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基于GF-6/WFV卫星遥感的大田冬小麦叶片氮素含量估测: 2024年; 为对大田冬小麦叶片氮素含量(LNC)进行快速、准确及无损监测,通过在江苏省泰州泰兴市、盐城大丰区和南通如皋市布设冬小麦遥感监测大田试验,在获取试验样点冬小麦冠层红光波段反射率(REDref)、近红外波段反射率(NIRref)和计算的十个光谱指数(RVI、NDVI、DVI、SAVI、OSAVI、MSR、RDVI、EVI2、NLI和SVI)基础上,将12个遥感光谱指标与冬小麦LNC进行相关分析,选出与LNC相关性较好的作为模型输入变量,构建基于BP神经网络的冬小麦LNC估测模型,并利用GF-6/WFV卫星遥感影像对县域冬小麦LNC的空间分布开展监测。结果表明,12个遥感光谱指标与冬小麦LNC之间存在不同程度的相关性,其中NDVI、RVI、MSR、OSAVI和NLI与冬小麦LNC的相关性较好(相关系数不低于0.65)。将优选的5个遥感光谱指标作为模型输入变量,构建基于BP神经网络的冬小麦LNC估测模型(LNC-BPEM),模型的估测精度r^(2)=0.866,RMSE=0.246%,ARE=12.9%。将冬小麦LNC-BPEM估测模型和GF-6/WFV影像结合对县域冬小麦LNC的空间信息监测,获得了如皋县域冬小麦LNC的空间分布特征,该区域冬小麦LNC范围在0.9%~2.0%(长势正常)的种植面积为29 693.3 hm^(2),占冬小麦总种植面积的74%。这说明利用GF-6/WFV卫星的多个遥感光谱指标与神经网络结合建模可有效估测县域大田冬小麦叶片氮素含量。; 姚永胜任妮李卫国李卫国李伟马廷淮董建宾; 关键词：冬小麦神经网络

灌水和施硅对冬小麦叶片显微结构、光合特性及产量的影响: 2024年; 为探究不同灌水和施硅处理对冬小麦光合器官发育及产量构成的影响,于2021—2023年采用灌水和施硅二因素区组试验设计,设置3组灌水处理[W_(0):春浇0水;W_(1):春浇1水(拔节期灌水);W_(2):春浇2水(拔节期和开花期各灌1次水)]和2组叶面硅肥处理[叶面喷施清水(Si_(0))、叶面喷施硅肥(Si_(1))],共计6组处理,分析不同灌溉制度下喷施叶面硅肥对冬小麦叶片显微结构、光合特性和产量构成的影响。结果表明,随灌水次数的增加,冬小麦叶肉细胞长宽积、叶片厚度、叶绿素相对含量、净光合速率呈上升趋势;与W_(0)处理相比,W_(1)处理单位面积穗数、穗粒数、千粒重、籽粒产量分别增加11.4%、6.8%、1.5%、16.4%,W_(2)处理依次增加15.5%、12.4%、4.8%、37.4%。施用硅肥可以提高冬小麦叶片厚度,延缓花后旗叶叶绿素降解,提高净光合速率,促使单位面积穗数增加4.9%,籽粒产量增加3.3%;施硅对冬小麦产量的促进效应随灌水次数的增加而减弱,与Si_(0)相比,Si_(1)条件下W_(0)处理冬小麦单位面积穗数和籽粒产量分别增加8.8%和8.3%,W_(1)处理依次增加4.2%和3.4%。冬小麦籽粒产量与叶肉细胞长宽积、叶片厚度、叶绿素相对含量、净光合速率呈正相关关系。本研究条件下,增加灌水有利于提高冬小麦光合能力和籽粒产量,水分不足时喷施硅肥能优化冬小麦叶片结构,增强光合作用,提升产量水平。; 孙金阳曹彩云郑春莲李科江马俊永张俊鹏党红凯; 关键词：冬小麦灌溉制度硅肥叶肉细胞光合速率

高温干旱复合胁迫下冬小麦叶片和冠层尺度SIF与光合作用的关联变化特征研究: 2024年; 为探究高温干旱复合胁迫下叶片和冠层尺度日光诱导叶绿素荧光(solar-induced chlorophyll fluorescence,SIF)与植物光合作用的关系,开展冬小麦高温干旱复合胁迫田间试验,共设置三种水分条件[严重干旱(50%~60%田间持水量)、轻度干旱(65%~75%田间持水量)和正常供水对照组(80%~90%田间持水量)]和三个温度水平(半包式增温、全包式增温和大田环境温度对照组),分析不同胁迫处理下冠层和叶片尺度SIF、冠层总初级生产力(gross primary productivity,GPP)和叶片净光合速率(net photosynthetic rate,P_(n))的日变化和季节变化特征,探讨小麦叶片SIF与P_(n)和冠层SIF与GPP之间的关联性。结果表明,高温干旱复合胁迫下日尺度和季节尺度叶片和冠层SIF总体均呈现出单峰型变化特征,季节尺度冠层SIF对干旱胁迫的响应比叶片SIF明显,且高温干旱复合胁迫对叶片和冠层SIF的影响均大于单一高温或干旱胁迫。P_(n)和GPP总体分别呈现出双峰型和单峰型变化特征。高温干旱复合胁迫下叶片SIF与P_(n)的相关性(R^(2)=0.42)小于冠层SIF与GPP的相关性(R^(2)=0.52),随着单一胁迫的增强,二者之间的相关性逐渐降低,且干旱胁迫对二者关系以及P_(n)和GPP的影响均大于高温胁迫。此外,环境变量中温度对SIF与P_(n)关系的影响最大,其次是饱和水汽压差(vapor pressure deficit,VPD),光合有效辐射(photosynthetic active radiation,PAR)影响最小,且SIF与P_(n)之间的相关性随温度的增加逐渐降低,随VPD的增大先降后升,随PAR的增加先升后降。高温干旱复合胁迫下冠层和叶片SIF大小与植物光合作用强弱有一定关联性,并受环境变量影响。; 王超李萌褚荣浩商东耀成林薛昌颖; 关键词：冬小麦叶片净光合速率 GPP

冬小麦叶片SPAD遥感反演的光谱尺度效应研究: 池浩然

离散小波去噪后冬小麦叶片含水量高光谱估算: 2024年; 光谱噪声去除是遥感区域应用的必要过程,噪声去除效果能直接影响区域地表信息的监测精度。为分析离散小波算法对光谱数据的分解机理,探寻基于离散小波算法光谱噪声信息去除与光谱处理方法,以冬小麦冠层光谱与叶片含水量为数据源,先利用离散小波算法对光谱数据进行去噪处理,采用的小波基为Meyer;然后以Meyer、Sym2、Coif2为小波基对去噪后的光谱数据进行信息分离,并结合相关性分析算法、偏最小二乘算法构建冬小麦叶片含水量估测模型,研究结论如下:(1)在离散小波算法下,合并的光谱曲线随合并尺度数的不断增加,原光谱曲线局部的大、中、小特征依次凸显;随H10—H1分解尺度的依次加入,分解信息对合并曲线的修正幅度也逐步减弱,其中,将H3—H1依次合并后,合并的光谱曲线几乎无变动。(2)提出的去噪方法可在一定程度上改变了部分光谱对冬小麦叶片含水量的敏感性及敏感波段的分布:其中在1~3尺度内,降低了光谱对冬小麦叶片含水量的敏感性,改变了敏感波段的波段位置的分布情况。在4~10尺度内,能明显提升光谱对冬小麦叶片含水量的敏感性(Coif2);提出的去噪方法可提升局部波段对冬小麦叶片含水量的敏感性(Sym2)。(3)提出的去噪方法能明显提升光谱对模型的稳定性,能提升Sym2、Coif2小波基内最优模型的精度与稳定性,其中验证精度提高了8.6%(Sym2)、34.1%(Coif2),表明该研究提出的去噪处理是有效的。; 王延仓朱玉晨齐焱鑫张志通曹会琼王金杲顾晓鹤唐瑞尹何跃君李笑芳罗巍; 关键词：冬小麦叶片含水量

基于无人机高光谱影像的冬小麦叶片氮浓度遥感估测: 2024年; 叶片氮浓度(LNC)是反应作物光合作用、营养状况和长势的重要指标,为精准高效地估测不同生育期冬小麦叶片氮浓度,以新冬22为研究对象,利用无人机搭载Pika L高光谱相机获取4个关键生育期冬小麦冠层反射率数据。基于波段优化算法和相关性分析筛选LNC敏感光谱指数,结合逐步回归、多元线性回归和偏最小二乘回归建立关键生育期冬小麦叶片氮浓度估测模型,并与单变量估测模型进行比较。结果表明:基于波段优化算法筛选的组合光谱指数与LNC的相关性优于传统植被指数,且达到极显著性相关;在单变量LNC估测模型中,组合光谱指数构建的模型精度优于传统植被指数,其中,扬花期差值光谱指数(DSI(R940、R968))建立的估测模型最好,R2为0.789;多变量估测模型精度均优于单变量估测模型,其中,基于偏最小二乘回归构建的LNC估算模型最好,孕穗期和扬花期拟合效果较优,模型决定系数均为0.923,均方根误差为0.082、0.084。本研究结果可以作为冬小麦LNC估测和长势监测的科学依据。; 孙法福赖宁耿庆龙李永福吕彩霞信会男李娜陈署晃; 关键词：冬小麦无人机偏最小二乘回归

冬小麦叶片和冠层尺度的光合-蒸腾模拟: 2023年; 利用气孔导度-光合-蒸腾耦合模型(SMPT-SB),选取冬小麦关键生育期的典型日,模拟了冬小麦叶片和冠层尺度的光合与蒸腾速率日变化,并借助光合仪和涡度相关系统获得的观测数据进行了验证。研究结果表明:模型模拟的叶片和冠层尺度光合及蒸腾速率与实测值变化趋势具有较好的一致性,光合速率日均绝对误差不超过1μmol·m^(-2)·s^(-1),蒸腾速率日均绝对误差不超过0.41 mmol·m^(-2)·s^(-1);叶片尺度光合和蒸腾速率模拟值与实测值的决定系数R^(2)均在0.90以上,冠层尺度也分别达到了0.96、0.88。此外,模型中水汽响应函数以f(D_(s))=RH表示时,相对湿度(RH)变化较大会导致参数m值不能准确量化气孔导度(g_(s))的变化,从而降低模拟效果;若分时期率定m值,会大幅提高模拟精度。该模型适用于冬小麦叶片及冠层尺度的土壤-植物-大气之间水碳交换的模拟。; 赵阳张传伟沈彦俊张玉翠; 关键词：小麦

一种冬小麦叶片氮含量估算模型的建立方法: 本发明公开了一种冬小麦叶片氮含量估算模型的建立方法，包括：采集小麦冠层图像，测定小麦氮素营养参数；利用冠层图像H分量的K均值聚类方法分割小麦冠层图像，提取分割处理后冠层图像的非0像素值的R、G、B、H、S、V、L*、a*...; 黄芬何成刘通宇张小虎姚霞朱艳

臭氧胁迫冬小麦叶片高光谱特征和叶绿素含量估算被引量：5: 2023年; 为无损、快速监测臭氧胁迫下冬小麦叶片叶绿素含量,建立叶绿素含量与光谱指标的定量关系,基于自由式臭氧浓度增加系统平台观测了臭氧浓度升高下拔节期、开花期及灌浆期冬小麦叶片的叶绿素含量和光谱特征。通过线性回归、人工神经网络(ANN)以及偏最小二乘回归(PLSR)模型对臭氧胁迫下叶片高光谱特征进行了叶绿素含量的估算。结果表明:臭氧胁迫冬小麦叶片的光谱曲线特征出现绿峰“红移”和红边位置“蓝移”现象。相比于拔节期和开花期,小麦叶片在灌浆期受到臭氧的影响更大。臭氧胁迫下叶绿素含量与部分光谱特征参数及遥感植被指数存在显著相关关系,所有模型均取得了较高的估算精度(R^(2)>0.8),其中以光谱特征参数为建模参量的偏最小二乘回归模型精度最高。该方法可用于臭氧胁迫下冬小麦叶片叶绿素含量的估测,动态监测作物的臭氧胁迫。; 杨熙来朱榴骏冯兆忠; 关键词：高光谱遥感叶绿素植被指数冬小麦

利用五个遥感光谱指标进行冬小麦叶片氮素含量估测方法: 本发明公开了一种利用五个遥感光谱指标进行冬小麦叶片氮素含量估测方法。所述具体估测步骤如下：(1)采集冬小麦冠层光谱数据；(2)测定冬小麦叶片氮素含量；(3)构建冬小麦叶片氮素含量估测模型；(4)将构建的模型与卫星影像结合...; 李卫国韩振强姚永胜

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