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净套作大豆叶片光谱响应特征及主要参数模型构建

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摘要

1 文献综述

1.1 研究背景

1.2 文献综述

1.2.1 作物叶片主要参数估测的重要性

1.2.2 光谱估测作物主要参数的原理

1.2.3 基于叶片光谱的作物主要参数高光谱估测研究

1.2.4 作物主要参数诊断高光谱数据处理方法

1.2.5 光谱数据建模方法

1.2.6 小波分析在光谱中的应用

1.3 本研究的目的和意义

2 试验设计

2.1 研究思路与技术路线

2.2 拟解决的关键科学问题

2.3 材料与方法

2.3.1 试验材料

2.3.2 试验设计

2.3.3 测定项目及方法

2.4 数据的分析与利用

2.4.1 光谱变换及特征参数提取方法

2.4.2 小波变换

2.5 模型的构建与测试

3 结果与分析

3.1 净套作大豆叶片冠层光环境变化规律

3.2 净套作大豆叶片主要参数及光谱特征

3.2.1 不同空间配置大豆叶片碳氮参数变化特征

3.2.2 不同空间配置大豆叶片叶绿素及叶绿素荧光特性变化

3.2.3 不同空间配置大豆叶片原始光谱变化特征

3.2.4 不同空间配置大豆叶片一阶微分光谱变化特征

3.3 大豆叶片主要光合生理参数与光谱特征相关性分析

3.3.1 大豆叶片主要参数与原始及一阶微分光谱的关系

3.3.2 大豆叶片主要参数与光谱特征面积的相关分析

3.3.3 大豆叶片主要参数与植被指数的相关分析

3.3.4 大豆叶片主要参数与基于波段优选的光谱特征参数相关分析

3.3.5 不同分解尺度的小波函数与大豆叶片主要参数相关分析

3.4 大豆叶片主要生理参数诊断模型的构建与优化

3.4.1 基于反射光谱的大豆叶片主要参数估测模型构建与检验

3.4.2 基于偏最小二乘法(PLS)构建的模型与验证

4 讨论

4.1 不同空间配置对套作大豆叶片冠层光环境的影响

4.2 不同空间配置对套作大豆叶片碳氮营养状况的影响

4.3 不同空间配置对套作大豆叶片叶绿素荧光特性的影响

4.4 不同空间配置对套作大豆叶片光谱变化特征的影响

4.5 大豆叶片主要参数与不同光谱特征指数的关系

4.6 大豆叶片农学参数估测模型的建立与检验

5 结论

参考文献

致谢

攻读学位期间发表的论文、成果

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摘要

大豆间作套种是扩大大豆种植面积和提高产量的重要手段,对保障区域粮食安全和缓解国内大豆的供需矛盾具有重要的作用。高光谱遥感技术作为现代农业中定量反应作物生长态势和营养生理的前沿科技,具有广阔的研究潜力。在大豆生长发育过程中碳氮代谢参数和光合荧光特征是反映大豆对外界环境响应的重要指标,而高光谱遥感技术突破常规化学方法对大豆叶片带来的伤害,为大豆生长状况的快速、无损监测提供了数据支撑,进而对于农业信息化等方面起到了一定的推进作用。
  本文基于与玉米套作条件下5种不同空间配置3年的田间试验,系统分析了大豆V3、R1和R4时期叶片主要参数与高光谱特征参数的定量关系。结果表明,玉米-大豆套作共生期内低位作物大豆冠层透光率和R/Fr值均出现随着玉米窄行行距的增加而降低,且明显小于净作大豆冠层光环境的现象。与净作大豆相比,套作大豆A1处理在V3和R1时期都表现为叶片碳含量和碳氮比显著下降(下降范围分别为1.082%~2.151%和7.634%~11.921%)而氮含量显著上升(上升范围为7.094%~11.694%),同时叶绿素参数显著下降而荧光参数呈现先下降后上升的变化规律,不同空间配置套作大豆之间随着玉米窄行行距的增加叶片主要参数也表现出相同的变化规律;而随着生育时期的向前推进,同一配置下的碳氮参数则出现叶片碳含量和碳氮比上升而氮含量有所下降的现象,同时综合回归分析下,碳氮比中叶片氮含量的贡献相对碳含量来说更大,回归系数R2高达0.979。大豆叶片原始光谱反射率和一阶微分光谱的变化在绿峰位置上与叶片氮含量相同,而近红外波段的光谱反射率和红边幅值都与叶片碳氮比的变化趋势相同;相对套作大豆A1处理而言,净作大豆的一阶微分光谱红边位置出现“红移”现象,V3期平均波长由710nm移至714nm,R1期平均波长由715nm移至718nm,而各套作处理之间随玉米的窄行行距的变大,红边位置则出现“蓝移”现象,生育时期的推进也使促使大豆叶片光谱红边位置不断红移。当不同空间配置套作大豆处于玉米收获后的R4时期,其叶片的光谱特征以及主要参数之间基本上差异不显著(P>0.05)。
  通过大豆叶片的碳氮参数、叶绿素荧光参数与光谱反射率、一阶微分光谱、光谱特征面积、植被指数、基于波段优选的光谱指数以及连续小波变换后所得的小波能量系数进行相关性分析,发现基于原始光谱反射率、一阶微分光谱的多波段自由组合的光谱指数和小波函数处理后所得的光谱指数与叶片主要参数的相关性最好,其中叶绿素参数与基于多波段自由组合的光谱指数相关系数均达到0.9水平以上;而碳氮参数和荧光参数与小波能量系数的相关性较其他方法为最佳。
  通过相关性分析获得的大豆叶片主要参数敏感特征,采用线性和非线性模型,结合偏最小二乘法,构建不同空间配置大豆叶片主要参数的最优估测模型。在碳氮参数中,大豆叶片碳含量和碳氮比分别将D721、SDr、RVI(662,617)、bior3.9(94,893)和D731、GNDVI、DVI(736,713)、db5(68,738))作为光谱变量进而使用偏最小二乘法,所得的模型较其他模型预测精度高,而氮含量的最佳估测模型是由小波系数sym2(96,669)构建的二次函数方程;叶绿素参数中,叶绿素b由多波段自由组合的光谱指数DVI(D734,D530)建立的二次函数模型为最佳,而叶绿素a和总叶绿素的最优监测模型是使用偏最小二乘法得到的,对应入选参数分别为D731、GNDVI、RVI(D718,D710)、sym2(84,576)和D732、GNDVI、DVI(736,723)、bior3.9(132,659);荧光参数NPQ和F'q/F'm以及qP均在使用偏最小二乘法后得到了其模型构建的最优解,方程中所使用的光谱指数分别为D707、SIPI、DVI(428,434)、db5(13,858)和D481、RG、RVI(D691, D681)、bior3.9(43,653)以及D479、RG、RVI(D689,D679)、coif2(24,670)。上述模型的决定系数与检验值均较高,经过回归检验过后发现其RPD值在1.665~2.411范围内,R2值介于0.471~0.934之间,RMSE值小于其他模型。因此,采用高光谱遥感技术定量分析和监测大豆叶片碳氮参数及叶绿素荧光参数,为快速诊断大豆对环境响应的生理生态机制提供理论支撑。

著录项

  • 作者

    王锐;

  • 作者单位

    四川农业大学;

  • 授予单位 四川农业大学;
  • 学科 作物栽培学与耕作学
  • 授予学位 硕士
  • 导师姓名 杨峰;
  • 年度 2016
  • 页码
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 中文
  • 中图分类 S565.101;
  • 关键词

    大豆; 间作套种; 叶片; 光谱特征; 环境响应;

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