利用鱼眼影像技术反演不同株型水稻的冠层结构参数_胡凝

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水稻冠层参数微波雷达反演系统设计与实现王君毅;杨彬;张远【摘要】利用遥感数据对水稻参数反演时,经验统计方法在精度方面依然存在较大误差,而机理模型又不易被用户理解和使用且存在反演过程可视化效果差、时间开销大等问题.针对这种现状,该文提出了将微波极化散射模型和优化搜索算法相集成的系统开发思路.根据参数反演的逻辑流程,采用Matlab/GUI和Fortan语言混合编程的方式,实现了基于雷达遥感数据对水稻冠层后向散射特征的模拟、参数的敏感性分析以及逐像元水稻参数反演的各项功能;利用"格网化"计算思想对提高反演进程进行了尝试.分析和实验结果表明,该反演系统具有较好的可运行性,可为区域水稻监测及估产提供重要的信息和技术支持.%For inversion of rice parameters using remote sensing data,the retrieval accuracy produced by empirical statistical method is often unsatisfactory.Also,the physical models are not easy to understand for operational use.Therefore,this paper proposes a system developing method by integrating the polarization scattering model with optimization searching algorithm to make the inversion process visual and the procedure more time-efficient.The software system developed with Matlab and Fortran hybrid programming can simulate the microwave radar backscattering characteristics of rice canopy,conduct sensitivity analysis and inverse rice canopy parameters.The inversion system could provide important information and technique support for the regional rice monitoring and yield estimation.【期刊名称】《遥感信息》【年(卷),期】2016(031)002【总页数】6页(P30-35)【关键词】水稻;冠层参数;微波雷达;反演;系统设计【作者】王君毅;杨彬;张远【作者单位】华东师范大学地理科学学院,上海 200241;辽宁行政学院信息技术系,沈阳 110161;华东师范大学地理科学学院,上海 200241【正文语种】中文【中图分类】TP79农业为人类社会提供赖以生存的基本生活资料，在国民经济中具有基础地位，并突出地表现在粮食生产上。

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黄汝根;刘振华;胡月明;肖北生【期刊名称】《华南农业大学学报》【年(卷),期】2015(036)004【摘要】[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.【总页数】7页(P105-111)【作者】黄汝根;刘振华;胡月明;肖北生【作者单位】华南农业大学资源环境学院/国土资源部建设用地再开发重点实验室/广东省土地利用与整治重点实验室/广州市测绘地理信息行业工程技术研究中心,广东广州510642;华南农业大学资源环境学院/国土资源部建设用地再开发重点实验室/广东省土地利用与整治重点实验室/广州市测绘地理信息行业工程技术研究中心,广东广州510642;华南农业大学资源环境学院/国土资源部建设用地再开发重点实验室/广东省土地利用与整治重点实验室/广州市测绘地理信息行业工程技术研究中心,广东广州510642;华南农业大学资源环境学院/国土资源部建设用地再开发重点实验室/广东省土地利用与整治重点实验室/广州市测绘地理信息行业工程技术研究中心,广东广州510642【正文语种】中文【中图分类】S431.191【相关文献】1.基于遥感反演作物冠层温度的作物生长模拟和预报 [J], 宇振荣;Driessen P. M.2.基于Sentinel-2遥感影像的玉米冠层叶面积指数反演 [J], 苏伟;侯宁;李琪;张明政;赵晓凤;蒋坤萍3.基于冠层高光谱的油菜角果期红边参数及叶片SPAD值反演模型 [J], 张锐; 廖桂平; 王访; 刘凡4.基于无人机可见光影像的玉米冠层SPAD反演模型研究 [J], 孟沌超;赵静;兰玉彬;闫春雨;杨东建;温昱婷5.基于近地高光谱与TM遥感影像的冬小麦冠层含水量反演 [J], 程晓娟;杨贵军;徐新刚;陈天恩;王冬因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

DOI: 10.3724/SP.J.1006.2022.02065基于无人机和地面图像的田间水稻冠层参数估测与评价王泽1,**周钦阳1,**刘聪1穆悦1郭威2丁艳锋1,*二宫正士1,2,*1南京农业大学作物表型组学交叉研究中心/ 江苏省现代作物生产协同创新中心/ 现代作物生产省部共建协同创新中心，中国江苏南京210095；2东京大学农学生命科学研究院生态调和农学机构/ 国际田间作物表型研究实验室，日本东京188-0002摘要：田间水稻表型监测可用于分析水稻产量相关性状，对指导水稻栽培管理以及产量预测具有重要意义。

本研究以3种氮肥处理下6个不同栽培品种的水稻为研究对象，估测并评价了水稻冠层的主要表型参数，以探讨利用图像分析方法评价多品种及栽培环境下田间水稻长势的适用性。

基于无人机和田间固定相机图像，本研究通过图像处理、三维建模和机器学习自动测算出田间水稻冠层覆盖度、株高、穗数，并结合实际测量结果进行了精度评价。

结果表明：(1) 基于无人机图像使用决策树分类模型提取的水稻冠层图像与人工勾绘结果一致性较好(Q seg均值为0.75，方差为0.08)，由此计算的冠层覆盖度与人工勾绘计算的冠层覆盖度相关性较高(R2 = 0.83，RMSE = 5.36%)；(2) 使用冠层高度模型估测的各小区水稻株高均值与田间实测高度均值相关性较高(R2 = 0.81，RMSE = 9.81 cm)，但整体呈现低估；(3) 基于地面图像使用决策树分类和形态参数过滤得到的穗数计数结果与实测穗数相关性较高(R2 = 0.83，RMSE = 10.99)。

总体而言，结合图像分析算法，应用低空无人机遥感技术高通量自动化估测水稻冠层覆盖度、株高的精度较高，而应用地面平台进行稻穗精确识别的潜力很大，可用于分析氮肥施用量对水稻长势指标的影响及不同品种对氮肥的响应情况，对田间水稻表型信息的深入挖掘及实际产量预测具有重要意义。

关键词：水稻表型；表型平台；长势参数；株高；冠层覆盖度；穗数计数Estimation and evaluation of paddy rice canopy characteristics based on images from UA V and ground cameraWANG Ze1,**, ZHOU Qin-Yang1,**, LIU Cong1, MU Yue1, GUO Wei2, DING Yan-Feng1,*, and NINOMIYA Seishi1,2,*1 Plant Phenomics Research Center, Jiangsu Collaborative Innovation Center for Modern Crop Production, Jiangsu Collaborative Innovation Center for Modern Crop Production co-sponsored by Province and Ministry, Nanjing Agricultural University, Nanjing 210095, Jiangsu, China;2 International Field Phenomics Research Laboratory, Institute for Sustainable Agro-ecosystem Services, The University of Tokyo, 1-1-1 Midori-cho, Nishi-Tokyo, Tokyo 188-0002, JapanAbstract: Phenotypic monitoring of rice in the field can be used to analyze traits related to rice yield, which is of great significance to guide rice cultivation management and yield prediction. In this study, to explore the applicability of image analysis methods to evaluate本研究由江苏省科技厅创新能力建设计划项目——作物表型组学研究科学中心(BM2018001)项目和中央高校基本科研业务费专项资金(KYRC202002)项目资助。

基于无人机高光谱影像的水稻叶片SPAD值反演方法研究谢东;何敬;何嘉晨;王彬;林远杨;刘刚【期刊名称】《山西农业大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2024(44)1【摘要】[目的]通过无人机高光谱影像实现对水稻叶绿素含量高效、无损监测是现代化精准农业发展的重要手段。

研究水稻叶片原始光谱的不同预处理方法及其组合,构建不同光谱参数进行模型反演,得到研究区水稻叶片SPAD值的最佳反演模型,可为高效无损监测水稻叶绿素含量提供参考。

[方法]以四川省成都市青白江区姚渡镇水稻种植区的水稻为研究对象,分别测定其叶片SPAD值和500~900 nm范围内的高光谱反射率,对原始反射率进行一阶微分(D1)、Savitzky-Golay卷积平滑(SG 平滑)、标准正态变换(SNV)和多元散射校正(MSC)及其组合的预处理方式,通过相关系数筛选出p<0.1的特征波段作为第1种光谱参数,在特征波段的基础上进行主成分分析(PCA)降维,将得到的主成分作为第2种光谱参数。

将2种参数分别作为Extra Trees模型的输入变量,建立研究区水稻SPAD值的反演模型。

[结果]相比于利用相关系数筛选的特征波段所建的模型,通过PCA对特征波段进行降维,得到的光谱参数建模精度更高,其中,ET_D1和ET_SG_MSC的R~2分别由0.769和0.782增加到0.793和0.825,提升幅度为3%和5.5%;ET_SG_SNV的R~2由0.754增加到0.796,提升幅度为5.6%;模型ET_PCA_特征_SG_MSC精度最高,R~2和RMSE 分别为0.825和0.984,是研究区水稻SPAD值的最佳反演模型。

[结论]研究结果可为实现高效、精准的水稻叶片叶绿素含量监测提供参考及依据。

【总页数】10页(P120-129)【作者】谢东;何敬;何嘉晨;王彬;林远杨;刘刚【作者单位】成都理工大学地球科学学院;成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室【正文语种】中文【中图分类】S511【相关文献】1.基于水稻冠层高光谱的叶片SPAD值估算模型研究2.基于高光谱技术的灰霉病胁迫下番茄叶片SPAD值检测方法研究3.基于高光谱成像技术的水稻叶片SPAD 值及其分布问题研究4.基于冠层高光谱的油菜角果期红边参数及叶片SPAD值反演模型5.利用无人机影像反演水稻SPAD值的最优空间窗口确定因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

第36卷第19期农业工程学报V ol.36 No.19 58 2020年10月Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering Oct. 2020无人机影像反演玉米冠层LAI和叶绿素含量的参数确定苏伟1,2，王伟1,2，刘哲1,2，张明政1,2，边大红3，崔彦宏3，黄健熙1,2（1. 中国农业大学土地科学与技术学院，北京100083；2. 农业部农业灾害遥感重点实验室，北京100083；3. 河北农业大学农学院，保定071001）摘要：小型低空无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UA V）机动灵活、操作简便，可以按需获取高空间分辨率影像，是育种玉米长势监测的一种重要技术手段。

针对UA V影像反演玉米冠层叶面积指数（LAI, Leaf Area Index）和叶绿素含量的参数确定问题，该研究以DJI S1000+无人机为平台，搭载法国Parrot Sequoia相机，获取海南三亚市崖城玉米育种基地的多光谱影像。

基于预处理后的UA V影像，采用重采样的方式获得不同分辨率下（0.1～1 m）的不同植被指数，所构建的植被指数包括归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）、叶绿素指数（Grassland Chlorophyll Index，GCI）、比值植被指数（Ratio Vegetation Index，RVI）、归一化红边红指数（Normalized Difference rededge-red Index，NDIrer）、归一化红边绿指数（Normalized Difference rededge-green Index，NDIreg）和重归一化植被指数（Renormalized Difference Vegetation Index，RDVI），通过将不同分辨率下的不同植被指数与地面实测数据进行回归分析，以获得各分辨率下植被指数与冠层LAI和叶绿素含量的关系模型及其决定系数，以决定系数的大小为依据来确定玉米冠层LAI和叶绿素含量反演的最优空间分辨率和最优植被指数。

基于高光谱的水稻叶片氮素估测与反演模型
张国圣，许童羽*,于丰华，陈春玲,王洋
【摘要】快速、无损、准确地监测水稻叶片氮素状况，对于诊断水稻生殖生长特征、提高氮肥运筹水平具有重要意义。

利用无人飞行平台搭载高光谱成像系统获取水稻冠层高光谱数据,分析了试验点水稻分篥期叶片氮素与冠层高光谱信息之间的关系。

结果表明,水稻分篥期叶片氮素含量与同期归一化差值植被指数(NDVI)之间有良好的相关性,可以建立水稻分篥期叶片氮素含量反演的相关统计模型。

【期刊名称】浙江农业学报
【年(卷)，期】2017(029)005
【总页数】5
［关键词］水稻氮素；高光谱；统计模型；归一化植被指数
大米是我国传统主食之一，而作为大米的产出者——水稻，则在我国粮食种植中占据了重要地位。

鉴于我国对环境问题的日益重视，以及退耕还林等一系列环境保护措施的实施，新世纪水稻栽培科学的发展已经由追求高产的单一目标, 发展为追求高产、优质、高效、生态、安全的综合目标。

面对这一新的目标，水稻栽培科学要有新的发展、大的作为,必须走精确定量的发展方向［1］。

氮元素在植物的生长过程中起重要作用,因此氮肥在农业生产与应用中具有重要作用,如何针对性施肥,在最大程度上减少化肥使用量，既能够降低其对环境的危害，又能够使农作物不会因此而减产成为"精细农业"中一个亟待解决的问题。

传统的作物氮素诊断方法主要有常规室内化学定量检测分析及〃看苗施肥〃.。