利用光谱反射率估算叶片生化组分和籽粒品质指标研究

对可见光至短波红外波段(350—2500nm)冬小麦田间冠层光谱反射率与叶片含氮量间的关系进行了相关分析。结果表明，820—1100nm波段的光谱反射率与叶片含氮量极显著正相关；1150—1300hm波段的光谱反射率与叶片含氮量显著正相关，以上两波段为叶片全氮的敏感波段。对各生育时期叶片全氮与其他生化组分的关系进行了回归分析，并建立了相关的回归方程，显著性检验结果表明，方程具有较高的可靠性。小麦的叶片含氮量可以估算其它生化组分及干物质指标含量，开花期叶片含氮量可用来估测籽粒蛋白质和干面筋等品质指标含量。     

利用光谱反射率估算叶片生化组分和籽粒品质指标研究

对可见光至短波红外波段(350—2500nm)冬小麦田间冠层光谱反射率与叶片含氮量间的关系进行了相关分析。结果表明，820—1100nm波段的光谱反射率与叶片含氮量极显著正相关；1150—1300hm波段的光谱反射率与叶片含氮量显著正相关，以上两波段为叶片全氮的敏感波段。对各生育时期叶片全氮与其他生化组分的关系进行了回归分析，并建立了相关的回归方程，显著性检验结果表明，方程具有较高的可靠性。小麦的叶片含氮量可以估算其它生化组分及干物质指标含量，开花期叶片含氮量可用来估测籽粒蛋白质和干面筋等品质指标含量。     

冬小麦冠层氮素的垂直分布及光谱响应

考察了田间条件下冬小麦主要生育阶段冠层氮素、叶绿素的垂直分布及其光谱响应。不同叶层的叶片含氮量按上 (冠层顶部向下至 1 / 3株高处 )、中、下层的顺序呈明显下降的梯度 ,全生育期不同土壤施氮处理平均 ,上、中层间相差 1 3 3% ,中、下层间相差 2 9 5 %。在生育前期 ,各层叶片的含氮量随土壤供氮水平增高而增加 ,但不同叶层间氮素的梯度相对稳定。到生育中后期 ,中、下层叶片间氮素含量梯度增大 ,且随土壤供氮水平增高而加剧 ,最大时可相差 4 5 3% ;冠层内叶绿素 (a b)含量的垂直分布规律与氮素含量的垂直分布相类似 ,但对土壤供氮水平的反应上表现出与氮素不尽一致的趋势。不同叶层的光谱特征表现为 ,在土壤低氮水平下 ,不同叶层间在红光波段、短波红外波段 (1 4 0 0nm— 1 80 0nm及 1 95 0nm— 2 30 0nm)的反射率差异显著 ,下部叶层的反射率显著高于上、中叶层 ,但在土壤高氮水平下 ,上述差异消失 ;在近红外平台处 ,不同叶层间反射率按上、中、下顺序降低 ,梯度分布特征明显。利用近红外波段的冠层反射光谱能够很好地反演中下层叶片的叶绿素含量     

不同养分供应状况对水稻荧光光谱特征的影响及其在遥感应用上的意义

在不同的养分供应状况下,对水稻在几个生育期的荧光光谱特征的研究表明:氮素供应的减少会引起水稻叶片荧光光谱中蓝绿波段峰的强度在有效分蘖期时降低,无效分蘖期始升高,并使红波段峰的强度和特征峰之间的强度比值(如440nm/550nm)在各生育期均有所降低;利用水稻叶片荧光光谱特征的变化监测其养分供应状况是可能的;监测波段以400—800nm为宜,监测时期应为分蘖盛期一孕穗期。     

土壤钾含量高光谱定量反演研究

为了更快捷准确地进行土壤钾(K)含量的预测,基于土壤高光谱数据和化学元素分析数据,研究土壤光谱与土壤钾含量之间的定量关系.在对土壤原始光谱进行处理分析基础上,提取反射率(R)、反射率倒数的对数(log(1/R))、反射率一阶微分(R')和波段深度(BD)4种光谱指标,运用偏最小二乘回归方法建立相应的预测模型,并对模型进行检验.结果表明,波段深度是估算土壤钾含量最好的光谱指标,其建模精度超过0.85,均方根误差不超过0.1;全波段高光谱分辨率反射光谱具有快速有效估算土壤钾含量的潜力.     

水稻叶片不同光谱形式反演叶绿素含量的对比分析研究

通过对常优1号和武粳15两个品种水稻叶片的反射率R、lg(1/R)、反射率一阶微分（FD）和反射率归一化（BN）等光谱形式的测量和计算，分析了叶片光谱不同变化形式与叶绿素含量的相关关系，建立了统计方程，并进行了比较与评价，同时，对反演方程的最佳波段选择进行了探讨。结果表明，叶绿素含量与反射率一阶微分光谱方程的相关性最强，而采用lg(1/R)的光谱形式能够提高遥感反演叶绿素含量的效果。经验证，两个水稻品种叶绿素含量的模拟值与实测值的复相关系数R2分别达到0.641和0. 818。     

南方丘陵稻田土碱解氮高光谱特征及反演模型研究

以兴国县稻田土高光谱反射率为研究对象,分析南方丘陵稻田土碱解氮的光谱响应波段,运用光谱分析方法提取光谱指数,建立基于反射光谱特征的南方丘陵稻田土碱解氮高光谱反演模型。经分析可知,不同碱解氮含量的南方丘陵稻田土光谱曲线在波长小于700 nm波谱范围内呈现随着碱解氮含量的增高,光谱反射率降低,吸收深度越大的趋势;通过分析南方丘陵稻田土碱解氮含量与光谱反射率16种数学变换的相关系数,提取敏感波段为694 nm,2 058 nm和2 189 nm。基于南方丘陵稻田土光谱反射率的碱解氮含量高光谱反演模型稳定性较强(R2=0.56),具有一定的预测能力,能用于南方丘陵稻田土碱解氮含量速测。     

基于主成分分析和BP神经网络的法国梧桐叶绿素含量高光谱反演研究

利用ASD便携式野外光谱仪和SPAD-502叶绿素计实测了落叶阔叶树法国梧桐叶片的高光谱反射率与叶片绿度,并对原始光谱反射率及一阶导数光谱与叶片绿度进行了相关分析;综合分析了10个常见光谱植被指数与法国梧桐叶绿素含量的相关性与预测性;最后利用主成分分析对光谱数据进行降维,将得到的主成分得分作为BP人工神经网络模型的输入变量进行了法国梧桐叶绿素含量的估算。结果表明:法国梧桐的叶片反射光谱数据与叶绿素含量的相关性在可见光区域显著,导数光谱数据在绿黄光区和红光区的部分波段与叶绿素含量的相关系数大于对应波段光谱反射率与叶绿素含量的相关关系。在所列举的10个常用植被指数中归一化植被指数与叶绿素含量的关系最密切,相关系数达到了0.7957。主成分分析的BP神经网络模型可以容纳更多的波段信息进行叶绿素含量的估算,预测值与实测值之间的线性回归的确定性系数R2为0.9883,是一种良好的植被叶绿素含量高光谱反演模式。     

大豆残茬光谱响应特征研究

利用HR-768型便携式光谱仪,测定了不同大豆残茬覆盖度下的地面光谱,利用照相法获取对应的大豆残茬覆盖度。采用线性回归方法分析了单波段反射率、反射率一阶导数、归一化指数、比值指数与大豆残茬覆盖度的相关性,获取了不同覆盖度水平下大豆残茬的光谱响应特征,并结合MODIS、TM、HJ-1B星的波段响应函数建立了大豆残茬覆盖度最优估算模型。结果表明,在2050—2150nm和2250—2350nm两个波段范围内,大豆残茬与裸土的光谱差异最显著,可用于二者的区分;大豆残茬的光谱特征与玉米、小麦残茬的光谱特征相似,仅在920—967nm范围内存在特殊的吸收峰;以高光谱数据为数据源,941.6nm处的反射率、2151.8nm处反射率一阶导数、1461.3nm和2404.4nm反射率构建的归一化指数以及2247nm和608.6nm反射率构建的比值指数适宜用于作物残茬覆盖度估算,以宽波段数据为数据源,短波红外与红波段反射率构建的比值指数适宜用于大豆残茬覆盖度估算。     

利用多时相的高光谱航空图像监测冬小麦条锈病

冬小麦发生锈病 ,叶绿素被大量破坏 ,水分蒸滕量大大增加 ,叶片细胞大小、形态、叶片结构发生了改变 ,从而改变了叶片和冠层的光学特性 ,使得遥感探测与评价成为可能。利用多时相的高光谱航空飞行图像数据 ,了解、分析和发现条锈病病害对作物光谱的影响及其光谱特征 ;设计了病害光谱指数 ,成功地监测了冬小麦条锈病病害程度与范围。对比 3个生育期的条锈病与正常生长冬小麦的PHI图像光谱及光谱特征 ,发现 :5 6 0— 6 70nm黄边、红谷波段 ,条锈病病害冬小麦的冠层反射率高于正常生长的冬小麦光谱反射率 ;近红外波段 ,条锈病病害的冠层反射率低于正常生长的冬小麦光谱反射率 ;条锈病冬小麦冠层光谱红谷吸收深度和绿峰的反射峰高度都会减小     

SO2污染环境下水稻导数光谱与生理生化指标的相关性研究

通过田间开顶式小区熏气试验,研究在SO2急性伤害条件下水稻冠层导数光谱与叶片含硫量、叶液pH值以及叶绿素含量的相 关性。分别选择分蘖期和抽穗期显著相关的波段(分蘖期： 689 nm、584 nm、570 nm; 抽穗期： 689 nm、584 nm、585 nm)建立 预测叶片含硫量、叶液pH值及叶绿素含量的回归模型,并分别用拔节期和灌浆期相应导数光谱反射率检验模型预测精度。结果表明 ,由分蘖期建立的回归模型估测拔节期叶液pH值以及叶绿素含量与实测值之间相关系数分别为0.884和0.630; 由抽穗期建立的回 归模型估测灌浆期的叶片含硫量、叶绿素含量与实测值之间相关系数分别为0.659和0.768,均通过显著检验。     

Hyperspectral reflectance of leaves and flowers of an outbreak species discriminates season and successional stage of vegetation

Spectral reflectance can be used to assess large-scale performances of plants in the field based on plant nutrient balance as well as composition of defence compounds. However, plant chemical composition is known to vary with season – due to its phenology – and it may even depend on the succession stage of its habitat. Here we investigate (i) how spectral reflectance could be used to discriminate successional and phenological stages of Jacobaea vulgaris in both leaf and flower organs and (ii) if chemical content estimation by reflectance is flower or leaf dependent.We used J. vulgaris, which is a natural outbreak plant species on abandoned arable fields in north-western Europe and studied this species in a chronosequence representing successional development during time since abandonment. The chemical content and reflectance between 400 and 2500 nm wavelengths of flowers and leaves were measured throughout the season in fields of different successional ages. The data were analyzed with multivariate statistics for temporal discrimination and estimation of chemical contents in both leaf and flower organs.Two main effects were revealed by spectral reflectance measurements: (i) both flower and leaf spectra show successional and seasonal changes, but the pattern is complex and organ specific (ii) flower head pyrrolizidine alkaloids, which are involved in plant defence against herbivores, can be detected through hyperspectral reflectance.We conclude that spectral reflectance of both leaves and flowers can provide information on plant performance during season and successional stages. As a result, remote sensing studies of plant performance in complex field situations will benefit from considering hyperspectral reflectance of different plant organs. This approach may enable more detailed studies on the link between spectral information and plant defence dynamics both aboveground and belowground.     

叶片辐射等效水厚度计算与叶片水分定量反演研究

在分析叶片水分对叶片反射率光谱影响的基础上,结合叶片内部水、干物质、叶绿素等光谱吸收系数曲线特征,分析了975nm波长水气吸收特征处叶片与光线相互作用原理,并利用Beer定律和945nm,975nm波长光谱反射率差值,推导了975nm波长辐射等效水厚度REWT的计算公式。由于表面反射、杂散射光、非均匀介质和叶片内部多次散射等因素,光在叶片内部的辐射传输不能直接用Beer定律描述,且利用Beer定律计算的REWT与叶片等效水水厚度EWT之间会有较大的偏差。论文设计和获取了多植物、不同水分梯度的叶片光谱获取试验数据,整理和分析了欧盟Lopex93数据,利用这两组独立数据和论文提出的REWT计算公式,比对验证了975nm波长叶片REWT和叶片EWT的统计模型,结果表明：由于光在叶片内部的多次散射,REWT是EWT的3.3倍左右。论文研究结果一方面为叶片EWT定量遥感探测提供了一种快速、简单且有较强通用性的计算方法和模型,另一方面,探测叶片REWT和EWT的定量关系,有助于了解叶片内部的光辐射传输情况,特别是间接了解近红外波段叶片内部的多次散射情况。     

土壤有机质光谱特征研究

对在宜兴市和横山县采集的174个土样400nm～2500nm波段的光谱曲线进行了研究。为了有效去除背景噪声对目标光谱的影响，并将非线性关系线性化，首先对土壤光谱进行了14种变换，然后运用光谱微分技术、逐步回归分析等方法研究了土壤光谱反射特性与土壤有机质之间的关系。结果表明，反射率对数的一阶微分这一变换形式对土壤有机质含量最为敏感。建立了相应的回归预测模型，模型方程判定系数达到0．885，较好地利用土壤光谱反射特性预测了土壤有机质的含量。     

重金属铜污染植被光谱响应特征研究

重金属铜污染植被的反射光谱特性会发生明显改变。在本研究中,采用不同程度的铜污染土壤作为培养基质,选择春小麦、上海青两种农作物进行铜胁迫实验,获取了4个不同生育期、10个不同铜污染强度下的植被叶片的反射光谱,并采用铜污染叶片7个特征波段和光谱角的方法研究了铜污染叶片的光谱特征。结果表明,铜污染叶片光谱差异与作物时期和作物类型有关,可以采用叶片光谱角描述铜污染叶片与健康叶片的光谱差异。该方法只需与阈值做简单的比较,方法简便易行,而且对轻度及重度铜污染十分敏感。叶片光谱辐射传输模型反演结果表明铜污染叶片内部结构参数N明显变大,这也证明了铜污染使叶片内部结构更加散乱无序。在此基础上进一步建立了N与红肩处反射率值的线性关系,相关系数为0.978。本文为铜污染叶片光谱反射模型的建立提供了初步的数据基础与理论支持。     

Estimating chlorophyll content of crops from hyperspectral data using a normalized area over reflectance curve (NAOC)

The Normalized Area Over reflectance Curve (NAOC) is proposed as a new index for remote sensing estimation of the leaf chlorophyll content of heterogeneous areas with different crops, different canopies and different types of bare soil. This index is based on the calculation of the area over the reflectance curve obtained by high spectral resolution reflectance measurements, determined, from the integral of the red–near-infrared interval, divided by the maximum reflectance in that spectral region. For this, use has been made of the experimental data of the SPARC campaigns, where in situ measurements were made of leaf chlorophyll content, LAI and fCOVER of 9 different crops – thus, yielding 300 different values with broad variability of these biophysical parameters. In addition, Proba/CHRIS hyperspectral images were obtained simultaneously to the ground measurements. By comparing the spectra of each pixel with its experimental leaf chlorophyll value, the NAOC was proven to exhibit a linear correlation to chlorophyll content. Calculating the correlation between these variables in the 600–800 nm interval, the best correlation was obtained by computing the integral of the spectral reflectance curve between 643 and 795 nm, which practically covers the spectral range of maximum chlorophyll absorption (at around 670 nm) and maximum leaf reflectance in the infrared (750–800 nm). Based on a Proba/CHRIS image, a chlorophyll map was generated using NAOC and compared with the land-use (crops classification) map. The method yielded a leaf chlorophyll content map of the study area, comprising a large heterogeneous zone. An analysis was made to determine whether the method also serves to estimate the total chlorophyll content of a canopy, multiplying the leaf chlorophyll content by the LAI. To validate the method, use was made of the data from another campaign ((SEN2FLEX), in which measurements were made of different biophysical parameters of 7 crops, and hyperspectral images were obtained with the CASI imaging radiometer from an aircraft. Applying the method to a CASI image, a map of leaf chlorophyll content was obtained, which on, establishing comparisons with the experimental data allowed us to estimate chlorophyll with a root mean square error of 4.2 μg/cm², similar or smaller than other methods but with the improvement of applicability to a large set of different crop types.