本文關鍵詞： 普冰151小麥 高光譜遙感 農學參數 蛋白質含量 監(jiān)測模型　出處：《西北農林科技大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：高光譜遙感是精準農業(yè)研究的重要工具之一,是實時、快速、精準、無損監(jiān)測作物生長及營養(yǎng)狀況的重要途徑。葉綠素含量和葉面積指數等農學參數是衡量小麥光合能力、生長發(fā)育階段、營養(yǎng)生理狀況和受環(huán)境脅迫程度的有效指標。因此,小麥冠層反射光譜數據對農學參數的響應特征,可以用來預測小麥長勢、監(jiān)測其光合能力與氮素營養(yǎng)狀況,以及評估其產量變化。本試驗以普冰151小麥為研究材料,在不同播種量和施氮量下的田間試驗的基礎上,分別于不同生育時期測定小麥冠層反射光譜數據,同時對各農學參數進行實際測量,分析農學參數與光譜反射率和一階導數光譜及已有光譜指數之間的相關關系,并建立與各農學指標相應的定量反演模型。通過分析籽粒蛋白質含量(GPC)與不同生育時期的小麥冠層葉綠素含量(chl a+b)的相關關系以及籽粒產量(GY)與不同生育時期的葉面積指數(LAI)的相關關系,分別將冠層葉綠素含量和葉面積指數作為鏈接點建立籽粒蛋白質含量和籽粒產量的高光譜預測模型。預期結果將為普冰151小麥的氮肥和播量的合理運籌提供技術依據,為小麥生長發(fā)育的無損監(jiān)測和精確管理提供理論基礎和關鍵技術。主要研究結果如下:1.不同播種量、氮素水平及不同生育時期的小麥冠層光譜反射率具有規(guī)律性的變化。施氮肥使可見光波段的光譜反射率值降低,129 kg·hm-2(D1)、202 kg·hm-2(D2)播量下的光譜反射率值分別在120 kg·hm-2(N2)、180 kg·hm-2(N3)施氮水平出現最小值;近紅外波段范圍內的光譜反射率值反而增大。在可見光部分,D2播量下的光譜反射率值低于D1播量,近紅外區(qū)域恰好相反。適宜的施氮量和增加播種量均使小麥產生“紅移”現象。不同生育時期,普冰151的光譜反射率值的變化趨勢大體一致,可見光區(qū)域在灌漿期達最高值,而近紅外區(qū)域在抽穗期達最高值;小麥從拔節(jié)到抽穗,存在“紅移”現象,從抽穗到開花存在“藍移”現象,而紅邊面積的最大值出現在抽穗期,最小值出現在灌漿期。普冰151小麥的這些光譜特征有利于進一步利用反射光譜數據監(jiān)測或預測其長勢及養(yǎng)分等情況。2.不同播種量和施氮量處理下小麥葉綠素含量隨生育時期的推進有規(guī)律性變化。在此基礎上,不同處理下的chl a、chl b和chl a+b與原始光譜數據、一階導數數據進行相關分析表明,光譜反射率與chl a+b含量在可見光范圍內呈負相關關系,在近紅外波段范圍內呈正相關關系,二者間的相關系數在波長702 nm附近達最高值,為-0.73。chl a含量與光譜反射率值的相關關系與chl a+b相似,而chl b與光譜反射率值的相關關系低于chl a和chl a+b。進一步分析三者與已有17種光譜參數間的定量關系,發(fā)現光譜參數RVI(729,755)和GREEN-NDVI與葉綠素含量的關系非常密切,而且多項式回歸模型的擬合可靠性均高于直線回歸模型。經檢驗,RVI(729,755)和GREEN-NDVI對Chl b和Chl a+b的估測效果均較好,R2分別為0.5022和0.5305、0.5257和0.5447,而RVI(729,755)對Chl a的估測效果較差,R2為0.2918。因此,綜合考慮基于不同光譜指數所構建的模型的擬合效果和檢驗結果,以GREEN-NDVI為變量的小麥冠層葉綠素含量監(jiān)測模型較優(yōu)。3.不同播種量及施氮量下普冰151葉面積指數隨生育時期的推進發(fā)生了有規(guī)率的變化。在此基礎上,LAI與原始光譜數據、一階導數光譜數據相關分析表明,冠層光譜反射率與LAI間的相關系數在波長670 nm和1010 nm附近達最大值,為-0.89和0.90。選擇與普冰151冠層LAI相關性較大的10種光譜參數為自變量,以LAI為因變量,分別建立線性、多項式、指數、冪函數模型,光譜參數NDVI 705、NDCI、OSAVI和NDVI(810,560)與小麥冠層LAI的關系非常密切。經獨立資料檢驗,光譜指數NDVI 705檢驗結果最佳,r、R2、RMSE、RE、da、dap分別為0.74、0.548、0.354、5.86%、0.097、1.61%,預測值較接近于實測值。4.小麥成熟期GPC與各生育時期的群體葉綠素含量的相關分析發(fā)現灌漿期的葉綠素含量能夠較好地估測成熟期的GPC,估測R2達0.635�；谛←湽酀{期的反射光譜數據構建GPC預測模型。表明,以NVI和PSSRb為自變量的多項式模型較好,擬合精度分別為0.3278和0.3014,經檢驗,PSSRb的檢驗效果優(yōu)于NVI,r、R2、RMSE、RE、da、dap分別為0.833、0.693、0.152、1.11%、-0.108、0.80%。因此,以PSSRb為變量的小麥成熟期的GPC預測模型較優(yōu)。5.普冰151籽粒產量與其各生育時期的葉面積指數相關分析發(fā)現小麥開花期冠層葉面積指數能較好的監(jiān)測籽粒產量,預測R2達0.492�；谛←滈_花期的冠層反射光譜數據構建GY預測模型。結果表明,光譜參數NVI、PSSRb、OSAVI和MSAVI與GY的關系非常密切,擬合精度分別為0.5405、0.6244、0.5926和0.6302,經檢驗,PSSRb和MSAVI的檢驗效果優(yōu)于NVI和OSAVI。因此,以NVI和OSAVI為變量的小麥籽粒產量監(jiān)測模型較優(yōu)。
[Abstract]:The results are as follows : 1 . The results are as follows : 1 . The spectral reflectance value of winter wheat canopy is lower than that of different growth periods . The results are as follows : 1 . The spectral reflectance value of winter wheat canopy is lower than that of different growth periods . The relationship between the spectral reflectance and the spectral reflectance of wheat canopy is similar to that of chl a + b . The relationship between the spectral reflectance and the spectral reflectance is very close . The results show that the correlation coefficient between the spectral reflectance of the canopy and the LAI of the canopy is better than that of the linear regression model . The results show that the correlation coefficient between the spectral reflectance and LAI is 0 . 5022 and 0 . 5305 , 0 . 5257 and 0 . 5447 , respectively .

【學位授予單位】：西北農林科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：S512.1;S127

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本文編號：1518870