不同氮水平下小麦冠层光谱特征及其与农学参数关系研究

发布时间：2017-06-02 14:00

  本文关键词：不同氮水平下小麦冠层光谱特征及其与农学参数关系研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：小麦是世界上分布范围最广,种植面积最大的粮食作物之一,在我国的种植面积和产量仅次于水稻。氮素又是对小麦生长发育、产量品质形成影响最为显著的营养元素。因此,本研究通过监测不同氮水平下小麦冠层光谱特征及其与农学参数关系,可以为陕西关中地区小麦生长状况进行遥感监测和产量评估提供理论依据与技术支持。本研究利用美国Spectra Vista公司生产的SVC HR-1024i便携式光谱仪监测小麦冠层光谱反射率,同步获取相关农学参数。通过研究不同氮水平下小麦冠层光谱特征,以及冠层光谱及其衍生的高光谱参数与叶片氮含量、植株含水量、叶绿素及地上生物量的相关性,采用逐步回归的方法,建立了小麦相关农学参数的高光谱估算模型,并进行检验。主要研究结果如下:(1)不同生育期(N3水平下)小麦冠层光谱反射率变化趋势大体一致。不同氮水平下(以返青期为例)小麦冠层光谱反射率差异较大。随着施氮水平的增加,小麦冠层光谱反射率逐渐升高,N5水平达到最高。不同氮水平不同生育期下,小麦的红边都具有“双峰”现象。不同氮水平下,红边位置的变化差异较小,表现不明显。红边幅值、红边面积的变化差异较为明显。随着施氮水平的提高,红边幅值、红边面积表现为先上升后下降。整个生育期内,随着生育期的推进,红边位置、红边幅值、红边面积均有向红边移动的趋势,在灌浆期达到最大;乳熟期后向蓝边方向移动。(2)不同生育期,小麦叶片氮含量有较大差异。随着生育期的推进,叶片氮含量逐渐下降。在同一时期不同氮水平下,叶片氮含量随着施氮水平的增加而增大,但也有差异情况出现。通过分析小麦叶片氮含量与冠层光谱、导数光谱、光谱参数的相关性,得出叶片氮含量与可见光波段负相关,与近红外波段(720~1400nm)正相关,1400nm以后相关系数开始下降直到负相关,且波动较大。同时得到了相关系数最大值对应的冠层光谱波段、导数光谱波段及高光谱参数,利用这些参数建立了小麦叶片氮含量的高光谱估算模型并进行了检验。最终选取ND[1363,622]作为叶片氮含量的估测模型,方程为:Y=3.5126X1.4336,R2=0.761,RMSE=1.274,RE=23.64。利用同时期在陕西杨凌揉谷镇、扶风巨良农场采集到的大田试验数据,对确立的小麦叶片氮含量估测模型进行大田检验,结果显示小麦叶片氮含量估测模型有较好的准确性与普适性。(3)植株含水量在各个生育期有所差异但差异较小,不同氮水平下植株含水量变化不明显。通过分析植株含水量与冠层光谱、导数光谱、光谱参数的相关性,得出植株含水量与可见光波段呈负相关,与近红外波段(760~1150nm)呈正相关,1150nm以后相关系数开始下降直到负相关,且波动较大。同时得到了相关系数最大值对应的冠层光谱波段、导数光谱波段及高光谱参数,利用这些参数建立了植株含水量的高光谱估算模型并进行了检验。最终选取Dr作为小麦植株含水量的估测模型,方程为:Y=-10436X2+189.67X-0.0432,R2=0.766,RMSE=0.053,RE=5.34。利用同时期在陕西杨凌揉谷镇、扶风巨良农场采集到的大田试验数据,对确立的小麦植株含水量估测模型进行大田检验,结果显示小麦植株含水量估测模型有较好的准确性与普适性。(4)小麦叶绿素含量在返青期与拔节期较高,到抽穗期有所下降,在灌浆期有所回升,之后开始继续下降,到蜡熟期达到最低。不同氮水平下,小麦叶绿素含量先增大后降低,呈抛物线趋势。通过分析小麦叶绿素含量与冠层光谱、导数光谱、光谱参数的相关性,得出叶绿素与可见光波段负相关,与近红外波段(745~893nm)正相关,893nm以后相关系数开始下降直到负相关,且波动较大。同时得到了相关系数最大值对应的冠层光谱波段、导数光谱波段及高光谱参数,利用这些参数建立了小麦叶绿素的高光谱估算模型,并进行了检验。最终选取ND[773,590]作为叶绿素的估测模型,方程为:Y=-370.36X2+667.34X-251.3,R2=0.523,RMSE=9.24,RE=27.82。利用同时期在陕西杨凌揉谷镇、扶风巨良农场采集到的大田试验数据,对确立的小麦叶绿素估测模型进行大田检验,结果显示叶绿素估测模型有较好的准确性与普适性。(5)不同生育期、不同氮水平下,鲜生物量变化情况都表现为先上升后下降。通过分析鲜生物量与冠层光谱、导数光谱、光谱参数的相关性,得出鲜生物量与可见光波段负相关,与近红外波段(730~1100nm)正相关。同时得到了相关系数最大值对应的冠层光谱波段、导数光谱波段及高光谱参数,利用这些参数建立了小麦鲜生物量的高光谱估算模型并进行了检验,最终选取ND[801,670]作为鲜生物量的估测模型,方程为:Y=-190.64X2-316.56X+134.88,R2=0.484,RMSE=0.745,RE=15.32。利用同时期在陕西杨凌揉谷镇、扶风巨良农场采集到的大田试验数据,对确立的鲜生物量估测模型进行大田检验,结果显示鲜生物量的准确性与普适性较差。
【关键词】：小麦 光谱特征 农学参数 高光谱参数 估算模型
【学位授予单位】：西北农林科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：S512.1;S127
【目录】：

• 摘要6-8
• ABSTRACT8-13
• 第一章 绪论13-21
• 1.1 立题背景13-14
• 1.2 高光谱遥感技术研究现状14-16
• 1.2.1 高光谱遥感技术的起源及特点14
• 1.2.2 高光谱遥感技术的基本原理14-15
• 1.2.3 高光谱遥感应用于植被分析的研究现状15
• 1.2.4 植被反射光谱特征15-16
• 1.3 农学参数研究进展16-19
• 1.3.1 叶片氮含量16-17
• 1.3.2 植株含水量17-18
• 1.3.3 叶绿素18
• 1.3.4 地上生物量18-19
• 1.4 研究内容与技术路线19-21
• 1.4.1 研究内容19
• 1.4.2 技术路线19-21
• 第二章 材料与方法21-25
• 2.1 实验设计21
• 2.2 测定项目及方法21-22
• 2.2.1 冠层光谱数据测定21
• 2.2.2 农学参数测定21-22
• 2.3 数据分析22-25
• 2.3.1 光谱数据分析22-23
• 2.3.2 本文采用的公式23-25
• 第三章 小麦冠层光谱特征25-31
• 3.1 不同氮水平下小麦冠层光谱反射特征25
• 3.2 不同氮水平下小麦导数光谱特征25-26
• 3.3 不同生育期小麦冠层光谱反射特征26-27
• 3.4 不同氮水平、不同生育期小麦红边特征27-30
• 3.5 本章小结30-31
• 第四章 叶片氮含量的高光谱估测研究31-37
• 4.1 不同时期、不同氮水平下植株氮含量变化31
• 4.2 小麦叶片氮含量与冠层光谱相关分析31-33
• 4.3 叶片氮含量的高光谱监测模型33-34
• 4.4 模型测试与检验34-35
• 4.5 叶片氮含量模型大田检验35
• 4.6 本章小结35-37
• 第五章 植株含水量的高光谱估测研究37-42
• 5.1 不同时期、不同氮水平下植株含水量变化37
• 5.2 植株含水量与冠层光谱相关分析37-39
• 5.3 植株含水率的高光谱模型监测39-40
• 5.4 模型测试与检验40-41
• 5.5 植株含水量模型大田检验41
• 5.6 本章小结41-42
• 第六章 叶绿素的高光谱估测研究42-48
• 6.1 不同生育期、不同氮水平下小麦叶绿素变化42
• 6.2 小麦叶绿素与冠层光谱相关分析42-44
• 6.3 叶绿素高光谱监测模型44-45
• 6.4 模型检验45-46
• 6.5 叶绿素估测模型大田检验46
• 6.6 本章小结46-48
• 第七章 地上鲜生物量的高光谱估测研究48-54
• 7.1 不同生育期、不同氮水平下小麦地上鲜生物量变化48
• 7.2 小麦地上鲜生物量与冠层光谱相关分析48-50
• 7.3 鲜生物量高光谱监测模型50-51
• 7.4 模型检验51-52
• 7.5 鲜生物量估测模型大田检验52
• 7.6 本章小结52-54
• 第八章 结论与展望54-58
• 8.1 结论54-57
• 8.1.1 冠层光谱特54
• 8.1.2 小麦叶片氮含量高光谱估测模型54-55
• 8.1.3 小麦植株含水量高光谱估测模型55
• 8.1.4 小麦叶绿素含量高光谱估测模型55-56
• 8.1.5 小麦鲜生物量高光谱估测模型56-57
• 8.2 存在的问题与展望57-58
• 参考文献58-61
• 致谢61-62
• 作者简介62

【参考文献】

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