基于高光谱和PLS-LS-SVM的冬小麦叶绿素含量检测
基于高光谱和ＰＬＳ—ＬＳ—ＳＶＭ的冬小麦叶绿素含量检测王伟１，彭彦昆１，王秀２，马伟２（１．中国农业大学工学院，北京１０００８３；２．国家农业信息化工程技术研究中心，北京１０００８９）摘要：定量测定小麦叶片叶绿素含量在小麦估产、农情监测等方面具有重要意义。
本研究验证高光谱成像技术结合偏最小二乘一最小二乘支持向量机（ＰＬＳ—ＬＳ—ＳＶＭ）建模方法预测大田冬小麦叶绿素含量的可行性。
首先利用所搭建高光谱成像系统以线扫描方式获取大田冬小麦叶片反射光谱，进而得到其立方体图像数据，并在小麦叶片光谱图像上选择感兴趣区域计算出光谱平均反射率值。
为保证ＰＬＳ—Ｌｓ—ＳＶＭ模型的鲁棒性和预测稳定性，首先通过ＰＬ￥方法解决多重共线性问题并将输入变量维数减至４维，然后利用ＬＳ—ＳＶＭ进行训练建模。
所建叶绿素含量预测模型的决定系数达Ｒ２＝０．８４５９，预测均方根误差ＲＭＳＥＶ＝０．４３７０。
研究结果表明，基于高光谱成像系统，采用ＰＬＳ—ＬＳ—ＳＶＭ建立模型用来预测大田冬小麦叶绿素含量是完全可行的。
关键词：冬小麦；叶绿素含量；高光谱成像；偏最小二乘；最小二乘支持向量机中图分类号：Ｓ５１２．１＋１文献标识码：Ａ文章编号：１００３—１８８Ｘ（２０１０Ｊ０９－０１７０一∞０引言小麦是我国主要的粮食作物，氮素营养不仅对小麦生长发育、产量和品质形成有重要作用，而且不合理的氮素营养对环境也会造成威胁，因此氮素营养的监测是小麦优质、高产、高效、安全生产的一个主要措施。
叶绿素含量和植被的光合能力、发育阶段以及氮素状况有较好的相关性…，它们通常是氮素胁迫、光合作用能力和植被发育阶段的指示器【３Ｊ。
因此，定量测定小麦叶片的叶绿素含量在小麦估产、农情监测等方面具有重要的意义。
传统的测量叶绿素的标准方法是化学分析法，即将叶片采集到实验室，经过化学溶剂提取，再在分光光度计上测定其提取液在两个特定波长处的吸光度，然后根据相应公式ＨＪ，计算出叶绿素的含量。
该方法费时、耗力¨Ｊ，无法实现快速、非破坏测量。
因此，准确、快速、经济的作物氮素营养水平诊断方法是农业生产的迫切需要。
比较而言，测量光谱反射率方法具有非破坏、快速特点，可以作为植被生化成分和生物物理参数十分有效的检测方法∞。
７】。
图像光谱技术集成了传统的图像和光谱技术，可同时获得被测物体的空间和光谱信息，尤其是高光谱图像技术因其高的光收稿日期：２００９一１１—１６基金项目：国家“８６３”高技术计划项目（２００６ＡＡｌ０Ａ３０８；２００６ＡＡＩＯＡ３０５—１）；国家“十一五”科技支撑计划项目（２００７ＢＡＤ８９８０４）作者简介：王伟（１９７５一），男，山东宁阳人，讲师。
博士，（Ｅ—ｍａｉｌ）ｐｌａｙｅｒｗｘｗ＠ｃａｕ．ｅｄｕ．ｃｎ。
谱分辨率已成为农产品品质评估和安全检测的强有力工具＂Ｊ。
国外众多的研究都表明通过定量的将叶绿素、水分等与高光谱反射图像数据建立关系，采用高光谱测量方法可以在植被叶片或冠层水平定量地确定其生化成分的含量一Ｊ。
本研究验证高光谱成像技术结合偏最小二乘一最小二乘支持向量机（Ｐａｒｔｉａｌｌｅａｓｔ—ｓｑｕａｒｅｓ＆Ｌｅａｓｔｓｑｕａｒｅｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅｓ，ＰＬＳ—ＬＳ—ｓＶＭ）建模方法预测大田冬小麦叶绿素含量的可行性，并将用ＰＬＳ—ＬＳ—ＳＶＭ方法所建模型分别与用偏最小二乘回归（ｐａｒｔｉａｌｌｅａｓｔ—ｓｑｕａｒｅｓｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ，ＰＬＳＲ）和最小二乘支持向量机（１ｅａｓｔｓｑｕａｒｅｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅｓ，ＬＳ—ＳＶＭ）建模方法所建模型的性能进行比较。
主要研究内容包括：①利用实验室获取的冬小麦叶片线扫描图像构建ＥＮＶＩ格式的立方体图像，选择感兴趣区域并计算区域内的平均像素密度；②确定ＰＬＳ最佳因子数和ＬＳ—ＳＶＭ参数；③利用由ＰＬＳ获得的得分变量ｔ。
，ｔ２，…，ｔ。
代替初始输入变量戈。
，蠢：；…，％，然后利用ＬＳ—ＳＶＭ进行训练建模；④利用验证集评价ＰＬＳ—ＬＳ—ＳＶＭ所建模型的预测性能，并与用ＰＬＳ、ＬＳ—ＳＶＭ所建模型的性能进行比较。
１材料与方法１．１研究区域和叶片样本准备研究区域位于北京市昌平区小汤山镇国家精准农业示范基地，该试验区自２００１年投入运营专门用作精准农业研究。
选择冬小麦京冬２号作为研究对象，于２００９年３月用剪刀剪下来自４个氮胁迫区域的分别１５片叶子共计６０片叶子；剪下的叶子放人透明的聚乙烯采样袋，然后放迸便携式冰箱中，并在２ｈ内尽快送回中国农业大学农畜产品无损检测实验室。
剔除样本后共计４４片叶子作为研究用，选择属于１，２，３号氮胁迫区域的共计３３片小麦叶片作为校正集样本，４号区域的１１片小麦叶片作为验证集样本。
１．２高光谱成像系统结构组成采用的高光谱成像系统如图ｌ所示。
该系统主要包括１个高性能的背后照明式ＣＣＤ相机（ＳｅｎｃｉｃａｍＱＥ，Ｇｅｒｍａｎｙ）及其控制单元；１台波长范围在４００—１０００ｎｍ的图像光谱仪（ＩｍＳｐｅｃｔｏｒＶＩＯＥ，ＳｐｅｃｔｒａｌＩｍａ－ｇｉｎｇＬｔｄ．，Ｆｉｎｌａｎｄ），其光谱分辨率为２．８ｎｍ，波长间隔为０．７４ｎｍ；由石英卤钨灯和稳压电源组成的光源系统（ＯｒｉｅｌＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ６６８８２，ＵＳＡ）；试样载物台及其调节机构及聚光镜等。
使用前按照ＬｕａｎｄＣｈｅｎ（１９９８）的方法【ｌ驯对高光谱图像系统进行空间和光谱维校准。
试样载物台可沿高度方向进行调节并可在步进电机的带动下向前或向后移动，光源为可以覆盖整个样本并使各处光强一致的平面光源。
小麦叶片两端用橡皮筋压紧放置在载物台上，当光源照射在叶片表面时，叶片组织的漫反射光经聚光镜、光谱仪通过ＣＣＤ相机形成光谱图像，经数据采集卡生成１６位图像数据文件。
当移动平台向前移动时，高光谱图像系统根据所设定曝光时间和读取时间逐条线的扫描样本，并利用光谱仪将扫描线分光５２０个波长，分光后投射在ＣＣＤ探测器上，生成二维图像。
其中，一维代表扫描线的空间轴，另一维代表其光谱轴。
下：按照２：１比例配制丙酮与乙醇混合液，将配好的溶液倒入试管中，体积为２５ｍＬ；取新鲜小麦叶片，去除叶脉后将叶片剪成细丝，称取０．４９，将其装入装有２５ｍＬ丙酮与乙醇混合液的试管中，封口，放在暗处２４ｈ，中间振荡３次；摇匀后用紫外分光光度法分别测出６６３，６４５，６５２ｎｍ处的吸光度数值，然后依据叶绿素ａ和叶绿索ｂ的浓度与吸光度的关系按照文献［１１］方法计算出总的叶绿素含量。
１．４图像获取和预处理利用自编的步进电机平移台及相机曝光控制软件控制图像的获取过程，采用Ｍａｔｌａｂ和ＥＮＶＩ进行图像处理与分析。
为提高扫描效率，１次将来自４个不同施肥区域的小麦叶片作为１组，叶片两端分别用橡皮筋压紧并平行放置在黑色背景板上，然后按照小麦叶片长度方向与光谱仪狭缝垂直方向将背景板放置在载物台上。
这样１次线扫描可对４片小麦叶片同时进行扫描并成像在同一幅图像中，对每一组小麦叶片共进行３１６次线扫描，每次线扫描过程储存为１幅图像。
所扫描的图像数据通过ＵＳＢ接口送人计算机进行进一步处理。
扫描试样漫反射图像过程中，关上试验箱门以防止外部环境光影响。
设定ＣＣＤ的曝光时间为０．０２５ｓ，调整光密度使其最大值为相机总动态范围的１／３。
在采集所有试样图像之前，为校正相机暗电流和室内照明光对图像的影响，分别采用盖住镜头和采集标准白板（ＳｐｅｃｔｒａｌｏｎｂｙＬａｂｓｐｈｅｒｅ，ＮｏｒｔｈＳｕｔｔｏｎ，ＮＨ，ＵＳＡ）图像的方法获取黑、白图像，然后按公式（１）计算相对反射光谱，即Ｒ＝（Ｒ。
一Ｒｄ）／（Ｒ，一Ｒｄ）（１）其中，只为相对反射密度；Ｒ。
为试样原始图像反射密度；Ｒ，为标准参考白板反射密度；Ｒ。
为黑色图像。
所有的光谱数据在各单个波长沿扫描线上取平均值。
包括图像参数在内的图像数据均以１６位二进制格式文件存放。
为便于用ＥＮＶＩ软件分析线扫描图像，首先采用ＶＣ＋＋编写应用程序将上述３１６个线扫描图像转换为ＢＳＱ格式的立方体图像数据。
图２显示经分光后３个不同波长的原始反射图像合成的ＲＧＢ伪彩色图像。
图Ｉ高光谱图像系统架构基于此图像进一步通过选择感兴趣区域（ＲＯＩ）获取光Ｆｉｇ．１Ｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌｉｍｐｉｎｇ８ｙｓｔｅｍｆｏｒｍ嘲ｕｒｉｎｇｔｈｅｃｈｌｏｒｏｐｈｙｌｌｃｏｎｔｅｎｔ谱数据集，此处选择平均像素点数为９００的远离叶脉１．３叶绿素含量检测的长方形区域作为感兴趣区域，将感兴趣区域内所有所有叶片的光谱测量完成后，采用湿化学方法测像素的反射密度取平均作为该叶片样本的最终反射定叶片叶绿素含量作为建模的标准参照值，过程如密度。
・１７ｌ・图２图像感兴趣区域选择Ｆｉｇ．２ＣｏｍｐｏｓｉｔｉｖｅｉｍａｇｅａｎｄＲＯＩｓｅｌｅｃｔｅｄ１．５叶绿素含量检测１．５．１ＰＬＳ原理及特点在光谱数据的多变量分析过程中，若自变量之间存在多重共线性，则各自变量之间的取值可以线性地相互决定，导致回归方程的显著性降低，使回归模型与实际相差较大。
ＰＬＳ方法通过将高维空间投影到低维特征空间，得到相互正交的特征向量，正交特征投影使ＰＬＳ有效克服了普通最小二乘回归的共线性，而且使维数大大降低。
具体而言，在利用多个自变量Ｘ＝（ｘ。
，恐，…，ｘ。
）进行回归建模时，ＰＬＳ将自变量系统中的信息重新组合，有效地提取对因变量ｙ解释性最强、又最能概括自变量系统ｘ中信息的综合变量（即主成分）ｔ。
，ｔ１＇．”，ｔ；（ｉ≤，），剔除多重相关信息和无解释意义信息的干扰，从而克服自变量多重相关性在系统建模中的不良作用，得到一个更为可靠的分析结果。
然而，ＰＬＳ一种典型的线性建模方法，无法处理具有非线性性质的问题，因此针对此类问题应当寻求相应的解决方法。
１．５．２最／ｂ－乘支持向量机的回归原理Ｖａｐｎｉｋ等人提出的统计学习理论是一种专门的机器学习理论，避免了人工神经网络等方法的网络结构难于确定、过学习、欠学习以及局部极小等问题，被认为是目前针对小样本、非线性分类、回归等问题的最佳理论。
基于统计学习理论基础的支持向量机方法（ｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅｓ，ＳＶＭ），通过核函数将低维非线性问题隐式地映射成高维的线性问题，同时在结构风险最小化原则基础上通过间隔最大化方法，可同时兼顾训练精度和泛化能力两方面性能。
因此，该方法在分类、回归和人脸识别等诸多领域均取得了广泛应用。
然而标准支持向量机因其复杂的优化算法使得计算速度慢，因此这里拟采用一种改进的ＳＶＭ回归方法，即最小二乘支持向量机（１ｅａｓｔｓｑｕａｒｅｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃ．ｔｏｒｍａｃｈｉｎｅｓ，ＬＳ—ＳＶＭ）对叶绿素含量进行预测，其估计函数的一般形式为ｙ（ｘ）＝∑ａｉＫ（ｘ，并ｉ）＋ｂｆ＝１，２，…，Ⅳ（２）概括地说，支持向量机方法就是通过升维手段将复杂的非线性问题进行线性化，而对于具有高分辨的高光谱数据而言，若将其直接升维则计算量势必非常巨大，从而导致计算速度的降低。
基于高光谱数据的小麦叶绿素含量反演解读
第２０卷第３期２００４年５月地理与地理信息科学ＱＤｇｒａｐｈｙａｎｄＧ∞一ｌｍ）ｍ忸ｔ；ｏｎＳｃｉ目１ｃｅⅧ２０№．３Ｍａｖ２００４基于高光谱数据的小麦叶绿素含量反演赵祥，刘素红”，王培娟，王锦地，田振坤（北京师范大学地理学与遥感科学学院遥感与地理信息系统研究中心，北京１００８７５；遥感科学国家重点实验室，北京１００８７５；环境遥感与数字城市北京市重点实验室．北京１００８７５）摘要：近年来，遥感高光谱技术为获取农作物的某些生理化参数提供了丰富的数据来源。
该文使用北京小汤山地区实验获取的小麦高光谱数据，应用偏最小二乘回归方法，建立了冬小麦冠层波谱与叶绿索含量的回归反演计算模型。
研究结果显示：模型在３５０～１０６０砌波段具有较高的反演精度。
本研究为应用高光谱数据反演冬小麦叶绿紊含量提供了有效途径。
关键词：高光谱数据；反演；叶绿索含量；小麦中图分类号：Ｓ５１２．１十１文献标识码：Ａ文章编号：１６７２—０５０４（２００４）０３—００３６—０４光合作用过程中起吸收光能作用的色素有叶绿索Ａ、叶绿索Ｂ与类胡萝ｈ素，其中叶绿素是吸收光能的物质，对植被的光能利用有直接关系。
叶绿素含量和植被的光台能力、发育阶段以及氮素状况有较好的相关性，它们通常是氮素胁迫、光合作用能力和植被发育阶段的指示器”Ｊ。
在小麦生长环境分析和长势监测中，叶绿素含量是非常重要的评估内容之一。
随着遥感技术的发展，现在比较容易获得多种观察值。
可以分为多光谱、多方位、多时相和综合指数，它们分别载有不同的有关材料波谱和植被结构的信息【２Ｊ。
人们一直在寻找高光谱数据与农作物生理生化参数之间的定量关系，金震字等［３】指出水稻叶绿索含量与其反射光谱红边拐点位置之间有着良好的线性相关析模型）于一体的典型地物渡谱知识库，为定量遥感理论与应用研究提供一个系统化和专业化的遥感波谱科学实验平台［５］。
波谱知识库将在典型地物波谱与图像数据积累的基础上，以波谱数据的知识化、定量化和实用化为目标，完成典型地物波谱、环境参数问的相互配套。
基于高光谱成像技术的作物叶绿素信息诊断机理及方法研究
基于高光谱成像技术的作物叶绿素信息诊断机理及方法研究一、概要本文主要探讨了基于高光谱成像技术的作物叶绿素信息诊断机理及方法。
随着光谱技术的发展，高光谱成像技术在农业领域的应用逐渐受到关注。
本文通过对水稻、小麦等作物叶片的高光谱成像数据分析，研究了作物叶绿素含量的空间分布特征及其与作物生长指标的关系；建立了基于高光谱成像技术的作物叶绿素含量预测模型，并对模型的准确性进行了验证。
高光谱成像技术可以准确地区分作物的健康状态和健康状况的变化，为农业生产提供有力支持。
本文还提出了针对不同作物、不同生长阶段的叶绿素含量预测方法，为农业生产提供了科学依据。
本研究对于推动高光谱成像技术在农业领域的应用和发展具有重要意义。
1. 高光谱成像技术的发展与应用背景随着科技的不断发展，高光谱成像技术在植物学领域中的应用越来越广泛。
高光谱成像技术是一种能够同时获取物体光谐波段信息的技术，通过对生物组织在红外、可见光和短波段范围内的吸收情况进行测量，可以获取植物生长状况、养分含量、病虫害等多种信息，为农业生产提供科学依据和技术支持。
在过去几十年中，研究者们已经开展了许多关于高光谱成像技术在农业领域应用的研究。
叶绿素信息诊断是一种重要的应用方向。
叶绿素是植物进行光合作用的必需元素，其含量的变化直接影响到植物的生长和发育，通过对植物叶片中叶绿素的含量和分布进行准确测量，可以为农作物栽培管理提供重要指导。
传统的叶绿素检测方法如分光光度法、荧光法等虽然在一定程度上能够满足需求，但存在操作复杂、精度低等问题。
随着高光谱成像技术的发展，这些问题逐渐得到解决。
通过高光谱成像技术，可以实现同时对植物叶片中多种成分进行定量测量和分析，提高叶绿素检测的准确性和效率。
高光谱成像技术在作物叶绿素信息诊断方面的应用前景广阔。
除了叶绿素含量与分布的测量外，还可以应用于作物生长速度、产量预测、抗病性评价等方面。
通过对高光谱图像数据进行分析和处理，可以实现作物生长信息的实时监测和评估，为农业生产提供更加智能、精准的管理服务。
基于高光谱和PLS-LS-SVM的冬小麦叶绿素含量检测
确、 快速 、 经济的作 物氮素营养水平诊 断方法是农业
生产 的迫 切需 要 。 比较 而 言 ， 测量 光 谱 反 射 率 方 法具
有非破坏 、 快速特点 ， 以作为植 被生化成分和 生物 可 物理 参数 十分 有效 的检测 方法 Ｊ 。图像光 谱技 术 集
成 了传统 的 图像 和光谱 技 术 ， 同 时获 得 被 测 物 体 的 可
要 ： 定 量测 定 小麦 叶 片 叶绿 素 含量 在 小麦 估 产 、 农情 监 测 等方 面 具有 重 要 意 义 。本 研 究 验 证 高 光 谱 成像 技
术结 合偏 最 小 二乘 一 最小 二 乘 支持 向量机 （ Ｌ Ｐ Ｓ—Ｌ Ｓ—Ｓ Ｍ） 模 方 法 预测 大 田冬 小 麦 叶 绿 素含 量 的可 行 性 。 首 Ｖ 建 先利 用 所搭 建 高光 谱 成像 系统 以线 扫 描方 式 获 取 大 田冬 小 麦 叶 片 反 射 光 谱 ， 而 得 到 其 立 方 体 图像 数 据 ， 在 进 并 小 麦 叶 片光 谱 图像 上 选择 感 兴 趣 区域 计算 出 光谱 平 均反 射 率 值 。为 保证 Ｐ Ｓ一 一Ｓ Ｍ 模 型 的鲁 棒性 和预测 稳 Ｌ Ｖ 定 性 ， 先通 过 Ｐ Ｓ方 法解 决 多 重共 线 性 问 题 并 将 输 入 变 量 维 数 减 至 ４维 ， 后 利 用 Ｌ 首 Ｌ 然 Ｓ—Ｓ Ｍ 进行 训 练 建 模 。 Ｖ
谱分辨率已成为农产 品品质评估 和安全 检测的强有 力工 具 Ｊ 国外 众 多 的研 究 都 表 明通 过 定 量 的 将 叶 。 绿素、 水分等与高光谱反射 图像 数据建立关 系， 采用
高 光谱 测量 方 法 可 以 在植 被 叶 片 或 冠 层 水 平 定 量 地 确定 其 生化 成 分 的含量 Ｊ 。
应用高光谱植被指数反演冬小麦叶绿素含量的光谱指标敏感性研究
应用高光谱植被指数反演冬小麦叶绿素含量的光谱指标敏感性研究田静国;王树东;张立福;马超;张霞【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2016(016)015【摘要】高光谱植被指数反演叶绿素含量的精度除与模型有关外,光谱指标中心波长、波段宽度、信噪比等的差异也会带来一定的影响.研究基于实测光谱数据,结合波段模拟、噪音分析等方法,研究不同的光谱指标对植被指数反演叶绿素含量的影响,分析用于反演的光谱指标的敏感性,结果表明:①最佳中心波长的位置与适用于高低覆盖的植被指数类型有关,反演精度在一定范围内并不随着波段宽度的增加而提高;②不同植被指数抗噪声能力有一定的差异,其中DVI(difference vegetation index),NDVI(normalized difference vegetation index)等抗噪能力比较强,MCARI (modified chlorophyll absorption ratio index)和TCARI(transformed chlorophyll absorption ratio index)抗噪能力比较弱;③联合反演模型反演结果为R2 =0.741 5,RMSE =0.4026,优于MTCI(MERIS terrestrial chlorophyll index)的反演结果,通过模拟HJ1 A-HSI,Hyperion等数据,研究出联合反演模型在不同高光谱传感器下有一定的适用性.【总页数】8页(P1-8)【作者】田静国;王树东;张立福;马超;张霞【作者单位】河南理工大学测绘与国土信息工程学院,焦作454000;中国科学院遥感与数字地球研究所高光谱遥感应用技术研究室,北京100101;中国科学院遥感与数字地球研究所高光谱遥感应用技术研究室,北京100101;中国科学院遥感与数字地球研究所高光谱遥感应用技术研究室,北京100101;河南理工大学测绘与国土信息工程学院,焦作454000;中国科学院遥感与数字地球研究所高光谱遥感应用技术研究室,北京100101【正文语种】中文【中图分类】P237【相关文献】1.基于光谱植被指数的冬小麦叶绿素含量反演 [J], 赵佳佳;冯美臣;王超;杨武德;李志花;朱智慧;任鹏;刘婷婷;王慧琴2.不同光谱植被指数反演冬小麦叶氮含量的敏感性研究 [J], 张潇元;张立福;张霞;王树东;田静国;翟涌光3.冬小麦典型多参量冠层高光谱反演的光谱指标敏感性研究 [J], 韩茜;张潇元;王树东;张立福;张霞;田静国4.基于新型植被指数的冬小麦LAI高光谱反演 [J], 束美艳;顾晓鹤;孙林;朱金山;杨贵军;王延仓;张丽妍5.扬花期冬小麦冠层叶绿素含量高光谱遥感反演 [J], 姜海玲;李耀;赵艺源;郑世欣;李悦因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
利用无人机高光谱估算冬小麦叶绿素含量
利用无人机高光谱估算冬小麦叶绿素含量冯海宽;陶惠林;赵钰;杨福芹;樊意广;杨贵军【期刊名称】《光谱学与光谱分析》【年(卷),期】2022(42)11【摘要】叶绿素含量(SPAD)是作物长势评价的重要指标,可以监测农作物的生长状况,对农业管理至关重要,因此快速、准确地估算SPAD具有重要意义。
以冬小麦为研究对象,利用无人机高光谱获取了拔节期、挑旗期和开花期的影像数据,获取植被指数和红边参数,研究植被指数与红边参数估算SPAD的能力。
先将植被指数与红边参数分别与不同生育期的SPAD进行相关性分析,再基于植被指数、植被指数结合红边参数,通过偏最小二乘回归(PLSR)方法估算SPAD,最后制作SPAD分布图验证模型的有效性。
结果表明,(1)大部分植被指数与红边参数在3个主要生育期与SPAD相关性均达到极显著水平(0.01显著);(2)单个植被指数构建的SPAD估算模型中,LCI表现最好(R^(2)=0.56,RMSE=2.96,NRMSE=8.14%),红边参数中Dr/Dr_(min)表现最好(R^(2)=0.49,RMSE=3.18,NRMSE=8.76%);(3)基于植被指数结合红边参数构建的SPAD估算模型效果最佳,优于仅基于植被指数构建的SPAD估算模型,同时,随着生育期推移,两种模型均在开花期达到最高精度,R^(2)分别为0.73和0.78,RMSE分别为2.49和2.22,NRMSE分别为5.57%和4.95%。
因此,基于植被指数结合红边参数,并使用PLSR方法可以更好地估算SPAD,可以为基于无人机遥感的SPAD监测提供一种新的方法,也可为农业管理提供参考。
【总页数】6页(P3575-3580)【作者】冯海宽;陶惠林;赵钰;杨福芹;樊意广;杨贵军【作者单位】农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室;南京农业大学国家信息农业工程技术中心;河南工程学院土木工程学院【正文语种】中文【中图分类】S25【相关文献】1.基于无人机高光谱影像玉米叶绿素含量估算2.基于Dualex植物多酚-叶绿素仪的冬小麦叶绿素含量高光谱估算3.低温胁迫下冬小麦叶片叶绿素含量的高光谱估算4.冬小麦不同叶位叶片的叶绿素含量高光谱估算模型5.基于无人机高光谱的冬小麦植株氮含量估算因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
高光谱数据与冬小麦叶绿素密度的相关性研究
高光谱数据与冬小麦叶绿素密度的相关性研究孟卓强;胡春胜;程一松【期刊名称】《干旱地区农业研究》【年(卷),期】2007(025)006【摘要】分析2006年栾城试验站不同氮素水平下冬小麦的多时相的群体光谱测量数据和相应叶片叶绿素密度的测量数据,发现:冬小麦的群体光谱的导数光谱数据、红边光谱数据,归一化植被指数NDVI和比值植被指数RVI与叶绿素密度具有很好的相关关系,并且选取样本建立了相应的回归方程.以回归方程作为叶绿素高光谱估算模型,并利用检验样本对估算模型进行检验,结果表明,以745 nm处一阶导数光谱值、733 nm处二阶导数光谱值和红边振幅为变量的模型可以较好的估算叶绿素密度.【总页数】6页(P74-79)【作者】孟卓强;胡春胜;程一松【作者单位】中国科学院遗传与发育生物学研究所农业资源研究中心,河北,石家庄,050021;中国科学院研究生院,北京,100039;中国科学院遗传与发育生物学研究所农业资源研究中心,河北,石家庄,050021;中国科学院遗传与发育生物学研究所农业资源研究中心,河北,石家庄,050021【正文语种】中文【中图分类】S127【相关文献】1.矿区高光谱数据与植物叶绿素含量相关性研究 [J], 候会芳;乔晓英;郝瑞娟;郭以威2.高光谱数据与叶绿素含量及植被指数的相关性研究进展 [J], 朱凌红;周澎;王忠民;邵志刚3.高光谱数据预处理对大豆叶绿素密度反演的作用 [J], 杨峰;张勇;谌俊旭;范元芳;杨文钰4.机载高光谱数据提取冬小麦冠层叶绿素含量的模型分析及验证 [J], 颜春燕;刘强5.高光谱数据与棉花叶绿素含量和叶绿素密度的相关分析 [J], 王登伟;黄春燕;张伟;马勤建;赵鹏举因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
冬小麦不同叶位叶片的叶绿素含量高光谱估算模型
冬小麦不同叶位叶片的叶绿素含量高光谱估算模型马春艳;王艺琳;翟丽婷;郭辅臣;李长春;牛海鹏【期刊名称】《农业机械学报》【年(卷),期】2022(53)6【摘要】科学、高效地获取作物不同叶位叶绿素含量的垂直分布信息,可监测农作物长势状况并进行田间管理。
基于冬小麦抽穗期获取的不同叶位叶片的高光谱反射率和叶绿素含量实测数据,将原始光谱、一阶微分光谱、二阶微分光谱、植被指数和连续小波系数与叶绿素含量进行相关性分析,筛选相关性较强的光谱特征参数,然后分别采用偏最小二乘回归、支持向量机、随机森林和反向传播神经网络4种机器学习算法构建冬小麦上1叶、上2叶、上3叶和上4叶的叶绿素含量估算模型,并根据精度评估结果筛选不同叶位叶绿素含量估算的最佳模型。
结果表明,上1叶、上2叶和上3叶采用小波系数结合偏最小二乘回归构建的叶绿素含量估算模型精度最高,建模和验证R^(2)分别为0.82和0.75、0.80和0.77、0.71和0.62;上4叶采用植被指数结合支持向量机构建的叶绿素含量估算模型效果最佳,建模和验证R^(2)为0.74和0.79。
研究结果可为基于遥感技术精准监测作物营养成分的垂直变化特征提供理论和技术支撑。
【总页数】10页(P217-225)【作者】马春艳;王艺琳;翟丽婷;郭辅臣;李长春;牛海鹏【作者单位】河南理工大学测绘与国土信息工程学院【正文语种】中文【中图分类】S512.11【相关文献】1.截形叶螨危害下枣叶片叶绿素含量高光谱估算模型2.不同地类春小麦叶片叶绿素含量高光谱植被指数估算模型研究3.低温胁迫下冬小麦叶片叶绿素含量的高光谱估算4.基于高光谱的石楠叶片叶绿素含量估算模型5.基于高光谱参数建立苗期高温条件下草莓叶片叶绿素含量估算模型因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
冬小麦苗期叶绿素含量检测光谱学参数寻优
冬小麦苗期叶绿素含量检测光谱学参数寻优毛博慧;李民赞;孙红;刘豪杰;张俊逸;Zhang Qin【期刊名称】《农业工程学报》【年(卷),期】2017(033)0z1【摘要】光谱分析技术是作物生长检测的主要手段,为了解决大田漫反射采集所造成的光谱基线漂移和偏移问题,研究采集了冬小麦冠层325~1075 nm范围反射光谱,采用多元散射校正方法对小麦原始光谱进行预处理.采取遗传算法对光谱特征参数寻优并结合相关分析结果,选取486、599、699和762 nm波长处反射率值并组合计算了RVI(ratio vegetation index),DVI(difference vegetation index),NDVI(normalized difference vegetation index)和SAVI(soil-adjusted vegetation index)共12个植被指数,分析了各植被指数与叶绿素含量值之间的相关关系,结果显示:DVI和SAVI可抑制苗期土壤背景干扰并对叶绿素含量响应较为敏感,与叶绿素含量相关性最优的参数分别为DVI(762,599)、SAVI(762,599)、DVI(762,699)和SAVI(762,699),与叶绿素含量的相关系数都达到0.6以上.基于相关性最优光谱植被指数DVI(762,699)和SAVI(762,599)利用最小二乘-支持向量回归建立冬小麦叶绿素含量预测模型,建模集决定系数为0.681,验证集决定系数为0.611.该模型可用于无损检测冬小麦苗期叶绿素含量,以期为后续施肥决策提供支持.%Accurate prediction of winter wheat chlorophyll content at seedling stage is important for guiding precision management in the field. In order to acquire chlorophyll content of winter wheat leaves, traditional detection methods require to squash winter wheat leaves and applying chemical methods, which would have bad influence on crops growth and causeunnecessary waste of time on some level. It is proved that the spectroscopy analysis is an effective method to predict chlorophyll content of winter wheat. However, the drift and offset of spectral baseline has a great influence on the predicting accuracy. So, this study was carried out to eliminate the influence of the drift and offset. The experimental farm was randomly divided into 70 different sampling areas in Xiaotangshan, Beijing, and the winter wheat leaves were collected on April 20th in the period of seedling stage. The visible and near infrared canopy spectral reflectance of winter wheat was measured by an ASD FieldSpec handheld spectroradiometer at seedling stage. The chlorophyll contents of sampling leaves were detected by the spectrophotometer in the laboratory on the same day. The obtained data of the canopy spectral reflectance and chlorophyll content were assembled for each region individually. The multiple scattering correction (MSC) was used on the bands of 325-1025 nm wavelength, because many scattering errors were introduced into the measured spectral data due to the physical factors. The MSC method first requires establishing an ideal spectrum of all samples, and modifying all the other samples of near infrared spectra on the basis of ideal spectrum to, and spectral reflectance changes with the content of chlorophyll components in the sample meet the direct linear relationship. The absolute intensity difference of spectral reflectance of winter wheat canopy was weakened after the MSC pretreatment, and then scattering effect was effectively reduced. Baseline shift and offset problems were resolved, and the correlation coefficients of spectral reflectance and chlorophyll contentwere increasing through the MSC pretreatment. Furthermore, genetic algorithm (GA) was proposed for sensitive band selection. GA is a high efficient and globally random search optimization method which simulates Darwin's evolution by natural selection and genetic mechanism of biological evolution. According to the principles of choosing high frequency bands as characteristic wavelength, 486, 599, 699 and 762 nm crop canopy reflectances were selected to calculate vegetation indices, including ratio vegetation index (RVI), difference vegetation index (DVI), normalized difference vegetation index (NDVI) and soil-adjusted vegetation index (SAVI). The correlation between each vegetation index and chlorophyll content of winter wheat was analyzed. It was found that the correlation between each vegetation index and chlorophyll content of winter wheat significantly increased after the MSC. The results showed that DVI and SAVI could refrain interference of soil background during seedling period, and the optimal parameters were DVI(762, 599), SAVI(762, 599), DVI(762, 699) and SAVI(762, 699), and the correlation coefficients were all above 0.6. The DVI(762, 699) and SAVI(762, 599) were selected to establish the multiple linear regression (MLR) prediction model and the least squares-support vector regression (LS-SVR) prediction model. The 70 winter wheat samples were divided into 2 groups, 50 samples for model calibration and the other 20 samples for model verification. The results of MLR showed the determination coefficient of the calibration model was 0.528 and that of the validation model was 0.487. In order to improve the precision of the forecast model, the LS-SVR prediction model was applied,and the determination coefficient of the calibration model was 0.681 and that of the validation model was 0.611. It showed that the fitting result was ideal. With the application of spectral technology, it provides a feasible method to detect the winter wheat growth status at seedling stage.【总页数】6页(P164-169)【作者】毛博慧;李民赞;孙红;刘豪杰;张俊逸;Zhang Qin【作者单位】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;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;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;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;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;美国华盛顿州立大学精细农业及农业自动化研究中心,Prosser,WA 99350【正文语种】中文【中图分类】S127【相关文献】1.基于近红外光谱苗期玉米叶片叶绿素含量的无损检测方法 [J], 翟哲;李伟凯2.基于高光谱和PLS-LS-SVM的冬小麦叶绿素含量检测 [J], 王伟;彭彦昆;王秀;马伟3.冬小麦叶绿素含量高光谱检测技术 [J], 王伟;彭彦昆;马伟;黄慧;王秀4.增水和施肥对苜蓿-冬小麦轮作系统冬小麦叶片光合速率和叶绿素含量的影响 [J], Zhang Xiaolin;Chen Mengtian;Zhai Penghui;Zhao Xiang;Dong Kuanhu5.苗期低温胁迫对“红颜”草莓叶绿素含量及冠层高光谱的影响 [J], 徐若涵;杨再强;申梦吟;王明田因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于高光谱植被指数的冬小麦产量监测
基于高光谱植被指数的冬小麦产量监测张松;冯美臣;杨武德;王超;孙慧;贾学勤;武改红【摘要】To predict the yield of winter wheat by using the vegetation indexes derived from the hyperspectrum at different growth stages, the two-years experiments of winter wheat treated with different fertilizers were implemented. The canopy spectral data of winter wheat were collected at different growth stages and the relationship between the vegetation indexes derived from the canopy spectral data and winter wheat yield data at different growth stages was analyzed to construct the predictive models of winter wheat yield. The results showed that the vegetation indexes at different growth stages had a good relationship with the winter wheat yield, of which most of the vegetation indexes at booting and heading stages performed best to estimate the yield with RC2=0.78, RMSEC= 1 131.42 at the booting stage, and RC2=0.77, RMSEC=1 015.59 at heading stage. Then, the jointing stage was the next, and the filling and maturity stage were the worst. However, from the perspective of crop production, it had more important practical significance to monitor winter wheat yield in jointing stage. The results show that the early estimation of winter wheat yield can be achieved by using the vegetation index in jointing stage.%为了研究利用不同生育时期的植被指数监测冬小麦产量,以2 a不同肥料处理的冬小麦为研究对象,分析不同生育时期植被指数与冬小麦产量的关系,构建冬小麦产量的光谱植被指数监测模型.结果表明,植被指数能有效监测冬小麦产量,其中,孕穗期和抽穗期植被指数的监测效果较好,孕穗期的校正均方根误差(RMSEC)和决定系数(RC2)分别为1 131.42和0.78,抽穗期的RMSEC和RC2分别为1 015.59和0.77,拔节期的监测效果次之,灌浆期和成熟期的监测效果较差;但从作物生产角度考虑,拔节期监测冬小麦产量具有更重要的现实意义.研究表明,利用拔节期植被指数能够实现冬小麦产量的早期估测.【期刊名称】《山西农业科学》【年(卷),期】2018(046)004【总页数】4页(P572-575)【关键词】冬小麦;产量;高光谱遥感;植被指数【作者】张松;冯美臣;杨武德;王超;孙慧;贾学勤;武改红【作者单位】山西农业大学农学院,山西太谷 030801;山西农业大学农学院,山西太谷 030801;山西农业大学农学院,山西太谷 030801;山西农业大学农学院,山西太谷 030801;山西农业大学农学院,山西太谷 030801;山西农业大学农学院,山西太谷 030801;山西农业大学农学院,山西太谷 030801【正文语种】中文【中图分类】S512.1+1冬小麦是我国主要的粮食作物之一，快速、准确地监测冬小麦产量能够为国家粮食安全提供一定的技术保障[1]。
基于高光谱特征参数的冬小麦氮营养指数估算
麦类作物学报 2023,43(11):1475-1483J o u r n a l o fT r i t i c e a eC r o ps d o i :10.7606/j.i s s n .1009-1041.2023.11.12网络出版时间:2023-07-11网络出版地址:h t t ps ://k n s .c n k i .n e t /k c m s 2/d e t a i l /61.1359.S .20230711.1339.018.h t m l 基于高光谱特征参数的冬小麦氮营养指数估算收稿日期:2022-10-23 修回日期:2022-11-21基金项目:国家自然科学基金项目(41701398);中央高校基本科研业务项目(2452017108)第一作者E -m a i l :2018050822@n w a f u .e d u .c n通讯作者:李粉玲(E -m a i l :f e n l i n gl i @n w a f u .e d u .c n )王玉娜,李粉玲,李振发,吕书豪(西北农林科技大学资源环境学院,陕西杨凌712100)摘 要:为了实现快速高精度获取冬小麦氮营养指数的高光谱监测技术,利用美国S V C H R -1024I 型野外光谱辐射仪对2017-2019年关中地区的冬小麦进行遥感监测,获取 三边 参数㊁任意两波段光谱指数和植被指数,通过相关性分析和逐步回归分析方法筛选冬小麦氮营养指数的敏感光谱参数,结合偏最小二乘回归(P L S R )㊁随机森林算法(R F R )㊁支持向量机回归(S V R )和梯度增强回归(G B D T )建立冬小麦氮营养指数模型,并对模型估算精度进行验证㊂结果表明,从拔节期到灌浆期,各时期的氮营养指数与任意两波段光谱指数均呈极显著相关,其中拔节期氮营养指数与任意两波段光谱指数相关性均高于其他时期,且基于一阶导数光谱的归一化光谱指数和比值光谱指数与氮营养指数的相关系数最大,为0.66㊂拔节期基于梯度增强回归的冬小麦氮营养指数预测模型的决定系数(r 2)和均方根误差(R M S E )分别为0.96和0.05,模型验证的r 2㊁R M S E 和相对预测偏差(R P D )分别为0.95㊁0.12和2.12,模型预测精度最高㊂因此,拔节期基于梯度增强回归的冬小麦氮营养指数估算模型可用于冬小麦氮营养监测及后期田间管理㊂关键词:冬小麦;高光谱特征参数;氮营养指数;梯度增强回归;估算模型中图分类号:S 512.1;S 314 文献标识码:A 文章编号:1009-1041(2023)11-1475-09E s t i m a t i o no fN i t r o ge nN u t r i e n t I n d e x i n W i n t e r W h e a t B a s e do nH y p e r s pe c t r a l F e a t u r e s W A N GY u n a ,L I F e n l i n g,L IZ h e n f a ,L ÜS h u h a o (C o l l e g e o fN a t u r a lR e s o u r c e s a n dE n v i r o n m e n t ,N o r t h w e s tA&FU n i v e r s i t y ,Y a n g l i n g,S h a a n x i 712100,C h i n a )A b s t r a c t :I t i s o f g r e a t s i g n i f i c a n c e t o q u i c k l y o b t a i n t h ew i n t e rw h e a t n i t r o ge nn u t r i t i o n i n d e xf o rm o -n i t o r i ng th e ni t r o g e nn u t r i t i o n s t a t u s o fw i n t e rw h e a t a n d g u i d i n g l a t e r f e r t i l i z a t i o n .I n t h i s s t u d y,t h e U.S .S V C H R -1024If i e l ds p e c t r a lr a d i o m e t e r w a su s e df o rr e m o t es e n s i n g m o n i t o r i n g o fw i n t e r w h e a t f i e l d s i nG u a n z h o n g a r e a f r o m2017t o2019t oo b t a i nt h ew i n t e rw h e a t c a n o p y s pe c t r u m ,a n d t h ef i r s t d e r i v a t i v e ,l og a r i th ma n d c o n ti n u o u s r e m o v a l s pe c t r u m w e r e e x t r a c t e d t o c o n s t r u c t t r i l a t e r a l p a r a m e t e r s ,a n y t w o -b a n ds p e c t r a l i n d i c e s a n dv e g e t a t i o n i n d i c e s .T h r o u g hc o r r e l a t i o na n a l y s i s a n d s t e p w i s e r e g r e s s i o na n a l y s i s of t h e t r i l a t e r a l p a r a m e t e r s ,a n y t w o -b a n ds p e c t r a l i n d i c e s ,t h e r e po r -t e dv e g e t a t i o ni n d i c e s a n d t h e n i t r o g e n n u t r i e n ti n d e x ,t h e s e n s i t i v e s p e c t r a l p a r a m e t e r s w e r e s c r e e n e d .C o m b i n e d w i t h P a r t i a lL e a s tS q u a r e s R e g r e s s i o n (P L S R ),R a n d o m F o r e s t R e gr e s s i o n (R F R ),S u p p o r tV e c t o rM a c h i n eR e g r e s s i o n (S V R ),a n dG r a d i e n t B o o s t e dR e g r e s s i o n (G B D T ),t h e n i t r o ge nn u t r i t i o n i n d e xm o d e l o fw i n t e rw h e a tw a s t h e r ef o r e e s t a b l i s h e d .T h e r e s u l t s s h o w e d t h a t t h e n i t r og e nn u t r i t i o n i n d e xo f e a c hk e yg r o w th s t a g ew a s hi g h l y s i g n i f i c a n t l y c o r r e l a t e dw i t h t h e s pe c t r a l i n d i c e s of a n y t w o b a n d s ,a m o ng whi c h t h e c o r r e l a t i o n b e t w e e n t h e n i t r o g e n n u t r i t i o n i n d e x a tj o i n t i n gCopyright ©博看网. All Rights Reserved.s t a g e a n d a n y t w o-b a n d s p e c t r a l i n d i c e sw a s h i g h e r t h a n t h a t a t o t h e r g r o w t h s t a g e s,a n d t h e c o r r e l a-t i o nc o e f f i c i e n t b e t w e e n t h e r a t i o s p e c t r a l i n d e xb a s e d o n t h e f i r s t d e r i v a t i v e s p e c t r u ma n d t h e n i t r o g e n n u t r i t i o n i n d e xw a s t h eh i g h e s t(0.66).T h e d e t e r m i n a t i o n c o e f f i c i e n t(r2)a n d r o o t-m e a n-s q u a r e e r r o r (R S M E)o f t h ew i n t e rw h e a t n i t r o g e nn u t r i e n t i n d e x p r e d i c t i o nm o d e l o nG B D Tw e r e0.78a n d0.87, r e s p e c t i v e l y;t h e d e t e r m i n a t i o n c o e f f i c i e n t r2,R M S Ea n d r e l a t i v e p e r c e n t d e v i a t i o n(R P D)o f t h ev a l i-d a t i o nm o d e l w e r e0.95,0.12,a n d2.12,r e s p e c t i v e l y.W i t h t h e h i g h e s t a c c u r a c y a n d e x c e l l e n t s a m p l e p r e d i c t i o na b i l i t y,t h ew i n t e rw h e a t n i t r o g e nn u t r i e n t i n d e xm o d e l b a s e d o nG B D Tc a n p r o v i d e t e c h n i-c a l s u p p o r t f o r t h e d i a g n o s i s a n dm o n i t o r i n g o fw i n t e rw h e a t n i t r o g e nn u t r i t i o n a n d l a t e r f i e l dm a n a g e-m e n t.K e y w o r d s:W i n t e rw h e a t;H y p e r s p e c t r a l f e a t u r e s;N i t r o g e nn u t r i e n t i n d e x;G r a d i e n t b o o s t i n g r e g r e s-s i o n;E s t i m a t i o nm o d e l氮素是作物生长必需的营养物质之一,与作物的生长状况㊁产量和蛋白质含量息息相关[1-2]㊂氮营养指数(n i t r o g e nn u t r i t i o n i n d e x,N N I)是定量表达作物氮素营养丰缺程度的一个重要指标,能够从作物群体特征出发,较准确地反映作物的氮营养状况[3]㊂实时㊁快速㊁无损监测作物氮营养指数是掌握农田氮素养分分布㊁协调田间管理措施的重要依据[4-5]㊂随着高光谱遥感技术的发展,国内外学者在实时监测叶片叶绿素含量(L C C)㊁叶片氮素含量(L N C)㊁叶片氮素积累(L N A)㊁植株氮素浓度(P N C)㊁植物氮素吸收(P N U)等作物氮素营养方面取得了一定的研究成果[6],但利用高光谱技术对作物N N I实时监测的研究还比较少㊂研究表明,利用线性内插法红边位置(R E P L I)估测冬小麦N N I的精度较高,决定系数可达0.859[7];春玉米N N I与黄边内一阶微分光谱中的最大值相关性较高[8];在可见光至近红外光的冠层光谱反射率区域,对夏玉米N N I最敏感的光谱带位于710和512n m[9]㊂植被指数与作物N N I也密切相关㊂如,植被指数与甜椒N N I在果实生长早期和开花期存在较强的相关性,但相关性在营养阶段和收获阶段变弱[10];Y u等[11]提出了一种基于双植被指数的N N I遥感指数(N N I R S),可用于监测作物氮素状况㊂然而,目前还没有具体的植被指数用于跨多个生长发育时期的N N I反演㊂在目前的高光谱遥感研究中,偏最小二乘回归㊁支持向量机㊁随机森林回归等算法被广泛应用,而且均显示出了强大的模型构建能力,但不同算法在具体实践中应用效果各有千秋,如对玉米冠层原始高光谱信息预处理后,结合随机森林算法反演N N I的精度要优于偏最小二乘回归和B P神经网络回归[9]㊂总体来看,作物冠层高光谱技术结合机器学习算法是N N I估算的潜在途径,但目前基于冠层高光谱的N N I估算精度整体不高,而且对不同生育时期的估算结论有待验证㊂如,基于无人机高光谱成像影像构建了N N I的随机森林估算模型,虽然模型较为稳定,但其解释能力不到80%[12];基于无人机高光谱成像影像和不同时期的植被指数预测冬小麦N N I时,扬花期的解释能力要高于拔节期和孕穗期[13];机器学习算法结合遥感数据㊁土壤㊁气候和田间管理参数会进一步提升作物N N I估算模型的精度[14]㊂有研究者认为,吸光度变换(A B S)[15]㊁连续统去除变换(C R)[16]等光谱变换能在一定程度上减弱作物冠层原始光谱背景噪声,提升作物理化参数的反演精度[17-18]㊂本研究对获取的冬小麦冠层高光谱数据进行光谱变换,构建 三边 参数㊁任意两波段光谱指数和植被指数三类光谱参数,筛选对N N I敏感的光谱特征参数,基于偏最小二乘回归㊁随机森林㊁支持向量机回归和梯度增强回归构建冬小麦N N I模型,并对模型精度进行比较,以期获得最佳N N I估算方法,为诊断调控冬小麦氮素营养㊁实时监测生长状况和后期田间管理提供基础数据㊂1材料与方法1.1试验设计2017-2019年在陕西省咸阳市乾县梁山镇齐南村设置冬小麦小区种植试验(34ʎ38'N,108ʎ07' E)㊂该区土壤类型为壤土,0~40c m耕层有机质含量为13.36g㊃k g-1,全氮含量为0.48g㊃k g-1,速效氮含量为44.86m g㊃k g-1,有效磷含量为13.54m g㊃k g-1,速效钾含量为182.88m g㊃㊃6741㊃麦类作物学报第43卷Copyright©博看网. All Rights Reserved.k g-1㊂供试小麦为当地主栽品种小偃22㊂试验设置不同水平的氮磷钾单因素处理,每个处理重复两次,小区面积90m2(10mˑ9m)㊂氮素处理设置0㊁30㊁60㊁90㊁120和150k g㊃h m-26个施氮水平,各处理均施磷(P2O5)45k g㊃h m-2和钾(K2O)60k g㊃h m-2;磷素处理设置0㊁22.5㊁45㊁67.5㊁90和112.5k g㊃h m-26个施磷(P2O5)水平,各处理均施氮90k g㊃h m-2和钾肥(K2O)60 k g㊃h m-2;钾素处理设置0㊁15㊁30㊁45㊁60和75 k g㊃h m-26个施钾(K2O)水平,各处理均施氮90 k g㊃h m-2和施磷(P2O5)45k g㊃h m-2㊂小区种植管理方式同当地大田㊂1.2光谱数据及处理采用美国S V C H R-1024I型野外光谱辐射仪,分别在2017㊁2018㊁2019年冬小麦生长发育的四个关键时期(拔节期㊁抽穗期㊁开花期和灌浆期)进行冠层高光谱测定㊂调整光谱仪视场角25ʎ,镜头垂直向下距冬小麦冠层1m处,重复测定冠层光谱10次㊂每个样区选取两个样点,取平均值作为该样区的光谱反射率㊂每次冠层光谱测定前进行标准白板校正,以确保良好的光谱测定质量㊂为减弱或消除光谱的背景噪声,提高敏感波段的灵敏度,本研究对350~1350n m范围内高光谱反射率数据分别进行平滑光谱变换(S M)㊁一阶导数光谱变换(F D)㊁吸光度变换(A B S)和连续统去除光谱变换(C R)4种预处理[19]㊂1.3农学参数获取采集冠层高光谱数据后,各小区以测定点为中心,采集0.5mˑ0.5m范围内的植株地上部㊂从样品中随机选取20株称鲜重,放置105ħ烘箱杀青30m i n,然后于80ħ下烘干48h以上,根据范围比例计算记录各小区地上部干物质重㊂烘干的样品粉碎后称取0.2g,使用凯氏定氮法测定冬小麦植株氮浓度(%)㊂N N I定义为作物地上部植株氮浓度与临界氮浓度的比值[20]㊂N N I=N c/ N c t;N c t=4.28W-0.49㊂式中N c为作物植株氮浓度(%),N c t为临界氮浓度(%)㊂临界氮浓度为作物达到最大干物质所需要的最低氮浓度,本研究采用李正鹏基于小偃22建立的关中平原冬小麦临界氮浓度模型[21]:W为作物地上部生物量(t㊃h m-2)㊂1.4光谱参数的提取与选择为充分利用光谱信息构建光谱参数,提高作物高光谱监测精度,本研究构建三类光谱参数进行估算分析:(1) 三边 参数,是在原始光谱和一阶导数光谱的基础上构建的光谱参数,主要包括蓝边内最大一阶导数值(D b)㊁红边内最大一阶导数值(D r)㊁黄边内最大一阶导数值(D y)㊁绿峰反射率最大值(R g)㊁红谷反射率最小值(R r)㊁蓝边面积(S b)㊁黄边面积(S y)㊁红边面积(S r)㊁红边面积和蓝边面积的比(S r/S b)㊁红边面积和黄边面积的比(S r/S y)㊁红边面积和蓝边面积归一化值((S r-S b)/(S r+S b))及红边面积和黄边面积归一化值((S r-S y)/(S r+S y))等12类特征参数;(2)任意两波段光谱指数,是在各变换光谱350~ 1350n m波段范围内计算任意两个光谱反射率之间的差值(D S I)㊁比值(R S I)和归一化指数(N D S I);(3)筛选与N N I相关性较好的植被指数,主要包括红边指数1(V O G1)㊁M E R I S陆地叶绿素指数(MT C I)㊁改进红边比值植被指数(m S R705)㊁改进红边归一化植被指数(N D705)㊁最佳植被指数(V I o p t)㊁修正型三角植被指数(MT-V I2)和土壤调节植被指数(S A V I)等7类[22]㊂1.5模型构建对构建的三类光谱参数与N N I进行皮尔逊相关性分析,利用逐步回归对与N N I呈极显著相关的光谱参数进行敏感性和不存在共线性筛选,筛选出的敏感光谱参数参与N N I建模㊂本研究的建模方法包括偏最小二乘回归(P L S R)㊁随机森林(R F R)㊁支持向量机回归(S V R)和梯度增强回归(G B D T)㊂P L S R是多元线性回归分析㊁典型相关分析和主成分分析集成的建模方法,通过主成分分析对样本数据进行筛选,确定对因变量解释性最强的变量参与建模,克服变量的多重相关性问题[23-24]㊂R F R是通过自助重采样,从原始的训练样本中有放回地随机采样构建决策树进行分类预测的一种算法,具有很好的抗过拟合能力和抗噪声能力[25-26]㊂S V R通过使样本实测值与预测值之间的损失函数最小化和靠超平面最远的样本点之间的间隔最大来确定模型[27-28]㊂G B D T通过样本建立决策树,得到预测值和残差,后面的决策树基于前面决策树进行残差学习,直到样本预测值和实测值的残差为零[29-30]㊂本研究在S P S S20. 0软件中进行偏最小二乘回归,在R软件中实现随机森林算法,在P y t h o n软件中进行S V R和G B D T㊂㊃7741㊃第11期王玉娜等:基于高光谱特征参数的冬小麦氮营养指数估算Copyright©博看网. All Rights Reserved.1.6模型精度检验本研究将三年拔节期㊁抽穗期㊁开花期和灌浆期的数据混合,共采集样本数据432个,按照3ʒ1的比例随机划分为建模集和验证集㊂模型精度采用决定系数(r2)㊁均方根误差(R M S E)和相对预测偏差(R P D)检验㊂r2反映模型拟合能力, R M S E和R P D可以衡量预测值与实测值之间的离散程度和偏差,r2越接近1,R M S E越小,模型预测效果越好,R P D大于2时,模型具有极好的预测能力[31]㊂2结果与分析2.1敏感光谱参数筛选2.1.1任意两波段光谱参数筛选利用M a t l a b软件分析350~1350n m波段范围内四种预处理光谱中任意两波段组合的归一化光谱指数(N D S I)㊁差值光谱指数(D S I)和比值光谱指数(R S I)与N N I的相关性,分别选择与N N I相关性最大的波段组合参与显著性检验,入选波段见表1㊂拔节期入选波段集中在可见光区域,随着生育时期的变化,入选波段向长波方向偏移,在可见光和近红外区域均有分布㊂2.1.2三类光谱参数与氮营养指数的相关性相关性分析(图1)表明,各生育时期 三边 参数中,拔节期 三边 参数与N N I相关性最好(图1a),红边内最大一阶导数值㊁红边面积㊁红谷反射率最小值㊁红边面积和蓝边面积的比㊁红边面积和黄边面积的比㊁红边面积和蓝边面积归一化值㊁红边面积和黄边面积归一化值与N N I的相关系数分别为0.33㊁0.27㊁0.25㊁0.41㊁0.32㊁0.42和0.32,均达到极显著水平(P<0.01)㊂总体来看,红边位置计算的光谱参数与N N I的相关性较好,拔节期㊁开花期和灌浆期的红边内最大一阶导数值㊁红边面积与N N I均相关极显著㊂在拔节期,典型植被指数与N N I均极显著相关(图1b)㊂在开花期,V I o p t㊁MT V I2㊁S A V I与N N I的相关系数分别是0.30㊁0.29和0.29,均极显著相关㊂灌浆期的V O G1与N N I也通过了0. 01水平的显著性检验㊂抽穗期各参数与N N I的相关性均未通过0.01水平的显著性检验㊂各生育时期的任意两波段光谱指数与N N I 的相关性均通过0.01水平的显著性检验(图1c)㊂其中,拔节期的任意两波段光谱参数与N N I的相关性最佳,相关系数均大于其他时期,其中基于一阶导数光谱的N D S I和R S I与N N I 的相关系数最大,均为0.66㊂2.1.3基于逐步回归筛选敏感光谱参数从各个生育时期与N N I呈极显著相关的光谱参数中,利用逐步回归法剔除多重共线性的光谱参数,筛选出对模型敏感的解释变量(表2)㊂其中,拔节期敏感光谱为任意两波段光谱参数和 三边 参数,抽穗期㊁开花期和灌浆期的敏感光谱参数均为任意两波段光谱参数,植被指数三个时期均未入选㊂表1各生育期任意两波段光谱参数入选波段T a b l e1O p t i m a l b a n d s s e l e c t i o n i na n y t w o-b a n d s p e c t r a l i n d e x f o r e a c h g r o w t h s t a g e光谱变换S p e c t r a l t r a n s f o r m a t i o n光谱指数S p e c t r a l i n d e x入选波段组合S e l e c t e db a n d c o m b i n a t i o n拔节期J o i n t i n g s t a g e抽穗期H e a d i n g s t a g e开花期F l o w e r i n g s t a g e灌浆期F i l l i n g s t a g eS M N D S I763n m,749n m579n m,700n m955n m,959n m756n m,765n mD S I764n m,754n m1009n m,973n m955n m,959n m1316n m,366n mR S I763n m,749n m579n m,700n m955n m,959n m756n m,765n m F D N D S I422n m,689n m1202n m,1191n m972n m,652n m1066n m,620n mD S I422n m,536n m1014n m,1034n m759n m,956n m761n m,976n mR S I422n m,689n m1014n m,1034n m765n m,821n m500n m,572n m A B S N D S I689n m,688n m696n m,608n m959n m,955n m758n m,764n mD S I749n m,763n m700n m,579n m959n m,955n m756n m,765n mR S I689n m,688n m696n m,608n m959n m,955n m758n m,764n mC R ND S I352n m,734n m575n m,701n m954n m,959n m1009n m,751n mD S I636n m,696n m574n m,706n m954n m,959n m1009n m,751n mR S I353n m,731n m575n m,701n m954n m,959n m1009n m,751n m ㊃8741㊃麦类作物学报第43卷Copyright©博看网. All Rights Reserved.图1光谱参数与氮营养指数的相关性F i g.1C o r r e l a t i o nb e t w e e n s p e c t r a l p a r a m e t e r s a n dn i t r o g e nn u t r i t i o n i n d e x(N N I).表2各生育期敏感光谱参数T a b l e2S e n s i t i v e s p e c t r a l p a r a m e t e r s a t e a c h g r o w t h s t a g e生育时期G r o w t h s t a g e敏感光谱参数S e n s i t i v e s p e c t r a l p a r a m e t e r 拔节期J o i n t i n g F D-R S I㊁(S r-S y)/(S r+S y)抽穗期H e a d i n g C R-D S I㊁S M-D S I开花期F l o w e r i n g F D-R S I㊁C R-D S I㊁F D-N D S I灌浆期F i l l i n g F D-N D S I㊁F D-D S I㊁F D-R S I2.2N N I模型的构建和验证结果基于各生育时期的敏感光谱参数,分别采用偏最小二乘回归(P L S R)㊁随机森林算法(R F R)㊁支持向量机回归(S V R)和梯度增强回归(G B D T)构建冬小麦N N I预测模型㊂从图2来看,拔节期㊁抽穗期㊁开花期和灌浆期基于G B D T构建模型的预测精度均高于其他三个模型,决定系数(r2)分别为0.96㊁0.92㊁0.90㊁0.95,均方根误差(R M S E)分别为0.05㊁0.05㊁0.05㊁0.03,同时基于G B D T验证模型的决定系数(r2)也高于其他三个模型,模型精度相对较高㊂比较四个生育时期,建模集中,拔节期四个模型的决定系数(r2)高于其他生育时期,其中G B-D T模型的建模精度最佳,r2和均方根误差(R M S E)分别为0.96和0.05;其次是R F R模型, r2和R M S E分别为0.89和0.05,其他模型的建模精度相对较低㊂所有模型中,拔节期G B D T模型的验证精度也最佳,r2和R M S E分别为0.95和0.12;其实测值与预测值斜率为0.87,散点空间分布接㊃9741㊃第11期王玉娜等:基于高光谱特征参数的冬小麦氮营养指数估算Copyright©博看网. All Rights Reserved.近1ʒ1线(图3)㊂从相对预测偏差(R P D ,实测值和预测值之间标准差和均方根误差之比)(图4)看,拔节期G B D T 模型的R P D 最高,为2.12;其次为S VM 模型,其R P D 为1.92㊂其余模型的R P D 均小于1.5㊂总体来看,各个生育时期G B -D T 模型精度相对较高,拔节期建立的N N I 模型精度优于其他时期,且拔节期基于G B D T 的N N I模型具有较好的预测能力㊂图2 基于P L S ㊁R F R ㊁S V R 和G B D T 的冬小麦N N I 的建模精度F i g .2 M o d e l i n g a c c u r a c y ofw i n t e rw h e a tN N Im o d e l s b a s e do nP L S ,R F R ,S V R ,a n dG B D Tm e t h o ds 图3 拔节期基于G B D T 的N N I 预测值与实测值相关性F i g .3 S c a t t e r p l o t b e t w e e n t h em e a s u r e da n d p r e d i c t e dN N I v a l u e s b a s e do nG B D Tm e t h o da t j o i n t i n g s t a ge ㊃0841㊃麦 类 作 物 学 报 第43卷Copyright ©博看网. All Rights Reserved.图4冬小麦N N I估算模型相对预测偏差对比F i g.4R P Dc o m p a r i s o no fw i n t e rw h e a tN N I e s t i m a t i o nm o d e l s3讨论快速精准实现作物氮素管理对于提高氮肥利用率㊁减少土壤和地下水污染至关重要[32-33]㊂N N I综合植株氮浓度和生物量在诊断氮素营养状况的不同作用,为快速实现作物氮素营养诊断和管理提供支持㊂本研究中,任意两波段筛选出的比值光谱指数位置为749和763n m,与王仁红等得到的冬小麦N N I引用比值指数位置相似[7],也表明了红边参数与农学组分之间的密切关系[34]㊂对原始冠层光谱进行一阶导数㊁吸光度和连续统去除变换,能够在一定程度降低噪声干扰,增强光谱特征[35]㊂本研究基于变换光谱的任意两波段光谱参数与N N I的相关性优于 三边 参数和植被指数,其中由拔节期一阶导数光谱组成的归一化㊁比值光谱指数与N N I相关性最高㊂本研究采用偏最小二乘回归㊁随机森林算法㊁支持向量机回归和梯度增强回归分别建立冬小麦的N N I模型,其中梯度增强回归模型和随机森林模型均未出现过度拟合现象㊂梯度增强回归显著提升了N N I的估算精度,这是因为梯度增强回归通过多个决策树构建更强大的模型,不断迭代,决策树深度小[29],预测速度快,参数设置比随机森林算法和支持向量机回归更敏感,模型精度更高㊂拔节期基于梯度增强回归构建的N N I预测模型决定系数达到0.95,精度优于王仁红等[7]基于线性内插法共边位置对冬小麦N N I的估测(决定系数为0.86,均方根误差为0.08)㊂不同于刘昌华等[13]的研究,本研究中拔节期基于梯度增强回归的N N I模型取得了最佳验证精度㊂如果在拔节期能够准确估测冬小麦N N I,这对于科学精准施肥,对于提高冬小麦产量和改善冬小麦品质有着重要的意义[36]㊂本研究为拔节期冬小麦氮素的评估提供了理论和方法,这一结果还有待更多的数据集进行验证㊂另外,计算N N I时,临界氮浓度采用了同为研究关中平原地区冬小麦氮素的李正鹏等[21]的临界氮浓度稀释曲线模型,该模型是基于小麦品种小偃22所建,因此未来需要针对不同品种建立更为广适的临界氮浓度模型,以进一步增强N N I高光谱监测的普适性㊂4结论本研究通过相关性分析法和逐步回归法,分别筛选出各生育时期与冬小麦N N I敏感的解释变量,利用偏最小二乘回归㊁随机森林算法㊁支持向量机回归和梯度增强回归分别建立冬小麦N N I模型㊂从拔节期到灌浆期,任意两波段光谱参数与N N I均极显著相关,相关性明显优于 三边 参数和植被指数,其中拔节期任意两波段光谱参数与N N I的相关性高于其他生育时期,且基于一阶导数光谱的归一化光谱指数和比值光谱指数与N N I的相关系数最大㊂在各生育时期中,基于梯度增强回归的N N I模型精度高于其他模型,其中拔节期该模型的精度最高,r2㊁R M S E和R P D 分别为0.95㊁0.12和2.12,说明其具有较好的预测能力㊂㊃1841㊃第11期王玉娜等:基于高光谱特征参数的冬小麦氮营养指数估算Copyright©博看网. All Rights Reserved.参考文献:[1]于丰华,邢思敏,郭忠辉,等.基于特征转移植被指数的水稻叶片氮素含量定量估算[J].农业工程学报,2022,38(2):8. 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