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第３５卷，第７期 光谱学与光谱分析Vol .３５，No .７，pp １９５６‐１９６０２０１５年７月 Spectroscopy and Spectral Analysis July ，２０１５ 利用多角度光谱数据探测冬小麦氮素含量垂直分布方法研究杨绍源１，２，３，黄文江１*，梁 栋２，３，黄林生２，３，杨贵军４，张东彦２，３，蔡淑红５１.中国科学院遥感与数字地球研究所，数字地球重点实验室，北京 １０００９４ ２.安徽大学，计算机智能与信号处理教育部重点实验室，安徽合肥 ２３００３９３.安徽大学电子信息工程学院，安徽合肥 ２３００３９４.北京农业信息技术研究中心，北京 １０００９７５.河北省农业技术推广总站，河北石家庄 ０５００００摘 要 作物氮素具有随植株高度层垂直分布的特性，快速、无损探测作物氮素垂直分布状况，对于指导合理施肥、提高肥料利用率和减少环境污染具有重要意义。
本文提出了利用偏最小二乘（p artial least square ，PLS ）算法，运用多角度光谱数据估计冬小麦氮素含量垂直分布的方法。
分别选用前向和后向不同观测角度组合形成的光谱数据组建植被指数，建立不同高度层的叶片氮素含量探测模型，其中选用±５０°和±６０°的组合，建立了冬小麦上层叶位叶片氮密度反演模型；选用±３０°和±４０°的组合，建立了中层叶位叶片氮密度反演模型；选用±２０°和±３０°的组合，建立了下层叶位叶片氮密度反演模型。
针对氮素反演容易受到作物背景（土壤、作物残渣）影响的问题，引入R ７００／R ６７０比值，改进七种常见的植被指数，利用改进了的植被指数建立了冬小麦上层、中层、下层叶片氮密度垂直分布模型。
建模实验结果改进了叶片氮密度上层、中层、下层垂直分布估算结果，验证实验选取建模实验中表现最好的三个植被指数进行进一步研究，结果表明改进后的绿光归一化植被指数（g reen normalized difference vegetation index ，GNDVI ）在反演上层、中层、下层叶片氮密度时效果最好，达到了极显著的水平，可用于植被氮素含量的垂直分布探测。
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。
植物叶绿素含量遥感监测及其应用随着遥感技术的发展，越来越多的自然资源可以通过卫星遥感获取，其中植物叶绿素含量是一项热门研究领域。
植物叶绿素含量是植物光合作用的一个重要指标，可以反映植物的健康状况和生长发育情况。
因此，植物叶绿素含量的遥感监测和应用已经成为生态环境、农业和林业等领域的研究热点。
一、植物叶绿素含量遥感监测方法植物叶绿素含量的遥感监测方法主要是通过卫星的遥感数据来反演。
这些数据包括多光谱遥感数据和高光谱遥感数据。
多光谱遥感数据一般包括绿色波段、红色波段和近红外波段等，可以用来计算植被指数（例如归一化植被指数）和反演叶绿素含量。
高光谱遥感数据包含更多的光谱波段，可以更准确地反演叶绿素含量。
通过这些遥感数据，研究人员可以计算出反射率光谱曲线。
在这个过程中，需要对光谱计算进行校正，包括大气校正、地表反射校正等。
然后，可以使用遥感反演算法来计算植物叶绿素含量。
遥感反演算法基于统计模型、机器学习等方法，可以将反演光谱曲线和实测植物叶绿素含量之间的关系建立起来，从而计算出遥感获取的叶绿素含量。
二、植物叶绿素含量遥感监测应用1. 生态环境监测植物叶绿素含量可以反映生态系统和环境的状态。
通过遥感监测叶绿素含量，可以对全球性的环境进程进行追踪和评估，例如气候变化对生态系统的影响、湿地环境的变化、水质的污染状况等等。
我们可以将不同区域的植物叶绿素含量进行比较，从而了解环境变化的影响。
2. 农业生产植物叶绿素含量也广泛应用于农业领域。
在作物生长过程中，叶绿素含量与作物的生长状态和健康情况密切相关。
通过遥感监测农田中的叶绿素含量，可以对作物的生长情况进行评估并及时采取调控措施，提高作物产量和质量。
3. 森林监测森林是地球系统中重要的碳汇，森林生态系统的变化对于全球气候的影响非常重要。
植物叶绿素含量的遥感监测在森林监测中也有广泛的应用。
通过遥感监测森林中不同树种的生长状况，可以及时发现森林病虫害和火灾等问题，并采取措施预防和解决。
植物叶肉中氮同位素变化及其在鉴别品种方面的研究氮同位素是指氮分子中质子数不同的同一元素，氮有两种自然存在的同位素，分别是质量数为14和15的氮-14和氮-15。
氮同位素丰度是指某种氮同位素在自然界中存在的比例，通常用δ15N值来表示。
叶肉中氮同位素变化是指不同种类的植物及其组织间存在差异，一般情况下，同一植物不同组织（如叶肉、叶脉、根系等）间也有存在差异。
这种差异是由于同一植物吸收氮素来源不同导致的，不同来源中氮同位素比例存在差异。
研究表明，叶肉中氮同位素变化可以用于鉴别不同种类的植物。
通过对不同品种的植物叶肉中氮同位素丰度的测量，可以得到不同参数的具体值，从而定量评估不同种类的植物。
这种方法的优点是非破坏性、不污染、无毒害等，且可以快速定量地区分不同种类的植物。
同时，叶肉中氮同位素变化也可以用于探究植物生长环境的差异性。
一般来说，植物的生长环境（如土壤肥力、降雨量等）对于其吸收的氮素来源和比例会产生影响，从而导致氮同位素丰度的变化。
通过对植物生长环境及其叶肉中氮同位素丰度的分析，可以为植物生长的理解提供有益的信息。
在农业生产中，叶肉中氮同位素变化还可以被用于作物产量的预测与管理。
透过分析不同品种作物叶肉中氮同位素丰度的差异，可以了解其对不同肥料的吸收能力和利用效率，并据此选取最适宜的肥料配比，提高植物生长的效益和产量。
但需要注意的是，叶肉中氮同位素变化受多种因素影响，如土壤类型、生长环境、氮肥施用等，利用这种方法区分不同品种之前需要对样品的来源和栽培条件等进行认真的控制和把握。
同时，也需要对数据的处理与分析进行科学细致的评估，以避免数据误差对实验结果的干扰。
总之，利用叶肉中氮同位素变化鉴别植物品种和了解植物生长环境是一种有效和可行的方法。
在农业生产和生态环境研究等领域，该方法将有着广泛的应用前景。
叶绿素反演流程引言：叶绿素是植物和藻类中存在的一种重要生物色素，它在光合作用中扮演着关键的角色。
叶绿素反演指的是通过遥感技术获取地表叶绿素含量的过程。
叶绿素反演流程包括数据获取、预处理、辐射传输模型建立、参数反演等步骤。
本文将详细介绍叶绿素反演的流程。
一、数据获取叶绿素反演的第一步是获取遥感数据。
常用的遥感数据包括高光谱数据和多光谱数据。
高光谱数据可以提供丰富的光谱信息，而多光谱数据则具有较高的空间分辨率。
通过卫星或无人机获取的遥感数据可以用于叶绿素反演。
二、预处理在进行叶绿素反演之前，需要对遥感数据进行预处理。
预处理的目的是去除噪声、纠正辐射定标系数以及大气校正。
常用的预处理方法包括辐射定标、大气校正以及影像配准等。
三、辐射传输模型建立辐射传输模型是叶绿素反演的关键环节，其目的是建立地表辐射与叶绿素含量之间的关系。
辐射传输模型通常基于物理原理，考虑了光的散射、吸收和透射等过程。
常用的辐射传输模型有PROSAIL、PROSPECT等。
四、参数反演在建立了辐射传输模型之后，可以通过参数反演来获取地表叶绿素含量。
参数反演的目标是找到最佳的模型参数，使模型模拟结果与实测数据尽可能吻合。
参数反演方法包括基于优化算法的全局搜索和基于统计学的回归分析等。
五、结果评估获得叶绿素反演结果后，需要对结果进行评估。
评估的指标包括误差分析、相关系数以及精度评价等。
通过评估可以判断叶绿素反演结果的可靠性和准确性。
六、应用与展望叶绿素反演的结果可以用于植被健康监测、农作物生长状况评估以及水质监测等领域。
未来，随着遥感技术的进一步发展，叶绿素反演的精度和应用范围将进一步扩大。
结论：叶绿素反演是通过遥感技术获取地表叶绿素含量的一种重要方法。
叶绿素反演流程包括数据获取、预处理、辐射传输模型建立、参数反演等步骤。
通过叶绿素反演可以实现对植被健康状态和水质状况的监测与评估，具有重要的应用价值。
未来，叶绿素反演技术将在农业、环境保护等领域发挥更大的作用。
利用叶片正反面反射光谱估算叶绿素含量王鑫;王梓橦;尤文强;鹿凡;赵云升;卢珊【摘要】叶片叶绿素含量的快速无损估算方法对研究植被生长和环境胁迫都具有重要意义.传统叶绿素光谱估测方法,主要是基于叶片正面光谱信息.而在实际遥感观测中,传感器不仅会接收植被叶片正面光谱信息,植被叶片反面光谱信息也会同时被接收.该研究主要目的是找到在同时考虑叶片正反面光谱信息时也能精确估算叶片叶绿素含量的分析方法.对比了简单差值植被指数(SD),简单比值植被指数(SR),归一化植被指数(ND)与偏最小二乘(PLS)建模方法,并对检验样本集进行了精度比较.结果发现用PLS方法估算两种植被正反面叶片的叶绿素含量与真实叶片叶绿素含量的拟合精度更高,R2为0.91,RMSE为5.21μg·cm-2.因此可以认为PLS方法在同时考虑植被叶片的正反面光谱信息时对植被叶片叶绿素含量的估算更准确.【期刊名称】《光谱学与光谱分析》【年(卷),期】2018(038)008【总页数】5页(P2524-2528)【关键词】叶片正反面;叶绿素含量;偏最小二乘;植被指数【作者】王鑫;王梓橦;尤文强;鹿凡;赵云升;卢珊【作者单位】东北师范大学地理科学学院 ,吉林长春 130024;东北师范大学地理科学学院 ,吉林长春 130024;东北师范大学地理科学学院 ,吉林长春 130024;东北师范大学地理科学学院 ,吉林长春 130024;东北师范大学地理科学学院 ,吉林长春130024;东北师范大学地理科学学院 ,吉林长春 130024【正文语种】中文【中图分类】TP79引言叶片叶绿素含量可以反映植被的生理健康状况，是植被重要的生化参数之一[1]。
叶片的光谱特征与植被内部生物化学含量相关，用遥感光谱测量的方法可以获取叶片和冠层的植被生化参数[2]。
因此，利用叶片的反射信息是估算植被叶绿素含量的无损、精准、有效的手段。
以往研究叶片叶绿素估算方法时，多用到植被指数的方法[3-6]。
基于植被指数和叶绿素荧光的总初级生产力估算郭健【摘要】以大满超级站的通量数据和塔基光谱数据为数据源,使用3种植被指数与光合有效辐射的乘积、叶绿素荧光分别反演玉米冠层尺度的GPP,构建线性回归模型进行建模与验证.结果表明:(1)在全时期时间序列动态分析中,VI×PAR、SIF与GPP具有较高的一致性,整体变化情况为先增大后减小,在抽雄期间达到最大值;(2)抽雄前期选择NDVI×PAR、EVI2×PAR、CIred edge×PAR为优选模型,建模数据R2＞0.83,RMSE＜2.00 gC/m2/d;抽雄后期选择CIred edge×PAR为优选模型,建模数据R2=0.83,RMSE=2.20 gC/m2 /d;全时期选择EVI2×PAR、CIrededge×PAR为优选模型,建模数据R2＞0.79,RMSE＜2.30 gC/m2/d.基于SIF建立的GPP反演模型较为稳定,建模数据R2＞0.66,RMSE＜2.99 gC/m2/d.【期刊名称】《北京测绘》【年(卷),期】2019(033)004【总页数】6页(P427-432)【关键词】植被指数;叶绿素荧光;总初级生产力;涡度相关系统;塔基光谱观测【作者】郭健【作者单位】西安科技大学测绘科学与技术学院,陕西西安710054;中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室,北京100094【正文语种】中文【中图分类】P2370 引言光合作用是全球碳循环的重要过程,而总初级生产力(Gross Primary Productivity, GPP)是碳循环研究中一个关键的指标,GPP可以反映植被通过光合作用吸收碳的能力[1]。
GPP是指单位时间和单位面积内,绿色植被通过光合作用所产生的全部有机碳总量。
目前国内外众多学者都致力于对GPP的研究,主要分为3类:生态过程模型、通量观测数据驱动模型和光能利用率模型。
