基于高光譜監(jiān)測(cè)不同覆蓋度下小麥葉層氮含量的研究.pdf

1、實(shí)時(shí)、無(wú)損監(jiān)測(cè)小麥氮素狀況對(duì)其精確施肥非常重要。高光譜遙感技術(shù)可有效監(jiān)測(cè)作物氮素信息，為科學(xué)施肥提供技術(shù)支撐，但獲取的小麥光譜受多因素影響，如冠層結(jié)構(gòu)、土壤。設(shè)計(jì)了不同株型品種、氮水平和密度的小麥田間試驗(yàn)，綜合考慮土壤和冠層結(jié)構(gòu)對(duì)冠層反射率的影響，分析植被指數(shù)、光譜特征參數(shù)和化學(xué)計(jì)量法與LNC的定量關(guān)系，以期找到受土壤和冠層結(jié)構(gòu)影響較小且能很好地估測(cè)小麥LNC的最佳植被指數(shù)、光譜特征參數(shù)和化學(xué)計(jì)量法，從而確定不同覆蓋度下小麥氮素?zé)o損監(jiān)測(cè)

2、最優(yōu)方法，最終為不同覆蓋度下小麥氮素高光譜無(wú)損監(jiān)測(cè)與精確管理提供技術(shù)支撐。
　　本研究采用兩種方法減少土壤干擾，一種是通過(guò)線(xiàn)性混合像元分解(LMSA)提取純凈的植被光譜，另一種是通過(guò)引入調(diào)節(jié)因子θ來(lái)構(gòu)建修正型植被指數(shù)mSR。經(jīng)LMSA分解后，SR(R471，R504)與LNC的R2從0.66提高到0.71。修正型植被指數(shù)(mSR=(R471+θ)/(R504+θ))與LNC的相關(guān)性比SR（R471，R504）(R2=0.71)與L

3、NC的有較大提高(R2=0.78)，R2提高了0.07，驗(yàn)證模型估測(cè)小麥LNC的P-R2和RRMSE分別為0.74、14.77％。最佳觀測(cè)高度和角度研究表明，當(dāng)高度為1米時(shí)，最佳觀測(cè)角為后向60°;當(dāng)觀測(cè)角為0°時(shí)，最佳高度為0.5米。綜上所述，mSR和LMSA法能提高不同覆蓋度下小麥LNC監(jiān)測(cè)精度，前者表現(xiàn)優(yōu)于后者;且驗(yàn)證模型具有較好的精度和穩(wěn)定性;最佳觀測(cè)位置是冠層上方0.5米0°或冠層上方1米后向60°。
　　其次，利用高光

4、譜特征參數(shù)監(jiān)測(cè)不同覆蓋度下小麥葉層氮含量，包括連續(xù)統(tǒng)去除、紅邊參數(shù)及小波變換法?；谶B續(xù)統(tǒng)去除法，NMAD（面積歸一化最大吸收深度）與小麥LNC的相關(guān)性(R2)和預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)誤(RMSE)，分別為0.47、0.74，效果較差，且驗(yàn)證模型的P-R2和RRMSE分別為0.52、24.83％，預(yù)測(cè)精度較低。基于紅邊參數(shù)法，修正前紅邊參數(shù)DD(A680-718，A700-724)與小麥LNC以線(xiàn)性擬合最好，S-R2和RMSE分別為0.59、0.55

5、;參照前人研究，引入藍(lán)光波段得到修正后紅邊參數(shù)mDD(A680-718，A700-724)的S-R2和RMSE分別0.65、0.60;且檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷腜-R2和RRMSE分別為0.65、18.09％，說(shuō)明修正后紅邊參數(shù)監(jiān)測(cè)LNC的效果較修正前的有明顯提高?；谛〔ㄗ儞Q法，對(duì)350-1350nm范圍內(nèi)進(jìn)行CWT獲得特定尺度和波段下小波系數(shù)，采用線(xiàn)性回歸法獲得小波系數(shù)和小麥LNC的相關(guān)性。結(jié)果表明:組合型小波系數(shù)bior3.3(W516，S8)

6、+sym5(W432，S5)與LNC建模的R2為0.75，為估測(cè)小麥LNC的最佳小波函數(shù);其檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷腜-R2和RRMSE分別為0.74、17.51％。另外，還計(jì)算了紅邊面積和其他參數(shù)，但這些參數(shù)監(jiān)測(cè)小麥LNC的效果均較差。
　　最后，利用化學(xué)計(jì)量法監(jiān)測(cè)不同覆蓋度條件下小麥LNC，比較逐步多元回歸(SMLR)、主成分回歸(PCR)和偏最小二乘法(PLS)監(jiān)測(cè)小麥LNC的效果，并基于這三種方法篩選小麥LNC的最佳化學(xué)計(jì)量法，構(gòu)建了基

7、于化學(xué)計(jì)量法監(jiān)測(cè)不同覆蓋度條件下小麥LNC的模型。研究表明，基于PLS建立的LNC監(jiān)測(cè)模型表現(xiàn)最好，建模決定系數(shù)RC2為0.80，標(biāo)準(zhǔn)誤差RMSEC為0.39;模型內(nèi)部交叉驗(yàn)證表明，預(yù)測(cè)氮含量?jī)?nèi)部驗(yàn)證決定系數(shù)RCV2為0.77，內(nèi)部驗(yàn)證標(biāo)準(zhǔn)誤差RMSECV為0.41;模型外部驗(yàn)證表明，預(yù)測(cè)小麥LNC的外部驗(yàn)證決定系數(shù)RV2為0.76，外部驗(yàn)證標(biāo)準(zhǔn)誤差RMSEP為0.36。另外，還分析了基于這三種化學(xué)計(jì)量法在低、中、高覆蓋度下監(jiān)測(cè)小麥LN