稻麦叶片氮含量与冠层反射光谱的定量关系
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。
基于GA-LS-SVM的水稻叶片含氮率预测
基于GA-LS-SVM的水稻叶片含氮率预测孙俊;毛罕平;羊一清【期刊名称】《江苏大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2010(031)001【摘要】采用水稻无土栽培方法人为控制含氮率,在水稻某特定生长期,同时测量水稻冠层反射率和叶片含氮率,建立了基于冠层反射率的水稻叶片氮含率的回归预测模型.通过分析不同氮环境下各冠层反射率光谱图,确定了与水稻含氮率相关性高的特征波段.针对最小二乘支持向量机(least squares support vector machines,LS-SVM)参数难定问题,采用遗传算法对LS-SVM参数进行优化.试验结果表明,传统人为选定参数的LS-SVM算法模型的平均回判精确率达到97.21%,预测平均误差率达到5.70%,遗传算法最小二乘支持向量机(genetic algorithm least squares support vector machines,GA-LS-SVM)算法模型的平均回判精确率达到99.60%,预测平均误差率达到2.72%.GA-LS-SVM算法模型的回判及预测效果均明显优于人为选定参数的LS-SVM算法.【总页数】5页(P6-10)【作者】孙俊;毛罕平;羊一清【作者单位】江苏大学,江苏省现代农业装备与技术重点实验室,江苏,镇江,212013;江苏大学,电气信息工程学院,江苏,镇江,212013;江苏大学,江苏省现代农业装备与技术重点实验室,江苏,镇江,212013;江苏大学,江苏省现代农业装备与技术重点实验室,江苏,镇江,212013【正文语种】中文【中图分类】Q945.17【相关文献】1.基于冠层高光谱参数的水稻叶片碳氮比监测 [J], 周冬琴;朱艳;杨杰;田永超;姚霞;曹卫星2.茄门甜椒叶片含氮率的初步研究 [J], 宋世君3.基于生态因子与神经网络的杉木叶片碳氮磷含量预测 [J], 童冉;陈庆标;周本智4.水稻分蘖发生及与特定部位叶片叶鞘含氮率的关系 [J], 丁艳锋;黄丕生;凌启鸿5.夏玉米叶片叶绿素含量的时空动态及其与植株含氮率关系的研究 [J], 郑强;王志敏;蔡永旺;苏达;段俊杰因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
重金属污染水稻的冠层反射光谱特征研究
３ ．南京农业大学资源与环境科学学 院，江苏 南京
２ ０ ９ １０ ５
４ ．华东师范大学教育部地理信息科学重点实验室 ，上海 ２ ０ ６ ００２
摘
要
利用野外光谱仪获取 矿区农 田重金属污染水稻 的冠层反射光谱 ， 通过 曲线模拟 和统计 分析提取 了
Ｃ ，Ｎ ＶＩ ８ Ａ ，Ｎ ＶＩ －１） ｕ Ｄ （ ７ ㈨ ｓ Ｄ （ ８） 和 Ⅲ ｏ
中图 分 类 号 ： ８ Ｘ７
试 图利用野外地物光谱仪获取矿区农 田水稻冠层反射光谱并
引 言
矿 山 开 采 造 成 农 田 土 壤 重 金 属 污 染 导 致 植 物 生 长 胁 迫 ， 响农 作 物 产 量 和 品 质 ， 通 过 食 物 链 威 胁 到 人 体 健 影 并 康 ，因而 需要 加 强 对 农 田土壤 一 物 系 统 重 金 属 污 染 的 快 速 、 作 有 效监 测 。 研 究 证 明 ， 入 叶 片 的 铅 将 取 代 中 心 镁 离 子 ， 有 进
破坏叶肉中叶绿体结构和影响叶绿素酶的活性 ， 降低 叶绿 素 含量ｌ ； ２ 铜则钝化 叶片光 合系统传 递 电子 的能力ｌ ， ］ ４ 使 ’ 光合作用速率下降ｌ ；过量的锌则易造成叶片缺铁失绿 和生 ６ ］
长障 碍ｆ 。由于 植 被 反 射 光谱 的灵 敏 响 应 ，叶绿 素 结 构 和 含 ７ ３ 量 的变 化 可 以 通过 遥 感 技 术 所 获 取 ｌ ，因 此 ， 感 技 术 在 植 ８ ］ 遥 被 污染 监 测 中的应 用 备 受 关 注 ＿ 。 ９ 而植 被 指 数 （ ， ｅｅａ 。 ＶＩ ｖｇ ｔ ｔ ｎｉｄ ｅ） 敏 感 波 段 （ Ｂ，ｓｎ ｉｖ ａｄ ） 红 边 ” 置 ｉ ｉ ｓ、 ｏ ｎｃ Ｓ ｅｓ ｉｅｂ ｎ ｓ 、“ ｔ 位
不同施氮量棉花冠层高光谱特征研究
和地上鲜生物量 （ Ｂ 不相关 而与植株氮含量 （ ＮＣ 高度相 ＡＧ ） Ｐ ） 关 ，因而能被用于精确监测 水稻氮素状 况。赵 春江等Ｉ 对冬 ７ ］
小麦不 同品种 、 肥水条件下光谱红边参数 变化 规律及与植株
收 稿 日期 ： ０ ００ —０ 修 订 日期 ： ０ ００—８ ２ １ —６２ 。 ２ １ —９２
７ ０和 ７ ０ｒ ４ ８ ｉ ｍ冠层光谱强度 （ Ｒ ） Ｃ Ｉ的相关性 好于其 他指标 。
Ｈｕ ｕｇ等 用 ８ ０Ｄｎ与 ５ ０哪 和 ５０ｎ ３ 段 光 谱 ｍｂ ｒ 。 利 ３ ｉ ０ ５ ｎ 波 ． 组 合 建 立 了 能 够 预 测 甜菜 胺 态 氮 含 量 的监 测 模 型 ；Ｌ ｅ ¨］ ｅ 等 １ 分 析 了棉 花 叶 片 氮 浓 度 与 １０个 光 谱 比值 指 数 的 关 系 后 发 ９
近 ９ 。Ｓ ｉａａ Ｏ ｈｂｙｍａ等［ 在研 究水 稻叶片光 谱特性 时发 现 ， ５ ］ 缺氮水稻叶片与正常水稻 叶片的光谱特征 显著不 同 。 ｔｏ － Ｓｒｐ ｐ ｎ 等ｆ 认 为 ５ ３和 ４３Ｄｎ光 谱组合 的 ＮＤ 与 水稻 Ｌ ｉａ ６ ａ ］ ０ ８ ｉ Ｉ ＡＩ
现， 用红边位置与短波红外波段 的 比值预测叶片氮浓度精 度 和准确度较高 。 ｖ Ｋｅｉ ｎ等【 １ 朝对滴灌条 件下不 同施氮 量棉 花单 叶多光谱特征研究后指出 ， 绿色植被 指数 （ ＶＩ和绿色 归一 Ｇ ）
引 言
氮肥施用是提高作物产量 、 改进 品质的重要 措施 ，而作 物氮素监测是评价作 物长 势、合理 施用 氮肥 的重 要依据 ｌ 。 １ ］ 迅 速发展起来的棉花精准生产 对于无损 、快速 的作物 氮素监
测 技 术有 迫 切 需 求 。因此 ，研究 利 用 遥 感 技 术 快 速 准 确 监 测
高光谱遥感技术在作物生长监测中的应用研究进展
麦类作物学报2009,29(1):174-178Jo ur na l of T rit iceae Cr ops高光谱遥感技术在作物生长监测中的应用研究进展李映雪,谢晓金,徐德福(南京信息工程大学应用气象学院,江苏南京210044)摘要:精准农业是现代化农业生产中实现低耗、高效、优质与安全的重要途径,高光谱遥感技术可以快速准确地获取农田作物生长状态的实时信息,为实施精准农业提供重要的技术支撑。
本文综述了以高光谱遥感技术监测作物长势(包括叶面积指数和生物量)、作物生物化学参数(包括植物的氮素营养、叶绿素含量、叶片碳氮比等)和籽粒品质(包括籽粒蛋白质含量、面筋含量、淀粉积累量等)的国内外研究进展,并提出了一些今后研究的设想,以期为未来精确农业快速发展提供参考。
关键词:作物;高光谱遥感;生长监测中图分类号:S24;S311文献标识码:A文章编号:1009-1041(2009)01-0174-05Application of Hyperspectral Remote Sensing Technologyin Monitoring Crop GrowthLI Ying-xue,XIE Xiao-jin,XU De-fu(College of Applied M eteorology,Nanjin g U nivers ity of Information T echnology,Nan jing,Jiangsu210044,China)Abstract:Precision farming is an im por tant appr oach to realizing low consumption,high yield,goo d qual-i ty and safety in m odern agricultural production.H yperspectral remo te sensing can rapidly and precisely de-termine the g row th status of cro p in the field,w hich offers im por tant technical suppo rt for im plementation of precision farming.On the basis of hyper spectral remo te sensing,m onitoring character of crop g row th, bio-chemical parameter s and grain quality of crop w ere summarized and som e ideas for further resear ch w ere discussed in this paper,w hich could supply an im por tant reference and guideline for quickly develop-m ent o f precision farm ing in the futur e.Key words:Crop;H yperspetral remo te sensing;Grow th;Monitoring精准农业是在现代信息技术、生物技术与工程技术等一系列高新技术最新成就的基础上发展起来的一种重要的现代农业生产形式,它是实现农业低耗、高效、优质与安全的重要途径,目前,已成为世界农业技术的研究重点,其中遥感技术是实施精准农业的重要工具之一。
基于碳氮代谢的水稻氮含量及碳氮比光谱估测
Ｅｓｉ ａ ｉ ｎ ｏ ｔ ｏ ｅ ｔｍ ｔｏ ｆ Ｎｉｒ ｇ ｎ Ｃｏ ｔ ｎ ｎ Ｃ／ ｉ ｃ ａ ｅ ｎｄ Ｐｌ ｎ ｔ ｎｅ ｔａ ｄ Ｎ ｎ Ｒｉｅ Ｌｅ ｖ ｓ ａ ａ ｔ ｗｉｈ Ｃａ ｏ ｙ ｎ ｐ Ｒｅ ｅ ｔ ｎ ｅ Ｓ ｅ ｔ ａ ｌ ｆ ｃａ ｃ ｐ ｃｒ
基 于 碳 氮 代 谢 的水 稻 氮 含 量 及 碳 氮 比光 谱 估 测
薛利 红 杨 林 章 范 小 晖
（ 中国 科 学 院 南 京 土壤 研 究所 ， 苏 南 京 ２ ００ ） 江 １０ ８
摘
要 ： 氮 代 谢 为植 物 生 长 发 育 提 供 物 质 基 础 ， 碳 因此 碳 氮 含 量 及 碳 氮 比的 无 损 快 速 估 测 对 植 物 的 生 长 调 控 有 着 极 其
维普资讯
第 ３ 卷 第 ３期 ２
２０ ０ ６年 ３月 ４ ０～４ ５页 ３ ３
作 物 学 报
ＡＣＴ ＡＧＲＯＮＯＭＩ Ａ ＣＡ Ｉ Ｃ Ｓ ＮＩ Ａ
Ｖ０． ２．Ｎｏ． １３ ３
ｐ ．４ ０— ４３ Ｍａ ． ０ ｐ ３ ５ ｒ ，２ ０６
ＸＵＥ Ｌ — ｎ ，ＹＡＮＧ ｉ — ｈ ｎ ａ ｄ Ｆ ｉＨｏ ｇ ＬｎＺ ａ ｇ ｎ ＡＮ ａ — ｉ Ｘｉｏ Ｈｕ （ｎｔｕ ｆ ｏ ｃ ｎ ｅ ｈｎｓ ｃｄ ｍ ｆ ｉ ｃｓ ａｊ ｇ２ ０ ０ ， ｉ ｇｕ ｈｎ ） Ｉｓ ｔ ｅｏ ｉ Ｓｉ ｃ ，Ｃ ｉ ｅＡ ａ ｅ ｙｏ ｅ ｅ ，Ｎ ｎｉ １０ ８ Ｊ ｎ ｓ ，Ｃ ｉ ｉｔ Ｓｌ ｅ ｅ ｃ Ｓ ｎ ｎ ａ ａ
ｐ ａ ｔｇ ｏ ｈ ｒ ｇ ｌ ｔ ｎ，ｃ ｒ ｎ ａ ｄ ｎｔ ｇ ｎ ｃ ｃ ｉｇ，ａ ｄ ｇｏ ａ ｌ ｔ ｈ ｎ ｅ ｎ ｏ ｄ ｒｔ ｔ ｄ ｈ ｅ ｓｂ ｌ ｙ ｏ ｅ Ｃ ｌ ｎ ｒ ｗ ｅ ｕ ａｉ ｔ ｏ ａｂ ｎ ｉ ｅ ｙ ｌ ｏ ｏ ｒ ｎ ｎ ｌ ｂ ｌｃ ｉ ｅ ｃ ａ ｇ ．Ｉ ｒ ｅ ｓｕ ｙ ｔ ｅ ｆ ａ ｉ ｉ ｔ ｆｔ ｍａ ｏ ｉ ｈ
七、高光谱遥感应用
1 精准农业高光谱遥感
精准农业要求回答的3W问题：
What？ When？ Where？
Precision farming: "Do the right thing at the right place and at the right time" Providing relevant and reliable agronomic indexes to farmers
Apply
14
1 精准农业高光谱遥感
化学统计学模型建立
Multiple Samples
Calibration Samples
Validation Samples
NIR Data
Std. Method Analysis
Data Pre-Treatment
NIR Data
Chemometric Analysis Calibration Model
Fresh Vs. Dry Predicted Nitrogen
18
1 精准农业高光谱遥感
AVIRIS Nitrogen PLS Calibration
19
1 精准农业高光谱遥感
AVIRIS Predicted Vs. Actual Nitrogen
20
1 精准农业高光谱遥感
Dry Leaf Band Depth Nitrogen Calibration
Greenness Vegetation and Soil Brightness
PVI AVI GRABS MTV GVSB
Adjusted Siol brightness Index ASBI Adjusted Green Vegetation Index AGVI Transformed Vegetation Index 9
小麦叶片叶绿素荧光参数与反射光谱特征的关系
小麦叶片叶绿素荧光参数与反射光谱特征的关系小麦叶片叶绿素荧光参数与反射光谱特征的关系是指小麦叶片叶绿素荧光参数与反射光谱特征之间的相互影响。
小麦是农作物中最重要的一类，也是最常用的一种粮食作物，它的植物生长和发育过程对环境和气候有着至关重要的影响。
因此，研究小麦叶片叶绿素荧光参数与反射光谱特征之间的关系，能够为农业生产和环境保护提供重要的理论指导。
叶绿素是植物体内最重要的光合作用物质，它在植物生长发育、光合作用、光合调节等方面都发挥着重要作用。
叶绿素具有荧光性质，其激发吸收光谱在400~600nm波段，而荧光发射光谱在650~800nm波段，所以叶绿素荧光参数的测定是评价植物健康状况的重要技术手段。
叶绿素荧光参数包括Fv/Fm、Fv′/Fm′、Y(II)、 NPQ、qP等几个参数，这几个参数代表植物叶片叶绿素动力学性质和稳定性，可反映植物光合系统的功能强度。
反射光谱是植物反射集中的波长，它可以反映植物的特征，如叶绿素的含量、叶绿素的分布、植物的水分含量等。
它对植物的健康状况有着重要的意义，是评价植物健康状况的重要技术手段。
反射光谱的测量也能够反映植物的光合作用特征，如叶绿素的含量、叶绿素的分布、细胞比容、水分含量等。
小麦叶片叶绿素荧光参数与反射光谱特征之间存在着密切的联系。
叶绿素荧光参数反映了植物叶片叶绿素的动力学性质和稳定性，反射光谱能够反映植物的特征，如叶绿素的含量、叶绿素的分布、植物的水分含量等。
因此，小麦叶片叶绿素荧光参数与反射光谱特征之间的关系可以用来判断小麦植株的健康状况，以及研究不同环境条件下小麦植株叶片叶绿素荧光参数和反射光谱特征的变化趋势。
通过对小麦叶片叶绿素荧光参数与反射光谱特征之间的关系的研究，可以更好地了解小麦叶片叶绿素的动力学性质和稳定性，以及小麦叶片的反射光谱特征，从而更好地了解小麦在不同环境条件下的生长特征，更好地利用光合调节技术提高小麦的产量和品质，提高农业生产效率。
基于赤池信息准则的冬小麦植株氮含量高光谱估算
Ｖ ０ ｌ １ ＿ ３ ２ Ｎｏ ． ２ ３
Ｄｅ ｃ ．２ ０ １ ６ １ ６ １
１ ２月
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ基于 赤池信息准则 的冬小麦植株氮 含量高光谱估 算
杨 福芹 １ ， ２ ， ３ ，戴华 阳 ２ ，冯海宽 ，杨贵军 ，李振海 １ ９陈召 霞
ｆ １ ．北京农业信 息技 术研 究中心 ，北京 １ ０ ０ ０ ９ ７ ；２ ．中国矿 业大学 （ 北京 ）地球科学与测绘工程学院 ，北京
４ ５ １ １ ９ １ ）
１ ０ ０ ０ ８ ３ １
３ ．河 南 工 程 学 院土 木 工 程 学 院 ，郑 州
摘 要 ：为 了快速 、准确地测定冬 小麦植株氮含 量，利用 ２ ０ １ ４ － ２ ０ １ ５年 的冬 小麦冠层反射光谱数据构建 了 １ ６种氮素或叶 绿素敏感光谱指数 ，基 于变 量投影重要性 （ ｖ ａ ｒ ｉ ａ ｂ ｌ ｅ ｉ ｍ ｐ ｏ ｒ ｔ ａ ｎ ｃ ｅ ｐ ｒ ｏ ｊ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ，ＶＩ Ｐ ）一 偏最小二乘 （ ｐ ａ ｔ ｒ ｉ ａ ｌ ｌ ｅ ａ ｓ ｔ ｓ ｑ ｕ ａ ｒ ｅ ｓ ，Ｐ Ｌ Ｓ ） 赤池信息准则 （ Ａ ｋ ａ ｉ ｋ ｅ ’ Ｓ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｃ ｉ ｒ ｔ ｅ ｉ ｒ ｏ ｎ ， ＡＩ Ｃ） 整合模 型构建 了不 同生 育期植株氮含量最佳 回归模 型， 并用 ２ ０ １ ２ － ２ ０ １ ３ 年挑旗期数据对模 型进 行了验证 。结果表 明：在 ＡＩ Ｃ下，拔节 期以 ４ 个 植被 指数为 自变量的模 型最优；挑旗 期以 ５ 个 植
．
被指数为 白变量 的模 型最优 ；开花期 以 ４个植被指数为 自变量 的模 型最优 ；灌浆期 以 ６个植被指数为 自变量 的模 型最优 。
农作物可见光-短波红外光谱反射率测量-最新国标
农作物可见光-短波红外光谱反射率测量1 范围本文件规定了农作物可见光-短波红外光谱反射率田间测量的要求与规范，包括：测量条件、测量准备、田间测量过程、光谱测量结果处理、测量报告与数据文件存储。
本文件适用于获取已开发利用为农用地区域内的典型农作物（小麦、玉米、水稻、马铃薯、大豆等）可见光-短波红外波段（380-2500nm）冠层及叶片的光谱反射率的田间测量。
2 规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。
其中，注日期的引用文件，仅注日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。
GB/T 33988-2017 城镇地物可见光-短波红外光谱反射率测量GB/T 36540-2018 水体可见光-短波红外光谱反射率测量GB/Z 33451-2016 地理信息空间抽样与统计推断3 术语和定义GB/T 33988-2017、GB/T 36540-2018 界定的以及下列术语和定义适用于本文件。
3.1农作物冠层 crop canopy农作物冠层是农作物群落大致处于相同高度的冠连成的集合体，是农作物群体中作物茎秆以上连同集生枝叶的部分形成的稠密顶层。
3.2农作物冠层反射光谱 canopy reflection spectrum of crop农作物冠层反射辐亮度随波长的变化。
3.3农作物冠层光谱反射率 canopy spectral reflectivity of crop农作物冠层在指定波长处的反射辐亮度的π倍与入射辐射通量密度之比。
3.4农作物叶片反射光谱 leaf reflection spectrum of crop农作物叶片反射辐亮度随波长的变化。
3.5农作物叶片光谱反射率 leaf spectral reflectivity of crop农作物叶片在指定波长处的反射辐亮度的π倍与入射辐射通量密度之比。
3.6生育时期 growth stages根据农作物在整个生育过程中器官发生的顺序和形态特征而划分的若干个时期。
线性回归模型估算水稻叶片叶绿素含量的适宜性分析
线性回归模型估算水稻叶片叶绿素含量的适宜性分析收稿日期：!""!#"$#"%；修订日期：!""!#"&#!’基金项目：%&(资助项目，数字化农作支持系统的研究（项目编号!"")**!+$"+)）；国家自然科学基金资助：不同氮素水平的水稻高光谱遥感精确诊断机理与方法研究（项目编号+")’)"&$）；中国博士后科学基金资助“基于高光谱分辨率数据的水稻叶片生物化学成分与叶片及冠层反射率的关系的机理研究”（项目编号!!"!"()!!(）。
作者简介：李云梅（),&&—），女，博士后，副教授，!"")年&月于浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所获博士学位，现为南京师范大学地理学博士后流动站研究人员，主要从事农业遥感的基础理论研究，发表相关论文)"余篇。
文章编号：)""’!+&),（!""(）"$!"(&+!"%线性回归模型估算水稻叶片叶绿素含量的适宜性分析李云梅)，倪绍祥)，王秀珍!（)-南京师范大学地理科学学院，南京江苏!)"",’；!-浙江大学，浙江杭州()""!,）摘要：利用./01.234模型模拟水稻叶片叶绿素含量从!"-"!5678!变化到+"-"!5678!时的叶片光谱特性，利用93/模型模拟叶面积指数（"#$）为)，!，…，’时，不同地面状态下，+个不同观测方向的水稻冠层反射率。
利用"#$为)，(，$，’时的模拟值，采用多元逐步回归分析法，从不同观测方向建立叶片叶绿素含量与冠层反射率（%!）及其变化式:;（)&%!），%’!的多元线性回归模型，并用复相关系数和均方根差评价拟合精度，认为:;（)&%!）以及从天顶方向的拟合效果最好。