基于冠层反射光谱的棉花产量构成与品质监测研究

摘要

目的：本研究利用高光谱仪对不同处理下的棉花冠层进行多时相监测,基于光谱分析技术和多种分析算法,研究棉花产量构成因子、叶片生化组分和纤维品质指标与高光谱数据的相关性,筛选适宜的特征参数和植被指数,建立棉花产量构成因子和纤维指标的最佳定量模型。 方法：本研究主要探讨棉花产量和品质形成关键时期冠层反射光谱特征,采用两类分析方法,-是通过多元统计和逐步回归分析方法分析光谱反射率或由此衍生的植被指数与棉花产量构成和冠层生化参数间的关系；二是基于棉花冠层光谱变量的分析技术。筛选出了能较好地估测棉花产量构成和品质指标的光谱变量和农学参数,建立拟合棉花产量构成和品质监测的数学回归模型。 结论：⑴棉花产量构成因素中的单位面积总铃数、单铃重与棉花冠层光谱反射率之间相关性达到极显著水平；建立光谱特征参数与产量构成因子的回归方程,表明选用归一化植被指数[920,980nm]可以来预测单位面积总铃数,进而对棉花产量进行估测；可以选用归一化植被指数[820,1650nm]对单铃重进行预测；可以选用归一化植被指数[820,1650nm]估测反演籽指,可以选用P_Depth1108对棉花衣指进行预测。⑵通过直接对纤维进行光谱测定,结果表明吐絮期直接预测纤维品质的敏感波段范围比盛铃前期的广,并且此期光谱反射率与品质指标的相关性也较好；盛铃后期,可以选用Depth1931光谱特征参数来直接预测纤维品质指标。吐絮期,可以选用P_Depth1112来预测主要棉花纤维品质指标。⑶通过利用高光谱数据反演叶片氮素/品质指标来监测棉花纤维品质,结果表明：叶片全氮含量与纤维长度、强度、马克隆值有较好的相关关系。能够反映棉花叶片全氮含量的敏感波段为可见光的730nm-940nm和短波红外的1970nm-2500nm。不同生育期叶片含氮量都与叶片光谱反射率的倒数形式建立的回归方程之间的决定系数高,可以选用(730-940nm)光谱反射率倒数来预测叶片氮素含量,根据以上关系,说明运用利用遥感手段通过监测叶片氮素间接预测纤维长度和强度是可行的。⑷利用高光谱数据反演棉铃生化组分/品质指标来监测棉花纤维品质。在盛铃前期和盛铃后期,可以利用VARI_green和NRI来估测棉铃中可溶性糖含量(决定系数=0.5696和0.6295)。利用光谱参数吸收谷宽度σ和Depth962可以来估测棉铃中纤维素含量(决定系数=0.6888和0.5766)。建立盛铃前期纤维可溶性糖含量(x)与纤维长度(y)间的回归方程y=-0.1172x2+9.1655x-148.71(R2=0.6532)：和盛铃后期纤维素含量(x)与纤维长度(y)间回归方程y=0.4346x+53.957(R2=0.6017)。说明利用高光谱数据反演棉铃生化组分/品质指标来监测棉花纤维品质指标是可行的。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章文献综述

1.1论文研究背景

1.2国内外研究进展

1.2.1作物产量构成遥感监测研究进展

1.2.2作物品质遥感监测研究进展

1.3本文研究的主要内容

第二章试验设计与研究方法

2.1试验设计

2.2光谱数据测定

2.3栽培生理指标测定

2.3.1叶片全氮含量测定

2.3.2叶片可溶性糖含量测定

2.3.3棉铃纤维中可溶性糖和纤维素的测定

2.3.4测定棉花纤维品质及调查产量构成因素

2.4研究思路与技术路线

2.5高光谱数据的分析技术

2.5.1基于原始反射率的参数

2.5.2高光谱反射峰谷特征值

2.5.3包络线技术提取反射和吸收特征参量

2.5.4光谱植被指数

2.5.5“红边”参数

2.6回归分析

2.7模型检验与精度评价标准

第三章基于高光谱遥感的棉花产量及产量构成的监测

3.1试验与方法

3.2结果与分析

3.2.1棉花产量构成因子与冠层光谱反射率相关分析

3.2.2棉花单位面积总铃数、单铃重与光谱特征参数相关分析

3.2.3单位面积总铃数与单位面积产量间的关系

3.2.4籽指、衣指与冠层光谱反射率相关分析

3.2.5籽指和衣指与光谱特征参量的相关分析

3.3讨论与小结

第四章基于高光谱遥感的棉花纤维品质监测

4.1试验设计

4.2结果与分析

4.2.1纤维品质与纤维光谱反射率的关系

4.2.2盛铃后期棉纤维品质指标与光谱变量统计相关分析

4.2.3吐絮期棉纤维品质指标与光谱变量统计相关分析

4.2.4棉花叶片氮素状况和纤维品质指标的监测

4.2.5棉铃可溶性糖含量与光谱变量的相关分析

4.2.6棉铃纤维素含量与光谱变量的相关分析

4.2.7不同生育时期棉铃生化组分含量与纤维品质间的相关系数

4.3小结与讨论

第五章结论与展望

5.1结论

5.2进一步研究设想

参考文献

附录

致谢

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