山西农业大学旱作农业工程研究所
- 作品数：25 被引量：146H指数：8
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- 发文基金：国家自然科学基金山西省青年科技研究基金山西省科技攻关计划项目更多>>
- 相关领域：农业科学天文地球经济管理更多>>
- 变换光谱数据对土壤氮素PLSR模型的影响研究被引量：10
- 2016年
- 光谱数据变换对消除背景、噪音影响以及提取光谱特征有重要的作用,是光谱数据分析过程中的必要步骤。为了研究光谱变换处理对土壤氮素PLSR模型的影响精度,并选择最佳光谱变换处理方法,本文对原始光谱数据进行了15种典型光谱变换,通过比较不同变换光谱与土壤氮素的相关性,实现土壤氮素的PLSR精确诊断,并综合评定最佳光谱数据变换方法。结果表明,涉及微分处理后的光谱变换,尤其是先进行开方(T8、T11)、对数(T6、T12)等变换后再进行微分处理,可提高其与土壤氮素的相关性。在引入较少因子变量个数的条件下,该方法使因变量解释量达到了98%。综合考虑模型的校正、验证效果及模型复杂度(模型最佳因子变量个数),可得出光谱平方根的一阶微分变换处理(T8)为最佳的土壤光谱变换算法。该条件下的土壤氮素的校正模型表现为R2=0.985、RMSEC=0.000132、Fn=6,验证模型的表现为R2=0.9853、RMSEV=0.000162,结果表明基于T8的光谱数据变换可实现本试验条件下土壤氮素的光谱估算。另外,可以考虑将原始光谱的一阶微分(T9)、对数和对数倒数的一阶微分(T6、T7)以及平方根和对数的二阶微分(T11、T12)作为光谱数据变换方法。本文研究结果可为土壤氮素估算和光谱数据预处理提供技术参考。
- 乔星星冯美臣杨武德孙慧郭小丽史超超
- 关键词：土壤氮素偏最小二乘法
- 基于连续投影算法与BP神经网络的玉米叶片SPAD值高光谱估算被引量：9
- 2019年
- 叶片叶绿素含量是评价作物生长状况的重要指标。为实现玉米叶片叶绿素含量的准确、高效高光谱估测,以玉米大田试验为基础,于7月1日(大喇叭口期)、7月19日(灌浆初期)和8月18日(腊熟期)利用ASD高光谱仪和便携式叶绿素仪(SPAD-502)分别测定了玉米叶片高光谱数据和叶绿素含量相对值SPAD;利用连续投影算法提取出玉米叶片光谱的特征波长,再用BP神经网络构建SPAD值的估算模型,并对模型进行验证。结果表明,3个日期的分段监测模型及统一监测模型的R2分别为0.885,0.900,0.675,0.827;RMSE分别为2.156,2.103,3.236,2.651;7月1日模型、7月19日模型和统一监测模型均具有较高的精度,同时检验模型RPD均大于2,具有很好的预测能力;而8月18日的监测模型表现较差(RPD=1.641),但也达到可用水平。表明利用连续投影算法结合BP神经网络可以进行玉米叶片SPAD值的高光谱估算。
- 董哲杨武德朱洪芬郭琪王子轩白建伟
- 关键词：玉米叶片SPAD值连续投影算法BP神经网络
- 冬小麦高光谱信息提取方法的研究被引量：1
- 2015年
- 针对高光谱数据波段多、数据量大和冗余度大等特点，本文以 ASD 便携式高光谱仪为光谱数据获取手段，以不同生育时期冬小麦冠层高光谱为研究对象，采用主成分分析和波段自相关分析两种方法来进行数据降维，通过采用基于高光谱与叶面积指数估算（LAI）相关系数法进行验证，以确定冬小麦高光谱遥感信息提取的最佳波段。结果表明，主成分分析法（PCA）和波段自相关分析法选择的波段主要在可见光区域（350～450 nm 和600～700 nm）、近红外区域（1100～1200 nm）和短波红外区域（1500～1750 nm），包含了验证方法基于高光谱与 LAI 相关系数法所选择的主要波段范围：可见光区域和近红外区域。综合考虑，用主成分分析法和波段自相关分析法两种方法对冬小麦高光谱提取的信息是全面、可靠的，包含了针对某一生理指标如 LAI 的有关信息。
- 李志花冯美臣王超赵佳佳王慧琴刘婷婷杨武德
- 关键词：高光谱遥感信息提取主成分分析
- 冬小麦叶片SPAD值高光谱估测的预处理方法被引量：5
- 2018年
- 为选择合适的光谱预处理方法,提高叶片SPAD值的预测精度,本研究分析冬小麦不同叶位叶片SPAD值与光谱的响应关系,对原始光谱数据进行归一化处理(NC)、多元散射校正(MSC)和基线校正(BC)及组合处理,并结合连续投影算法(SPA)和逐步多元线性回归(SMLR)构建SPAD值光谱估测模型。结果表明:增加施氮量能提高冬小麦不同叶位叶片的SPAD值,生育前期顶二叶在近红外光谱区域反射率最大,生育后期则为顶一叶最大;单一光谱预处理中基于NC处理的光谱预测模型最好(R2=0.770、RMSE=1.483),MSC处理降低了模型预测效果,组合预处理中,以BC+NC建模效果最好,R2和RMSE分别为0.755和1.540;部分预处理在一定程度上可以消减噪音,但不当的预处理方法会降低模型的预测能力;预处理方法并不是越多越好,顺序不同预测模型精度不同。
- 武改红冯美臣杨武德王超孙慧贾学勤张松乔星星
- 关键词：冬小麦预处理叶绿素相对含量
- 基于高光谱和HJ-1 CCD的水旱地冬小麦叶绿素含量反演被引量：4
- 2014年
- 叶绿素作为绿色植物光合作用的必要组成成分,其含量的高低可反映作物的长势状况。实时监测植物叶片叶绿素含量的动态变化是监测植物长势的重要环节。以山西省闻喜县冬小麦为研究对象,基于高光谱技术和实测数据,对研究区冬小麦拔节期的叶绿素含量进行定量估算,并在此基础上利用卫星遥感数据对冬小麦的叶绿素含量进行反演,以达到仅应用卫星遥感数据估测叶绿素含量的目的。结果表明,水旱地冬小麦叶绿素含量敏感波段在可见光区域不同,在近红外区域一致;水旱地分别以DVI和NDVI为变量所构建的预测模型效果最佳,R2值均达到0.9以上,均方根误差分别为0.470 0和0.458 7;对叶绿素含量反演值与实测值对比分析,水地反演值与实测值大致吻合,而旱地反演值则偏高;采用均方根误差(RMSE)法,检验反演值和实际值的符合度,水地RMSE为0.926,旱地RMSE为1.540。
- 王慧琴冯美臣李广信杨武德任鹏刘婷婷郭小丽高龙梅李志花赵佳佳
- 关键词：HJ-1CCD植被指数叶绿素含量
- 县域冬小麦种植面积提取及冻害遥感监测
- 近年来气候状况的变化,冻害发生的频率显著提高,尤其是倒春寒,对冬小麦的生长造成了极大的影响.本文通过构建决策树模型提取不同灌溉类型冬小麦种植面积,并在此基础上分析了水旱地冬小麦冻害发生及冻害严重程度.结果表明:冬小麦遥感...
- 冯美臣王超杨武德肖璐洁张美俊宋晓彦孙慧
- 关键词：冬小麦遥感图像
- 秸秆扩蓄肥对土壤水分和马铃薯产量品质及水分利用的影响被引量：14
- 2012年
- 为了增强土壤保水力,改善土壤结构,提高土壤水肥利用效率,该文将玉米、小麦和大豆3种作物秸秆经理化处理并与聚丙烯酰胺(PAM)结合造粒形成的秸秆扩蓄肥应用于马铃薯大田栽培,并与单施钾肥及不施肥处理为对比,研究了3种秸秆扩蓄肥对马铃薯生长发育期间的土壤物理性状、生理特征、产量品质及水分利用效率的影响。结果表明,3种秸秆扩蓄肥具有较强的保水性能,能显著增加0～20cm表层土壤含水率,提高马铃薯苗期、块茎增长期、淀粉累积期的土壤耕层及20～70cm水分;有效降低土壤体积质量,提高非毛管孔隙比例,增加土壤孔隙度;显著提高马铃薯盛花期叶片光合速率、气孔导度和蒸腾速率,增加马铃薯株高、冠幅面积和叶面积。与不施肥处理比较,秸秆扩蓄肥处理的淀粉含量提高12.3%～13.6%,大中薯率提高37.9%～42.8%,产量提高39.3%～50.4%,水分利用效率提高35.6%～45.4%。该研究为秸秆扩蓄肥的推广提供了依据。
- 冯瑞云杨武德王慧杰南建福张志军
- 关键词：秸秆土壤水分肥料马铃薯水分利用效率
- 不同密度冬小麦叶绿素含量的冠层光谱响应研究被引量：2
- 2013年
- 为了研究不同密度条件下冠层光谱对冬小麦叶绿素含量的响应,对不同密度条件下的冬小麦冠层光谱反射率进行了测定,分析了光谱植被指数与叶绿素含量间的相关性及其定量关系。结果表明,在可见光波段范围内,光谱反射率与叶绿素含量的相关性以密度5(900万苗·hm-2)最大,呈极显著负相关,且在波段670nm时相关系数最大,达-0.85。在近红外波段范围内,光谱反射率与叶绿素含量的相关性以密度1(300万苗·hm-2)最大,均呈极显著正相关,且在波段800nm时相关系数最大,达0.71。各植被指数与叶绿素含量的相关性均以密度1(300万苗·hm-2)最好。另外,种植密度的不同,监测叶绿素含量的最佳自变量也不一样。该研究结果可为大田实践提供一定的理论基础和实践参考。
- 王慧琴王君杰冯美臣王超杨武德
- 关键词：冬小麦种植密度植被指数叶绿素含量
- 农作物冷冻害遥感监测研究进展被引量：4
- 2014年
- 当前全球极端天气气候事件发生的频率和强度增大,造成的灾害损失不断增加。其中,冷冻害是作物常见的灾害之一,农业部门及各地方政府等相关部门都对农作物灾害的实时监测极为关注。遥感技术的发展为作物冷冻害的监测和预报提供了快速、无损、大面积监测的手段。本文对作物冷冻害遥感监测的主要研究进展进行了综述,并归纳了作物冷冻害遥感监测的主要技术方法。目前国内外关于农作物冷冻害遥感监测,在监测机理、精度、实时性和实用化等方面还存在着较大的不足,还有待于深入研究。对此提出了进一步加强光谱响应机理研究、空基和地基相结合、多源多时相数据互补的解决对策,并进行了展望。
- 冯美臣王超杨武德张美俊肖璐洁
- 关键词：农作物冷害冻害遥感
- 不同播期冬小麦茎叶碳氮比的光谱监测被引量：3
- 2014年
- 为了探讨利用冠层光谱监测不同播期下小麦植株碳氮比的可行性,基于不同播期和不同施氮水平下的两年田间试验,对冬小麦茎叶碳氮比与冠层光谱的关系进行了研究。结果表明,不同播期下冬小麦茎叶碳氮比随生育时期的推进均呈＂高-低-高＂的动态变化;各个波段综合原始反射率和一阶微分与碳氮比均有显著相关性;NDVI、RDVI、EVI、SAVI等植被指数对茎叶碳氮比均有较好的拟合效果,其中NDVI受播期的影响较小,可用于建立各播期冬小麦茎叶碳氮比监测模型。检验结果显示,冬小麦各播期茎叶碳氮比监测模型的预测精度为0.678 2～0.963 6,相对误差0.095 5～0.323 9,均方根误差1.864 6～5.714 2,说明利用冠层光谱可以实现对不同播期条件下冬小麦茎叶碳氮比较为准确的监测。
- 高龙梅冯美臣陈鹏王慧琴杨武德
- 关键词：冬小麦冠层光谱播期碳氮比植被指数
