柑橘植株冠层营养及花量、产量的近地遥感估测研究

发布时间：2017-08-12 11:11

  本文关键词：柑橘植株冠层营养及花量、产量的近地遥感估测研究

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【摘要】：本试验以塔罗科血橙为研究对象,利用八旋翼无人机搭载的多光谱成像仪,分别在花芽生理分化期、休眠期和盛花期采集植株冠层光谱遥感信息,同时采集冠层叶片进行营养元素含量的测定,并调查统计试验区域单株的花量和产量。运用光谱遥感图像处理和数理统计分析等技术,研究建立柑橘植株冠层营养、花量和产量的近地遥感估测技术,以期为基于无人机低空遥感信息的柑橘营养和成花坐果量检测技术的研发提供理论依据和技术支持。主要研究内容和结果如下:1.塔罗科血橙植株冠层营养元素含量的近地遥感估测(1)通过对花芽生理分化期、休眠期、盛花期塔罗科血橙植株冠层近地遥感光谱信息分析,发现,塔罗科血橙冠层近地遥感光谱反射率与典型植物十分相似,即在可见光区域反射率较低,近红外区域反射率较高。三个时期冠层光谱反射率波形曲线走势相似,但反射率大小差异显著,基本呈花芽生理分化期休眠期盛花期的趋势。(2)基于获取的三个物候期的塔罗科血橙冠层近地遥感光谱信息,采用归一化(Normalization)、多元散射校正(MSC)、去噪(De-Noise)、标准正态变量变换(SNV)等四种方法对原始光谱进行预处理,并基于预处理后光谱和原始光谱建立植株冠层营养元素含量的偏最小二乘(PLS)、多元线性回归(MLR)、主成分回归(PCR)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型。通过比对不同模型对植株冠层N、P、K、Ca、Mg、S含量的预测精度,结果显示,植株冠层N含量近地遥感估测的最佳模型为基于休眠期冠层原始光谱所建PCR模型;基于休眠期冠层原始光谱所建MLR模型对植株冠层P含量的预测效果最优;基于盛花期冠层原始光谱所建LS-SVM模型可以实现冠层K含量的最优估测;对休眠期冠层原始光谱进行SNV预处理后,采用LS-SVM建立模型对冠层Ca含量的近地遥感估测效果最佳;对冠层Mg含量的估测,则以基于SNV预处理花芽生理分化期冠层光谱所建PLS模型效果最好;基于休眠期冠层原始光谱所建LS-SVM模型可以较好地估测冠层S含量。2.塔罗科血橙植株冠层花量的近地遥感估测(1)利用三个物候期的塔罗科血橙冠层近地遥感信息,采用Normalization、MSC、De-Noise、SNV等四种光谱预处理方法和PLS、MLR、PCR、LS-SVM等四种数据建模方法建立冠层花量的估测模型,结果显示,进行塔罗科血橙冠层花量近地遥感光谱估测的最佳时期为休眠期,最佳模型为基于De-Noise预处理光谱建立的LS-SVM预测模型,其Rc和Rp分别为0.6571和0.6519,NRMSEC和NRMSEP分别为0.3150和0.2852。(2)为进一步优选冠层花量估测模型,筛选NDVI、DVI、RVI等三种植被指数进行光谱数据变换,再分别以植被指数(NDVI+DVI+RVI)、原始光谱+植被指数为自变量,建立冠层花量的PLS、PCR、LS-SVM估测模型,通过比对所建模型的预测效果发现,塔罗科血橙冠层花量估测的最佳物候期为休眠期,最佳估测模型为基于冠层原始光谱+植被指数为自变量所建PCR模型,Rc为0.6766,NRMSEC为0.2912,Rp为0.6963,NRMSEP为0.3928。(3)对所有冠层花量估测模型进行综合分析,发现,以休眠期冠层原始光谱+植被指数为自变量,采用PCR方法所建模型的估测效果最优。3.塔罗科血橙植株产量的近地遥感估测(1)采集花芽生理分化期、休眠期和盛花期塔罗科血橙冠层近地遥感信息,采用Normalization、MSC、De-Noise、SNV等光谱预处理方法和PLS、MLR、PCR、LS-SVM等数据建模方法建立植株产量的估测模型,结果发现,塔罗科血橙单株产量近地遥感光谱估测的最佳时期为休眠期,基于MSC预处理光谱所建LS-SVM模型预测效果最好,Rc和Rp分别为0.7290和0.7237,NRMSEC和NRMSEP分别为0.2347和0.2549。(2)分别以植被指数、植被指数+原始光谱为自变量,建立单株产量的PLS、PCR、LS-SVM估测模型,通过比对所建模型的预测效果发现,单株产量估测的最佳时期仍是休眠期,以冠层植被指数为自变量所建LS-SVM模型的预测效果最优,Rc和Rp分别达0.8727和0.8081,NRMSEC和NRMSEP分别为0.1729和0.2585。(3)对比所有单株产量的近地遥感估测模型可以发现,以休眠期冠层植被指数为自变量,采用LS-SVM方法所建模型的估测效果最优。
【关键词】：血橙 营养 花量 产量 近地遥感
【学位授予单位】：西南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：S666;S127
【目录】：

• 摘要6-8
• Abstract8-11
• 第一章 文献综述11-21
• 1.1 果树营养诊断研究11-13
• 1.1.1 重要意义11
• 1.1.2 常用方法11-13
• 1.2 果树花量、产量估测研究13-14
• 1.2.1 重要意义13-14
• 1.2.2 常用方法14
• 1.3 光谱遥感在果树生产上的研究应用14-19
• 1.3.1 光谱遥感技术简介15
• 1.3.2 光谱遥感检测的理论依据15-16
• 1.3.3 果树营养的光谱遥感检测16-18
• 1.3.4 果树花量和产量的高光谱遥感估测18-19
• 1.4 小结19-21
• 第二章 引言21-25
• 2.1 研究背景及目的意义21-22
• 2.2 研究内容22
• 2.3 研究技术路线22-25
• 第三章 材料与方法25-33
• 3.1 试验区域概况25
• 3.2 仪器设备25
• 3.3 机载多光谱遥感信息获取25-26
• 3.4 叶片样品采集26
• 3.5 冠层营养元素含量测定26
• 3.6 花量、产量统计26
• 3.7 多光谱图像处理与冠层光谱信息提取26-27
• 3.8 数据处理27-33
• 3.8.1 光谱数据预处理方法27-29
• 3.8.2 光谱植被指数变换29-30
• 3.8.3 建模方法30-31
• 3.8.4 模型评价参数31
• 3.8.5 样本分集和相关系数显著水平临界值31-33
• 第四章 柑橘植株冠层营养的近地遥感监测33-57
• 4.1 不同物候期柑橘植株冠层光谱特征33
• 4.2 植株冠层叶片大量营养元素含量33-34
• 4.3 柑橘冠层光谱与营养元素含量相关性34-36
• 4.4 最优预测模型的筛选36-54
• 4.4.1 冠层N含量估测36-39
• 4.4.2 冠层P含量估测39-42
• 4.4.3 冠层K含量估测42-45
• 4.4.4 冠层Ca含量估测45-48
• 4.4.5 冠层Mg含量估测48-51
• 4.4.6 冠层S含量估测51-54
• 4.5 讨论54-56
• 4.6 小结56-57
• 第五章 柑橘植株花量的近地遥感估测57-65
• 5.1 冠层原始光谱与花量的相关性57
• 5.2 冠层植被指数与花量相关性57-59
• 5.3 塔罗科血橙植株花量预测模型的建立与优选59-63
• 5.3.1 基于冠层光谱的花量估测59-62
• 5.3.2 基于不同自变量的冠层花量估测62-63
• 5.3.3 柑橘冠层花量最优预测模型的筛选63
• 5.4 讨论63-64
• 5.5 小结64-65
• 第六章 柑橘产量的近地遥感估测65-75
• 6.1 冠层原始光谱与产量相关性65
• 6.2 冠层植被指数与产量相关性65-67
• 6.3 柑橘植株产量预测模型的建立与优选67-71
• 6.3.1 基于冠层光谱的产量估测67-70
• 6.3.2 基于不同自变量的产量估测70-71
• 6.3.3 柑橘树体产量最优预测模型的筛选71
• 6.4 讨论71-73
• 6.5 小结73-75
• 第七章 总结与展望75-77
• 7.1 结论75-76
• 7.2 展望76-77
• 参考文献77-83
• 在校期间发表论文及参研课题83-85
• 致谢85

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