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利用高光谱技术反演作物叶绿素浓度第一篇：利用高光谱技术反演作物叶绿素浓度利用高光谱技术反演作物叶绿素浓度摘要：高光谱技术作为一种新兴光谱技术，被广泛应用于植物的无损检测中，植被叶片叶绿素含量的估测就是其中之一。
利用可见-近红外成像光谱仪采集不同生育期玉米和大豆的冠层“图谱”数据，在逐步提取影像中光照土壤、阴影土壤、光照植被、阴影植被四种组分光谱的基础上，通过选取的敏感波段构建光谱植被指数和叶绿素密度进行波段自相关分析，探讨各个分量对作物叶绿素密度反演的影响。
关键词：高光谱技术；叶绿素；反演0 引言植物通过光合作用获取营养物质，在植物光合作用中，植物细胞中的叶绿体占据了重要的地位，而叶绿体中的色素有叶绿素（叶绿素a，叶绿素b 和叶绿素a+b）与类胡萝卜素（胡萝卜素和叶黄素）。
其中，叶绿素是植物光合作用中最重要的色素，其作为主要吸收光能的物质，直接影响植物光合作用的光能利用率。
叶片单位面积的叶绿素含量是植物总体生长状况的一个重要指标。
叶片叶绿素含量的测定可以用来检测和研究植物突变、压力和营养状态，作物压力和萎黄病的检测对精细农业具有重要的潜在影响[1]。
随着光谱技术的发展，其被应用到各个领域。
而高光谱技术作为光谱技术的一种，由于具有众多优点，在光谱检测方面应用十分广泛，备受人们的青睐。
人类肉眼的视觉范围在380~780 nm 之间，而高光谱的波段非常宽，一些高光谱仪器的波段达350~2 500 nm。
因此，通过高光谱技术可以对绿色植物进行叶绿素的检测和定量分析。
本文对高光谱技术在植物，特别是在经济作物的叶绿素含量检测和定量分析中的应用加以概述[2]。
成像系统简介及数据处理1.1 高光谱成像技术简介高光谱成像技术是在多光谱成像的基础上发展而来的，在较宽的波段范围内，利用成像光谱仪对目标物体进行连续成像，从而获得每个像元的数十或数百条光谱信息。
其成像特点是：光谱范围广（200~2 500nm）、超多波段（上百个波段）、高的高光谱分辨率（几个nm）、波段窄（≤10-2λ）和图谱合一等。
基于高光谱成像技术的作物叶绿素信息诊断机理及方法研究一、概要本文主要探讨了基于高光谱成像技术的作物叶绿素信息诊断机理及方法。
随着光谱技术的发展，高光谱成像技术在农业领域的应用逐渐受到关注。
本文通过对水稻、小麦等作物叶片的高光谱成像数据分析，研究了作物叶绿素含量的空间分布特征及其与作物生长指标的关系；建立了基于高光谱成像技术的作物叶绿素含量预测模型，并对模型的准确性进行了验证。
高光谱成像技术可以准确地区分作物的健康状态和健康状况的变化，为农业生产提供有力支持。
本文还提出了针对不同作物、不同生长阶段的叶绿素含量预测方法，为农业生产提供了科学依据。
本研究对于推动高光谱成像技术在农业领域的应用和发展具有重要意义。
1. 高光谱成像技术的发展与应用背景随着科技的不断发展，高光谱成像技术在植物学领域中的应用越来越广泛。
高光谱成像技术是一种能够同时获取物体光谐波段信息的技术，通过对生物组织在红外、可见光和短波段范围内的吸收情况进行测量，可以获取植物生长状况、养分含量、病虫害等多种信息，为农业生产提供科学依据和技术支持。
在过去几十年中，研究者们已经开展了许多关于高光谱成像技术在农业领域应用的研究。
叶绿素信息诊断是一种重要的应用方向。
叶绿素是植物进行光合作用的必需元素，其含量的变化直接影响到植物的生长和发育，通过对植物叶片中叶绿素的含量和分布进行准确测量，可以为农作物栽培管理提供重要指导。
传统的叶绿素检测方法如分光光度法、荧光法等虽然在一定程度上能够满足需求，但存在操作复杂、精度低等问题。
随着高光谱成像技术的发展，这些问题逐渐得到解决。
通过高光谱成像技术，可以实现同时对植物叶片中多种成分进行定量测量和分析，提高叶绿素检测的准确性和效率。
高光谱成像技术在作物叶绿素信息诊断方面的应用前景广阔。
除了叶绿素含量与分布的测量外，还可以应用于作物生长速度、产量预测、抗病性评价等方面。
通过对高光谱图像数据进行分析和处理，可以实现作物生长信息的实时监测和评估，为农业生产提供更加智能、精准的管理服务。
基于PROSPECT模型的植物叶片干物质估测建模研究王洋;肖文;邹焕成;陆婧楠;曹英丽;于丰华【摘要】为了快速、准确估测植物叶片干物质含量,为作物长势及健康状况监控提供数据支撑,利用光谱分析技术探讨了干物质含量敏感光谱波段提取方法及其估测建模方法.试验数据由叶片辐射传输模型PROSPECT在干物质含量(0.001~0.02)g?cm-2范围内进行模拟,随机产生1000条400~2500nm的光谱曲线,其中600条光谱曲线用于建模研究、400条光谱曲线作为模型验证数据,同时应用叶片光学特性数据库LOPEX93中325条叶片光谱-干物质含量数据进行进一步验证.首先应用试验数据进行局部敏感性分析,初步得到叶片干物质敏感波段范围,再运用改进Sobol算法进行全局敏感性分析,提取了干物质含量敏感的光谱波段范围,在此敏感波段范围运用波段组合算法计算归一化植被指数NDVI与叶片干物质含量相关系数,优选了4组相关性大的波段组合建立归一化干物质指数NDMI(1644,1719)、NDMI(1871,2294)、NDMI(2150,2271)、NDMI(1496,2282)用于干物质含量估测建模.结果表明:NDMI(1644,1719)和NDMI(1871,2294)模型中三次多项式形式(cubic)效果最佳、NDMI(1496,2282)模型中幂指数形式(power)效果最佳,三者中NDMI(1871,2294)的三次多项式模型最优,决定系数R2为0.837,对叶片干物质含量具有较好的估测能力.%In order to estimate the dry matter of plant leaves quickly and accurately and provide data support for crop growth and health status monitoring, we used spectral analysis technique to explore the extraction method of dry matter sensitive spectral bands and its estimation modeling method. The experimental data were simulated by leaf optical properties spectra (PROSPECT) in direct mode, when dry matter in the range of 0.001-0.02g?cm-2. From the randomly generated 1000 spectral curves between 400 nm and 2500 nm, 600 spectral curves were used for modeling studies, and 400 spectral curves were used as model validation data. The models were further validated by the 325 leaves spectral-dry matter data from the Leaf Optical Properties Experiment 93(LOPEX93). Firstly, local sensitivities of leaf dry matter were preliminarily obtained by using the experimental data, and then global sensitivity was analyzed by using the improved Sobol algorithm. The range of spectral bands sensitive to dry matter was extracted, and the spectral combination algorithm was used to calculate the correlation coefficient between the normalized vegetation index NDVI and the dry matter of plant leaves. Four groups of correlation bands NDMI (1644,1719), NDMI (1871,2224), NDMI(2150,2271) and NDMI (1496, 2282) were used as characteristic bands for dry matter estimation modeling. The results showed that the cubic polynomials in NDMI(1644,1719)andNDMI(1871, 2294)models were the best, and that the power exponent in NDMI(1496,2282)model was the best. Among the three models, the third-order polynomial model of NDMI(1871, 2294)was the best, and the coefficient of determination R2was 0.837, which had good estimation ability.【期刊名称】《沈阳农业大学学报》【年(卷),期】2018(049)001【总页数】7页(P121-127)【关键词】叶片干物质含量;敏感性分析;PROSPECT模型;LOPEX93数据集;光谱指数【作者】王洋;肖文;邹焕成;陆婧楠;曹英丽;于丰华【作者单位】沈阳农业大学辽宁省农业信息化工程技术中心/信息与电气工程学院,沈阳110161;沈阳农业大学辽宁省农业信息化工程技术中心/信息与电气工程学院,沈阳110161;沈阳农业大学辽宁省农业信息化工程技术中心/信息与电气工程学院,沈阳110161;沈阳农业大学辽宁省农业信息化工程技术中心/信息与电气工程学院,沈阳110161;沈阳农业大学辽宁省农业信息化工程技术中心/信息与电气工程学院,沈阳110161;沈阳农业大学辽宁省农业信息化工程技术中心/信息与电气工程学院,沈阳110161【正文语种】中文【中图分类】Q948;TP79植物叶片干物质含量是重要的生化参数之一，叶片干物质的有效积累可促进植物生长、提高植物光合作用效率，且与叶片寿命、抗逆性具有很大相关性[1-3]，是作物长势和健康状态的重要指标。
基于高光谱图像的农作物遥感监测方法研究高光谱遥感图像在农作物监测中的应用已经成为遥感技术研究的热点之一。
通过利用高光谱遥感图像的丰富光谱信息，可以对农作物的生长状态、病虫害情况以及土壤水分等进行精确监测和分析。
本文将从高光谱图像获取与预处理、农作物遥感监测方法以及案例研究三个方面展开讨论，以探索基于高光谱图像的农作物遥感监测方法。
首先，高光谱图像获取与预处理是基于高光谱图像进行农作物监测的前提。
高光谱遥感图像一般由辐射采集仪器获得包含几百个连续波段的光谱数据。
然而，由于各种误差和噪声的存在，必须对图像进行预处理，以提升数据的质量和准确度。
对高光谱图像进行预处理的主要步骤包括：辐亮度校正、大气校正、波段选择、空间校正等。
这些步骤可以提高图像的质量，减少噪声，对后续的农作物监测具有重要意义。
其次，在农作物遥感监测方法方面，基于高光谱图像的农作物监测主要包括生长状态监测、病虫害监测、土壤水分监测等。
生长状态监测是通过分析农作物在不同阶段的反射光谱特征来评估其生长状况及产量水平。
病虫害监测是通过分析植物受到病虫害侵袭后的光谱特征来判断病虫害发生的情况及程度。
土壤水分监测是通过分析植物所吸收反射的光谱特征来评估土壤水分状况，为制定合理的农田灌溉策略提供依据。
除了这些基本的监测方法外，还可以通过高光谱图像进行农作物分类、农作物生长周期预测等分析。
最后，本文将通过案例研究的方式，探索基于高光谱图像的农作物遥感监测方法。
以小麦为例，通过获取小麦生长周期内不同阶段的高光谱图像数据，利用这些图像数据进行生长状态监测。
将分析不同阶段的小麦光谱特征，包括叶绿素含量、叶片氮含量等指标，并与实地采样结果进行比对验证。
根据实地调查和实验结果，确定不同生长阶段小麦的光谱特征与生长状况的对应关系，建立基于这些特征的农作物生长状态监测模型。
本研究还将利用高光谱图像数据开展病虫害监测。
以小麦叶枯病为例，通过采集不同感染程度的小麦叶片高光谱图像数据，提取出感染叶片的光谱特征。
高光谱叶绿素测定
高光谱叶绿素测定是一种使用高光谱遥感技术测量植被叶绿素含量的方法。
叶绿素是植物中起关键作用的光合色素，可以反映植物叶片生长状态、光合作用效率和氮素含量等指标，因此在农业、环境保护和生态研究等领域具有重要应用价值。
高光谱叶绿素测定是通过对植被反射光谱进行分析，从中提取叶绿素相关的信息，根据光与物质的相互作用规律来确定叶绿素含量。
具体操作步骤为：首先利用高光谱遥感仪器获取植被的光谱反射数据，然后利用光谱分析方法对数据进行处理和分析，提取叶绿素特征波段，并建立叶绿素含量与光谱特征之间的数学模型。
最后，结合实测数据，利用建立的模型对未知区域或大面积地块的叶绿素含量进行预测或估算。
高光谱叶绿素测定具有非接触性、高精度、高效率和一次观测多参数等优势，可以实现对大面积植物叶绿素含量的精确测量和空间分布分析。
它可以应用于农作物生长监测、生态环境评估、病虫害监测和水体富营养化监测等领域，对于提高农业生产效益、保护生态环境和实现可持续发展具有重要意义。
果苗生长的关键生理指标及其监测方法研究果苗的生长过程受许多因素的影响，包括环境因素、养分供应和激素调控等。
为了监测果苗的生长状况，了解其关键生理指标是至关重要的。
本文将研究果苗生长的关键生理指标及其监测方法，并探讨其在果树栽培中的应用。
一、叶片光合速率叶片光合速率是果苗生长的一个重要指标，它反映了果苗的光合作用强度和养分合成能力。
通过监测叶片的光合速率，可以评估果苗的生长潜力和养分状况。
常用的监测方法包括光合速率仪和气体交换系统。
利用这些仪器，可以通过测量二氧化碳的吸收和氧气的释放来计算出光合速率。
二、叶片叶绿素含量叶片的叶绿素含量是果苗生长的另一个重要指标，它反映了果苗的光合能力和养分状态。
叶绿素含量的监测通常使用色谱法或分光光度法。
这些方法可以通过测量叶片样品中的吸光度来确定叶绿素的含量。
通过监测叶绿素含量的变化，可以评估果苗的生长状态和健康程度。
三、植株高度和茎粗植株高度和茎粗是果苗生长过程中常用的生理指标之一，它们反映了果苗的生长速度和生长质量。
利用直尺和游标卡尺等测量工具，可以准确地测量果苗的高度和茎粗。
通过定期监测植株高度和茎粗的变化，可以了解果苗的生长趋势和生长速度。
四、根系生长状况根系是果苗生长过程中的重要组成部分，对果树的根系进行监测可以更全面地了解果苗的生长状况。
通过使用根系扫描仪或根系图像分析软件，可以对果苗的根系进行定量分析。
利用这些工具，可以评估根系的总长度、根尖密度和根系分布等指标，从而了解果苗的水分吸收能力和营养吸收状况。
五、叶片水势和蒸腾速率叶片水势和蒸腾速率是果苗的另一个重要生理指标，它们反映了果苗的水分状态和蒸腾强度。
常用的监测方法包括压力台和称重法。
通过这些方法，可以测量叶片的水势和蒸腾速率，并评估果苗的水分供应状况和适应能力。
综上所述，果苗生长的关键生理指标包括叶片光合速率、叶片叶绿素含量、植株高度和茎粗、根系生长状况，以及叶片水势和蒸腾速率等。
通过合适的监测方法，可以准确测量这些指标，并评估果苗的生长状态和健康状况。
高光谱叶绿素测定义高光谱叶绿素测量利用的是高光谱成像技术。
高光谱成像技术可以获取对象在多个光波段上的光谱信息，并通过对获取的光谱数据进行分析和处理，得出目标物质的含量或特性。
在叶绿素测量中，高光谱成像技术能够获取叶片表面或植物组织的光谱数据，进而分析叶绿素含量以及其他相关参数。
高光谱叶绿素测量可以通过多种传感方式进行。
其中，最常用的是基于光电二极管阵列的无源成像传感方式。
这种方式通过将被测叶片放置在光电二极管阵列下方，通过照射叶片并记录反射光谱，以获取叶绿素含量和荧光参数。
另外，还可以使用一些主动光源来提供照明光，以进一步提高测量的精度和准确性。
高光谱叶绿素测量可以获得一系列有关叶绿素含量和荧光参数的信息。
通过分析叶绿素的光谱吸收特征，可以计算出叶绿素含量。
这对于研究植物的光合作用、叶绿素荧光发射特性以及植物的生理状况具有重要意义。
叶绿素荧光参数包括最大荧光、暗氧化荧光、有效量子产量和非光化学稳定性等指标，可以反映植物的光合效率、抗氧化能力和应对环境压力的能力。
高光谱叶绿素测量在农业、植物生理研究、环境保护等领域具有广泛的应用前景。
在农业中，可以通过测量叶绿素含量和荧光参数来评估植物的生长状况和营养状况，并制定相应的施肥和灌溉策略。
在植物生理研究中，可以利用高光谱叶绿素测量来研究植物对逆境的响应机制，如光胁迫、干旱和病虫害等。
在环境保护方面，高光谱叶绿素测量可以用于监测水体中藻类的生物量和水质状况，对于水体环境的管理和保护具有重要意义。
总之，高光谱叶绿素测量是一种用于测量叶绿素含量和荧光参数的先进技术，具有广泛的应用前景。
它可以在农业、植物生理研究和环境保护等领域中发挥重要作用，并为相关领域的科学研究和实践提供有力支持。
