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油菜角果叶绿素含量传感检测技术在农业信息化中的应用研究
1
作者 陈敏 廖桂平 苏招红 《智慧农业导刊》 2024年第8期21-24,29,共5页
该文研究油菜叶绿素含量传感检测技术在农业信息化中的应用,探讨其在作物生长监测、营养管理与施肥优化、病虫害预测与防控等方面的重要性。通过分析突出该技术在提高农业生产效率、实现资源精细管理方面的广泛应用。最后,该文也讨论该... 该文研究油菜叶绿素含量传感检测技术在农业信息化中的应用,探讨其在作物生长监测、营养管理与施肥优化、病虫害预测与防控等方面的重要性。通过分析突出该技术在提高农业生产效率、实现资源精细管理方面的广泛应用。最后,该文也讨论该技术面临的测量误差与精度问题、传感器的稳定性与耐久性等挑战,期望通过不断深化研究,该技术能够更好地服务于现代农业的可持续发展与智能化管理。 展开更多
关键词 油菜 叶绿素含量 传感检测 农业信息化 应用研究
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基于无人机多光谱影像与机器学习算法的棉花冠层叶绿素含量估算研究
2
作者 赵鑫 李朝阳 +5 位作者 王洪博 刘江凡 江文格 赵泽艺 王兴鹏 高阳 《棉花学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期1-13,共13页
【目的】利用无人机多光谱技术监测棉花冠层叶片的叶绿素含量。【方法】通过无人机获取新疆南疆地区棉花冠层的多光谱图像,选取7种植被指数,利用7种不同的反演方法估算棉花关键生育时期花铃期的叶绿素含量,包括基于线性回归(linear regr... 【目的】利用无人机多光谱技术监测棉花冠层叶片的叶绿素含量。【方法】通过无人机获取新疆南疆地区棉花冠层的多光谱图像,选取7种植被指数,利用7种不同的反演方法估算棉花关键生育时期花铃期的叶绿素含量,包括基于线性回归(linear regression,LR)的一元线性回归、偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)、岭回归(ridge regression,RR)、最小绝对值收敛和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归,以及支持向量回归(support vector regression,SVR)、K近邻回归(K nearest neighbors regression,KNNR)、随机森林回归(random forest regression,RFR)。【结果】与线性回归模型相比,RFR、SVR和KNNR算法提高了棉花冠层叶绿素含量估算模型精度,尤其是RFR算法,其模型验证集的决定系数为0.742,均方根误差为1.158 mg·L^(-1),相对分析误差为1.969。【结论】利用RFR机器学习方法构建的基于无人机多光谱影像的棉花冠层叶片叶绿素含量估算模型可及时、准确地判断棉花的生长状况,为棉田精准管理提供技术支撑。 展开更多
关键词 无人机 多光谱 叶绿素含量 机器学习 遥感反演 棉花
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基于机器学习的马铃薯叶片叶绿素含量估算
3
作者 李成举 刘寅笃 +6 位作者 秦天元 王一好 范又方 姚攀锋 孙超 毕真真 白江平 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1117-1127,共11页
为了提高马铃薯叶绿素含量估算模型的精度,使用无人机平台搭载多光谱相机,获取对照处理和干旱处理下马铃薯关键生育期的遥感影像,选取13种植被指数作为叶绿素含量反演模型的输入变量,使用多元线性回归(MLR)、支持向量回归(SVR)、随机森... 为了提高马铃薯叶绿素含量估算模型的精度,使用无人机平台搭载多光谱相机,获取对照处理和干旱处理下马铃薯关键生育期的遥感影像,选取13种植被指数作为叶绿素含量反演模型的输入变量,使用多元线性回归(MLR)、支持向量回归(SVR)、随机森林回归(RFR)、决策树回归(DTR)构建马铃薯叶绿素含量估算模型。首先分析了植被指数与叶绿素含量之间的相关性,结果表明,在对照处理块茎形成期,CIre、GNDVI、NDVIre、NDWI、GRVI、LCI与叶绿素含量之间的相关系数绝对值在0.5以上,且存在显著(p<0.05)或极显著(p<0.01)相关性;在马铃薯其他生育时期,13种植被指数与叶绿素含量之间的相关系数绝对值均在0.5以上,且存在极显著(p<0.001)相关性。然后对MLR、SVR、RFR和DTR等模型的精度进行比较,结果表明:SVR模型在对照处理块茎形成期、块茎膨大期和淀粉积累期的预测效果均是最佳,R 2和RMSE在块茎形成期为0.89和2.11,块茎膨大期为0.59和4.03,淀粉积累期为0.80和3.18;RFR模型在干旱处理块茎形成期、块茎膨大期和淀粉积累期的预测效果均是最佳,R 2和RMSE在块茎形成期为0.90和1.57,在块茎膨大期为0.87和2.16,在淀粉积累期为0.63和3.01。该研究为马铃薯叶绿素含量监测提供一种新的方法,后期可根据不同试验处理选择相应的估算模型。 展开更多
关键词 马铃薯 叶绿素含量 多光谱 支持向量回归 随机森林回归 决策树回归
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基于双分支卷积网络的玉米叶片叶绿素含量高光谱和多光谱协同反演
4
作者 王亚洲 肖志云 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期196-202,378,共8页
针对智慧农业中叶绿素的精准预测问题,本文提出了基于双分支网络的玉米叶片叶绿素含量高光谱与多光谱协同反演的方法。使用欠完备自编码器进行数据降维,捕捉数据中最为显著的特征,使降维后的数据可以代替原始数据进行训练,从而加快训练... 针对智慧农业中叶绿素的精准预测问题,本文提出了基于双分支网络的玉米叶片叶绿素含量高光谱与多光谱协同反演的方法。使用欠完备自编码器进行数据降维,捕捉数据中最为显著的特征,使降维后的数据可以代替原始数据进行训练,从而加快训练效率,使用双分支卷积网络将多光谱数据用于填充高光谱数据信息,充分利用高光谱数据的空间细节信息,再结合1DCNN建立玉米叶片叶绿素含量预测模型。结果表明,与传统降维算法相比较,欠完备自编码器处理后预测结果最佳,决定系数R2为0.988,均方根误差(RMSE)为0.273,表明使用欠完备自编码器进行降维可以有效提高数据反演精度;与单一的高光谱数据反演模型和多光谱数据反演模型相比,双分支卷积网络预测模型均取得较优的预测结果,R2在0.932以上,RMSE均在1.765以下,表明基于双分支卷积网络的高光谱与多光谱图像协同反演模型可以有效地利用数据的特征;对于其他数据结合本文提及的双分支卷积网络模型进行反演,其R2均在0.905以上,RMSE均在2.149以下,表明该预测模型具有一定的普适性。 展开更多
关键词 玉米叶片 叶绿素含量 高光谱 双分支卷积网络 自编码器 协同反演
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基于PROSAIL模型和Sentinel-2数据的陕北煤炭矿区植被叶绿素含量监测
5
作者 赵恒谦 李美钰 +4 位作者 吴艳花 高尉 牟泓睿 付含聪 刘泽龙 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2024年第2期29-36,共8页
为满足煤炭矿区植被叶绿素含量高精度动态监测需求,该文以陕北大柳塔矿区为研究区,首先分析PROSAIL模型对矿区典型植被欧李、野樱桃的适用性,然后根据PROSAIL辐射传输模型建立查找表,结合基于正则化的代价函数对欧李、野樱桃叶绿素含量... 为满足煤炭矿区植被叶绿素含量高精度动态监测需求,该文以陕北大柳塔矿区为研究区,首先分析PROSAIL模型对矿区典型植被欧李、野樱桃的适用性,然后根据PROSAIL辐射传输模型建立查找表,结合基于正则化的代价函数对欧李、野樱桃叶绿素含量进行反演,并利用SNAP软件反演结果与地面实测数据对PROSAIL模型反演结果进行验证,最后利用所构建模型反演得到2016—2019年大柳塔矿区植被叶绿素含量空间分布。结果表明:PROSAIL模型模拟光谱与地面实测光谱的绝对偏差平均值最大为0.016,该精度满足植被参数反演;PROSAIL模型反演得到的欧李、野樱桃叶绿素含量与地面实测数据的决定系数、均方根误差和相对均方根误差分别为0.679、1.926和4.625%,优于SNAP软件反演结果,反演得到的大柳塔矿区叶绿素含量时空变化与实际植被生态修复情况和土地利用覆盖类型一致。研究结果可为矿区植被叶绿素反演和生态修复效果评估提供技术参考。 展开更多
关键词 煤炭矿区 叶绿素含量 PROSAIL模型 Sentinel-2影像
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基于影像分割的覆膜玉米叶绿素含量反演
6
作者 周智辉 谷晓博 +4 位作者 程智楷 常甜 赵彤彤 王玉明 杜娅丹 《中国农业科学》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1066-1079,共14页
【目的】快速、准确监测覆膜玉米叶绿素含量,探明将影像地膜和阴影背景像元剔除能否提高光谱和纹理特征反演叶绿素含量的精度。【方法】以无人机多光谱遥感影像数据为基础,以覆膜玉米苗期、拔节期、抽雄期和灌浆期叶绿素含量为对象,使... 【目的】快速、准确监测覆膜玉米叶绿素含量,探明将影像地膜和阴影背景像元剔除能否提高光谱和纹理特征反演叶绿素含量的精度。【方法】以无人机多光谱遥感影像数据为基础,以覆膜玉米苗期、拔节期、抽雄期和灌浆期叶绿素含量为对象,使用监督分类分割影像背景像元和玉米像元,分析背景像元对玉米冠层光谱的影响,计算全像元和玉米像元影像的光谱特征和纹理特征并筛选较优变量输入,利用偏最小二乘、支持向量机和BP神经网络3种机器学习算法建立玉米叶绿素含量的反演模型。【结果】(1)苗期、拔节期、抽雄期和灌浆期多光谱影像中的背景像元对玉米冠层的光谱均有显著影响。(2)基于玉米像元影像提取的光谱特征、纹理特征和光谱特征+纹理特征为变量输入的反演精度均优于全像元影像(最佳模型建模R^(2)提高0.078,RMSE和MAE分别降低0.060和0.055 mg·g^(-1),验证R^(2)提高0.109,RMSE和MAE分别降低0.075和0.047 mg·g^(-1))。(3)基于玉米像元影像的光谱特征+纹理特征为变量输入的建模精度比仅使用光谱特征或纹理特征为变量输入的建模精度提升显著;其中光谱特征+纹理特征为变量输入的BP神经网络模型精度最高(验证R^(2)、RMSE、MAE分别为0.690、0.468 mg·g^(-1)、0.375 mg·g(-1))。【结论】采用剔除背景像元的无人机多光谱影像光谱和纹理特征数据并结合BP神经网络可较好地实现覆膜玉米叶绿素含量的反演,研究结果可为无人机遥感快速、准确反演覆膜玉米叶绿素含量提供理论参考。 展开更多
关键词 无人机多光谱 影像分割 叶绿素含量 覆膜 纹理特征
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小麦旗叶叶绿素含量的QTL定位及验证 被引量：2
7
作者 杨斌 乔玲 +5 位作者 赵佳佳 武棒棒 温宏伟 张树伟 郑兴卫 郑军 《作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期744-754,共11页
旗叶是小麦主要的光合器官,叶绿素既是旗叶最主要的光合色素,也是品种选育中重要的表型指标,因此挖掘和利用旗叶叶绿素含量有关的主效基因/位点,对于培育高产稳产小麦新品种意义重大。以旗叶叶绿素含量差异较大双亲构建的双单倍体群体(D... 旗叶是小麦主要的光合器官,叶绿素既是旗叶最主要的光合色素,也是品种选育中重要的表型指标,因此挖掘和利用旗叶叶绿素含量有关的主效基因/位点,对于培育高产稳产小麦新品种意义重大。以旗叶叶绿素含量差异较大双亲构建的双单倍体群体(DH群体)为材料,利用小麦90K SNP芯片对5个环境旗叶叶绿素含量进行QTL分析,共定位到20个旗叶叶绿素含量有关的遗传位点,表型贡献率为4.10%~27.16%;其中3个QTL(Qchl.saw-2D.1、Qchl.saw-4D.2和Qchl.saw-6A)能在多个环境条件下检测到;Qchl.saw-2D.1的遗传效应最高,该位点与2D染色体上已报道的其他叶绿素位点不同,初步确定是1个新的主效QTL。并进一步将Qchl.saw-2D.1紧密连锁的SNP标记开发为KASP标记,通过在含有共同亲本金麦919的RIL群体中验证其效应,发现在多个环境条件下具有Qchl.saw-2D.1有利等位基因的家系叶绿素含量显著或极显著高于其他家系。对Qchl.saw-2D.1、Qchl.saw-4D.2和Qchl.saw-6A所在功能区段进行基因注释,筛选到12个与叶绿素相关的候选基因,其中3个基因参与镁等金属离子的结合过程,5个基因参与调控叶绿体结构组成,4个基因参与调控光合作用过程中相关电子链的传递活性。本文研究结果为叶绿素调控的遗传机制提供了有价值的信息,并为高光效分子标记辅助育种提供依据与参考。 展开更多
关键词 小麦 叶绿素含量 SNP标记 QTL定位
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二向反射和方向半球反射光谱差异及其对小麦叶片叶绿素含量反演的影响
8
作者 王雪 王文辉 +4 位作者 李栋 姚霞 朱艳 曹卫星 程涛 《作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期485-496,共12页
二向反射率因子(bidirectional reflectance factor,BRF)和方向半球反射率因子(directional-hemispherical reflectance factor,DHRF)是反射光谱的两种形式,但在生化参数监测过程中,多数研究忽略了BRF和DHRF光谱的差异及其对叶片叶绿素... 二向反射率因子(bidirectional reflectance factor,BRF)和方向半球反射率因子(directional-hemispherical reflectance factor,DHRF)是反射光谱的两种形式,但在生化参数监测过程中,多数研究忽略了BRF和DHRF光谱的差异及其对叶片叶绿素含量(leaf chlorophyll content,LCC)反演的影响。本研究以不同品种、密度及氮素处理的小麦田间小区试验为基础,在叶片尺度获取了BRF和DHRF光谱,并计算相应的植被指数和小波系数,建立了基于植被指数和小波系数的LCC监测模型,定量分析BRF和DHRF光谱、植被指数和小波系数的差异及其对LCC反演的影响。结果表明,1)BRF和DHRF随LCC变化趋势一致,但两种光谱存在显著差异,且BRF光谱值高于DHRF光谱值;2)在一定程度上,应用植被指数和小波系数均可消除BRF和DHRF光谱差异的影响,其中归一化红边植被指数(normalized differential red edge vegetation index,NDRE)和红边叶绿素指数(red edge chlorophyll index,C_(Ired-edge))可以消除BRF和DHRF光谱差异的影响(R^(2)=0.930),但小波系数的性能要优于植被指数(R^(2)=0.995);3)基于DHRF光谱的植被指数和小波系数对LCC的估测能力优于BRF光谱,所有植被指数中NDRE反演效果最好(DHRF:R^(2)=0.957;BRF:R^(2)=0.938;All:R^(2)=0.892),第4尺度765 nm处的小波系数WF(4,675)反演LCC的效果优于NDRE(DHRF:R^(2)=0.985;BRF:R^(2)=0.971;All:R^(2)=0.973),且WF(4,675)消除BRF和DHRF光谱差异对LCC反演的影响能力强于NDRE(WF(4,675):R^(2)=0.973;NDRE:R^(2)=0.892)。综上所述,BRF和DHRF光谱存在差异,且这种差异不能直接忽略。研究明确了BRF和DHRF光谱的差异,为构建基于BRF和DHRF光谱的统一模型及提升冠层尺度LCC精确反演提供理论基础。 展开更多
关键词 小麦 二向反射 方向半球反射 叶片叶绿素含量 植被指数 小波系数
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‘清香’核桃叶片叶绿素含量高光谱估测模型研究
9
作者 陈学兄 杨天剑 +1 位作者 张小军 刘群龙 《西北林学院学报》 CSCD 北大核心 2023年第5期125-133,共9页
为实现快速、无损、精确地估测核桃叶片叶绿素含量,以山西威特核桃示范园的‘清香’核桃为试验对象,基于田间人工定量施肥试验,利用皮尔逊(Pearson)相关分析法筛选与果实不同生育期叶片绿色度(SPAD值)呈极显著相关的光谱特征参量,并以... 为实现快速、无损、精确地估测核桃叶片叶绿素含量,以山西威特核桃示范园的‘清香’核桃为试验对象,基于田间人工定量施肥试验,利用皮尔逊(Pearson)相关分析法筛选与果实不同生育期叶片绿色度(SPAD值)呈极显著相关的光谱特征参量,并以筛选出的光谱特征参量为自变量,采用回归分析构建‘清香’核桃果实不同生育期叶片SPAD值的估测模型。结果表明,核桃果实不同生育期叶片原始光谱曲线的总体变化趋势基本一致;不同生育期叶片SPAD值与原始光谱和一阶微分光谱的相关性差异显著,其中果实速生期叶片SPAD值与原始光谱的所有波段呈负相关关系,在波段705 nm处相关系数高达0.4565;红边蓝边面积的归一化值[(S_(Dr)-S_(Db))/(S_(Dr)+S_(Db))]可较好地估测速生期和脂化期叶片的SPAD值,在果实速生期(S_(Dr)-S_(Db))/(S_(Dr)+S_(Db))与叶片SPAD值的关系以指数模型为最佳,而在果实脂化期对叶片SPAD值估测以二次多项式模型最优,2个时期检验模型的均方根误差分别为0.4768、0.5323,相对误差分别为0.8862和0.7766,均较小;MERIS陆地叶绿素指数(M_(TCI))可较好地估测果实硬核期和成熟期叶片的SPAD值,其中果实硬核期以线性模型的检验精度更高,均方根误差和相对误差分别为0.5040和0.8442,而果实成熟期以M_(TCI)的二次多项式模型估测叶片SPAD值最优,检验模型决定系数(R^(2))为0.8211,均方根误差和相对误差分别为0.9576、1.4819,说明以上模型能较好地估测核桃叶片叶绿素含量,且不同生育期的适用模型有所不同。 展开更多
关键词 核桃叶片 叶绿素含量 光谱参数 高光谱特征 估测模型
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模拟酸雨对广西4个树种苗木叶绿素含量的影响
10
作者 周顺福 李春叶 《林业调查规划》 2023年第4期177-181,共5页
分析不同pH值及处理方式的酸雨对广西地区速生及珍贵树种幼苗叶绿素含量的影响,为此类树种对酸雨的耐受性方面研究提供理论依据。通过采用盆栽试验,设置4个水平(pH4.0、3.0、5.0、5.6),1个对照(pH6.0)总共5种处理方式,测定叶片叶绿素含... 分析不同pH值及处理方式的酸雨对广西地区速生及珍贵树种幼苗叶绿素含量的影响,为此类树种对酸雨的耐受性方面研究提供理论依据。通过采用盆栽试验,设置4个水平(pH4.0、3.0、5.0、5.6),1个对照(pH6.0)总共5种处理方式,测定叶片叶绿素含量变化情况。结果表明,不同pH的酸雨处理下,巨尾桉9号、格木、降香黄檀、土沉香的叶绿素a、叶绿素b、叶绿素总含量及叶绿素a/b的变化规律不同,且同一pH值的酸雨对4个树种叶绿素a/b的影响也不相同;随着酸雨pH值的减小,各树种的叶绿素a/b总体上均表现出先降低后升高趋势。 展开更多
关键词 模拟酸雨 巨尾桉9号 格木 降香黄檀 土沉香 苗木 叶绿素含量
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基于离散小波-微分变换算法定量反演火龙果茎枝叶绿素含量的研究 被引量：3
11
作者 王延仓 李笑芳 +5 位作者 李莉婕 李楠 姜倩楠 顾晓鹤 杨秀峰 林家禄 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期549-556,共8页
作为一种仙人掌科植物,火龙果植株无叶,主要依靠肉质茎进行光合作用、蒸腾作用等生理功能,火龙果的肉质茎与常见绿叶类植物叶片在组织结构、形态等方面存在明显差异,且二者在植株冠层结构方面也存在明显差异,该差异会直接影响植株冠层... 作为一种仙人掌科植物,火龙果植株无叶,主要依靠肉质茎进行光合作用、蒸腾作用等生理功能,火龙果的肉质茎与常见绿叶类植物叶片在组织结构、形态等方面存在明显差异,且二者在植株冠层结构方面也存在明显差异,该差异会直接影响植株冠层光谱特征,进而影响基于与光谱技术的光合色素监测。为探寻提升火龙果茎枝叶绿素含量估测精度的方法,研究以贵州省罗甸县龙坪镇烟山火龙果种植基地为试验区,先采集火龙果茎枝光谱及光谱测定部位的组织,并采用乙醇萃取法测定此组织的叶绿素含量,然后选用传统数学变换、连续小波变换、离散小波变换、离散小波-微分变换方法分别处理分析光谱数据,并采用相关性分析算法提取、筛选敏感特征波段,最后选用偏最小二乘算法构建火龙果茎枝叶绿素含量估测模型,分析结果如下:(1)采用离散小波-微分变换算法,高频信息与低频信息的峰、谷交替依次呈现,且可用信息分部具有较强的稳定性,可用信息随尺度的增加,曲线振幅加大、频率降低。(2)数学变换内的微分变换、连续小波变换、离散小波变换与离散小波-微分变换方法均能明显提升光谱对火龙果茎枝叶绿素含量的敏感性,其中以离散小波-微分变换方法最优,经处理后光谱与火龙果茎枝叶绿素含量的决定系数最高可达0.565(位于H1分解尺度737.5 nm处)。(3)离散小波-微分变换最能有效提升光谱对火龙果茎枝叶绿素含量的估测能力,并且基于离散小波-微分变换H2尺度构建的估测模型为最优模型,其验证精度的R^(2)=0.769,RMSE=0.040,RPD=1.739。研究分析了四类光谱处理算法在提升光谱对火龙果茎枝叶绿素含量敏感性与估测能力方面的效果,表明离散小波-微分变换算法能有效提升光谱对火龙果茎枝叶绿素含量的估测能力,为火龙果茎枝叶绿素含量的无损估测提供了基础技术支撑。 展开更多
关键词 火龙果 叶绿素含量 离散小波算法 高光谱
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融合无人机多源传感器的马铃薯叶绿素含量估算 被引量：1
12
作者 边明博 马彦鹏 +3 位作者 樊意广 陈志超 杨贵军 冯海宽 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期240-248,共9页
叶绿素是衡量作物光合作用的重要指标,监测马铃薯关键生育期叶片叶绿素含量(Leaf chlorophyll content,LCC)至关重要。获取马铃薯块茎形成期、块茎增长期和淀粉积累期的无人机RGB和多光谱影像,提取无人机多光谱影像的光谱反射率构建植... 叶绿素是衡量作物光合作用的重要指标,监测马铃薯关键生育期叶片叶绿素含量(Leaf chlorophyll content,LCC)至关重要。获取马铃薯块茎形成期、块茎增长期和淀粉积累期的无人机RGB和多光谱影像,提取无人机多光谱影像的光谱反射率构建植被指数(Vegetation index,VIs),利用Gabor滤波器提取RGB影像的纹理信息(Texture information,TIs)。然后利用机器学习SVR-REF方法进行数据降维获取植被指数和纹理特征重要性排序,并采用迭代的方法在植被指数最佳模型中加入纹理信息,观察每次加入的纹理信息对模型的动态影响。最后使用支持向量机(Support vector machine,SVR)和K-最近邻算法(K-nearest neighbor,KNN)2种机器学习方法进行建模。结果表明,马铃薯3个关键生育期,加入纹理特征后的2种模型精度和稳定性均有提高,且SVR模型精度优于KNN。块茎形成期,SVR模型建模R~2由0.61提升至0.71,RMSE由0.20 mg/g降为0.17 mg/g,精度提升14.2%,验证R~2由0.58提升至0.66,RMSE由0.19 mg/g降至0.17 mg/g,精度提升10.5%。块茎增长期,SVR建模R~2由0.59提升至0.67,RMSE由0.16 mg/g降至0.14 mg/g,验证R~2由0.71提升至0.79,RMSE由0.15 mg/g降至0.13 mg/g,精度提升13.3%。淀粉积累期,SVR建模R~2由0.62提升为0.69,RMSE由0.17 mg/g降至0.14 mg/g,精度提升17.6%,验证R~2由0.47提升至0.63,RMSE由0.17 mg/g降至0.14 mg/g,精度提升17.6%。另外,3个时期参与SVR建模的植被指数数量分别为19、16、3,纹理数量分别为4、2、9,在植被指数不能充分响应叶绿素含量时,会有更多纹理信息参与建模,并且模型精度提升更高,进一步论证了纹理特征在马铃薯叶绿素含量反演中的重要性。 展开更多
关键词 马铃薯 叶绿素含量 图谱融合 Gabor纹理 机器学习
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基于多光谱成像与机器学习的植物叶绿素含量反演 被引量：1
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作者 范学星 张慧春 +2 位作者 邹义萍 黄玉萍 边黎明 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第7期78-88,共11页
【目的】利用多光谱图像光谱信息快速准确检测植物叶绿素含量,为植物生长监测、胁迫诊断与精确管理提供参考依据和技术指导。【方法】以冬青科中1年生苗期的大别山冬青和北美冬青为研究对象,构建一套基于多光谱相机RedEdge-MX近端提取... 【目的】利用多光谱图像光谱信息快速准确检测植物叶绿素含量,为植物生长监测、胁迫诊断与精确管理提供参考依据和技术指导。【方法】以冬青科中1年生苗期的大别山冬青和北美冬青为研究对象,构建一套基于多光谱相机RedEdge-MX近端提取植物表型信息的系统,采集成熟期和生长期2个品种冬青叶片的蓝色、绿色、红色、近红外、红边5个波段的多光谱图像,处理得到每个叶片各波段处的光谱反射率。将得到的光谱反射率与使用手持式叶绿素含量测定仪测得的叶绿素相对含量(SPAD)进行相关性分析,采用传统支持向量回归(SVR)算法与网格搜索算法(GS)、遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)进行反演建模,对比得到拟合度最高的反演模型,实现利用多光谱图像光谱信息快速准确检测植物叶绿素含量。【结果】对比传统SVR算法与优化后GS-SVR算法、GA-SVR算法和PSO-SVR算法得到反演模型的光谱反射率与SPAD相关性,其模型拟合度分别为R_(1)^(2)=0.24,均方根误差RMSE_(1)=0.160;R_(2)^(2)=0.72,RMSE_(2)=0.097;R_(3)^(2)=0.84,RMSE_(3)=0.073;R_(4)^(2)=0.91,RMSE_(4)=0.066。校正决定系数R^(2)_(adjusted)1=0.23,平均绝对误差MAE_(1)=0.119;R^(2)_(adjusted2)=0.71,MAE_(2)=0.069;R^(2)_(adjusted3)=0.83,MAE_(3)=0.050;R^(2)_(adjusted4)=0.87,MAE_(4)=0.044。【结论】综合对比发现,优化后的PSO-SVR算法反演预测效果表现最佳。本研究通过采集植物多光谱图像,采用对比优化后的PSO-SVR算法得到5个波段光谱反射率与SPAD的最优反演模型,预测模型的准确性和鲁棒性增加,可以实现植物叶片叶绿素含量的快速检测。同时,本研究结果推广应用至遥感层面,可以实现对大面积区域内的植被叶绿素进行反演,能够为精确林业苗木生长监测、胁迫诊断与动态调控提供理论基础和技术支撑。 展开更多
关键词 多光谱图像 叶绿素含量 表型信息 粒子群优化算法 支持向量回归
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坡垒相对叶绿素含量与图像特征的非线性分析及估测 被引量：1
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作者 袁莹 白前 +3 位作者 石蒙蒙 王雪峰 王鹏 冯启武 《森林与环境学报》 CSCD 北大核心 2023年第3期295-302,共8页
为探讨濒危树种坡垒叶绿素含量与图像特征之间的非线性关系,研究用图像颜色和纹理特征估测坡垒叶绿素含量的可行性,从而为坡垒叶绿素含量的图像无损监测提供参考。以2年生坡垒为研究对象,获取坡垒冠层相对叶绿素含量(SPAD值)和可见光红-... 为探讨濒危树种坡垒叶绿素含量与图像特征之间的非线性关系,研究用图像颜色和纹理特征估测坡垒叶绿素含量的可行性,从而为坡垒叶绿素含量的图像无损监测提供参考。以2年生坡垒为研究对象,获取坡垒冠层相对叶绿素含量(SPAD值)和可见光红-绿-蓝图像,采用广义可加模型(GAM)探究图像颜色和纹理特征与坡垒SPAD值的非线性相关性,并用基于Lasso算法筛选后的无多重共线性多图像特征构建多元线性回归模型、GAM、随机森林模型和XGBoost回归模型以估测SPAD值。结果表明:22个图像颜色纹理特征中与坡垒SPAD值线性相关最强的特征为相关标准差,呈正相关,非线性相关最强的特征为熵均值,呈反“J”形负相关;Lasso算法能够有效去除多图像特征之间存在的严重共线性,筛选后保留的15个图像特征方差膨胀因子值均低于10;利用多图像颜色和纹理特征估测SPAD值,经过交叉验证表明,XGBoost回归模型检验精度最高,决定系数、平均绝对误差和均方根误差分别为0.757、2.682和3.242。因此,坡垒图像颜色和纹理特征与SPAD值具有一定的非线性相关性,基于具有非线性解释能力的XGBoost回归模型的图像估测法可作为坡垒叶绿素含量估测的优选方法。 展开更多
关键词 坡垒 叶绿素含量 图像估测法 广义可加模型 非线性关系
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甘蓝型油菜叶绿素含量的主基因+多基因遗传分析 被引量：1
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作者 李远红 余坤江 +1 位作者 何雨琦 王晓东 《江苏农业科学》 北大核心 2023年第4期52-57,共6页
油菜是我国食用油的主要原料,为了明确甘蓝型油菜叶片叶绿素含量的遗传机制,指导以高产及品质性状为目标的高光效育种实践,应用植物数量性状主基因+多基因混合遗传分离分析方法,以甘蓝型油菜高叶绿素含量品系APL01、低叶绿素含量品系Ho... 油菜是我国食用油的主要原料,为了明确甘蓝型油菜叶片叶绿素含量的遗传机制,指导以高产及品质性状为目标的高光效育种实践,应用植物数量性状主基因+多基因混合遗传分离分析方法,以甘蓝型油菜高叶绿素含量品系APL01、低叶绿素含量品系Holly及2个品系杂交后衍生的198个重组自交家系群体(AH群体目前已发展到F2:13代)为材料,利用SPAD-502叶绿素仪于2019—2021连续3年测定9张叶片期叶片的叶绿素含量,进行3个年份环境的叶绿素含量的遗传分析。结果表明,在3个年份环境下,该群体中叶片的叶绿素含量存在广泛变异,叶绿素含量的变异系数分别为9.57%、8.45%、10.49%,频率分布图呈正态分布,符合主基因+多基因遗传特点。叶绿素含量最适模型为MX3-AI-AI,即3对加性-上位性主基因+多基因加性-上位性混合遗传模型,3个年份环境下主基因的遗传率为分别为63.22%、73.09%、73.33%,多基因遗传率分别为35.70%、26.32%、25.94%。主基因和多基因共同决定了油菜叶片叶绿素的含量,以主基因的遗传贡献占主要部分。 展开更多
关键词 甘蓝型油菜 叶绿素含量 主基因+多基因 遗传分析
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玉米幼苗缺氮磷钾锌铁症状表现及对叶绿素含量、生长特性的影响 被引量：1
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作者 雷玉明 马金 +2 位作者 郑天翔 王丽娟 张琪 《农业科技通讯》 2023年第3期92-96,共5页
采用营养砂培法,以‘兴垦10号’为试验材料,设完全营养(CK)、缺N、缺P、缺K、缺Zn、缺Fe、缺NPKZnFe处理,研究玉米幼苗缺素症表现时间与叶绿素含量、生长特性间的相互关系。结果表明,各处理玉米幼苗缺素症出现时期有一定差异且症状显著,... 采用营养砂培法,以‘兴垦10号’为试验材料,设完全营养(CK)、缺N、缺P、缺K、缺Zn、缺Fe、缺NPKZnFe处理,研究玉米幼苗缺素症表现时间与叶绿素含量、生长特性间的相互关系。结果表明,各处理玉米幼苗缺素症出现时期有一定差异且症状显著,缺N、缺NPKZnFe处理3叶期显症,缺P、缺Zn、缺Fe处理4叶期显症,缺K处理5叶期显症;缺N、缺P、缺K、缺Zn、缺Fe及缺NPKZnFe处理玉米幼苗叶绿素a、叶绿素b、叶绿素a+b含量范围分别在0.050~0.435 mg/(g·FW)、0.021~0.360 mg/(g·FW)、0.071~1.018 mg/(g·FW),显著低于对照,对叶绿素含量影响依次为缺NPKZnFe﹥缺N﹥缺Fe﹥缺Zn﹥缺P﹥缺K;缺素处理株高、茎粗、根长、根重、植株总重显著低于对照,根冠比显著高于对照,缺NPKZnFe处理各性状相比对照差异极显著,其次缺N、缺Fe对株高、根长有影响,缺N、缺P、缺K对茎粗、根重、植株总重、根冠比影响显著。为判断玉米幼苗生长情况与施肥方案提供了依据,同时表明河西走廊国家级玉米制种田应注重苗期水肥滴灌管理。 展开更多
关键词 玉米幼苗 缺素症 叶绿素含量 生长特性
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多遥感光谱指标结合进行大田冬小麦叶片叶绿素含量估测研究
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作者 韩振强 李卫国 +4 位作者 张晓东 李伟 马廷淮 张宏 姚永胜 《麦类作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第11期1467-1474,共8页
为解决大田冬小麦叶片叶绿素含量估测模型精度低、通用性弱的问题,在获取冬小麦拔节期和抽穗期冠层红光波段反射率(BR_(red))和近红外波段反射率(BR_(nir))的基础上,计算归一化差值植被指数(NDVI)、差值植被指数(DVI)、比值植被指数(RVI... 为解决大田冬小麦叶片叶绿素含量估测模型精度低、通用性弱的问题,在获取冬小麦拔节期和抽穗期冠层红光波段反射率(BR_(red))和近红外波段反射率(BR_(nir))的基础上,计算归一化差值植被指数(NDVI)、差值植被指数(DVI)、比值植被指数(RVI)、土壤调节植被指数(SAVI)、改进型比值植被指数(MSR)、重归一化植被指数(RDVI)、II型增强植被指数(EVI2)和非线性植被指数(NLI)等8个植被指数。经统计分析,选择与叶片叶绿素含量(SPAD值)相关性较好的5个遥感光谱指标(NDVI、MSR、NLI、BR_(red)和RVI)作为输入变量,建立了冬小麦叶片叶绿素含量的BP神经网络估测模型(WWLCC_(BP)),并对估测模型进行精度验证。结果表明,WWLCC_(BP)估测模型在拔节期估测的决定系数(r^(2))为0.84,均方根误差(RMSE)为5.39,平均相对误差(ARE)为9.87%。抽穗期的估测效果与拔节期较为一致。将WWLCC_(BP)和高分六号影像结合监测了研究区域冬小麦叶片叶绿素含量的空间分布信息,叶片SPAD值在43.2~53.7之间的冬小麦长势正常,种植面积为25483 hm^(2),占冬小麦总播种面积的69.81%。这说明多遥感光谱指标结合建立的神经网络估测模型可以实现对大田冬小麦叶片叶绿素含量的有效估测。 展开更多
关键词 冬小麦 遥感光谱指标 神经网络 叶片叶绿素含量 估测模型
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基于仿生优化算法的水稻叶绿素含量反演模型
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作者 李晓凯 于海业 +4 位作者 于跃 王洪健 张蕾 张昕 隋媛媛 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期93-99,共7页
用光谱信息精准、高效地检测水稻叶片叶绿素含量,对诊断和优化水稻叶片氮素营养、开发和优化稻田氮素追肥系统、监测和评价水稻病虫害具有重要的实际意义。针对单纯采用机器学习模型反演水稻叶片叶绿素含量模型精确性和稳定性差的问题,... 用光谱信息精准、高效地检测水稻叶片叶绿素含量,对诊断和优化水稻叶片氮素营养、开发和优化稻田氮素追肥系统、监测和评价水稻病虫害具有重要的实际意义。针对单纯采用机器学习模型反演水稻叶片叶绿素含量模型精确性和稳定性差的问题,以粳稻吉粳88为研究对象,通过网格试验获得分蘖期等关键生育期的叶片表型高光谱数据和相对叶绿素含量。选取核极限学习机(KELM)为基础建模模型,提出了一种先依据基础KELM建模效果选择预处理方法后,再利用仿生优化算法对所选预处理组合所对应的KELM模型的训练过程进行优化的新思路,以提高模型预测精度。首先,对光谱数据的各类预处理方法展开研究,通过对4类预处理方法进行全排列组合共得到72种预处理组合。利用连续投影算法(SPA)选择特征波段输入KELM模型以筛选较优预处理组合。依据建模效果,预处理组合CWT+MMS,CWT+MSC+SG+SS和CWT+SS所对应KELM的测试集决定系数(R^(2)_(p))较高,分别为0.850,0.835和0.828。其次,为使KELM模型在保证稳定性和泛化性的前提下性能达到最优,引入哈里斯鹰优化算法(HHO),通过模拟鹰群在捕食时的合作行为和追逐策略,自动最优调节上述三种KELM模型参数,使得HHO-KELM模型R^(2)_(p)分别为0.957,0.867和0.858,模型精度得到有效提升,最高提升10.7%。通过研究,证明了HHO算法优化机器学习模型反演水稻叶片叶绿素含量的可行性,为东北粳稻叶绿素含量的测定和评估提供了有力的参考和借鉴。 展开更多
关键词 哈里斯鹰优化算法 核极限学习机 高光谱 叶绿素含量
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基于透过强度光谱红边特征的辣椒叶片叶绿素含量诊断模型研究
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作者 黄帅 孙浩翔 +3 位作者 王廷超 舒坤良 王青蓝 盖嘉慧 《中国农机化学报》 北大核心 2023年第11期109-114,共6页
为快速、精准的诊断辣椒叶绿素含量,采用测量方法简单、干扰因素较少的透过光谱进行定量分析。研究对叶绿素含量极其敏感的红边波段变化规律,利用一阶导数法计算代表红边波段特征的红边位置、红边幅值和红边面积三种红边参数,分析参数... 为快速、精准的诊断辣椒叶绿素含量,采用测量方法简单、干扰因素较少的透过光谱进行定量分析。研究对叶绿素含量极其敏感的红边波段变化规律,利用一阶导数法计算代表红边波段特征的红边位置、红边幅值和红边面积三种红边参数,分析参数变量间的相关性和共线性,并基于特征参数分别建立最小二乘回归模型和岭回归模型。结果表明,最小二乘回归模型的验证结果相对误差为7.94%,岭回归模型的验证结果相对误差为7.75%,岭回归模型不仅解决参数间的共线性问题,并且提高模型验证结果的精确度,该模型可以作为辣椒生长状态快速诊断的技术基础。 展开更多
关键词 辣椒叶片 叶绿素含量 透过强度光谱 红边参数 岭回归
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基于便携式蜜柚光谱仪的金沙柚叶片叶绿素含量监测模型
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作者 潘玉霞 李艳大 +5 位作者 曹中盛 孙滨峰 黄俊宝 吴自明 冯旭萍 郭永久 《江西农业学报》 CAS 2023年第5期60-66,共7页
为了验证便携式蜜柚光谱仪(PPS)监测金沙柚叶片叶绿素含量(LCC)的准确性,建立了基于PPS的金沙柚LCC监测模型。通过设置不同施氮水平的金沙柚果园试验,利用3种光谱仪(PPS、ASD FH2和RapidSCAN)采集金沙柚幼果期、果实膨大期的冠层光谱反... 为了验证便携式蜜柚光谱仪(PPS)监测金沙柚叶片叶绿素含量(LCC)的准确性,建立了基于PPS的金沙柚LCC监测模型。通过设置不同施氮水平的金沙柚果园试验,利用3种光谱仪(PPS、ASD FH2和RapidSCAN)采集金沙柚幼果期、果实膨大期的冠层光谱反射率,测得金沙柚LCC,并计算得到归一化植被指数(NDVI)和归一化红边指数(NDRE),分析比较了这3种光谱仪采集的冠层植被指数间的相关关系,构建了基于PPS的LCC监测模型。结果表明:金沙柚LCC随着氮肥施用量的增加而增大;PPS和ASD FH2采集的NDVI和NDRE间的r分别为0.9062~0.9460和0.9159~0.9676,PPS和RapidSCAN采集的NDVI和NDRE间的r分别为0.9867~0.9941和0.9324~0.9673,表明PPS测量精度较高,可替代ASD FH2、RapidSCAN。基于PPS的2个冠层植被指数相比,NDVI_(PPS)与LCC相关性最高,幼果期和果实膨大期的模型监测效果优于生长中期的;基于NDVI_(PPS)的多项式模型可较准确地预测LCC,模型R~2为0.7936~0.9888。采用PPS可以实时准确地获取LCC信息,克服费时耗工、时效性差等问题,在金沙柚丰产高效栽培中具有应用价值。 展开更多
关键词 金沙柚 叶片叶绿素含量 便携式蜜柚光谱仪 冠层植被指数 监测模型
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