基于连续小波变换的冬小麦叶片最大净光合速率遥感估算
发布时间：2021-06-25 08:43
已有研究发现,植物的最大净光合速率(Amax)决定了其潜在的光合能力。以冬小麦为研究对象,以2017年、2018年4-6月获取的拔节期、挑旗期、开花期和灌浆期4个重要生育期的不同叶位叶片的原始光谱（350～1 350 nm）与气体交换数据为基础,旨在建立基于连续小波变换的冬小麦叶片最大净光合速率估算模型。结果表明,基于连续小波变换方法估算的模型,2017年、2018年的建模决定系数（R2）分别为0.62、0.77,验证R2分别为0.65、0.77,其估算模型的精度远高于基于植被指数建立的模型。通过对比分析几种植被指数与高光谱数据对最大净光合速率的估算结果发现,植被指数对小麦叶片Amax的解释能力较低,无法对光合能力作出正确且精确的估算。基于连续小波变换方法对冬小麦叶片Amax的估算精度较高,可以作为预估冬小麦生长状况、产量的依据。
【文章来源】：江苏农业学报. 2020,36(03)北大核心CSCD
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
试验田分布情况
本研究选取2017年、2018年拔节期、挑旗期、开花期、灌浆期共190张冬小麦叶片的反射率原始光谱与Amax作为研究对象,其中2017年、2018年的叶片信息数分别为112个、78个,根据方法1.4,得到2017年、2018年光谱对应的多尺度小波系数与Amax的决定系数。由图2、图3可以看出,原始光谱对Amax较为敏感的波段主要集中在350～800 nm。根据原始光谱与Amax在不同尺度、不同波段的决定系数得出,2017年的决定系数满足0.01显著水平的敏感波段集中在第1、2、3、4、5、6、7、9、10尺度;2018年的决定系数满足0.01显著水平的敏感波段集中在第1～9尺度。图3 2018年试验数据的小波系数与Amax的决定系数
图2 2017年试验数据的小波系数与Amax的决定系数基于图2与图3的结果,挑选出R2满足0.01显著水平的10个敏感波段区间,再从10个敏感波段区间中挑选出决定系数最高的10个波段作为输入变量。本研究主要分析350～1 350 nm区间的波段,由表2、表3可以看出,2017年选中的波段尺度集中在第1、2、3、6、7尺度,在已选取的波段中,R2最高的为第7尺度,为0.53,选取的10个波段的R2均大于0.40。2018年选取的波段尺度为1、2、3、5,共4个,在已选取的波段中,R2最高的为第1尺度,为0.58,选取的10个波段的R2均大于0.50。2017年、2018年2年选取的波段范围为350～800 nm,选取的敏感波段对应的R2均满足0.01显著水平。可以看出,2017年、2018年2年内敏感波段的选取受当年外部条件的影响较大,关于选取不同年份、固定波段的方法还需要深入探讨。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于冠层光谱红边参数和植被指数的冬小麦水分胁迫监测[J]. 郭建茂,王星宇,李淑婷,谢晓燕,刘荣花,于庚康. 江苏农业科学. 2019(10)
[2]小麦开花期旗叶光合特性与地上部干物质量的相关和通径分析[J]. 李春喜,韩蕊,邵云,马建辉,冯荣成,崔景明. 江苏农业科学. 2019(06)
[3]冬小麦叶片光合特征高光谱遥感估算模型的比较研究[J]. 张卓,龙慧灵,王崇倡,杨贵军. 中国农业科学. 2019(04)
[4]基于连续小波分析的植物理化参数反演中光谱分辨率影响分析[J]. 张竞成,刘鹏,王斌,张雪雪,黄文江,吴开华. 红外与毫米波学报. 2018(06)
[5]植被覆盖区VIIRS与MODIS遥感指数的相关性[J]. 孟令奎,李晓香,张文. 江苏农业学报. 2018(03)
[6]基于NDVI的昆明市2001—2015年植被覆盖变化趋势分析[J]. 边琳,叶飞,刘珊珊,王建雄,许菁. 山东农业科学. 2018(01)
[7]基于高光谱的小麦旗叶净光合速率的遥感反演模型的比较研究[J]. 吕玮,李玉环,毛伟兵,宫雪,陈士更. 农业资源与环境学报. 2017(06)
[8]覆膜条件下对AquaCrop模型冬小麦生长动态和土壤水分模拟效果的评价分析[J]. 刘匣,丁奠元,张浩杰,褚晓升,余坤,冯浩. 中国农业科学. 2017(10)
[9]基于高光谱植被指数的叶片净光合速率Pn反演[J]. 王娣,佃袁勇,乐源,黄春波. 地理与地理信息科学. 2016(04)
[10]基于小波变换的毛竹叶片净光合速率高光谱遥感反演[J]. 孙少波,杜华强,李平衡,周国模,徐小军,高国龙,李雪建. 应用生态学报. 2016(01)
硕士论文
[1]水稻不同基本苗群体经济产量直接形成期叶片光合速率与物质积累初步研究[D]. 刘广银.西南大学 2011
[2]基于小波变换的遥感图像处理研究[D]. 刘金亨.重庆大学 2010
本文编号：3248894
【文章来源】：江苏农业学报. 2020,36(03)北大核心CSCD
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
试验田分布情况
本研究选取2017年、2018年拔节期、挑旗期、开花期、灌浆期共190张冬小麦叶片的反射率原始光谱与Amax作为研究对象,其中2017年、2018年的叶片信息数分别为112个、78个,根据方法1.4,得到2017年、2018年光谱对应的多尺度小波系数与Amax的决定系数。由图2、图3可以看出,原始光谱对Amax较为敏感的波段主要集中在350～800 nm。根据原始光谱与Amax在不同尺度、不同波段的决定系数得出,2017年的决定系数满足0.01显著水平的敏感波段集中在第1、2、3、4、5、6、7、9、10尺度;2018年的决定系数满足0.01显著水平的敏感波段集中在第1～9尺度。图3 2018年试验数据的小波系数与Amax的决定系数
图2 2017年试验数据的小波系数与Amax的决定系数基于图2与图3的结果,挑选出R2满足0.01显著水平的10个敏感波段区间,再从10个敏感波段区间中挑选出决定系数最高的10个波段作为输入变量。本研究主要分析350～1 350 nm区间的波段,由表2、表3可以看出,2017年选中的波段尺度集中在第1、2、3、6、7尺度,在已选取的波段中,R2最高的为第7尺度,为0.53,选取的10个波段的R2均大于0.40。2018年选取的波段尺度为1、2、3、5,共4个,在已选取的波段中,R2最高的为第1尺度,为0.58,选取的10个波段的R2均大于0.50。2017年、2018年2年选取的波段范围为350～800 nm,选取的敏感波段对应的R2均满足0.01显著水平。可以看出,2017年、2018年2年内敏感波段的选取受当年外部条件的影响较大,关于选取不同年份、固定波段的方法还需要深入探讨。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于冠层光谱红边参数和植被指数的冬小麦水分胁迫监测[J]. 郭建茂,王星宇,李淑婷,谢晓燕,刘荣花,于庚康. 江苏农业科学. 2019(10)
[2]小麦开花期旗叶光合特性与地上部干物质量的相关和通径分析[J]. 李春喜,韩蕊,邵云,马建辉,冯荣成,崔景明. 江苏农业科学. 2019(06)
[3]冬小麦叶片光合特征高光谱遥感估算模型的比较研究[J]. 张卓,龙慧灵,王崇倡,杨贵军. 中国农业科学. 2019(04)
[4]基于连续小波分析的植物理化参数反演中光谱分辨率影响分析[J]. 张竞成,刘鹏,王斌,张雪雪,黄文江,吴开华. 红外与毫米波学报. 2018(06)
[5]植被覆盖区VIIRS与MODIS遥感指数的相关性[J]. 孟令奎,李晓香,张文. 江苏农业学报. 2018(03)
[6]基于NDVI的昆明市2001—2015年植被覆盖变化趋势分析[J]. 边琳,叶飞,刘珊珊,王建雄,许菁. 山东农业科学. 2018(01)
[7]基于高光谱的小麦旗叶净光合速率的遥感反演模型的比较研究[J]. 吕玮,李玉环,毛伟兵,宫雪,陈士更. 农业资源与环境学报. 2017(06)
[8]覆膜条件下对AquaCrop模型冬小麦生长动态和土壤水分模拟效果的评价分析[J]. 刘匣,丁奠元,张浩杰,褚晓升,余坤,冯浩. 中国农业科学. 2017(10)
[9]基于高光谱植被指数的叶片净光合速率Pn反演[J]. 王娣,佃袁勇,乐源,黄春波. 地理与地理信息科学. 2016(04)
[10]基于小波变换的毛竹叶片净光合速率高光谱遥感反演[J]. 孙少波,杜华强,李平衡,周国模,徐小军,高国龙,李雪建. 应用生态学报. 2016(01)
硕士论文
[1]水稻不同基本苗群体经济产量直接形成期叶片光合速率与物质积累初步研究[D]. 刘广银.西南大学 2011
[2]基于小波变换的遥感图像处理研究[D]. 刘金亨.重庆大学 2010
本文编号：3248894
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