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 华东师范大学地理信息科学教育部重点实验室, 上海 200241
2 华东师范大学环境遥感与数据同化联合实验室, 上海 200241
3 华东师范大学、 美国科罗拉多州立大学中美新能源与环境联合研究院, 上海 200062
4 Department of Ecosystem Science and Sustainability, Colorado State University, Fort Collins 80532, USA
运用高光谱技术进行植物叶片探测具有快速、 无损、 高精度等特点, 在叶片色素等生化成分含量估算方面应用前景广阔。 类胡萝卜素作为叶片中重要光合色素之一, 因其在可见光区域与叶绿素的光谱吸收特征存在重叠, 且其含量远低于叶绿素, 导致利用光谱信息估算叶片类胡萝卜素含量存在困难, 国内外少有针对类胡萝卜素含量的植被指数。 利用高光谱数据光谱信息丰富的特点, 提出一种以波段组合遍历与相关分析为基础, 通过多指数协同来构建组合式的植被光谱指数的新方法。 在PROSPECT叶片辐射传输模型模拟出大量具有不同生化和生物物理特征的叶片光谱的基础上, 成功构建了一种在叶片水平下具有良好稳定性的类胡萝卜素含量估算新指数RVIDNDVI。 结果表明, 该方法构建的叶片类胡萝卜素光谱指数由两部分组成: 由532和405 nm构建的窄波段NDVI(与类胡萝卜素、 叶绿素均强相关)和由548和498 nm构建的窄波段NDVI(仅与叶绿素强相关)进行比值组合, 能较好消除叶绿素含量对指数的干扰; 通过减去对叶片结构高敏感的916 nm处反射率, 能消除叶肉结构参数的影响, 进一步提高指数的抗干扰能力。 该研究得到的指数RVIDNDVI仅对叶片类胡萝卜素具有高敏感性, 相关系数达到-0.94, 对其进行指数拟合的R2达到0.834 4。 经与模拟数据和实测数据的验证, 该指数有较好的估算效果。
类胡萝卜素含量 多指数协同法 植被指数 PROSPECT模型 Carotenoid content Multiple spectral indices collaborative algorithm Vegetation index PROSPECT model RVIDNDVI RVIDNDVI 光谱学与光谱分析
2016, 36(7): 2189
利用植物单叶光谱模型PROSPECT分析了植物叶片结构和组分对其反射光谱的影响。 结果表明, 模拟植物叶片反射光谱的仿生伪装材料应具有粗糙表面和疏松多孔结构, 基体材料的折射指数应接近植物叶片且在400～2 500 nm之间基本不变, 成分中应含有叶绿素和水并严格控制C—H键的含量。 依据上述原则, 设计了一种由粗糙透明防水表面、 叶绿素、 水和多孔材料四层构成的新型仿生伪装材料。 验证实验表明, 上述四层简单复合后的反射光谱即呈现出与植物叶片一致的反射光谱特征, 相似度可达0.988 1, 且经过三个月的日照后, 其反射光谱特征不变, 显示了较好的耐候性。 该伪装材料与植物叶片光谱相似度高, 耐候性好, 有望成为对抗高光谱侦察的有效手段。
PROSPECT模型 伪装材料 仿生 高光谱 PROSPECT model Camouflage material Bionic Hyperspectral 光谱学与光谱分析
2011, 31(6): 1668
