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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

Estimating Winter Wheat Nitrogen Vertical Distribution Based on Bidirectional Canopy Reflected Spectrum

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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(partial 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R700/R670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(green 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。

Abstract

The vertical distribution of crop nitrogen is increased with plant height,timely and non-damaging measurement of crop nitrogen vertical distribution is critical for the crop production and quality,improving fertilizer utilization and reducing enviro nmental impact.The objective of this study was to discuss the method of estimating winter wheat nitrogen vertical distribution by exploring bidirectional reflectance distribution function(BRDF) data using partial least square(PLS) algorithm.The canopy reflectance at nadir,±50°and ±60°;at nadir,±30°and ±40°;and at nadir,±20°and ±30°were selected to estimate foliage nitrogen density(FND) at upper layer,middle layer and bottom layer,respectively.Three PLS analysis models with FND as the dependent variable and vegetation indices at corresponding angles as the explicative variables were established.The impact of soil reflectance and the canopy non-photosynthetic materials was minimized by seven kinds of modifying vegetation indices with the ratio R700/R670.The estimated accuracy is significant raised at upper layer,middle layer and bottom layer in modeling experiment.Independent model verification selected the best three vegetation indices for further research.The research result showed that the modified Green normalized difference vegetation index(GNDVI) shows better performance than other vegetation indices at each layer,which means modified GNDVI could be used in estimating winter wheat nitrogen vertical distribution

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补充资料

中图分类号:S127

DOI:10.3964/j.issn.1000-0593(2015)07-1956-05

基金项目:国家自然科学基金项目(41271412,41201354),中国科学院计划项目和河北省省财政河北省科学院院管项目(2014055507)资助

收稿日期:2014-04-14

修改稿日期:2014-07-20

网络出版日期:--

作者单位    点击查看

杨绍源: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 230039安徽大学电子信息工程学院, 安徽 合肥 230039
黄文江: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
梁栋: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 230039安徽大学电子信息工程学院, 安徽 合肥 230039
黄林生: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 230039安徽大学电子信息工程学院, 安徽 合肥 230039
杨贵军:北京农业信息技术研究中心, 北京 100097
张东彦: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 230039安徽大学电子信息工程学院, 安徽 合肥 230039
蔡淑红:河北省农业技术推广总站, 河北 石家庄 050000

联系人作者:杨绍源(ysytoday@sina.com)

备注:杨绍源,1988年生,安徽大学电子信息工程学院和中国科学院遥感与数字地球研究所硕士研究生.

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引用该论文

YANG Shao-yuan,HUANG Wen-jiang,LIANG Dong,HUANG Lin-sheng,YANG Gui-jun,ZHANG Dong-yan,CAI Shu-hong. Estimating Winter Wheat Nitrogen Vertical Distribution Based on Bidirectional Canopy Reflected Spectrum[J]. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2015, 35(7): 1956-1960

杨绍源,黄文江,梁栋,黄林生,杨贵军,张东彦,蔡淑红. 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[J]. 光谱学与光谱分析, 2015, 35(7): 1956-1960

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