1 塔里木大学植物科学学院, 新疆 阿拉尔 843300
2 新疆农垦科学院, 新疆 石河子 832000
3 塔里木大学机械电器化工程学院, 新疆 阿拉尔 843300
植物冠层色素含量与氮素含量具有高度的相关性, 是农业遥感中的关键研究因素。 本研究的主要目的是: (1)对比偏最小二乘回归和支持向量机两种建模方法对枣树冠层色素的预测精度; (2)构建基于高光谱数据的枣树冠层色素含量定量反演模型, 为枣树冠层色素含量的快速、 无损、 廉价、 环保的测定提供一定的理论依据和技术支持。 相关性分析结果表明, 枣树冠层色素与高光谱数据之间具有较好的相关性, 但叶绿素、 叶绿素a要优于叶绿素b和类胡萝卜素。 独立样本对模型的预测性能检验结果表明, 偏最小二乘回归和支持向量机均能有效的估算枣树色素含量, 但不同色素的偏最小二乘回归模型和支持向量机模型的预测精度存在一定的差异, 叶绿素和类胡萝卜素的支持向量机模型的预测精度要高于偏最小二乘回归模型, 而叶绿素a和叶绿素b则相反。 比较不同色素的最佳反演模型的预测精度表明, 叶绿素、 叶绿素a和类胡萝卜素的预测精度要优于叶绿素b, 前三者的决定系数大于0.8, 残余预测误差高于2.0, 平均相对误差低于13%, 而叶绿素b的对应值分别为0.60%, 20.79%和1.79%。
枣树 色素 冠层尺度 可见光近红外光谱 定量反演模型 Jujube Pigment Canopy scale Visible and near infrared spectrum Quantitative inversion model
塔里木大学植物科学学院, 新疆 阿拉尔 843300
叶面降尘指大气中的浮尘经重力沉降后,在植物叶片表面所形成的一层明显积尘,对其进行监测,可为沙尘区的环境评价及农业灾害评估提供基本依据.在量化叶面降尘的基础上,研究了叶面降尘对南疆香梨叶片高光谱特征的影响,分析了叶面降尘与反射率的相关性,并建立了叶面降尘的高光谱定量反演模型.研究结果表明,叶面降尘使可见光(400~700 nm)反射率增加,最大变幅位于666 nm,绝对变化率为-10.50%,相对变化率为62.89%;使近红外(701~1 050 nm)的反射率降低,最大变幅位于758 nm,绝对变化率为12.04%,相对变化率为-41.75%.叶面降尘量大于20 g·m-2时,叶片除尘后,绿峰、红光吸收谷、蓝光吸收谷得到凸现,500~750 nm波段的斜率明显变大.叶面降尘量低于20 g·m-2时,其对绿峰的形状和面积影响不大.叶面降尘与反射率在可见光波段呈正相关,与近红外波段呈负相关,可见光波段的相关性要优于近红外波段,最大相关系数(0.61)出现在663 nm.在构建的七种PLSR反演模型中,倒数对数一阶微分模型具有较好的稳定性及预测能力,决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)、预测方差比(RPD)分别为0.78,3.37和2.09,对叶面降尘具有很好的预测能力,其余模型的RPD均小于2.0.研究结果为叶面降尘的高光谱遥感监测提供了一定的理论依据,同时为沙尘区环境评价及农业灾害评估提供了新的数据获取方法与思路。
南疆 香梨 叶面降尘 高光谱 反演 South Xinjiang Pear Foliar dust Hyperspectrum Quantitative inversion 光谱学与光谱分析
2015, 35(5): 1365
1 塔里木大学植物科学学院， 新疆 阿拉尔843300
2 浙江大学环境与资源学院农业遥感与信息技术应用研究所， 浙江 杭州310058
探明土壤盐渍化的高光谱遥感监测机理， 对改善高光谱遥感监测精度具有重要意义。 以南疆地区温宿县、 和田县、 拜城县的水稻土为研究对象， 通过分析土样的高光谱数据和室内测定的盐分与电导率数据， 研究了耕作土壤含盐量与电导率的关系， 并比较了含盐量和电导率与不同光谱指标的相关性以及二者高光谱反演的精度。 结果表明， 南疆水稻土的含盐量与电导率的相关性较低， 二者之间的关系因地区差异而有较大的变化； 含盐量与反射率、 一阶微分、 连续统去除之间的相关性要优于电导率， 特别在一些土壤盐渍化的敏感波段尤为突出； 以含盐量建立的多元线性回归、 主成分回归、 偏最小二乘回归模型的决定系数和相对分析误差均高于电导率。 研究表明高光谱信息对土壤含盐量的响应比电导率更敏感， 以含盐量为监测指标的高光谱反演精度明显要优于电导率。 该结果可为提高土壤盐渍化高光谱遥感监测精度提供理论依据。
电导率 含盐量 高光谱 反演精度 土壤 Electrical conductivity Soil salt content Hyperspectral Inversion accuracy Soil
1 塔里木大学 植物科学学院，新疆 阿拉尔843300
2 浙江大学 农业遥感与信息技术应用研究所，浙江 杭州310058
利用自主设计的叶面降尘量测定方法，测定了榆树叶面的降尘量数据，结合地面高光谱遥感数据，研究了叶面降尘对榆树叶片高光谱特征的影响及叶面降尘量的高光谱定量反演.研究结果表明，叶面降尘可提高可见光波段的反射率，降低近红外波段的反射率，且对可见光波段的影响要大于近红外波段; 叶面降尘对三边位置没有影响，对三边幅值和面积有明显影响; 利用降尘光谱指数和三边参数建立的叶面降尘量模型，只具备粗略预测能力，而采用多元线性回归、主成分回归、偏最小二乘回归建立的模型，均具有很强的预测能力，其中以一阶微分建立的偏最小二乘回归模型的效果最佳，预测决定系数为0.92，预测均方根误差为1.06，样本标准差与预测均方根误差比为8.2.
叶面降尘 高光谱 定量反演 遥感监测 foliar dustfall hyperspectral quantitative inversion remote sensing monitor
1 塔里木大学植物科学学院, 新疆 阿拉尔843300
2 湖南农业大学资源与环境学院, 湖南 长沙410128
3 新疆生产建设兵团塔里木盆地生物资源保护利用重点实验室省部共建国家重点实验室培育基地, 新疆 阿拉尔843300
通过分析野外采集的13个土种的不同氧化铁含量原始土样和人工配制不同氧化铁含量土样的高光谱特征, 研究了氧化铁对土壤反射率、 土壤线参数、 土壤有机质高光谱特征、 土壤反射率光谱曲线形态的影响。 研究结果表明, 随氧化铁含量的增加, 350～570 nm波段反射率降低, 570～2 500 nm波段的反射率增加, 氧化铁去除量与反射率变化量之间的相关性不明显; 氧化铁含量与土壤线斜率呈线性负相关, 与截距呈线性正相关, 且均达到极显著相关水平, 表明利用土壤线参数反演氧化铁含量具有可行性; 在622～851 nm波段, 氧化铁对有机质的高光谱特征具有明显的抑制作用; 通过去包络线和统计F值与光谱角值表明, 氧化铁对土壤反射光谱曲线形态有影响。
氧化铁 高光谱 有机质 土壤线 光谱角 Iron oxide Hyperspectral Soil organic matter Soil line Spectral angle
