中国博士后科学基金(20110491616)
- 作品数：8 被引量：132H指数：7
- 相关作者：朱西存赵庚星王凌姜远茂房贤一更多>>
- 相关机构：山东农业大学泰安市国土资源局滨州学院更多>>
- 发文基金：中国博士后科学基金国家教育部博士点基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术更多>>
- 黄河三角洲盐碱土盐分的高光谱定量估测研究被引量：7
- 2013年
- 利用高光谱探测数据,对黄河三角洲盐碱土盐分含量进行定量估测,为土壤盐分含量提供一种快速、实时、准确的估测方法。以黄河三角洲为研究区,在分析盐碱土光谱曲线变化规律的基础上,进行光谱反射率一阶微分和倒数的对数与土壤盐分含量进行相关分析,筛选敏感波长,运用主成分回归分析方法,建立土壤盐分含量估测模型,并对模型进行精度验证。结果表明,一阶微分变换可以扩大样品之间的光谱特征差异,提高了相关性;通过相关分析选出的敏感波长为388 nm、515 nm、962 nm、1164 nm、1623 nm和2150 nm;建立了土壤盐分含量的主成分回归估测模型y=4.389-798x388′-632x515′-151x962′-184x1164′-138x1623′-217x2150′,经精度验证,模型(R2=0.8405,RMSE=1.152)拟合效果较好。利用主成分回归分析方法估测黄河三角洲地区的土壤盐分含量精度较高,为实现土壤盐分的定量估测提供了理论依据和技术支撑。
- 王丽娜朱西存刘庆赵庚星李海燕王凌张圣武
- 关键词：盐碱土高光谱数据盐分含量黄河三角洲主成分分析
- 苹果树叶片叶绿素含量高光谱估测模型研究被引量：55
- 2012年
- 叶片叶绿素含量是评估果树长势和产量的重要参数,实现快速、无损、精确的叶绿素含量估测具有重要意义。本研究以山东农业大学苹果园为试验区,采用高光谱分析技术探索苹果树叶片叶绿素含量的估测方法。通过分析叶片高光谱曲线特征,对原始光谱分别进行一阶微分、红边位置以及叶面叶绿素指数(LCI)变换,分别将其与叶绿素含量进行相关分析及回归分析,建立叶绿素含量估测模型并进行检验,从中筛选出精度最高的模型。结果显示,以LCI为变量的估测模型以及以一阶微分521和523nm组合为变量的估测模型拟合精度最高,决定系数R2分别为0.845和0.839,均方根误差RMSE分别为2.961和2.719,相对误差RE%分别为4.71%和4.70%。因此LCI及一阶微分是估测苹果树叶片叶绿素含量的重要指标。该模型对指导苹果树栽培生产具有积极意义。
- 梁爽赵庚星朱西存
- 关键词：叶绿素
- 山丘区苹果树花期冠层反射率的定量遥感反演被引量：2
- 2012年
- 采用山东省栖霞市苹果树花期不同分辨率的TM和ALOS影像,充分考虑坡向系数和冠层花叶比,通过地形辐射校正获取地表反演反射率,再经混合像元分解获取苹果树冠层的反演反射率,将30个果园样方的反演结果与同时段实测反射率及表观反射率进行比较,分析反演效果和精度.结果表明:地形辐射校正有效减弱了地形和大气的影响,恢复了阴影处地物,地表反演反射率影像的解析力大幅提高;无论是TM还是ALOS影像,冠层反演反射率的绝对误差和相对误差均最小,所有波段的相对误差表现出一致性,且样方间变化趋势与实测值最一致,说明混合像元分解是必要的.反演方法应用于不同分辨率影像,表现出相似的反射率变化特点,高分辨率图像更具优势,但受波段限制,可与中分辨率影像结合使用.
- 王凌赵庚星朱西存王瑞燕陈红艳常春艳
- 关键词：苹果树地形辐射校正混合像元分解
- 基于高光谱的苹果盛果期冠层叶绿素含量监测研究被引量：31
- 2013年
- 【目的】建立苹果冠层叶绿素含量及冠层光谱特征参量间的定量关系模型,以促进高光谱技术在苹果树精准施肥以及快速、无损长势监测中的应用。【方法】以蒙阴县果园的苹果树为试验材料,连续2年分别测定了苹果冠层光谱反射率和冠层叶绿素(Chl(a+b))含量,分析了冠层叶绿素含量与光谱反射率之间的相关关系,并计算了400—1 000 nm任意两波段组合而成的RVI、DVI、NDVI和RDVI,分析了它们与冠层叶绿素含量的关系,以逐步回归分析做比较,建立了苹果冠层叶绿素含量监测模型。【结果】结果表明,以单变量估算叶绿素含量的最佳光谱指数为NDVI(975,742),相关系数为0.5093。利用多元逐步回归建立的苹果冠层叶绿素含量最佳监测模型为Y=-0.56(log1/R)771-0.48(log1/R)1978+0.20(log1/R)2407-0.10(log1/R)2440+4.749。【结论】用多元逐步回归方法建立的模型来监测苹果冠层叶绿素含量效果较好,为利用高光谱技术监测苹果生长状况提供了理论依据。
- 房贤一朱西存王凌赵庚星
- 关键词：叶绿素含量光谱指数
- 花期苹果树冠氮素营养状况的卫星遥感反演被引量：14
- 2013年
- 以山东栖霞为研究区，基于TM和ALOS影像获取花期苹果树的冠层反演反射率，结合实测反射率，构建并筛选氮素敏感光谱指数，以敏感光谱指数为自变量，建立氮素反演模型，利用精度最高模型进行空间反演．结果表明：光谱指数与氮素营养相关性为：冠层〉叶〉花，敏感指数构成以绿、红、近红外波段为主；反演模型精度为：支持向量机回归〉逐步回归〉丹变量回归；基于不同影像的反演结果近似，叶N含量均以3～4等（27～33g·kg-1）为主，冠N指标均以2～4等（TM：38～47g·kg-1；ALOS：32～41g·kg-1）为主；基于不同影像的空间布局亦类似，研究区北部和南部的营养水平高于中部，叶N和冠N高等级区域位于西北部的苏家店镇和松山街道、东北部的臧家庄镇和亭口镇、南部的蛇窝泊镇等，与苹果生产重点镇布局一致．此研究为果树营养状况的宏观数据获取提供了可行方法，也可为其他类似遥感反演提供借鉴．
- 王凌赵庚星朱西存王瑞燕常春艳
- 关键词：苹果树花期氮素营养遥感反演
- 基于光谱指数的苹果叶片水分含量估算模型研究被引量：11
- 2014年
- 建立快速、无损的苹果叶片水分含量高光谱估算模型,为苹果树干旱预警提供理论依据。以2个不同生育期采集的苹果叶片为研究对象,研究了不同水分含量的苹果叶片高光谱特征,分析了苹果叶片水分含量与光谱指数之间的相关关系,建立了苹果叶片水分含量估算模型。结果表明,苹果叶片水分含量的敏感光谱波段主要集中于近红外和短波红外波段;利用6个光谱指数建立的单变量估算模型均达到了极显著水平(P<0.01),但以水分指数建立的估算模型y=29503x2-57746x+28317的拟合决定系数R2最大,为0.5401;经检验,拟合方程的RMSE为2.4,RE为5.8%,检验精度达到了94.2%。采用主成分回归分析方法,建立的苹果叶片水分含量估算模型y=-556.819+347.838x1-17.815x2-27.864x3+299.492x4+25.647x5+9.835x6的拟合决定系数R2为0.6371,经检验,拟合方程的RMSE为1.26,RE为1.8%,检验精度达到了98.2%。表明以主成分回归分析建立的苹果叶片水分含量估算模型具有较好的敏感性和稳定性。
- 朱西存姜远茂赵庚星王凌房贤一
- 关键词：光谱指数苹果叶片水分含量
- 基于高光谱红边参数的不同物候期苹果叶片的SPAD值估测被引量：21
- 2011年
- 用FieldSpec 3地物光谱仪和SPAD-502叶绿素计测定了不同物候期红富士苹果叶片的高光谱反射率和SPAD值。研究结果表明,不同物候期苹果叶片的反射光谱波形曲线的变化规律基本相似。从苹果花期开始,叶片SPAD值逐渐增加,至秋梢停止生长期达到最高峰,之后开始下降。苹果叶片的高光谱红边位置λ_r、红边斜率D_r、红边面积S_r、与SPAD值之间均达到了显著与极显著相关,但以红边位置参数λ_r与叶片SPAD值之间的相关性最为显著。以不同物候期苹果叶片的高光谱红边参数λ_r作为自变量建立的叶片SPAD值经验估测模型与基于偏最小二乘法建立的不同物候期苹果叶片SPAD值校正模型,均以秋梢停止生长期的估测效果最佳。两个模型的检验精度分别为94.2%和96.7%。相比较而言,基于偏最小二乘法建立的SPAD值估测模型的精确度较高。
- 朱西存赵庚星姜远茂王凌陈红艳王利
- 关键词：苹果叶片SPAD值
- 基于模糊识别的苹果花期冠层钾素含量高光谱估测被引量：12
- 2013年
- 依据2008年和2009年2年在栖霞试验区利用地物光谱仪ASD FieldSpec3测定的苹果花期冠层高光谱和实验室内测定的钾素含量数据,以冠层高光谱反射率及其11变换形式与钾素含量分别进行相关分析,以相关系数最大者为自变量,采用模糊识别算法,建立钾素含量估测模型;以2008年的检验样本对模型进行检验,并利用2009的独立试验数据对模型进行验证。结果表明,原始光谱反射率(R)及其倒数(1/R)、对数(lgR)、平方根(R1/2)与钾素含量的相关性较差,但它们的一阶微分和二阶微分与钾素含量之间的相关性明显增强;建立的钾素含量估测模型^y=11.344 5h+1.309 7的相关系数r为0.985 1,总均方根差RMSE为0.355 7,F统计量为3 085.6;24个检验样本实测值与估测值的平均相对误差为9.8%,估测精度为90.2%;2009年试验验证精度达到了83.3%。表明模型用于苹果花期冠层钾素含量的估测具有较高的稳定性,模型精度能满足生产上对苹果钾素含量估测的要求。
- 朱西存姜远茂赵庚星王凌李希灿
- 关键词：模糊识别苹果花期钾素含量
