科研产出
基于光谱知识库的TM影像冬小麦条锈病监测研究
《光谱学与光谱分析 》 2010 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：基于高光谱信息的冬小麦条锈病严重度反演模型通常不能直接应用在宽波段卫星影像上,而拥有高光谱波段信息的航空遥感影像又因数据尺度小、成本高难以应用于大规模监测。文章提出一种通过构建冬小麦条锈病光谱知识库,利用TM影像实现病情识别和监测的方法。该方法以包含各种不同病情严重度的试验田的三幅小麦关键生育期PHI航空遥感影像为媒介,利用病情指数DI的经验反演模型和基于波谱响应函数的TM波段模拟,建立DI和TM波段模拟反射率间的光谱知识库。在此基础上,通过马氏距离法和光谱角度填图(SAM)法将待检象元的光谱信息与光谱知识库进行匹配分析从而实现对病情识别和监测。监测的精度利用模拟TM象元进行评价,识别的效果利用TM影像象元进行检验。结果表明,该方法在一定生育期范围内具有较佳的监测精度和识别效果。其中,使用模拟TM象元在小麦灌浆期精度最佳,评价的R2达到0.93,乳熟期次之,拔节期最差,基本不能用于监测。使用TM影像象元在灌浆期和乳熟期可较好地识别染病象元,在拔节期无法有效识别染病象元。匹配方法马氏距离法略优于光谱角度匹配法。
关键词： 条锈病 推扫成像光谱仪(PHI) 专题绘图仪(TM) 马氏距离 光谱角度填图(SAM)
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用冠层光谱比值指数反演条锈病胁迫下的小麦含水量
《光谱学与光谱分析 》 2010 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：通过高光谱遥感估测条锈病胁迫下的小麦冠层水分含量。通过人工田间诱发不同等级小麦条锈病,在不同生育期测定感染不同严重程度条锈病的冬小麦冠层光谱、相对含水量(relative water content,RWC)以及调查小麦条锈病病情指数(disease index,DI)。研究发现随着小麦RWC的减少,冠层光谱反射率在近红外区域(900～1 300 nm)逐渐降低,而在短波红外区域(1 300～2 500 nm)逐渐增大,且RWC与DI间具有强负相关性。对冠层光谱进行平滑处理,利用冠层光谱近红外与短波红外水分敏感波段构建比值指数,然后建立以比值指数为变量的反演RWC线性模型,并分析对比各模型反演RWC的精度以及稳定性,结果发现比值指数R1 300/R1 200反演RWC的精度及稳定性(R2=0.63)都优于其他指数,其线性模型反演绝对误差为3.43,相对误差(relative error,RE)为4.78%。该研究结果不仅为判别小麦病害提供辅助信息,而且也为未来利用高光谱图像反演植物含水量提供理论与方法支持。
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用高光谱微分指数估测条锈病胁迫下小麦冠层叶绿素密度
《光谱学与光谱分析 》 2010 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：通过人工田间诱发不同等级条锈病,在不同生育期测定感染不同严重程度条锈病的冬小麦冠层光谱与冠层叶绿素密度(canopy chlorophyll density,CCD)。把CCD与高光谱指数进行相关性分析,选取相关系数大于0.7的指数构建反演模型,并对模型进行检验,结果表明微分指数(D750-D550)/(D750+D550)反演精度以及稳定性最好,其次是微分指数(D725-D702)/(D725+D702)。对上述两个微分指数分别进行饱和度分析,发现当CCD大于12μg.cm-2时微分指数(D750-D550)/(D750+D550)易达到饱和,因此当CCD小于12μg.cm-2时,微分指数(D750-D550)/(D750+D550)反演CCD结果较好;但当CCD大于12μg.cm-2时,利用微分指数(D725-D702)/(D725+D702)反演CCD较好,该指数不易达到饱和状态。由于CCD与小麦病情指数(diseaseindex,DI)之间存在极显著负相关性,利用高光谱遥感精确估测小麦冠层CCD,不仅可以帮助判断作物的长势,而且可为识别小麦病害提供辅助信息。因此,该研究对于农业防灾减灾也具有重要现实意义。
关键词： 高光谱遥感 小麦 条锈病胁迫 冠层叶绿素密度 饱和度分析 反演模型
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稻干尖线虫病胁迫水稻叶片波谱响应特征及识别研究
《光谱学与光谱分析 》 2010 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：对植被病害的精确识别是采取植保措施的前提,同时对喷施农药也具有积极的指导作用。比较了受稻干尖线虫胁迫水稻叶片和健康叶片色素含量、光谱反射率、高光谱特征参数,受害水稻叶片与健康叶片相比,叶绿素和类胡萝卜素含量分别降低18%和22%;光谱反射率在蓝紫光、绿光和红光谱段分别增加1.5,1和2.3倍,在近红外和短波红外区域分别降低约28.9%和26.3%,红边和蓝边分别蓝移约8和10nm,绿峰和红谷分别红移约8.5和6 nm。以红边面积和红边位置作为C-SVC(非线性软间隔分类机)的输入向量,对受害和健康叶片进行识别,精度为100%。研究表明,水稻叶片光谱对病害胁迫具有显著的响应特征,利用C-SVC对受害和健康叶片进行辨别的方法是可行的。
关键词： 波谱响应特征 稻干尖线虫病 微分光谱 支持向量分类机
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绿色植物靶标的光谱探测研究
《光谱学与光谱分析 》 2010 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：利用植物和背景(枯枝、土壤等)的光谱特性"红边"两侧反射率的差异,研究了探测绿色植物靶标的光谱探测技术。定义850与650nm处反射率的比值为植物判别指数(GPDI)。用FieldSpec Handheld2500型野外便携式光谱仪测量了绿色植物和背景的光谱数据,对其进行数据处理,计算各被测物质的植物判别指数GPDI。利用决策树模式识别方法建立植物与背景的分类模型,得到了GPDI阈值(GPDITH),选择此阈值为5.54。当GPDI>GPDITH时,判别探测对象为植物;反之亦然。设计开发了基于AT89S51单片机和光电二极管OPT101的绿色植物光谱探测器。试验结果表明,此探测器的探测率受杂草的种类、大小和密度的影响;阔叶草比窄叶草更易探测到;植株越大、密度越高,探测率越高。
关键词： 光谱探测 绿色植物判别指数(GPDI) 光谱“红边”
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基于PHI影像敏感波段组合的冬小麦条锈病遥感监测研究
《光谱学与光谱分析 》 2010 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：利用ASD地面非成像光谱仪对不同严重度的冬小麦条锈病的冠层光谱反射率进行测定,同时调查病情指数。通过对地面实测的46组病情指数与相应的光谱反射率进行相关性分析,筛选出了小麦条锈病在350～1 500 nm的敏感波段。结合多时相的高光谱航空飞行遥感图像数据的特点和规律,最终选择红波段的620～718 nm与近红外波段的770～805 nm为条锈病在PHI影像上的敏感波段。并利用620～718 nm和770～805 nm的平均光谱反射率与相应的病情指数建立了多元线性回归模型:DI=19.241 R_1—2.207 R_2+12.274,验证结果表明,该模型的历史拟合度很好。并利用此模型最终在PHI影像上成功的实现了对冬小麦条锈病发生程度与发生范围的监测。
关键词： 推扫成像光谱仪(PHI) 敏感波段 条锈病 病情指数
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应用数字图像技术对有机肥施用后玉米氮营养诊断研究
《光谱学与光谱分析 》 2010 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：目前常规的应用于玉米氮素营养诊断的方法需要大量的破坏性取样,并需要较长时间的室内测定,时效性和便捷性存在不足。该文设置了施用不同类型和用量的有机肥玉米盆栽试验,利用数码相机获取玉米十叶期冠层的数字图像,试图研究利用数码相机的可见光光谱进行施用有机肥后玉米氮营养诊断的可行性。研究结果表明,绿光值、红光值都与玉米叶片的SPAD值、地上部生物量和地上部吸氮量都有着显著或极显著的线性负相关关系;蓝光值则与上述玉米营养指标均没有达到显著相关。其中,绿光值与玉米叶片的SPAD值、地上部生物量和地上部吸氮量的相关系数在0.40~0.45之间;而红光值与玉米上述指标的相关系数则达到了0.45~0.53之间,高于绿光值与相应指标的相关系数。综合比较,利用可见光光谱形成的数字图像可以用来对施用有机肥后的玉米氮营养进行诊断,图像的红光值是较好的进行营养诊断的数字图像指标。
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不同类型土壤总氮的近红外光谱技术测定研究
《光谱学与光谱分析 》 2010 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：该研究从江苏、河南、山西、河北、吉林采集部分表层土壤,并在山西河北两地采集表下层土壤,经前处理后通过近红外光谱仪扫描得到光谱图,用传统开氏法测得其总氮,运用OPUS软件建立了土壤总氮和光谱图之间的数学模型,并初步探讨了模型的应用范围。结果表明:各地区表层土壤建立的模型良好,交叉检验的均方根误差均在0.01%以内,相关系数平均在0.85以上,并且该模型能够很好地定量分析同一采样范围内表层和表下层的土壤总氮,定量分析的均方根误差基本在0.01%以内,相关系数在0.80左右;可能受土壤类型的影响,该模型在地区之间的运用具有一定的局限性;从各地区随机取出部分数据作为一个新的集合建立的综合模型良好,其交叉检验的均方根误差和相关系数分别为0.010 2%和0.985 6,并且该模型能很好地预测各地区的土壤总氮。
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固相萃取-高效液相色谱法测定水果中单甲脒的残留量
《分析化学 》 2010 SCI 北大核心 CSCD
摘要：建立了固相萃取-高效液相色谱法(SPE-HPLC)测定水果中农药单甲脒残留量的检测方法。用HCl溶液将样品中单甲脒转化为盐酸盐并溶于水中,在碱性条件下用乙腈提取,经碱性氧化铝固相萃取柱净化。采用C18柱(250mm×4.6mm,5μm)分离,以甲醇-0.01mol/L乙酸铵溶液(50∶50,V/V)为流动相,在254nm下检测。本方法可以将单甲脒与基质良好分离,在0.01～10mg/L浓度范围内线性良好(R2=0.9999);检出浓度为0.0013mg/kg,回收率为80.7%～95.3%,相对标准偏差小于7%,可用于水果中单甲脒残留量的检测。
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汉石桥湿地水质参数光谱分析与遥感反演
《光谱学与光谱分析 》 2010 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：水质可见光近红外遥感监测是通过研究水体反射光谱特征与水质参数之间的关系,建立水质参数反演算法进行的。与传统水质监测方法相比,遥感技术监测水质可以快速反映区域水质在空间和时间上的分布情况和变化。文章以汉石桥湿地水体水质为研究对象,通过在可见光近红外波段分析光谱仪和ASTER遥感影像的水质参数特征光谱,建立了水质参数与最佳波段及其组合的多元线性回归方程。研究结果表明,基于地面光谱仪的光谱特征分析可为航天遥感特征波段的选择提供依据,但估算模型不能通用。基于AS-TER遥感的水质参数特征光谱其波段比值相对向长波方向移动,研究最终在分析ASTER遥感特征波段基础上,构建水质参数估算模型,并通过该模型得到目标水质参数空间分布图,实现了对湿地水质时空变异的遥感监测。
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