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谷子葉綠素含量高光譜特征分析及其反演模型構(gòu)建
瀏覽次數(shù):1032發(fā)布日期:2023-05-18

葉綠素直觀反映作物的生長狀態(tài),其含量與植被脅迫、光合作用能力以及健康狀況密切相關(guān),很大程度決定了作物的產(chǎn)量。及時準確地估算葉綠素含量有助于發(fā)現(xiàn)葉片缺素癥狀,從而避免作物減產(chǎn)。無人機遙感技術(shù)以其高時空分辨率、低干擾及使用簡便靈活的優(yōu)點,彌補了現(xiàn)有農(nóng)業(yè)監(jiān)測技術(shù)的缺陷,被廣泛用于監(jiān)測大田作物的氮素含量、葉綠素、葉面積指數(shù)等生理生化指標。

河北農(nóng)業(yè)大學張愛軍教授團隊在河北省保定市順平縣耕耘農(nóng)機服務(wù)專業(yè)合作社(115°08'19''E,38°46'59''N) ,設(shè)計了6 個谷子試驗區(qū),并對試驗區(qū)進行氮肥梯度處理。分別在試驗區(qū)的拔節(jié)期(8月11日) 、抽穗期(8月21日) 、灌漿期(9月10日) 、成熟期(9月28日) ,利用大疆公司經(jīng)緯M600 Pro無人機搭載Gaiasky mini2-VN 高光譜相機江蘇雙利合譜公司對谷子冠層的光譜進行采集,無人機飛行高度為200m,測量時段為10:00—14:00,天氣均為晴朗無風。與光譜測量同步,使用日本柯尼卡美能達公司葉綠素儀( SPAD-502) 測定樣點附近5 株植株的葉綠素含量,每片葉子均勻測量3 次,取平均值作為樣本的葉綠素含量,實現(xiàn)與葉片光譜數(shù)據(jù)的一一對應。

選取相關(guān)系數(shù)最大的波段構(gòu)建一元函數(shù)模型(指數(shù)函數(shù)、一元線性函數(shù)、對數(shù)函數(shù)、多項式以及冪函數(shù)),選擇其中最you的函數(shù)模型作為葉綠素含量的一元線性回歸模型?;诠庾V曲線,計算植被指數(shù)及三邊參數(shù),如表1所示,并建立相應的擬合方程。

本研究構(gòu)建了一個輸入層、一個輸出層、五個隱含神經(jīng)元、一個輸出所構(gòu)成的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓練。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的參數(shù),如表2所示。針對各時期108組谷子葉片樣本,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立葉綠素估算模型,選取各個時期的入選植被指數(shù)作為輸入層,以谷子葉片的葉綠素值作為輸出層。

1 基于光譜曲線構(gòu)建的植被指數(shù)和三邊參數(shù)

圖片1.png

2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法參數(shù)

圖片2.png


谷子葉片葉綠素含量在不同生育期呈先增加后減少的趨勢,最大值出現(xiàn)在抽穗期,約為66.40。谷子葉片的光譜反射率變化趨勢基本一致,而光譜反射率隨著葉綠素的增加呈現(xiàn)出降低的趨勢。近紅外波段的光譜一階導數(shù)可以顯著地增強紅邊波段,紅邊波段的一階導數(shù)光譜是整個波段范圍的最大值,對應為反射率在600~800 nm的強吸收效應。谷子葉片反射光譜及一階導光譜如圖1所示。

圖片3.png

1 谷子葉片不同SPAD 值下的光譜反射率


如表3所示,在不同生育期,分別基于一次線性、二次非線性、指數(shù)及對數(shù)形式構(gòu)建各因子與葉綠素含量的對應關(guān)系。在拔節(jié)期和抽穗期NDVI與葉綠素含量有較好的對應關(guān)系(R2 0.52),估算值也具有最小的殘差(RMSE < 2.28)。在灌漿期和成熟期,RENDVI、PSSRc則分別對葉綠素含量估算有較好的適用性。其中,NDVI的二次非線性、一次線性模型分別在拔節(jié)期和抽穗期表現(xiàn)良好;RENDVI、PSSRc則分別以一次線性及指數(shù)形式出現(xiàn)在灌漿期和成熟期。

3 基于光譜指數(shù)的谷子葉片葉綠素含量預測模型


基于高相關(guān)的光譜特征參數(shù)NDVI、GNDVI、PSNDa、PSSRc、RENDVI及Dy構(gòu)建了谷子葉片葉綠素含量PLSR預測模型(表5)。PLSR模型的Q2均高于0.56,對因變量的解釋程度一般,R2均在0.6以上,而預測集的R20.55~0.71之間,其RMSECV在1.41~2.66之間。在拔節(jié)期,PLSR模型的第一主成分對葉綠素變化的解釋能力為67.8%,加入第二、三主成分解釋能力增加到82.7%、95.8%;抽穗期、灌漿期和成熟期PLSR模型對葉綠素的總解釋能力分別為63.1%、84.5%和84.7%。PLSR預測模型精度整體上是優(yōu)于單變量模型的。

5 谷子葉片葉綠素值與敏感光譜指數(shù)的PLSR模型

表6列出了基于6個光譜參數(shù)構(gòu)建的BP神經(jīng)模型精度。從建模集來看,4個時期的模型決定系數(shù)均大于0.84,模型的穩(wěn)定性較高,其中模型在灌漿期達到最佳估測精度,建模集R2達到了0.96,而RMSE最di,說明該時期的模型穩(wěn)定性和預測能力較好。從圖2可以看出,相比于傳統(tǒng)的一元模型,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對谷子葉片的SPAD值估測具有較高的精度,4個時期的預測精度均在0.66以上。綜合比較,相較于偏最小二乘回歸模型與一元線性模型,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模效果最jia。

6 不同時期的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型精度

圖片6.png



2 谷子各時期光譜反射率BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型測試集SPAD值預測結(jié)果

通訊作者信息

張愛軍,河北省山區(qū)研究所研究員,博士生導師。

主要研究方向:植物營養(yǎng)生態(tài)與數(shù)字農(nóng)業(yè)。

參考文獻:

彭曉偉, 張愛軍, 楊曉楠,等. 谷子葉綠素含量高光譜特征分析及其反演模型構(gòu)建[J]. 干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究, 2022(002):040.

Doi: 10.7606/j.issn.1000-7601.2022.02.09



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