用野外光谱仪在地面的实测工作为其在精准农业等方面的应用进行有益的尝试,可以提高作物营养诊断的精度。

养分胁迫下高光谱特征提取是这一目标的地面预研究。

本次试验对不同氮素养分胁迫下冬小麦的不同生育期,分别观测其光谱反射率,分析其生物物理参数的变化规律和反射光谱的特征,利用导数光谱技术对叶绿素含量、叶绿素密度和叶面积指数等生物物理参量同原始光谱、一阶导数光谱进行拟合度比较,结合养分胁迫的特点,分析建立光谱模型的可能性。

叶绿素密度在可见光和近红外波段均拟合较好,拟合度在015左右,高于叶绿素含量与光谱反射率的拟合,而叶面积指数与冠层光谱拟合在近红外波段较好,在可见光波段拟合度较小。

通过作物的光谱特征,提取其中重要的近红外反射峰值、绿峰和红端位移特征,与冬小麦的叶绿素密度、叶绿素含量等生物物理参数进行相关分析,建立了线性光谱模拟模型。

提取出的特征参量均可有效地模拟生物物理参数的变化,其中叶绿素含量与近红外反射峰值的拟合度(R 2)除乳熟期外,都在019以上;孕穗期反射峰值和绿峰差异最为显著,红端位移最大,同时根据上述模拟模型的分析,孕穗期的模拟模型也有显著的相关关系。

综合分析,孕穗期是利用高光谱遥感进行作物长势和养分诊断研究的最佳时期。

受蚜虫危害与干旱胁迫的冬小麦高光谱判别赵俊芳;房世波;郭建平【摘要】The judgment of the drought threat and aphid harm of winter wheat can further improve the accuracy of monitoring disaster types based on hyperspectral remote sensing data.In this paper,the responses of the reflectance of winter wheat canopy to aphid harm (Macrosiphum avenae (Fabricius))and the drought threat were monitored through controlling the different water treatments under the last phase of the wheat existent in the milk.The most sensitive spectral bands for recognizing aphid pest and drought threat of winter wheat were selected through first derivative data transformation.The experimental results show that,under aphid harm and drought threat,the changes of winter wheat's spectral characteristics in near-infrared band are significantly higher than those in visible light band during the last phase of the wheat existent in the milk.And the most sensitive spectral bands identifying aphid harm and drought threat are visible and near-infrared bands.After the first derivative data transformation,it is found that the slope of the red edge is the smallest when the natural precipitation treatment is less than 40％,and the slopes of the red edge of aphid harm become bigger and bigger when the water treatments of the irrigation amount are higher than 70％,60％～70％,50％～60％ and 40％～ 50％ of water requirement,respectively.The red edge wavelength of aphid harm is the shortest,and the wavelengths of different water treatments become shorter with the increase of thedrought stress.The red edge parameters can therefore serve as the important parameters for recognizing aphid harm and drought threat of winter wheat.%从高光谱遥感角度判别冬小麦旱害和蚜虫危害,可进一步提高遥感监测灾害的准确性.在麦长管蚜的自然危害下,通过控制其生育期水分条件形成的不同程度的干旱胁迫,监测了灌浆末期冬小麦冠层反射率对蚜虫危害和干旱胁迫的反应;并经一阶微分数据变换,筛选出识别蚜虫虫害和干旱胁迫响应最敏感的光谱波段.实验结果表明:受蚜虫危害和干旱胁迫后,灌浆末期冬小麦在近红外波段的光谱特征变化比在可见光波段的显著,可见光和近红外波段是识别蚜虫危害和干旱胁迫最敏感的谱段.经一阶微分数据变换发现,自然降水处理(灌水量相当于需水量的＜40％)下的冬小麦光谱曲线的“红边”斜率最小;受蚜虫危害以及灌水量分别相当于需水量的＞70％,60％～ 70％,50％～ 60％和40％～ 50％水分处理下的“红边”斜率依次变大;受蚜虫危害冬小麦光谱曲线的“红边”位置波长最短(698 nm),其他不同水分处理结果随着干旱胁迫的加重向波长短的方向发生“蓝移”.因此,“红边”参数也可以作为判别冬小麦蚜虫危害和干旱胁迫的重要参数.【期刊名称】《国土资源遥感》【年(卷),期】2013(025)003【总页数】6页(P153-158)【关键词】冬小麦;高光谱遥感;蚜虫危害;干旱胁迫【作者】赵俊芳;房世波;郭建平【作者单位】中国气象科学研究院,北京 100081;中国气象科学研究院,北京100081;中国气象科学研究院,北京 100081【正文语种】中文【中图分类】TP79;S1660 引言旱害是我国最主要的农业气象灾害之一，每年受灾比例居各类农业气象灾害之首［1］。

2021年6月第3卷第2期Jun.2021Vol.3,No.2智慧农业（中英文）Smart Agriculture基于高光谱遥感的冬小麦涝渍胁迫识别及程度判别分析杨菲菲，刘升平，诸叶平，李世娟*（中国农业科学院农业信息研究所/农业农村部信息服务技术重点实验室，北京100081）摘要：冬小麦涝渍胁迫频发不仅严重影响区域粮食安全和生态安全，还威胁社会经济稳定和可持续发展。

为识别冬小麦涝渍胁迫及判别其胁迫程度，本研究设置冬小麦涝渍胁迫梯度盆栽试验，采用ASD地物光谱仪和Gaiasky-mini2推扫式成像光谱仪分别测定叶片及冠层高光谱数据，结合植被指数、归一化均值距离和光谱微分差信息熵等方法，监测冬小麦是否遭受涝渍胁迫并判别其涝渍胁迫程度。

试验结果显示，简单比值色素指数SRPI是识别涝渍胁迫冬小麦的最优植被指数。

红光吸收谷（RW：640~680nm）是识别冬小麦涝渍胁迫程度的最优波段，在RW波段内，抽穗、开花和灌浆期的光谱微分差信息熵可判别冬小麦涝渍胁迫程度，胁迫程度越大，光谱微分差信息熵越大。

本研究为涝渍胁迫监测提供了一种新方法，在涝渍胁迫精确防控中具有较好的应用前景。

关键词：高光谱遥感；涝渍胁迫；植被指数；光谱微分差信息熵；冬小麦中图分类号：S127；TP79文献标志码：A文章编号：202105-SA001引用格式：杨菲菲,刘升平,诸叶平,李世娟.基于高光谱遥感的冬小麦涝渍胁迫识别及程度判别分析[J].智慧农业(中英文),2021,3(2):35-44.YANG Feifei,LIU Shengping,ZHU Yeping,LI Shijuan.Identification and level discrimination of waterlogging stress in winter wheat using hyperspectral remote sensing[J].Smart Agriculture,2021,3(2):35-44.(in Chinese with English abstract)1引言农业生产对气候条件具有较强的依赖性。

基于光谱变换的低温胁迫下冬小麦叶绿素含量估测研究张雪茹;冯美臣;杨武德;王超;郭小丽;史超超【期刊名称】《中国生态农业学报》【年(卷),期】2017(25)9【摘要】Chlorophyll content is a vital index of photosynthetic capacity and crop growth status. In recent years, freeze injury had become a main meteorological disaster at jointing stage of winter wheat in the northern region of China. Although global climate had been warming since the 1980s, freeze injury had not weakened. Climate warming had led to a decline in the pro- portion of wheat varieties planted in winter and to a rise in the proportion of the varieties planted in spring. With increasing warm autumn years, the issue of wheat overgrowth has worsened, decreasing the ability of wheat to resist cold. Climate change has not been stable and extreme weather events have increased, implying that there was still the risk of freeze injury of wheat. Shanxi Province suffered freeze injury and the maximum area affected by freeze injury has been estimated at 0.26 million hectares. This had a severe impact on the growth and development of wheat, and ultimately affected the yield of wheat. The rapid and accurate estimation of chlorophyll content of winter wheat is meaningful in resisting the occurrence of freeze injury. However, the routine methods of measuring chlorophyll content are complex and time-consuming. Therefore, developing a rapid and non-destructive chlorophyllcontent diagnosis technology can be an effective way to monitor winter wheat freeze injury. Here, two varieties of winter wheat were treated under -6℃ temperature s tress for 4, 8 and 12 hours at jointing stage. Moreover, canopy spectra were collected and the raw spectrum transformed with respect to 15 transformation methods and then the spectral transformation processes of chlorophyll content of winter wheat were analyzed in the PLSR model. The aim was to select the optimal spectral transformation of chlorophyll content in winter wheat under low temperature stress, and provide theoretical basis for monitoring freeze injury of winter wheat. The results showed that the chlorophyll content of two winter wheat varieties declined with increasing time of low-temperature stress. With increasing number of days after freeze, the differences between low temperature and control treatments decreased gradually. Moreover, the near-infrared region re-flectance increased greatly with strengthening low-temperature stress and the visible region had no significant difference in short-term stress after 5 days. While the yellow and red bands increased, the near-infrared region decreased in differences after 10, 20 and 35 days of stress. Compared with the raw spectrum, the transformation methods under differential treatments (e.g., reciprocal, logarithm, power, and square root transformation methods) failed to improve the relevance of chlorophyll content and therefore the overall performance of model was poor. Other differential transformation processes of chlorophyll content diagnosis models had higher precision than raw spectral analysis, except for T6[(lgR)′,R is the spectral reflectance].Moreover, the second-order differential for raw spectrum (T15,R′′) had a higher accuracy (RC2 = 0.930, RMSEC = 0.340;RV2 = 0.753) respectively for the calibrated and validated models after comprehensive evaluation of predicted performance and complexity level of different models. It showed that the second-order differential for raw spectrum (T15, R′′) was the most plausible trans-formation method of spectral reflectance for evaluating chlorophyll content of winter wheat under low temperature stress.%近年来,冻害已成为影响我国冬麦区的农业气象灾害之一,及时、快速、准确地获取冬小麦叶绿素含量对于监测冬小麦冻害发生具有极其重要的意义.本研究通过低温胁迫试验,在拔节期对两个冬麦品种进行-6℃,4 h、8 h和12 h的胁迫处理后,测定其冠层光谱反射率,并对原始光谱数据进行15种典型变换处理,分析比较不同光谱变换下冬小麦叶绿素含量的PLSR模型,筛选出能够表征低温胁迫下冬小麦叶绿素含量的最佳光谱变换方式.结果表明,随低温胁迫时间的延长,两个冬小麦品种叶绿素含量呈降低趋势,随着低温胁迫后天数的增加,各处理与对照的差异逐渐减小.胁迫后5 d,近红外区域反射率有较大升高,并随低温胁迫后时间的延长而升高;在可见光区域,短期内差异不明显.胁迫后10 d、20 d、35 d,黄、红波段逐渐趋于水平,同时近红外区域反射率差异逐渐缩小,可见光区域光谱反射率出现不同程度的上升.对原始光谱数据进行15种典型变换处理,发现原始光谱的倒数、对数、幂、平方根等变换难以提高与叶绿素含量的相关性,且建模效果较差.除原始光谱对数的一阶微分(T6)外,其他微分变换处理的叶绿素含量诊断模型都优于原始光谱.综合考虑模型的校正、验证效果、模型最佳因子数以及相对分析误差的大小,二阶微分变换处理(T15)叶绿素含量校正模型的R2和RMSE分别为0.930、0.340,验证模型的R2为0.753,表明基于T15的光谱变换数据可实现低温胁迫下叶绿素含量的准确估算,为最佳光谱变换方式.【总页数】9页(P1351-1359)【作者】张雪茹;冯美臣;杨武德;王超;郭小丽;史超超【作者单位】山西农业大学旱作农业工程研究所太谷 030801;山西农业大学旱作农业工程研究所太谷 030801;山西农业大学旱作农业工程研究所太谷 030801;山西农业大学旱作农业工程研究所太谷 030801;山西农业大学旱作农业工程研究所太谷 030801;山西农业大学旱作农业工程研究所太谷 030801【正文语种】中文【中图分类】S512.1+1【相关文献】1.冬小麦冠层水平叶绿素含量的高光谱估测 [J], 王晓星;常庆瑞;刘梦云;刘秀英;尚艳2.基于成像高光谱的苹果叶片叶绿素含量估测模型研究 [J], 牛鲁燕;郑纪业;张晓艳;孙家波;王风云;孔庆福3.低温胁迫下冬小麦叶绿素含量高光谱估测 [J], 张雪茹;冯美臣;李广信;杨武德;王超;郭小丽;史超超4.基于无人机多光谱遥感的冬小麦冠层叶绿素含量估测研究 [J], 魏青;张宝忠;魏征;韩信;段晨斐5.低温胁迫下冬小麦叶片叶绿素含量的高光谱估算 [J], 李玮祎;孙明馨;曾风玲;王凤文因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于高光谱和ＰＬＳ—ＬＳ—ＳＶＭ的冬小麦叶绿素含量检测王伟１，彭彦昆１，王秀２，马伟２（１．中国农业大学工学院，北京１０００８３；２．国家农业信息化工程技术研究中心，北京１０００８９）摘要：定量测定小麦叶片叶绿素含量在小麦估产、农情监测等方面具有重要意义。

本研究验证高光谱成像技术结合偏最小二乘一最小二乘支持向量机（ＰＬＳ—ＬＳ—ＳＶＭ）建模方法预测大田冬小麦叶绿素含量的可行性。

首先利用所搭建高光谱成像系统以线扫描方式获取大田冬小麦叶片反射光谱，进而得到其立方体图像数据，并在小麦叶片光谱图像上选择感兴趣区域计算出光谱平均反射率值。

为保证ＰＬＳ—Ｌｓ—ＳＶＭ模型的鲁棒性和预测稳定性，首先通过ＰＬ￥方法解决多重共线性问题并将输入变量维数减至４维，然后利用ＬＳ—ＳＶＭ进行训练建模。

所建叶绿素含量预测模型的决定系数达Ｒ２＝０．８４５９，预测均方根误差ＲＭＳＥＶ＝０．４３７０。

研究结果表明，基于高光谱成像系统，采用ＰＬＳ—ＬＳ—ＳＶＭ建立模型用来预测大田冬小麦叶绿素含量是完全可行的。

关键词：冬小麦；叶绿素含量；高光谱成像；偏最小二乘；最小二乘支持向量机中图分类号：Ｓ５１２．１＋１文献标识码：Ａ文章编号：１００３—１８８Ｘ（２０１０Ｊ０９－０１７０一∞０引言小麦是我国主要的粮食作物，氮素营养不仅对小麦生长发育、产量和品质形成有重要作用，而且不合理的氮素营养对环境也会造成威胁，因此氮素营养的监测是小麦优质、高产、高效、安全生产的一个主要措施。

叶绿素含量和植被的光合能力、发育阶段以及氮素状况有较好的相关性…，它们通常是氮素胁迫、光合作用能力和植被发育阶段的指示器【３Ｊ。

因此，定量测定小麦叶片的叶绿素含量在小麦估产、农情监测等方面具有重要的意义。

传统的测量叶绿素的标准方法是化学分析法，即将叶片采集到实验室，经过化学溶剂提取，再在分光光度计上测定其提取液在两个特定波长处的吸光度，然后根据相应公式ＨＪ，计算出叶绿素的含量。

小麦病害的红外遥感图像处理与分析技术研究植物病害是农作物生产过程中的一个常见问题，它们对作物的生长和产量产生了严重的影响。

为了及时探测和识别小麦病害，红外遥感成为了一种重要的监测和分析工具。

本文将探讨小麦病害的红外遥感图像处理与分析技术研究，以提供有效的方法来监测和预测小麦病害的发生。

首先，红外遥感图像处理是研究的重点之一。

小麦病害导致了小麦植物的生理和形态特征的变化，这些变化可以通过红外图像来检测和分析。

图像处理技术可以应用于红外图像中的小麦植物病害诊断和分析，从而提供及时的决策支持。

常用的图像处理方法包括图像增强、滤波和分割等。

图像增强技术可以提高小麦植物图像的对比度和清晰度，使得病害特征更加明显，方便后续的分析和识别。

滤波技术可以去除图像中的噪声以及其他干扰因素，提高图像的质量和准确性。

分割技术可以将小麦植物和病害区域分离，为后续的病害识别和分析提供基础。

其次，在小麦病害的红外遥感图像分析中，特征提取是非常关键的一步。

通过提取小麦植物在红外图像中的特征，可以进一步研究和分析小麦病害的变化规律。

常用的特征包括形态特征、纹理特征和光谱特征等。

形态特征指的是小麦植物的形状和结构信息，如叶片角度、高度和宽度等。

纹理特征反映了小麦植物表面的纹理变化，如纹理密度、颗粒大小和细胞结构等。

光谱特征是通过分析小麦植物在不同波段下的反射率和辐射能量来识别和区分不同的病害。

最后，基于红外遥感图像的小麦病害的分类与识别是整个研究的重中之重。

通过之前的图像处理和特征提取，我们可以建立一个有效的分类识别模型。

在分类中，常用的方法包括机器学习算法和深度学习算法。

机器学习算法可以利用提取出的特征以及标记好的样本数据进行训练，从而建立一个病害分类模型。

深度学习算法则可以通过构建深层神经网络，从原始红外图像中学习特征并进行分类识别。

这些算法可以实现自动化的分类与识别，提高病害的检测效率和准确性。

综上所述，小麦病害的红外遥感图像处理与分析技术的研究对农业生产具有重要意义。

冬小麦氮素积累量的高光谱遥感监测研究【摘要】本研究利用高光谱遥感技术监测冬小麦氮素积累量，通过分析冬小麦生长特性和氮素需求，探讨了高光谱遥感在冬小麦氮素监测中的应用。

研究采用遥感监测方法得出了冬小麦氮素积累量的结果，并对其进行了深入分析。

本文也指出了遥感监测研究存在的问题。

结论部分强调了遥感监测方法对冬小麦氮素积累量的有效性，展望了未来研究的方向，并对本研究进行了总结。

通过本研究可以更全面地了解冬小麦氮素积累量的监测方法和结果，为冬小麦氮素管理提供参考和指导。

【关键词】冬小麦、氮素积累量、高光谱遥感监测、研究、生长特性、氮素需求、方法、结果分析、问题、有效性、未来研究、结论、遥感监测、展望。

1. 引言1.1 研究背景冬小麦是我国重要的粮食作物之一，其产量和质量与氮素的施用量密切相关。

随着农业生产水平的不断提高，对于氮素的合理利用和管理需求也越来越迫切。

传统的氮素监测方法通常需要大量的人力和物力投入，而且存在着时间延迟和空间覆盖不足等问题，使得对冬小麦氮素积累量的监测和管理变得非常困难。

本研究旨在通过高光谱遥感技术监测冬小麦氮素积累量，探讨其应用前景和方法优劣，为冬小麦氮素管理提供新的思路和方法。

通过对冬小麦氮素积累量的遥感监测研究，可以更好地实现对氮素的精准施用和管理，提高冬小麦的产量和品质。

1.2 研究目的本研究旨在利用高光谱遥感技术对冬小麦氮素积累量进行监测和分析，以探究其在冬小麦生长过程中的动态变化规律，为实现精准施肥和提高冬小麦产量提供科学依据。

具体目的包括：1. 研究冬小麦不同生长期氮素需求量的变化规律，揭示氮素对冬小麦生长发育的影响机制；2. 建立高光谱遥感模型，实现对冬小麦氮素积累量的准确监测和定量化分析；3. 分析冬小麦氮素积累量在不同农田土壤和气候条件下的差异情况，为氮素施肥优化提供科学依据；4. 探讨高光谱遥感技术在冬小麦氮素监测中的应用潜力，为农业生产提供智能化、精准化的管理手段。