大豆叶绿素含量高光谱反演模型研究

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1、16第22卷第8期2006年8月农业工程学报TransactionsoftheCSAEVol.22 No.8Aug. 2006大豆叶绿素含量高光谱反演模型研究宋开山,张 柏,王宗明※,刘焕军,段洪涛(中国科学院东北地理与农业生态研究所,长春130012)摘 要:叶绿素是植物体进行光合作用、进行第一性生产的重要物质,能够间接反映植被的健康状况与光合能力,同时也能反映植被受环境胁迫后的生理状态。高光谱遥感为快速、大面积监测植被的叶绿素变化提供了可能。该研究实测了不同水肥耦合作用下,大豆冠层的高光谱反射率

2、与叶绿素含量数据,对二者进行了相关分析;采用特定叶绿素敏感波段建立了植被指数叶绿素估算模型;最后采用相关系数较大的波段作为神经网络模型的输入变量进行了叶绿素含量的估算。经对比发现叶绿素A、B与光谱反射率在可见光与近红外波段的相关系数的变化趋势基本一致,在可见光谱波段呈负相关,近红外波段呈正相关,红边处相关系数由负变正。特定色素植被指数可以提高大豆叶绿素估算精度(R2>0.736),但是人工神经网络模型可以大大提高大豆叶绿素含量的估算水平,当隐藏层节点数为4时,R2大于0.94,随着隐藏层节点数的增加

3、,R2可高达0.99,表明神经网络模型可以大大提升高光谱反演大豆叶绿素含量的能力。关键词:高光谱;叶绿素含量;植被指数;ANN-BP中图分类号:S127    文献标识码:A    文章编号:1002-6819(2006)08-0016-06宋开山,张 柏,王宗明,等.大豆叶绿素含量高光谱反演模型研究[J].农业工程学报,2006,22(8):16-21.SongKaishan,ZhangBai,WangZongming,etal.Inversemodelforestimatingsoybeanch

4、lorophyllconcentrationusingin-situcollectedcanopyhyperspectraldata[J].TransactionsoftheCSAE,2006,22(8):16-21.(inChinesewithEnglishab-stract)0 引 言目前高光谱遥感在监测植被,尤其是农作物的叶绿谱特征及其生物物理、化学参数反演的报道很多。Gupta首先研究了大豆叶片的光谱反射,为大豆光谱特征理解奠定了基础[12],而其他一些学者则研究了大豆在镁、素含量方面取得的

5、了很大进展。主要因为自然和人为造砷、磷等胁迫下大豆光谱反射、透射和荧光及其形态特成的环境胁迫因子会直接影响植被叶绿素含量,换言之征的变化与响应[13,14],为研究大豆在环境胁迫因子影植被叶绿素含量遥感监测能够提供植被生理状态的有效信息[1],同时叶绿素含量与植被的N素含量、光合作用密切相关[2]。植被叶绿素含量的高光谱遥感监测首先响下其光谱特征的变化提供了借鉴。Wang等研究了在碱土和灌溉耦合条件下大豆的高光谱特征[15]。但是一[15]。但是一直以来没有研究大豆在不同水肥胁迫条件下大豆叶表是在叶

6、片级别开展的[3,4],进而在冠层级别得到修正或面的光谱特征。在中国,浙江大学部分学者较为深入研[5,6]。通过特定实验条件与特定植被类型所建立的究了水稻生理参数的高光谱模型反演与估算、中国科学发展光谱植被指数在应用于其它植被类型或不同环境条件下同种植被不同的生理状态时需要进行订正[7]。[7]。院遥感所与国家农业信息化工程技术研究中心部分学者则深入研究了水稻、小麦、玉米等作物的生物物理、化大量研究表明植被的生物物理、化学参数与光谱反射率之间的关系基本上是非线性的[8,9],而神经网络对[8,9],

7、而神经网络对学参数高光谱模型[16-18],由于地域与仪器设备的关系,对大豆的生理参数的高光谱反演研究则很少[19],将人非线性问题的拟合有着无可比拟的优势,因此部分研究者开始把神经网络引入到高光谱数据分析中来[10,11],[10,11],工神经网络应用到高光谱估算模型在国内也处于研究初期[20]。在本文中将对比研究不同植被指数构建的回[20]。在本文中将对比研究不同植被指数构建的回归模型与神经网络模型在反演大豆叶绿素变化的精度。提高了植被生理参数反演的精度,神经网络在植被生物化学参数高光谱遥感信

8、息提取与模型建立方面则鲜有报道。1 实验材料与方法1.1 实验材料大豆是世界上重要的油料作物,在国外研究大豆光2004年的主要光谱数据采集都在中国科学院海伦收稿日期:2005-07-18 修订日期:2005-12-02农业生态实验站进行。工作区主要集中于实验站综合试基金项目:中国科学院知识创新重大项目(KZXL-SW-19);自然科学基金项目(40401003)作者简介:宋开山(1974-),男,博士,白山市人,主要研究领域为定量遥感与地物光谱特征研究。长春 中国科学

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