科研产出
基于中分辨卫星影像的农用航空喷药效果评估（英文）
《光谱学与光谱分析 》 2016 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：遥感技术能被用于大尺度作物化学喷药效果检测,这为精准农业航空施药发展提供了重要的技术支撑。利用M-18B农用飞机在4米的飞行高度喷施化学农药混合剂(杀菌剂和植物生长调节剂),去控制水稻爆发性疾病--叶片纹枯病和促进水稻植株的生长。施药一周后,喷药区的卫星影像被获取并计算植被指数,同时采集了地面化学农药的药液沉积量。分析了药液雾滴沉积量和植被指数的关系,结果显示,单相光谱特征(NDVI)和液滴沉积点密度(DDPD点·cm~(-2))的相关系数是0.315,p-value为0.035;时间变化特征(MSAVI)和液滴沉积体积密度(DDVDμL·cm~(-2))之间的相关系数是0.312,p-value为0.038。另外,水稻生长活力最旺盛的范围都出现在喷洒区域内,植株活力随着药液漂移距离的增加逐步减少。同时,相同的变化趋势也出现在雾滴沉积量与光谱特征的空间变化插值图中。由此得知,从卫星图像中计算的植被指数NDVI和MSAVI,可以用来评估大尺度农田的农用航空药液喷洒效果。
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酒石酸手性异构体的红外光谱初步探讨
《光谱学与光谱分析 》 2016 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：采用中红外光谱仪结合衰减全反射附件在特定分辨率下研究了D-酒石酸和L-酒石酸的中红外光谱特征。结果表明,在特定的光谱分辨率下,L-酒石酸和D-酒石酸的中红外光谱谱形仅在1 780~1 640cm-1范围内具有差异。
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通过挥发物鉴别葡萄变质状态-基于长光程红外光谱和简易电子鼻阵列
《光谱学与光谱分析 》 2016 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：葡萄在劣变时会挥发出特定成分和浓度的气体。在变质葡萄的挥发物红外光谱中发现了乙醇、乙酸乙酯和二氧化碳的光谱特征。通过多次反射的光学系统提高了光谱测量的光程,从而获得了更高的探测灵敏度。利用新型光谱测量系统进一步研究了葡萄劣变过程中挥发物的精细化特征,并证实了其中含有多种醇类、酯类、醛类和乙烯的光谱特征。部分挥发物的浓度随贮藏时间展现规律性的变化,可以以其为生物标志物来表征葡萄的变质程度。进一步以光谱观测规律为基础研制了由传感器阵列组成的电子鼻,通过对特定挥发物的定量化测量实现葡萄变质的分类和预警。揭示了更为精细的葡萄劣变过程中挥发物的光谱特征变化规律,证实了通过挥发物测量鉴别水果变质的可行性,为开展水果变质的实时监测技术研究提供了理论和技术参考。
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多信息融合的冬小麦地上鲜生物量检测研究
《光谱学与光谱分析 》 2016 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：将小麦冠层光谱与小麦冠层图像或者侧面图像进行多信息融合,对冬小麦地上鲜生物量进行预测,提高了冬小麦地上鲜生物量无损检测精度,试验获取苗期93个样本的冠层光谱和冠层图像,中后期(拔节期、抽穗期、开花期、灌浆期)200个样本的冠层光谱和侧面图像。将光谱反射率作为光谱特征参数,并通过图像处理提取小麦覆盖度作为图像特征参数,建立苗期和中后期基于光谱特征参数和图像特征参数的地上生物量检测模型,将冠层光谱反射率和小麦覆盖度作为多信息融合的输入,利用多元回归分析(MRA)和偏最小二乘法(PLS)建立地上鲜生物量预测模型并进行验证。结果表明,在苗期和中后期,将光谱信息和图像信息融合,采用PLS所建立的预测模型与单独的图像模型和光谱模型相比精度最高。苗期基于信息融合所建立的PLS模型验证集R~2为0.881,其RMSE为0.015kg;中后期基于信息融合所建立的PLS模型验证集R~2为0.791,RMSE为0.059kg。由此可见,相比单一的光谱模型和图像模型,图像信息和光谱信息融合之后,充分提高了光谱信息和图像信息的利用率,使模型的精度得以提高。
ATR-THz波谱结合PLS-DA对陈化小麦快速无损鉴别研究
《光谱学与光谱分析 》 2016 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：采用ATP附件采集了人工控制条件老化小麦样品的太赫兹波谱数据,并在PCA综合得分基础上对数据进行分集,建立陈化小麦的快速无损鉴别PLS-DA模型,并对其进行外部验证。结果显示,针对吸收系数谱,所建模型的校正集实验组、对照组以及交互验证实验组、对照组正确率分别为84.2%,94.7%,84.2%和81.6%,外部验证集实验组、对照组正确率分别为73.7%和100.0%;针对折射率谱,所建模型的校正集实验组、对照组以及交互验证实验组、对照组正确率分别为84.2%,92%,76.3%和76.3%,外部验证集实验组、对照组正确率分别为84.2%和89.5%。研究表明,ATR-THz技术在陈化小麦无损鉴别方面具有一定的应用潜力。
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自然光和紫外光照条件下膜材红外光谱变化
《光谱学与光谱分析 》 2016 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：可降解树脂包膜控释肥是目前肥料领域的研究热点之一。研究从可降解包膜材料实际施用环境着手,采用傅里叶衰减全反射红外光谱技术(ATR-FTIR),表征包膜肥料膜材自然光和紫外光照条件的降解差异,通过对聚乙烯/疏水纳米二氧化钛、聚乙烯/亲水纳米二氧化钛和纯聚乙烯包膜的谱图来研究膜材在光照前后的结构变化特征,进而对膜材的降解行为做出判断。结果表明,在紫外光和自然光分别照射下,包膜降解过程中的官能团种类没有因光催化剂的加入而受到影响,而光催化剂的加入对官能团的变化程度有显著影响,依次为:聚乙烯/疏水纳米二氧化钛复合包膜>聚乙烯/亲水纳米二氧化钛复合包膜>纯聚乙烯包膜。另外,不同照射光源对包膜的分子结构的影响有所区别。自然光条件照射的降解过程中,包膜的聚乙烯碳链上在形成氢过氧化物的同时发生了交联反应生成含醚键的物质,接着继续氧化生成含羰基的化合物,最终羰基的存在促进包膜的进一步分解;紫外光条件照射下,光照产生的活性氧物种局部浓度大,攻击聚合物碳链的能力强,聚乙烯长链烷基断裂很快氧化生成含有羰基基团的中间产物。紫外光条件的照射实验未能全面反映包膜在自然光条件下的降解行为。
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利用多角度光谱数据探测冬小麦氮素含量垂直分布方法研究
《光谱学与光谱分析 》 2015 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：作物氮素具有随植株高度层垂直分布的特性,快速、无损探测作物氮素垂直分布状况,对于指导合理施肥、提高肥料利用率和减少环境污染具有重要意义。本文提出了利用偏最小二乘(partial least square,PLS)算法,运用多角度光谱数据估计冬小麦氮素含量垂直分布的方法。分别选用前向和后向不同观测角度组合形成的光谱数据组建植被指数,建立不同高度层的叶片氮素含量探测模型,其中选用±50°和±60°的组合,建立了冬小麦上层叶位叶片氮密度反演模型;选用±30°和±40°的组合,建立了中层叶位叶片氮密度反演模型;选用±20°和±30°的组合,建立了下层叶位叶片氮密度反演模型。针对氮素反演容易受到作物背景(土壤、作物残渣)影响的问题,引入R700/R670比值,改进七种常见的植被指数,利用改进了的植被指数建立了冬小麦上层、中层、下层叶片氮密度垂直分布模型。建模实验结果改进了叶片氮密度上层、中层、下层垂直分布估算结果,验证实验选取建模实验中表现最好的三个植被指数进行进一步研究,结果表明改进后的绿光归一化植被指数(green normalized difference vegetation index,GNDVI)在反演上层、中层、下层叶片氮密度时效果最好,达到了极显著的水平,可用于植被氮素含量的垂直分布探测。
关键词： 冬小麦 氮密度 冠层光谱 多角度 垂直分布 偏最小二乘
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基于CASI高光谱数据的作物叶面积指数估算
《光谱学与光谱分析 》 2015 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：叶面积指数(LAI)的快速估算对于及时了解作物长势、病虫害监测以及产量评估具有重要意义。利用2012年7月7日在黑河流域张掖市获取的CASI高光谱数据,精确提取出了不同作物的光谱反射率,同时结合地面实测数据,对比分析了宽波段和"红边"植被指数在估算作物LAI方面的潜力,在此基础上,基于波段组合算法,筛选出作物LAI估算的敏感波段,并构建了两个新型光谱指数NDSI和RSI,最后对研究区域作物LAI的空间分布进行了分析。结果表明,在植被覆盖度较低的情况下,宽波段植被指数NDVI对LAI具有较好的估算效果,模型的精度R2与RMSE分别为0.52,0.45(p<0.01);对于"红边"植被指数,由于CIred edge充分考虑了不同的作物类型,其对LAI的估算精度与NDVI一致;利用波段组合算法构建的光谱指数NDSI(569.00,654.80)和RSI(597.6,654.80)对LAI估算的效果要优于NDVI与CIred edge,其中,NDSI(569.00,654.80)主要利用了植被光谱"绿峰"和"红谷"附近的波段,模型估算的精度R2可达0.77(p<0.000 1);根据LAI与NDSI(569.00,654.80)之间的函数关系,绘制作物LAI的空间分布图,经分析,研究区域的西北部LAI值偏低,需增施肥料。研究结果,可为农业管理部门及时掌握作物长势信息、制定施肥策略提供技术支持。
关键词： CASI高光谱数据 叶面积指数 植被指数 波段组合 空间分布
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基于长光程的土壤氧化亚氮排放规律的FTIR光谱法研究
《光谱学与光谱分析 》 2015 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：氧化亚氮(N2O)的过量排放会对臭氧层造成破坏,合理施肥和采取减排措施对减缓温室效应具有重要的现实意义。本文利用FTIR光谱法研究了施肥和水分对白菜地土壤排放N2O的影响。为了提高系统的灵敏度,我们利用多个反射镜加长了光程。通过比对施肥前后N2O红外光谱和NIST谱库N2O红外光谱,最终选取2 160~2 225cm-1作为定量计算N2O的特征波段。研究发现,施肥和水分能促进白菜地土壤N2O气体排放,这为农田N2O的减排和减缓温室效应提供了理论依据。最后,还研究了施肥后土壤N2O的昼夜排放规律,结果表明,N2O白天的排放量高于晚上,通过和前人研究结果对比,验证了此方法的可行性。本文研究证实,基于长光程的FTIR光谱法是一种测量土壤排放N2O气体规律的快速有效方法,它可以对施肥后的白菜地土壤N2O气体排放进行测量,相对其他传统测量方法具有高速、简便等优势。
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冬小麦条锈病严重度不同估算方法对比研究
《光谱学与光谱分析 》 2015 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：为了提高遥感监测小麦条锈病病害严重度的准确性,寻找小麦病害的较优反演模型,在国家精准农业示范研究基地基于野外定位调查小麦病情指数及冠层光谱数据,利用与小麦病害发生呈显著关系且有效反映植被生理生长状况的7种高光谱植被指数,尝试分别采用PLS(偏最小二乘回归)、BP神经网络和植被指数经验法三种方法建立小麦条锈病病情反演模型,并进行比较分析。结果表明:三种方法病害严重度预测值与实测值间的R2分别为0.936,0.918,0.767。采用偏最小二乘回归方法监测小麦病情指数效果更好,为探寻不同种类植被指数对模型的贡献,尝试用代表植被绿度的NDVI,GNDVI,MSR和代表水分含量的NDWI和MSI植被指数分别作为PLS模型的输入变量,建立病害反演模型。结果表明:小麦条锈病中,叶片叶绿素含量的变化比冠层水含量的变化对病情指数更为敏感,对病害有更好的解释作用。然而,两模型精度都低于七种植被指数全部参与时的预测结果,即输入变量中采用多种植被指数比用单类指数模拟准确度高。
关键词： 高光谱遥感 条锈病 偏最小二乘法 神经网络 病情指数
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