刚竹毒蛾危害下的毛竹叶片光谱特征波长研究

旨在获取刚竹毒蛾危害下的毛竹叶片光谱特征波长,以助于该虫害的有效、准确识别。将于福建省顺昌县实测的105条高光谱数据随机划分为实验组(71条)和验证组(34条)。基于实验组数据,利用单因素方差分析获取健康、轻度危害、中度危害、重度危害等虫害等级间具有极显著差异的波长;结合常用遥感卫星的波段设置对上述波长进行筛选,采用欧式距离、相关系数及光谱角匹配等3种方法判定其虫害判别能力,获取特征波长,并引入验证组样本对其予以验证。结果表明：(1)受害叶片的光谱反射率明显低于健康叶片,虫害等级越高,其反射率越低;(2)受害叶片的光谱特征变化较大,随着虫害等级的上升,其光谱曲线中的“绿峰”及“红谷”趋于消失,“红边”斜率逐渐减小;(3)确定原始光谱703.43~898.56 nm及一阶微分光谱497.68~540.72,554.53~585.25和596.24~618.23 nm为刚竹毒蛾危害下的毛竹叶片光谱特征波长,其对该虫害具有较强的判别能力。该研究从叶片尺度剖析了寄主对刚竹毒蛾的响应机理,是“地-天”耦合的理论基础,可为虫害遥感监测技术体系的建立提供重要依据。     

刚竹毒蛾危害下的毛竹叶片光谱特征及虫害等级检测研究

探讨刚竹毒蛾危害下的毛竹叶片光谱特征可为建立竹林生态安全监测体系提供重要的理论指导。相比于传统的多光谱数据,高光谱遥感能够准确探测不同刚竹毒蛾危害等级间寄主光谱的细微变化。然而,当前有关此方面的研究甚少,其寄主的光谱变化机理还有待进一步总结。为此,基于实测的552条竹叶光谱,分析了健康、受刚竹毒蛾危害、小年叶片之间的光谱差异,选择可反映其健康状况的特征变量,并利用XGBoost模型建立了叶片尺度的刚竹毒蛾危害检测模型。研究结果显示：（1）随着虫害等级的上升,受害叶片在可见光范围内的反射率逐渐出现“绿低红高”的特征,其近红外波段的反射率则不断降低,而短波红外的反射率则明显高于健康叶片,尤其在两个水汽吸收波段（1 450和1 940 nm）的差异最为明显;（2）小年叶片于可见光-近红外波段的反射率显著高于健康、受害叶片;（3）根据不同受害类型叶片的光谱特征可知,较之健康叶片,缺刻型叶片的光谱并未出现太大的变化,红褐色病斑型叶片在红光波段的反射率出现了一定程度的上升,灰白色病斑型叶片则已经完全失去了植被的基本光谱特征;（4）根据XGBoost模型给出的变量重要性排序可知,各特征变量的贡献度依次为PRI（光化学反射率指数）＞FDVI_{576, 717}（植被健康程度评估指数）＞NPCI（归一化色素叶绿素指数）＞DSWI（疾病水胁迫指数）＞VOG 1（红边指数1）＞RVSI（红边植被胁迫指数）＞NDWI（归一化差值水分指数）;（5）模型对刚竹毒蛾危害识别的总平均精度为74.39%,其中健康叶片的识别精度达到了94.55%,轻度危害叶片为74.93%,重度危害为84.12%,小年叶片则为71.10%,而中度危害叶片的识别精度较差,仅为33.48%。     

基于毛竹叶片理化参数的刚竹毒蛾危害检测研究

虫害检测算法研究是开展虫害快速、准确监测，制定精准森防检疫措施的重要基础。以毛竹叶片为研究尺度，基于刚竹毒蛾危害下的寄主外部形态与内部生理现象总结，选择并实测叶损量LL、相对叶绿素含量RCC、相对含水量RWC、原始光谱的733.66~898.56 nm值(ρ_{733.66~898.56})、一阶微分光谱的562.95~585.25 nm值(ρ′_{562.95~585.25})与706.18~725.41 nm值(ρ′_{706.18~725.41})等理化参数，随机划分实验组(63组)和验证组(37组)并设计5次重复实验；分别运用Fisher判别分析、BP神经网络、随机森林等三种方法建立刚竹毒蛾危害等级的检测模型，从检测精度、Kappa系数及R2等指标对模型的检测效果予以分析和比较。结果显示，Fisher判别分析、BP神经网络、随机森林的检测精度分别为69.19%，65.41%，83.78%，Kappa系数分别为0.576 9，0.532 4和0.778 8，R2分别为0.722 2，0.582 6和0.870 9，总体而言，三种方法均具备刚竹毒蛾危害的检测能力，随机森林的检测效果最优，Fisher判别分析次之，再次为BP神经网络；从分等级来看，随机森林的检测精度亦优于Fisher判别分析与BP神经网络，但3种方法对中度危害等级的检测精度均有所不足。该成果可为刚竹毒蛾危害及其他病虫害检测算法的选择提供参考，并为进一步建立冠层、遥感影像像元等尺度的虫害检测模型奠定基础。     

高光谱数据的刚竹毒蛾虫害程度检测

刚竹毒蛾虫害检测对毛竹的生长和竹业的发展起着至关重要的作用。根据高光谱冠层光谱信息与刚竹毒蛾虫害程度之间的关系,提取冠层光谱中与虫害紧密相关的特征波长、指数以及光谱参数等,利用Fisher判别分析法建立刚竹毒蛾虫害程度检测模型。分别以原始光谱的400～508,586～693和724～900 nm处的波长、包络线去除光谱的400～756 nm之间的特征波长、9种冠层光谱植被指数和7种冠层特征光谱参数作为Fisher判别函数自变量,构建判别函数。收集300组毛竹叶片虫害样本数据,随机划分为210组建模集与90组验证集,根据检测精度、Kappa系数以及判定系数R2作为检验标准,对建立的判别函数进行效果评价与对比。结果表明,以原始光谱、去包络线光谱、冠层指数、光谱参数为自变量建立的Fisher判别函数的检验精度分别为：84.4%,81.1%,79.7%,78.7%;Kappa系数分别为：0.79,0.74,0.74,0.76;R2分别为：0.89,0.88,0.88和0.85。由此可知,Fisher判别分析模型建立的函数具备很好的刚竹毒蛾虫害程度检测能力,而且基于冠层原始光谱建立的判别函数检测效果最佳。根据高光谱数据的冠层原始光谱建立的判别函数对福建省顺昌县大干镇武坊村的洋门和土垅村的上湖竹林进行刚竹毒蛾虫害程度检测。检测结果为：上湖两个样区的竹林以健康为主。洋门两个样区虫害程度以中度和重度为主。因此基于无人机高光谱遥感对于刚竹毒蛾虫害的大面积检测具有可行性,该方法可为虫害检测的探究提供参考,为基于冠层遥感虫害检测贡献理论支撑。     

虫害胁迫下毛竹叶绿素含量高光谱估算方法

叶绿素作为参与植被光合作用最重要的色素,是监测毛竹虫害的一项重要指标。通过对不同光谱数据集进行波长筛选,建立虫害胁迫下竹叶叶绿素含量的高光谱估算模型,为利用高光谱遥感监测毛竹虫害提供理论依据。试验在福建省毛竹生产基地顺昌县进行,使用ASD FieldSpec 3光谱仪采集不同虫害程度竹叶光谱102条,并利用SPAD-502叶绿素计测定相应叶片叶绿素含量。通过对比不同虫害程度竹叶的光谱特征,探测利用高光谱数据估算叶绿素含量的机理。对竹叶原始光谱(OS)进行包络线去除(CR)、一阶导数(FD)、包络线去除一阶导数(CR-FD)变换,分析不同光谱数据与叶绿素含量的相关性,并利用连续投影算法(SPA)分别提取4种光谱的特征波长。采用基于x-y距离结合的样本划分法(SPXY)和随机法对4种光谱数据集进行划分,结合多元逐步回归(MSR)建立竹叶叶绿素含量估算模型,分析光谱变换及样本划分对估算叶绿素含量的影响。结果表明,不同虫害程度竹叶光谱反射率差异明显,主要表现为可见光波段范围内的"绿峰"和"红谷"的逐渐消失,"红边"斜率减小,近红外波长反射率降低。通过光谱变换可有效提升光谱与叶绿素含量的相关性,其中CR-FD光谱与叶绿素含量在724 nm处的相关系数最大。经连续投影算法提取的不同光谱数据集的特征波长集中分布在绿光、红光、"红边"位置,多个被选择波长位于与叶绿素含量相关性较高的波长区(600～750 nm)。基于SPXY样本划分法建立的MSR模型相比于随机样本划分法能显著提升叶绿素含量的估算精度,其中R~2和RPD平均提高0.1和0.5, RMSE平均降低0.7。以CR-FD光谱特征波长结合SPXY样本划分法建立的多元逐步回归模型对竹叶叶绿素含量的估算精度最高,R~2, RMSE和RPD分别为0.835, 2.604和2.364,可对虫害胁迫下毛竹叶片叶绿素含量进行准确的估算。     

基于高光谱的草坪草叶绿素含量模拟估算

草坪色泽是草坪观赏价值的最直接体现。探索基于高光谱的草坪草叶绿素含量的估算和反演对草坪质量评定具有重要意义。以3种常用草坪草种——"红象"高羊茅(Festuca arundinacea cv. Hongxiang)、"百灵鸟"多年生黑麦草(Lolium perenne cv. Bailingniao)和"肯塔基"草地早熟禾(Poa pratensis cv. Kentucky)为试样,通过盆栽实验,在草坪草生长旺盛期,使用SOC710VP成像光谱仪和TYS-A3500叶绿素仪分别测定了草坪草冠层光谱数据和叶绿素相对含量(SPAD),并通过Person相关系数分析了原始SPAD, 1/SPAD和log(1/SPAD)与10个植被指数:GI(绿度植被指数)、 ARVI(大气阻抗植被指数)、 VARI(可视化气压阻抗指数)、 NDVI_(705)(归一化植被指数705)、 MSR_(705)(改进红边比值植被指数)、 NDVI_(670)(归一化植被指数670)、 CI(叶绿素指数)、 PSRI(植被衰减指数)、 RGI(相对绿色指数)和EVI(增强植被指数)的相关性,筛选与叶绿素相关性较高的高光谱波段植被指数,构建植被指数反演叶绿素含量模型,最后通过精度检验,筛选最优草坪草叶绿素估算模型。研究结果如下:(1)不同草坪草光谱曲线整体趋势相差不大,但不同种间反射率(REF)还是有所区别。在730～1 000 nm波段,"百灵鸟"多年生黑麦草与"红象"高羊茅REF差异不大,但"肯塔基"草地早熟禾REF较高,光谱特征更为明显;(2)10个植被指数中, VARI, RGI和PSRI与草坪草3个叶绿素指标极显著相关,相关系数R~2绝对值均大于0.65,可作为首选植被指数进行草坪草叶绿素含量估算;(3)植被指数与叶绿素指标逐步回归分析发现,单因素回归模型中,利用VARI, RGI和PSRI估算1/SPAD的模型决定系数R~2均在0.6以上,普遍高于SPAD与log(1/SPAD)的估算模型;而多元线性回归中, 10个植被指数中, RGI与叶绿素指标1/SPAD所构建的模型决定系数R~2同样最高,为0.817,说明SPAD倒数形式适用于草坪草叶绿素反演;(4)选择决定系数较高(0.7)的模型进行精度检验,筛选的最优的草坪草叶绿素指标反演模型为:y_(1/SPAD)=0.161x_(RGI)+0.007x_(GI)-0.054(R~2=0.817, RMSE=0.023)。     

微分光谱连续小波系数估测雅氏落叶松尺蠖危害下的落叶松失叶率

害虫引起的林木失叶会严重威胁森林健康。森林虫害遥感监测与评价中快速、准确获取失叶信息十分重要。基于此,针对雅氏落叶松尺蠖引起的落叶松失叶灾象,在蒙古国开展受害林木光谱测量和失叶率估测试验。首先通过光谱实测数据的处理,得到微分光谱反射率（DSR,对光谱反射率求一阶导数）和微分光谱连续小波系数（DSR-CWC,利用Biorthogonal,Coiflets,Daubechies和Symlets等4种小波系的36个母小波基函数对DSR进行连续小波变换）,分析DSR和DSR-CWC对失叶率的敏感性,进而借助MATLAB的Findpeaks（Fp）函数自动寻找DSR和DSR-CWC的敏感波段并确定其对应的敏感特征,然后利用连续投影算法（SPA）对敏感特征进行降维处理,最后利用敏感特征建立偏最小二乘回归（PLSR）和支持向量机回归（SVMR）失叶率估测模型,并与逐步多元线性回归（SMLR）模型进行比较。研究结果表明：①DSR-CWC与DSR相比,对失叶率变化的敏感性更显著且敏感波段亦较多,其敏感波段主要分布于三个吸收谷（440～515,630～760和1 420～1 470 nm）和三个反射峰（516～620,761～1 000和1 548～1 610 nm）范围内。说明DSR-CWC能够增强光谱反射和吸收特征。②Fp与SPA结合模式（Fp-SPA）不仅能够快速、客观选择敏感特征,而且对特征有效降维,是一种光谱敏感特征选择的有效方法。③4种小波系的最优母小波基分别为bior2.4,coif2,db1和sym6,其中db1的失叶率估测性能最稳定,精度最高。④对DSR进行连续小波变换能够提高失叶率估测精度,在DSR-CWC中db1-PLSR模型（R2_M=0.934 0,RMSE_M=0.089 0）提高的最为显著,比DSR-PLSR的R2_M提高了0.047 5并且比DSR-PLSR的RMSE_M降低了0.024 9。⑤利用DSR-CWC建立的PLSR和SVMR模型估测精度类似,其精度优于SMLR模型。可见,DSR-CWC比DSR失叶率估测更有潜力,可为森林虫害遥感监测中提供重要参考。     

GWLS-SVR模型的红枣树叶片叶绿素含量估算

叶绿素含量是红枣树光合作用能力、生长状况、营养状况的指示剂,不同地理位置种植的红枣树受到自然、人为等因素的影响,叶绿素含量分布有所不同,该研究实地测定了若羌县枣树叶片高光谱反射率及表征叶绿素含量的枣树叶片SPAD（soil plant analysis development)值。为了高效无损地估算红枣树叶片SPAD值,计算了红枣树叶片SPAD值全局莫兰指数,以SPAD值和高光谱波段之间的相关性为基础,通过C_P统计量计算重要程度高的特征波段,运用地理加权最小二乘支持向量回归GWLS-SVR（geographically weighted least squares-support vector regression）模型对红枣树叶片SPAD值进行预测,与多元线性回归（MLR）、支持向量机回归（SVR）模型比较并探讨GWLS-SVR模型估算红枣树叶片SPAD值的能力。结果表明：（1）光谱一阶导数可以有效去除噪声并突出光谱信息尤其是492~510,542~543,642~652,657~670和682~692 nm区间内显著的提高了与SPAD值的相关性。（2）C_P统计量方法能够有效的选择敏感区间的特征波段,进而提高模型估算精度,由统计量方法计算出原始光谱重要程度最高的两个变量为595与696 nm,光谱一阶导数的特征波段为688 nm。其中对于同一个敏感波段区间的波段组合总有单个波段的统计量低于多个波段组合的统计量,这可能是相近波段间的较强共线性导致的。（3）若羌县红枣树叶片SPAD值存在显著的空间聚集性,全局莫兰指数为0.125 8（p<0.1）,适合建立考虑空间位置的GWLS-SVR模型。（4）结合Bootstrap再抽样与t检验模型检验得到结合地理位置信息的GWLS-SVR模型总体上估算能力优于SVR和MLR模型,且结果高度显著（p<0.001）,其中基于光谱一阶导数的GWLS-SVR模型为最优的红枣树叶片SPAD值估算模型（R2为0.975,MSE为1.082）,能够为高光谱定量反演红枣树SPAD值进而快速无损的监测红枣生长状况提供一定参考。     

基于 PROSPECT模型的蔬菜叶片叶绿素含量和SPAD值反演

叶绿素含量是衡量植物营养和病虫害发生情况的重要指标。传统的分光光度法对植物叶片破坏性较大且无法实时、快速、无损地获取叶绿素含量。新兴的利用叶绿素仪测量叶绿素相对含量（以下简称SPAD值）的方法不能定量获取实际含量。光学辐射传输模型PROSPECT从生物物理、化学的角度以及能量传输的过程出发,定量描述了叶片色素、水分、结构参数等对叶片反射光谱的影响。因此,提出利用PROSPECT模型同时反演蔬菜叶片叶绿素含量和SPAD值,实时、快速、无损、定量获取植物叶片叶绿素的含量。第一,多次测量三种蔬菜叶片的反射光谱,并用叶绿素仪测量SPAD值。然后,预处理光谱数据,获得平均反射率光谱。第二,以欧式距离为评价函数,利用PROSPECT模型对实测反射率光谱进行拟合。拟合过程中三种蔬菜欧式距离最大为0.008 9,最小为0.006 4,平均为0.007 5,表明该模型能够很好地拟合蔬菜叶片的反射率光谱。第三,根据拟合结果,反演叶绿素含量和透射率光谱,再根据透射率光谱获取叶片在940和650 nm波长处的光透过率,计算叶片的反演SPAD值。第四,建立反演叶绿素含量、反演SPAD值与实测SPAD值的关系模型。结果表明: (1)利用该模型反演得到的叶绿素含量值与实测SPAD值有较好的线性关系, 其关系模型为：y=1.463 3x+16.374 3,两者相关系数为0.927 1,模型的决定系数为0.862,均方根误差为2.11;(2)利用该模型反演得到的SPAD值与实测SPAD值之间线性关系较好,其关系模型为：y=0.986 9x-0.668 3,两者相关系数为0.845 1, 模型的决定系数为0.714 3,均方根误差为3.380 2。研究表明,通过测量植物叶片的反射率光谱,利用PROSPECT模型可以无损、定量地获取蔬菜叶片的叶绿素含量和SPAD值。该方法可推广至其他植物的叶绿素测量和实时监测,为变量施肥、精准种植提供可靠的数据支持。研究结果对蔬菜生长态势的无损监测具有重要的意义。     

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

对灰霉病胁迫下番茄叶片中叶绿素含量(SPAD)的高光谱图像信息进行了研究。首先获取380～1 030 nm波段范围内健康和染病番茄叶片的高光谱图像,然后基于ENVI软件处理平台提取高光谱图像中感兴趣区域的光谱信息,经平滑(Smoothing)、标准化(Normalize)等预处理后,建立了基于Normalize预处理的偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)模型。再基于PLSR获得的4个变量建立反向传播神经网络(BPNN)和最小二乘-支持向量机(LS-SVM)模型。4个模型中,LS-SVM的预测效果最好,其决定系数R2为0.901 8,预测集均方根误差RMSEP为2.599 2。结果表明,基于健康和染病番茄叶片的高光谱图像响应特性检测叶绿素含量(SPAD)是可行的。     

基于无人机高光谱遥感的东北粳稻冠层叶片氮素含量反演方法研究

为探究遥感监测水稻冠层叶片氮素含量的较优高光谱反演模型,以水稻小区试验为基础,获取了不同生长期水稻冠层高光谱数据。在综合比较一阶导数变换(1-Der)、标准正态变量变换(SNV)和SG滤波法等处理方法基础上,提出一种将SNV与一阶导数变换的SG滤波法相结合的光谱处理方法(SNV-FDSGF),并将处理后的数据经无信息变量消除法(UVE)与竞争自适应重加权采样法（CARS）选出不同生长期的敏感波段。将各生长期的敏感波段两两随机组合,并构建与水稻叶片含氮量相关性较高的差值光谱植被指数(DSI)、比值光谱植被指数(RSI)、归一化光谱植被指数(NDSI)。其中分蘖、拔节和抽穗3个时期的最优植被指数和决定系数R2分别为：DSI(R₈₅₇, R₆₂₃), 0.704; DSI(R₆₇₀, R₅₇₈), 0.786; DSI(R₉₉₅, R₅₀₈), 0.754。以各生长期内的较优的三种植被指数作为输入分别构建自适应差分优化的极限学习机(SaDE-ELM)、径向基神经网络(RBF-NN)以及粒子群优化的BP神经网络(PSO-BPNN)反演模型。结果表明：SaDE-ELM建模效果最好,在模型稳定性和预测能力上比RBF-NN和PSO-BPNN都有了明显提高,各生长期反演模型的训练集和验证集决定系数R2均在0.810以上,RMSE均在0.400以下,可为东北水粳稻冠层叶片含氮量的检测与评估提供科学和技术依据。     

光谱指数的植物叶片叶绿素含量估算模型

叶片叶绿素能够有效监测植被的生长状况,利用光谱指数反演植被叶绿素含量是目前的通用方法。实测了盐生植物光谱反射率和叶片叶绿素含量。对SPAD值进行变换,对比Pearson与VIP方法探讨盐生植被叶片叶绿素含量与植被指数的相关性并进行精度验证,从中选出最佳拟合模型。研究表明,通过对Pearson与VIP相关性分析,最终选定VIP方法建立植被指数的叶片叶绿素估算模型,NDVI₇₀₅,ARVI,CI_{red edge},PRI,VARI,PSRI和NPCI的VIP值均大于0.8,因此选定这七个植被指数为最优植被指数;预测结果显示,所有模型的相关性都在0.7以上,预测值与实测值相关性最好的是经过倒数变换的SPAD值,R=0.816,RMSE=0.007。基于VIP方法的反演模型能较好地估算研究区植被叶绿素含量,该方法为植物叶绿素含量诊断的实际应用提供了重要的理论依据和技术支持。     

基于分数阶微分算法的大豆冠层氮素含量估测研究

氮素与作物的生长发育、产量和品质密切相关。作物冠层氮素含量的快速、准确、无损检测对于作物营养诊断和长势评估具有重要意义。传统的氮素检测方法检测周期长、操作复杂,同时具有破坏性,无法实现作物氮素含量在时间和空间上的连续动态监测。基于光谱遥感技术快速、无损地获取作物氮素含量是近年来作物组分快速检测研究的热点。当前的研究大多基于原始光谱或整数阶微分(一阶、二阶)预处理后的光谱进行氮素含量预测,原始光谱或整数阶微分预处理后的光谱会忽略光谱曲线间的渐变信息,影响氮素含量的预测准确度。与原始光谱和整数阶微分方法相比,分数阶微分算法在背景噪声去除、有效信息提取等方面较有优势。为研究分数阶微分预处理算法在作物氮素检测中的应用,本文以不同施肥处理下的盆栽大豆作物为研究对象,获取大豆苗期、花期、结荚期和鼓粒期四个生育期共256组冠层高光谱及对应的大豆冠层氮素含量(CNC)数据,运用分数阶微分算法对光谱数据进行0～2阶微分预处理,微分间隔为0.1,分别采用归一化光谱植被指数NDSI、比值光谱指数RSI对预处理后的光谱数据和大豆冠层氮素含量数据进行相关性分析,得到各阶微分预处理下NDSIα(α代表分数阶微分阶数)与大豆CNC,RSIα与大豆CNC相关系数绝对值的最大值及其对应的波段组合--最优波段组合NDSIα(opt)和RSIα(opt),采用线性回归方法,建立各阶微分下NDSIα(opt)与CNC,RSIα(opt)与CNC的预测模型,并与常用植被指数(VOGII, MTCI, DCNI, NDRE)建立的氮素含量预测模型进行比较,研究分数阶微分算法对大豆作物冠层氮素含量预测模型的效果。结果表明：(1)在0～2阶微分范围内,最优波段组合NDSIα(opt),RSIα(opt)与大豆CNC的相关系数随阶数增加呈现先升高后下降趋势。其中,0.8阶微分下NDSI_0.8(R₇₂₅, R₇₆₉)与大豆CNC的相关系数最大,为0.875 9;0.7阶微分下RSI_0.7(R₅₄₈, R₇₆₇)与大豆CNC的相关系数最大,为0.865 1;(2)分数阶微分预处理能够细化光谱数据中的有效信息,增强光谱数据对冠层氮素含量的敏感性,尤其是增强红边平台波段与氮素含量的正相关性及绿波段与氮含量的负相关性;(3)与整数阶微分、常用植被指数相比,分数阶微分能够提高大豆CNC预测模型的准确性。其中,基于0.7阶微分RSI_0.7(R₅₄₈, R₇₆₇)建立的大豆CNC预测模型与0阶微分RSI₀(R₇₂₅, R₇₆₉)相比建模集决定系数(R2_C)和预测集决定系数(R2_P)分别提高了0.061 9和0.016 6,建模集均方根误差(RMSEC)和预测集均方根误差(RMSEP)分别降低了0.552 5和0.180 9,预测相对偏差(RPD)提高了0.110 4。基于0.7阶微分RSI_0.7(R₅₄₈, R₇₆₇)建立的大豆CNC预测模型与VOG II相比R2_C和R2_P分别提高了0.086 6和0.025 5,RMSEC和RMSEP分别降低了0.757 5和0.248 3,RPD提高了0.146 88;(4)基于0.7阶微分比值光谱指数RSI(R₅₄₈, R₇₆₇)建立的大豆LNC预测模型较优,其R2_C为0.748 4,R2_P为0.800 3,RMSEC为4.752 9,RMSEP为3.511 1,RPD为2.253 7,能够较好的估测大豆冠层氮素含量。研究表明分数阶微分算法在大豆冠层氮素含量的定量预测中具有一定的优势,为光谱遥感技术在作物氮营养检测中的应用开拓了新的思路。     

滩羊肉冷藏期间TBARS含量的高光谱检测

硫代巴比妥酸反应物(TBARS)是表征肉品脂肪氧化程度的主要化学信息.为探究二维相关光谱技术(2DCOS)筛选羊肉中TBARS含量的特征变量的可行性,利用高光谱成像技术结合2DCOS分析建立TBARS含量的快速无损检测方法.采集样本在400～1000 nm的光谱反射图像,通过ENVI 4.8软件在光谱图像上手动设置感兴...     

高煤级煤石墨化轨迹阶段性的XRD和Raman光谱表征

为了研究石墨化过程中煤的分子结构有序化轨迹,选取湖南、陕西19个不同变形-变质程度高煤级煤为研究对象,采用工业分析、元素分析、X射线衍射分析（XRD）和拉曼光谱分析（Raman）等手段,结合分峰拟合的数学方法,对系列样品分子结构参数（XRD结构参数,如石墨化度、延展度L_a、堆砌度L_c及面网间距d₀₀₂等;Raman参数,如P_G,P₁,R₁,R₂等）进行了统计与计算。研究结果表明：煤化作用阶段H/C随变质程度增加而逐渐减小,但在石墨化阶段以物理变化为主,其趋势变缓或不显著;XRD参数d₀₀₂,L_a,L_c,N及L_a/L_c等随变质程度呈现非线性连续（阶跃性）变化,拐点大致对应R_m=7.0%,d₀₀₂=0.338 nm,拐点之前L_a,L_c及N变化较小（或平稳增大）,拐点之后石墨晶体结构快速形成,微晶尺寸增大,拼叠作用开始并逐渐增强;L_a/L_c变化亦反映石墨化过程由缩合作用向拼叠作用转变。高煤级煤石墨化轨迹可按有序化增加的三阶段模型来表述,无定形碳（无烟煤）至变无烟煤阶段,G峰位、峰位差P₁变化显著,I_D1/I_G在表达无序程度时不服从TK关系;变无烟煤至半石墨阶段,即从石墨化开始结构演化轨迹呈现不同方向,R₁随着有序的增加呈现截然相反的轨迹,部分石墨组分演化服从TK关系,R₂在石墨化度为45%时呈现截然相反的轨迹;石墨阶段温、压作用导致微晶尺寸急剧增加（或阶跃）,I_D1/I_G减小服从TK关系。当不同石墨化程度的新生组分共存时,d₀₀₂不足以代表样品最大的演化程度,但其作为平均度量来标度高煤级煤石墨化过程中结构演化特征仍为较优的选择,且(002)和(γ)峰半峰宽能较好地区分石墨化煤的变质类型,H/C,I_D1/I_G亦随d₀₀₂演化轨迹不同,需利用d₀₀₂＜0.344 0 nm,R₁＜2.0,H/C＜0.12等综合指标判别石墨化的开始。由此可以看出,采用XRD和Raman光谱分析技术可以表征高煤级煤石墨化轨迹阶段性以及结构的差异性。     

滞尘影响下的茶树叶片水分高光谱估算

减少叶面滞尘对茶树叶片水分有效光谱信息提取的干扰,有利于建立更加稳健的茶树叶片水分高光谱估算模型。以“舒茶早”为研究对象,通过田间随机采集鲜叶样品,测定叶片原始光谱反射率、含水量以及滞尘率。比较分析滞尘对茶树叶片原始光谱的影响,分别基于归一化计算与比值计算方法构建新波段植被指数,并利用相关系数法筛选叶片水分含量相关性最高的新波段植被指数,结合相对变率分析获取滞尘对叶片水分估算影响不敏感的待选指数。通过分析不同滞尘条件下新建植被指数和已有水分指数与滞尘的响应关系,筛选出滞尘影响下茶树叶片水分估算的最优植被指数,最终构建茶树叶片水分估算的高精度模型。结果表明：（1）位于711~1 378 nm波段范围的叶片光谱反射率受滞尘影响呈现显著降低的趋势,随着滞尘率增大光谱反射率减小,且无尘叶片反射率与有尘状态反射率具有明显聚类现象,相同状态下的不同叶片反射率差异性极显著。（2）新波段植被指数、已有水分指数与茶树叶片含水量之间的相关性以及基于该指数构建的茶树叶片水分估算模型的精度,在滞尘影响下均呈现明显的下降趋势。（3）在滞尘混合状态下,以1 298和1 325 nm为中心波段的新建比值植被指数对滞尘敏感性最低,且与叶片含水量相关性高,为最优植被指数,其建立的茶树叶片水分高光谱估算模型具有较高的预测精度（y=0.245x-0.241,R2=0.854,RMSE=0.001）,并且实测值与预测值具有较好的一致性。因此,该研究可为茶树的水分精细化管理提供依据,并可为基于高光谱信息构建复杂环境条件下的水分估算高精度模型提供新思路。     

硫酸根拉曼频移用于深海热液温度探测的方法探讨

作为一种典型的深海极端环境,热液区域不仅分布着各种硫化物矿产,而且孕育着特殊的生态群落,对热液流体理化性质的研究有助于深入了解热液的运动机制。激光拉曼光谱技术除了定性分析方面的优势外,已经被逐步用于定量分析,并且在原位探测中发挥了重要作用。该研究模拟了深海热液喷口流体的高温高压环境,探讨了水分子和硫酸根离子的拉曼光谱在热液流体温度探测中的应用价值。通过对水峰ν₁（H₂O）、硫酸根ν₁(SO2-₄)的拉曼频移与温度、离子浓度的关系进行研究,结果表明水峰ν₁（H₂O）和硫酸根ν₁(SO2-₄)的拉曼频移随温度表现出明显的变化,水峰ν₁（H₂O）的拉曼频移受流体硫酸根浓度的影响明显,因此不适用于硫酸根离子浓度变化明显的热液流体温度的测量。相比之下,ν₁(SO2-₄)的拉曼频移对流体硫酸根浓度和流体压力不敏感,为温度的反演提供了很好的依据。建立了ν₁(SO2-₄)的拉曼频移与温度的线性方程：Rν₁(SO2-₄)=-0.03T+980.69,其中,R2=0.998 6,可用于对深海热液喷口流体温度的原位探测等实际应用。     

基于Sentinel-2卫星数据的水稻叶片叶绿素含量反演研究

叶绿素含量是评价农作物健康状况、生产能力和环境胁迫的重要指标,实时、快速、准确获取农作物叶片叶绿素含量对监测农作物生长状况具有重要意义.遥感是获取区域和全球农作物叶片叶绿素含量的有效途径,但已有的作物叶片叶绿素含量遥感反演研究未充分考虑下垫面背景的干扰,影响了反演精度.为此,以Sentinel-2遥感卫星影像为数据源,...     

基于光谱指数的不同叶倾角分布下玉米冠层叶绿素含量反演

遥感是开展地面/近地面、航空及航天层次无损伤探测植物叶绿素信息的主要手段。目前多波段计算光谱指数方法已被广泛地应用于植被冠层叶绿素含量的经验/半经验反演及应用中。考虑不同作物及同种作物不同品种间存在着一定的植被叶倾角分布(LAD)特征差异,针对叶倾角分布对光谱指数反演冠层叶绿素含量(CCC)的影响进行分析,并开展针对叶倾角分布变化不敏感的叶绿素相关光谱指数优选和冠层叶绿素反演建模研究。基于PROSAIL辐射传输模型模拟了不同叶片叶绿素含量(LCC)、叶面积指数(LAI)和LAD对应的冠层反射率数据。模拟结果显示,在相同LAI和LCC条件下,不同LAD对应的冠层反射率有明显差异,冠层反射率随着平均叶倾角的增加而降低。通过计算12个常用的叶绿素相关光谱指数与CCC的相关性指标,来评估光谱指数在不同LAD下反演叶绿素含量的敏感性差异,并依次优选出MTCI,MNDVI8,MNDVI1和CI_red-edge4个对LAD变化较不敏感的叶绿素相关光谱指数。利用玉米实测数据对光谱指数进行冠层叶绿素估测的建模和模型检验,模型的建立和验证结果显示,MNDVI8对LAD变化最不敏感,反演模型的精度最高,决定系数R2=0.70,均方根误差RMSE=22.47 μg·cm-2。CI_red-edge(R2=0.63,RMSE=24.06 μg·cm-2),MNDVI(R2=0.66,RMSE=24.07 μg·cm-2)和MTCI(R2=0.65,RMSE=26.76 μg·cm-2)反演模型的精度较为接近并稍弱于MNDVI8。通过对反演结果分析得出结论,不同的光谱指数对LAD变化的敏感性不同,优选的光谱指数普遍对叶绿素含量具有较好的相关性和敏感性,其中MNDVI8受LAD影响最小,能较高精度的反演LAD变化下的玉米冠层叶绿素含量。优选的其他光谱指数MTCI,CI_red-edge和MNDVI1反演能力虽然稍弱于MNDVI8,但受LAD影响较小,同样具有较好的反演能力。该工作开展LAD对光谱指数叶绿素反演的敏感性分析和光谱指数优选研究,其实测数据的检验结果和模拟数据的分析结果一致;基于优选光谱指数的冠层叶绿素含量反演建模结果及精度分析结论,对开展缺乏叶倾角分布差异先验知识下的大范围作物叶绿素含量遥感估测和应用具有借鉴意义。     

优化光谱指数建立水稻叶片SPAD的高光谱反演模型

利用高光谱反射率光谱的特征波段构建光谱指数,建立叶绿素含量反演模型是实现水稻生产精准调控和科学管理的必要手段之一。为了建立适用于拔节孕穗期水稻叶片叶绿素相对含量（SPAD）的高光谱反演模型,分别获取了拔节孕穗期水稻叶片的高光谱和SPAD数据,利用小波分析法对原始光谱反射率曲线进行降噪处理,并对基于积分运算的光谱指数NAOC进行简化,获得了基于双波段简化运算的优化光谱指数。利用相关分析法计算由原始反射率光谱R和数学变换光谱LgR、1/R和R构建的优化光谱和变换光谱指数与水稻叶片SPAD的相关系数,获得了以积分限（a,b）为横、纵坐标的相关系数二维矩阵,并绘制相关性等势图,得到相关系数最高的3个波段组合：R（641,790）（0.872 6）,R（653,767）（0.871 7）和R（644,774）（0.871 6）,计算出20个原始样本中3个积分波段组合所对应的60个优化光谱指数值,按照2∶1的比例划分为建模集和验证集,建立了三种水稻叶片SPAD反演模型：偏最小二乘回归（PLSR）、支持向量机（SVM）和BP神经网络模型。结果显示：利用优化光谱和变换光谱指数建立的3种水稻叶片SPAD反演模型决定系数R2均大于0.79,归一化均方根误差NRMSE则小于5.4%。其中BP神经网络相对于其他两种模型具有较高的拟合度,预测精度也相对较高,建模集R2=0.842 6,NRMSE=5.152 7%;验证集R2=0.857,NRMSE=4.829 9%。总体来看,基于双波段简化运算后的优化光谱和变换光谱指数建立拔节孕穗期水稻叶片SPAD反演模型是可行的;对比分析3种模型反演结果发现,BP神经网络对水稻叶片SPAD的反演效果较好。该工作对提高拔节孕穗期水稻精准调控技术和建立水稻生产的科学管理体系具有一定的参考价值。