基于高光谱遥感的苹果生化参数估算模型研究
发布时间：2021-07-30 13:01
陕西省地处黄土高原苹果优势产区,苹果种植面积和产量均居全国前列,是当地促进经济发展和农民增收的特色产业。苹果产业发展对优化与调整陕西区域产业结构、促进地区特色产业发展、增加农民就业、实现地方农民增收具有重要意义。探讨苹果叶片生物化学参数的高光谱估算方法,为果树的田间管理、施肥等提供理论依据。以陕西召宅村标准化苹果果园为研究对象,分别测定苹果叶片终花期、幼果期、膨果期、果实着色期、果实成熟期的原始高光谱数据及其叶绿素含量（SPAD）、氮平衡指数（NBI）、含水率,分析获取各生育期一阶微分光谱,分析不同生育期生物化学参数的变化规律及高光谱特征,以及不同生物化学参数水平下高光谱变化规律。在此基础上,选择多种建模方法构建苹果叶片不同生育期的叶绿素、氮素以及水分含量估算模型,并对模型精度进行验证,主要结论如下:（1）在苹果叶片生化参数的高光谱估算模型中,估算精度和拟合度最好的是参数是叶绿素含量,其次是氮平衡指数,最差的是水分含量。整体上果实成熟期、果实着色期、膨果期的估算精度和拟合度好于终花期和幼果期。其中,果实着色期是苹果生化参数估算、监测的敏感时期。（2）苹果叶片叶绿素含量和氮平衡指数的敏感...
【文章来源】：西北农林科技大学陕西省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：97 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
研究区地理位置图
西北农林科技大学硕士学位论文20从图中可以看出，各生育期的苹果叶片光谱曲线变化趋势基本一致，呈现出可见光波段（400~780nm）反射率低，近红外波段（780~1000nm）反射率高。由于在可见光波段，叶片色素对绿光发生强烈地反射，对蓝光和红光产生强烈的吸收作用，光谱反射率在绿光波段550nm附近形成一个明显的反射峰，蓝光波段450nm附近和红光波段680nm附近出现两个吸收谷。在680nm~750nm波段，光谱反射率迅速攀升，在近红外波段（780~1000nm）形成植物光谱特有的高反射平台。图3-1不同生育期苹果叶片原始光谱特征Fig.3-1Primaryspectralcharacteristicsofappleleavesatdifferentgrowthstages3.2.2一阶微分光谱特征不同生育期的苹果叶片一阶微分光谱曲线如图3-2所示。可以看出，各生育期一阶微分光谱曲线变化一致，均表现出相同的“两峰一谷”的特征。表3-4为不同生育期苹果叶片一阶微分光谱三边参数汇总。结合图3-2和表3-4可得，各生育期左锋位于490~530nm（蓝边波段）内，幅值分别位于520nm、519nm、520nm、519nm、520nm处；右峰位于680~760nm（红边波段）内，幅值分别位于708nm、709nm、713nm、709nm、713nm处，右峰的振幅较大，约为左峰的4倍；“一谷”位于560~640nm（黄边波段）内，幅值分别位于566nm、566nm、569nm、569nm、569nm处。
第三章苹果叶片生物化学参数及高光谱特征分析21图3-2不同生育期苹果叶片一阶微分光谱特征Fig.3-2Firstorderdifferentialspectralcharacteristicsofappleleavesatdifferentgrowthstages表3-4不同生育期苹果叶片一阶微分光谱三边参数汇总Table3-4firstorderdifferentialspectraltrilateralparametersofappleleavesatdifferentgrowthstages“三边”参数Threesideparameter生育期Growthstage终花期Finalfloweringstage幼果期Youngfruitstage膨果期Fruitfillingstage着色期Fruitcoloringstage成熟期Fruitripeningstage蓝边位置λ520519520519520蓝边幅值D0.00320.00280.00270.00320.0026蓝边面积D0.07090.06560.06200.08050.0628黄边位置λ566566569569569黄边幅值D-0.0024-0.0021-0.0019-0.0022-0.0018黄边面积D0.07890.06900.06750.07950.0659红边位置λ708709713709713红边幅值D0.01470.01320.01260.01220.0119红边面积D0.54670.52710.52090.51330.5214各生育期苹果叶片“蓝边”、“黄边”位置较为固定，分别位于520nm、569nm附近。从终花期到膨果期，“红边”位置逐渐向波长大的方向移动，逐渐从708nm移动至713nm，一阶微分最大值和面积都逐渐减小，出现“红移”现象，这是由于随着果实的生长发育，对果树对各种营养物质的需求不断增加，叶片叶绿素含量增加，光合作用变
【参考文献】：
期刊论文
[1]不同品种核桃叶片含水量与高光谱反射率的相关性差异分析[J]. 潘庆梅,张劲松,张俊佩,孟平,汪贵斌,杨洪国,王鑫梅,原文文,周宇. 林业科学研究. 2019(06)
[2]我国苹果育种研究现状及展望[J]. 丛佩华,张彩霞,韩晓蕾,田义,张利义,李武兴. 中国果树. 2018(06)
[3]高光谱遥感技术发展与展望[J]. 张淳民,穆廷魁,颜廷昱,陈泽宇. 航天返回与遥感. 2018(03)
[4]苹果冠层叶绿素含量高光谱估算模型[J]. 董淼,王振锡. 新疆农业科学. 2018(06)
[5]甘蔗叶片光谱特征分析及氮含量估算初探[J]. 杨绍锷,陈廷速. 广东农业科学. 2018(02)
[6]高光谱数据降维对马铃薯分类的影响[J]. 王丽艳,薛河儒,王洪南. 江苏农业科学. 2017(18)
[7]基于无人机高光谱影像的引黄灌区水稻叶片全氮含量估测[J]. 秦占飞,常庆瑞,谢宝妮,申健. 农业工程学报. 2016(23)
[8]中国高光谱遥感的前沿进展[J]. 童庆禧,张兵,张立福. 遥感学报. 2016(05)
[9]植被叶片含水量反演的精度及敏感性[J]. 陈小平,王树东,张立福,姜海玲. 遥感信息. 2016(01)
[10]基于高分一号卫星数据的冬小麦叶片SPAD值遥感估算[J]. 李粉玲,王力,刘京,常庆瑞. 农业机械学报. 2015(09)
博士论文
[1]苹果种植户标准化生产行为研究[D]. 马兴栋.西北农林科技大学 2019
[2]西北地区冬小麦生长状况高光谱遥感监测研究[D]. 田明璐.西北农林科技大学 2017
[3]玉米生理参数及农田土壤信息高光谱监测模型研究[D]. 刘秀英.西北农林科技大学 2016
[4]陕西苹果、猕猴桃果园施肥技术研究[D]. 赵佐平.西北农林科技大学 2014
[5]陕西渭北苹果园土壤养分特征时空分析及施肥效应研究[D]. 高义民.西北农林科技大学 2013
[6]面向精细农业的无线传感器网络关键技术研究[D]. 张伟.浙江大学 2013
[7]陕西苹果生产与出口贸易研究[D]. 王秀娟.西北农林科技大学 2012
[8]冬小麦高光谱特征及其生理生态参数估算模型研究[D]. 姚付启.西北农林科技大学 2012
硕士论文
[1]陕西省苹果品种结构、区域布局与品质比较分析[D]. 史星雲.西北农林科技大学 2013
本文编号：3311450
【文章来源】：西北农林科技大学陕西省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：97 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
研究区地理位置图
西北农林科技大学硕士学位论文20从图中可以看出，各生育期的苹果叶片光谱曲线变化趋势基本一致，呈现出可见光波段（400~780nm）反射率低，近红外波段（780~1000nm）反射率高。由于在可见光波段，叶片色素对绿光发生强烈地反射，对蓝光和红光产生强烈的吸收作用，光谱反射率在绿光波段550nm附近形成一个明显的反射峰，蓝光波段450nm附近和红光波段680nm附近出现两个吸收谷。在680nm~750nm波段，光谱反射率迅速攀升，在近红外波段（780~1000nm）形成植物光谱特有的高反射平台。图3-1不同生育期苹果叶片原始光谱特征Fig.3-1Primaryspectralcharacteristicsofappleleavesatdifferentgrowthstages3.2.2一阶微分光谱特征不同生育期的苹果叶片一阶微分光谱曲线如图3-2所示。可以看出，各生育期一阶微分光谱曲线变化一致，均表现出相同的“两峰一谷”的特征。表3-4为不同生育期苹果叶片一阶微分光谱三边参数汇总。结合图3-2和表3-4可得，各生育期左锋位于490~530nm（蓝边波段）内，幅值分别位于520nm、519nm、520nm、519nm、520nm处；右峰位于680~760nm（红边波段）内，幅值分别位于708nm、709nm、713nm、709nm、713nm处，右峰的振幅较大，约为左峰的4倍；“一谷”位于560~640nm（黄边波段）内，幅值分别位于566nm、566nm、569nm、569nm、569nm处。
第三章苹果叶片生物化学参数及高光谱特征分析21图3-2不同生育期苹果叶片一阶微分光谱特征Fig.3-2Firstorderdifferentialspectralcharacteristicsofappleleavesatdifferentgrowthstages表3-4不同生育期苹果叶片一阶微分光谱三边参数汇总Table3-4firstorderdifferentialspectraltrilateralparametersofappleleavesatdifferentgrowthstages“三边”参数Threesideparameter生育期Growthstage终花期Finalfloweringstage幼果期Youngfruitstage膨果期Fruitfillingstage着色期Fruitcoloringstage成熟期Fruitripeningstage蓝边位置λ520519520519520蓝边幅值D0.00320.00280.00270.00320.0026蓝边面积D0.07090.06560.06200.08050.0628黄边位置λ566566569569569黄边幅值D-0.0024-0.0021-0.0019-0.0022-0.0018黄边面积D0.07890.06900.06750.07950.0659红边位置λ708709713709713红边幅值D0.01470.01320.01260.01220.0119红边面积D0.54670.52710.52090.51330.5214各生育期苹果叶片“蓝边”、“黄边”位置较为固定，分别位于520nm、569nm附近。从终花期到膨果期，“红边”位置逐渐向波长大的方向移动，逐渐从708nm移动至713nm，一阶微分最大值和面积都逐渐减小，出现“红移”现象，这是由于随着果实的生长发育，对果树对各种营养物质的需求不断增加，叶片叶绿素含量增加，光合作用变
【参考文献】：
期刊论文
[1]不同品种核桃叶片含水量与高光谱反射率的相关性差异分析[J]. 潘庆梅,张劲松,张俊佩,孟平,汪贵斌,杨洪国,王鑫梅,原文文,周宇. 林业科学研究. 2019(06)
[2]我国苹果育种研究现状及展望[J]. 丛佩华,张彩霞,韩晓蕾,田义,张利义,李武兴. 中国果树. 2018(06)
[3]高光谱遥感技术发展与展望[J]. 张淳民,穆廷魁,颜廷昱,陈泽宇. 航天返回与遥感. 2018(03)
[4]苹果冠层叶绿素含量高光谱估算模型[J]. 董淼,王振锡. 新疆农业科学. 2018(06)
[5]甘蔗叶片光谱特征分析及氮含量估算初探[J]. 杨绍锷,陈廷速. 广东农业科学. 2018(02)
[6]高光谱数据降维对马铃薯分类的影响[J]. 王丽艳,薛河儒,王洪南. 江苏农业科学. 2017(18)
[7]基于无人机高光谱影像的引黄灌区水稻叶片全氮含量估测[J]. 秦占飞,常庆瑞,谢宝妮,申健. 农业工程学报. 2016(23)
[8]中国高光谱遥感的前沿进展[J]. 童庆禧,张兵,张立福. 遥感学报. 2016(05)
[9]植被叶片含水量反演的精度及敏感性[J]. 陈小平,王树东,张立福,姜海玲. 遥感信息. 2016(01)
[10]基于高分一号卫星数据的冬小麦叶片SPAD值遥感估算[J]. 李粉玲,王力,刘京,常庆瑞. 农业机械学报. 2015(09)
博士论文
[1]苹果种植户标准化生产行为研究[D]. 马兴栋.西北农林科技大学 2019
[2]西北地区冬小麦生长状况高光谱遥感监测研究[D]. 田明璐.西北农林科技大学 2017
[3]玉米生理参数及农田土壤信息高光谱监测模型研究[D]. 刘秀英.西北农林科技大学 2016
[4]陕西苹果、猕猴桃果园施肥技术研究[D]. 赵佐平.西北农林科技大学 2014
[5]陕西渭北苹果园土壤养分特征时空分析及施肥效应研究[D]. 高义民.西北农林科技大学 2013
[6]面向精细农业的无线传感器网络关键技术研究[D]. 张伟.浙江大学 2013
[7]陕西苹果生产与出口贸易研究[D]. 王秀娟.西北农林科技大学 2012
[8]冬小麦高光谱特征及其生理生态参数估算模型研究[D]. 姚付启.西北农林科技大学 2012
硕士论文
[1]陕西省苹果品种结构、区域布局与品质比较分析[D]. 史星雲.西北农林科技大学 2013
本文编号：3311450
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