中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室, 北京 100083
叶绿素是作物生长诊断的重要参数, 对其进行高效检测是农田精细化管理的基础。 PROSPECT模型是作物光谱学检测研究的重要工具, 可为建立高精度叶绿素诊断模型提供数据集基础。 为了建立具有普适性的田间玉米作物叶绿素含量检测模型, 使用PROSPECT模型输入叶片结构参数和生化参数模拟叶片400~2 500 nm波段反射率曲线10 650条。 在其他参数设置保持不变的情况下, 分析光谱反射率曲线对叶绿素含量参数的敏感性, 结果显示叶绿素含量仅在400~780 nm区间对光谱反射率曲线产生影响。 讨论了3种叶绿素检测特征波长筛选策略, 分别为: 根据敏感性分析结果, 选出548~610和694~706 nm区域共计76个波长, 记为SEN-BAND; 基于反向区间偏最小二乘法(Bi-PLS)筛选5个区间共计91个波长, 记为BP-BAND; 基于连续投影算法(SPA), 在叶绿素影响区域400~780 nm筛选10个特征波长, 记为SPA-BAND。 进而使用2019年、 2020年两年期田间实测玉米叶片光谱反射率曲线和叶绿素含量数据, 分别应用上述3种方法选取的特征波长构建玉米叶片叶绿素含量检测模型。 结果显示, 使用SPA-BAND特征波长构建的模型, 在两年期数据中均得到最佳结果。 2019年数据模型建模集决定系数()为0.815 6, 建模集均方根误差RMSEC为2.908 6, 验证集决定系数()为0.799 5, 验证集均方根误差RMSEV为2.997 7。 2020年数据模型建模集决定系数()为0.949 2, 建模集均方根误差RMSEC为0.976 8, 验证集决定系数()为0.910 2, 验证集均方根误差RMSEV为1.562 9。 表明, 基于PROSPECT模型筛选叶绿素含量特征波长建立的叶绿素诊断模型具有普适性。
PROSPECT模型 叶绿素 波长筛选 PROSPECT model Chlorophyll Wavelength selection SPA Bi-PLS PLSR SPA Bi-PLS PLSR 光谱学与光谱分析
2022, 42(5): 1514
1 中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室, 北京 100083
2 北京工商大学, 食品安全大数据技术北京市重点实验室, 北京 100048
针对基于固定特征波长的植被指数不能适用于多个生育期叶绿素含量的诊断这一问题, 研究优化提出一种基于双波长计算光谱覆盖面积的叶绿素诊断植被指数, 用于稳健地诊断多生育期的营养。 以拔节期、 孕穗期和扬花期的冬小麦为研究对象, 采集其325～1 075 nm范围的冠层反射光谱, 测定采样样本的叶绿素含量。 采用小波去噪和多元散射校正算法对光谱数据进行预处理。 通过相关性分析, 确定生育期特征波长的迁移范围, 进而提出了基于光谱覆盖面积的冬小麦叶绿素含量光谱诊断参数(modified normalized area over reflectance curve, MNAOC)。 以信噪比(SNR)和平滑度指标(S)进行综合评价, 小波去噪函数的最佳参数为(“sqtwolog”, “mln”, “3”, “db5”)。 相关性分析结果表明, 生育期特征波段的迁移范围为(700 nm, 723 nm)。 在分析MNAOC指数对叶绿素含量诊断分辨率的基础上, 以0.5 mg·L-1的分辨率建立一元线性回归模型的结果为: 拔节期R2c=0.840 1, R2v=0.823 7; 孕穗期R2c=0.865 5, R2v=0.817 4; 扬花期R2c=0.833 8, R2v=0.807 6。 与ratio vegetation index(RVI)等5种双波长植被指数对比表明, 由于700和723 nm计算的光谱面积包含了由于生育期导致的光谱动态迁移特征, 使得MNAOC指数在模型精度上和多个生育期的普适性上, 都优于其他双波长代数运算植被指数, 为大田环境冬小麦生育期叶绿素含量诊断提供支持。
叶绿素诊断 光谱迁移 生育期响应 光谱覆盖面积 植被指数 Chlorophyll diagnosing Spectral migration Different growth stagesresponse Spectral coverage area Vegetation index 光谱学与光谱分析
2019, 39(10): 3040
