基于不同预处理方法的冬小麦冠层高光谱遥感长势监测研究

发布时间：2021-06-08 21:20

　　对于作物信息采集而言,传统的方法费时费力,且获得的信息时效性并不高,往往都滞后于作物的生长状态。高光谱遥感可以完成对作物信息实时无损的获取,能够为作物的精准管理提供决策支持。本研究以4个主推小麦品种和3种不同氮肥水平的大田试验为基础,综合运用高光谱分析技术、多元回归方法和机器学习理论等技术手段,分析不同品种和氮处理条件下冬小麦冠层光谱响应差异,针对冬小麦长势实时无损监测过程中的光谱预处理和建模方法等进行探索性研究,提高冬小麦长势实时无损监测的精度。主要研究结果如下:不同品种冬小麦冠层光谱反射率在可见光范围内,随生育期的推移,呈现先降低后升高的趋势,最后在灌浆期升到最高;在近红外范围内,趋势为先升高而后降低,在抽穗期期达到峰值。不同品种冬小麦冠层光谱反射率在不同施氮量条件下的光谱反射率在可见光范围内差异不明显;在近红外范围内,矮抗58和豫麦49-198的冠层光谱反射率与施氮量呈现出正相关的趋势,周麦27和西农509却是呈现出了先升高后降低的趋势,在N15条件下冠层光谱反射率最高。品种不同的冬小麦叶面积指数和叶片氮含量在生育期中所体现出来的整体趋势相同,趋势为先升高后降低。本研究采用三种方... 

【文章来源】：河南农业大学河南省

【文章页数】：43 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

技术路线图

不同品种冬小麦叶面积指数随生育时期的变化特征

基于RAW建立的冬小麦叶面积指数PLSR模型的预测结果（A;训练集，B：验证集，下同）

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于高光谱遥感的棉花叶片叶绿素含量估算[J]. 王烁,常庆瑞,刘梦云,严林,李媛媛,刘秀英.  中国农业大学学报. 2017(04)
[2]不同生育期冬小麦叶面积指数高光谱遥感估算模型[J]. 孟禹弛,侯学会,王猛.  江苏农业科学. 2017(05)
[3]基于高光谱遥感的冬小麦叶水势估算模型[J]. 陈智芳,宋妮,王景雷,孙景生.  中国农业科学. 2017(05)
[4]基于光谱特征与PLSR结合的叶面积指数拟合方法的无人机画幅高光谱遥感应用[J]. 高林,杨贵军,李长春,冯海宽,徐波,王磊,董锦绘,付奎.  作物学报. 2017(04)
[5]高光谱遥感技术在林业中的应用[J]. 洪娇,舒清态,吴娇娇.  绿色科技. 2016(16)
[6]基于多光谱与高光谱遥感数据的冬小麦叶面积指数反演比较[J]. 刘轲,周清波,吴文斌,陈仲新,唐华俊.  农业工程学报. 2016(03)
[7]基于高光谱分形分析的烟草冠层生长状况监测[J]. 齐婧冰,樊风雷,郭治兴.  华南师范大学学报(自然科学版). 2016(01)
[8]利用近地成像高光谱遥感对小麦全蚀病的监测[J]. 乔红波,师越,郭伟,时雷,马新明,周益林.  植物保护学报. 2015(03)
[9]氮素和小麦条锈病胁迫下小麦高光谱遥感估产模型研究[J]. 张玉萍,马占鸿.  中国农学通报. 2014(36)
[10]基于支持向量机模型的冬小麦全蚀病为害等级遥感监测[J]. 乔红波,焦红涛,吴旭,司海平,时雷,郭伟,马新明,周益林.  麦类作物学报. 2014(12)

博士论文
[1]冬小麦不同生育时期生态生理参数的高光谱遥感监测模型[D]. 贺佳.西北农林科技大学 2015
[2]高温胁迫下水稻生理生化特性及高光谱估测研究[D]. 谢晓金.南京信息工程大学 2011
[3]基于高光谱遥感的水稻氮素营养参数监测研究[D]. 田永超.南京农业大学 2008
[4]光谱遥感诊断水稻氮素营养机理与方法研究[D]. 张金恒.浙江大学 2004

硕士论文
[1]基于高光谱遥感的宁夏引黄灌区水稻生理生化参数研究[D]. 严林.西北农林科技大学 2017
[2]不同生育期冬小麦生理生化参数高光谱估测研究[D]. 殷紫.西北农林科技大学 2016
[3]基于近地高光谱遥感与作物生长模型的冬小麦品质监测预报研究[D]. 沈家晓.山东农业大学 2015
[4]小麦全蚀病高光谱遥感识别方法研究[D]. 焦红涛.河南农业大学 2014
[5]基于地面高光谱数据的露天煤矿土壤有机质特征分析[D]. 陶兰花.新疆大学 2014
[6]冬小麦叶面积指数与氮素垂直分布的高光谱反演研究[D]. 杨勤英.安徽大学 2014
[7]冬小麦氮素营养监测和产量预报的高光谱遥感模型研究[D]. 赵刚峰.西北农林科技大学 2012



本文编号：3219218