一种水稻不同生育期叶绿素含量高光谱估测方法技术

本发明专利技术公开了一种水稻不同生育期叶绿素含量高光谱估测方法，属于农业技术领域，包括以下步骤：冠层光谱测定；叶绿素含量测定；数据处理。该方法针对西北地区水稻拔节期、抽穗期、乳熟期及蜡熟期，通过分析各生育期冠层光谱反射率与叶绿素含量的相关性，建立了基于敏感波段和NDVI的水稻叶绿素含量反演模型，并对模型反演精度进行比较，分析水稻不同生育期内冠层光谱反射率与叶绿素含量的相关性，为利用高光谱遥感技术无损、快速、高效的估测水稻冠层叶绿素含量研究提供理论依据。

【技术实现步骤摘要】
一种水稻不同生育期叶绿素含量高光谱估测方法
本专利技术属于农业
，具体地说，涉及一种水稻不同生育期叶绿素含量高光谱估测方法。
技术介绍
叶绿素含量是植物的主要农学参数，是植物光合作用能力、叶片氮素含量以及生长发育的重要指示器，叶绿素含量变化是植物长势监测的重要指标。叶绿素含量的测定是农业科研和农业生产中经常遇到的问题。目前，可以使用多种方法对叶绿素含量进行测定，但传统方法不仅费时费力，采摘过程中容易损坏植物叶片组织结构。另外，由于叶绿素的结构不稳定，容易分解，导致最终测量的叶绿素含量可能会发生变化。随着高光谱遥感技术的不断发展，可以为植物叶绿素含量无损、快速的定量化诊断提供技术支持。国内外学者在利用高光谱遥感数据监测叶绿素含量大量的研究，邹小波等选用植被指数建立特征波长下光谱反射率与黄瓜叶片叶绿素含量之间的关系模型，较为准确的估算了叶片表面叶绿素的分布情况；孟庆野等通过对现有植被指数模型的改进，对小麦叶绿素含量进行了估算，取得了较好的可靠性。宫兆宁等通过分析植物叶片叶绿素含量与“三边”参数的相关性，构建了基于光谱指数的湿地植被叶片叶绿素含量估算模型，取得了较为理想的预测精度。刘桃菊等探讨了水稻冠层光谱对叶片叶绿素含量的响应规律，得出了水稻冠层叶片叶绿素监测的特征变量。植被指数是要遥感应用研究中的常用方法之一，并成功应用于植被叶绿素含量、含水量、含氮量等农学参数和光合作用等生态参数研究。国内外学者提出了很多形式各异的植被指数，但每种植被指数的侧重点不同。归一化植被指数(NormalizedDifferenceVegetationIndex,NDVI)是Rouse等在对比值植被指数(RatioVegetationIndex，RVI)进行非线性归一化处理后得到的植被指数，能监测植被生长状况、植被覆盖度以及消除部分辐射误差，是目前应用最广泛的植被指数。目前对水稻冠层光谱反射率与叶绿素含量的研究以南方水稻为主，对西北地区水稻的研究并不多见，且多以单一生育期较为常见。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种水稻不同生育期叶绿素含量高光谱估测方法，该方法以西北地区水稻为研究对象，分析水稻不同生育期内冠层光谱反射率与叶绿素含量的相关性，为利用高光谱遥感技术无损、快速、高效的估测水稻冠层叶绿素含量研究提供理论依据。其具体技术方案为：一种水稻不同生育期叶绿素含量高光谱估测方法，包括以下步骤：步骤1、冠层光谱测定水稻冠层光谱采用美国SVC公司生产的SVCHR-1024i型野外光谱仪测定，光谱范围为350～2500nm，光谱分辨率(FWHM)：350～1000nm，≤3.5nm；1000～1850nm，≤9.5nm；1850～2500nm，≤6.5nm。分别在上述四个生育期选择晴朗无云、风力微弱的白天当地时间10:00～14:00时，测定冠层光谱。测量前均用白板进行标定，测量时，为了减少稻田水对光谱的影响，采用光谱仪可选配件光纤探头进行测定，探头距水稻叶片垂直高度约0.15m。每个样点测试5条光谱曲线，取其平均值作为该样点的光谱反射值，每次观测得到72条水稻冠层高光谱数据。步骤2、叶绿素含量测定采用日本KONICAMINOLTA公司生产的SPAD(SoilPlantAnalysisDevelopmentUnit)502叶绿素计，测量与采集光谱对应的水稻植株的叶片叶绿素，每个样点选择5株水稻，每株水稻选取冠层展开的第2、3片叶进行测量，共取10片叶子的平均值作为该样点的叶绿素含量值。每个生育期观测得到与72条高光谱曲线数据对应的72个叶绿素含量数据。步骤3、数据处理由于叶绿素含量对光谱的响应波段集中在可见光、近红外波段，且近红外1000nm之后的波段受各种因素的影响噪声较大，因此本文采用350～1000nm波段进行分析，对光谱数据进行平滑去噪之后将其重采样至1nm。通过对冠层原始光谱反射率与叶绿素含量的相关分析，选择相关系数最大的波段即特征波段采用指数、一元线性、对数函数、多项式以及幂函数构建叶绿素含量反演模型；基于全波段NDVI指数与叶绿素含量的相关性，从中选择对叶绿素含量变化最敏感的波段组合归一化植被指数(NDVI)构建叶绿素含量反演模型。最后采用R2、RMSE与RE作为评价指标来检验反演模型的精度，从中选出最优反演模型。其中，RMSE、RE计算公式如下：式中，为预测值，yi为测量值，n为样本数。进一步，通过对水稻冠层原始光谱与叶绿素含量的相关性分析，得到各生育期敏感波段，分别为拔节期(612nm)、抽穗期(931nm)、乳熟期(932nm)与蜡熟期(811nm)。进一步，通过分析各生育期逐波段构建的NDVI与叶绿素含量的相关性，确定各生育期内与叶绿素含量相关性最强的NDVI组合，分别为拔节期NDVI(475nm,456nm)、抽穗期NDVI(782nm,748nm)、乳熟期NDVI(822nm,823nm)与蜡熟期NDVI(730nm,731nm)。进一步，通过对各生育期内NDVI构建的叶绿素含量反演模型的比较，得到了各生育期内最佳反演模型，分别为拔节期多项式模型、抽穗期指数模型、乳熟期指数模型和蜡熟期多项式模型。与现有技术相比，本专利技术的有益效果：本专利技术为了探讨不同生育期水稻冠层光谱与叶绿素含量的响应规律，以西北地区水稻为材料，经小区试验测定水稻冠层光谱与叶绿素含量，分析冠层光谱反射率与叶绿素含量的相关性，建立两者之间的相关模型，结果表明：不同生育期内，水稻冠层光谱反射率差异较大；水稻冠层光谱反射率与叶绿素含量相关性随着生育期的推进而逐渐降低；基于全波段归一化植被指数(NDVI)构建的拔节期(NDVI(456,475)，R2＝0.6502)、抽穗期(NDVI(748,782)，R2＝0.5264)、乳熟期(NDVI(822,823)，R2＝0.5708)、蜡熟期(NDVI(730,731)，R2＝0.4396)叶绿素模型能较好的预测水稻冠层叶绿素含量。附图说明图1是不同生育期水稻冠层光谱特征曲线；图2是不同生育期冠层光谱反射率与叶绿素含量相关性；图3是不同生育期归一化植被(NDVI)与叶绿素含量相关系数等势线图；图4是基于各生育期最佳模型水稻叶绿素含量验证结果，其中，图4(a)拔节期；图4(b)抽穗期；图4(c)乳熟期；图4(d)蜡熟期。具体实施方式下面结合附图和具体实施方案对本专利技术的技术方案作进一步详细地说明。1材料与方法1.1研究区概况研究区选择在宁夏青铜峡市叶盛镇的水稻示范基地。该区地处西北内陆，位于东部季风区与西部干旱区域的交汇地带，属于中温带大陆性干旱气候，冬无严寒，夏无酷暑，四季分明，昼夜温差大，全年日照3000h，年平均气温8℃，无霜期176d，年蒸发量1400nm，年降水量260mm，主要集中在7～9月。地貌类型为黄河河谷平原，海拔1200m，地形平坦，土层深厚；土壤为灌淤旱耕人为土，质地较砂，土壤有机质含量较低，养分含量较为贫乏。由于此处属于引黄灌溉区，为水稻的生长提供了得天独厚的条件，水稻是当地主要的作物之一。1.2试验设计与样品采集试验于2015年07月～09月在宁夏回族自治区青铜峡市叶盛镇宁夏农科院水稻田间试验区进行。试验共设置3个氮素水平，4个碳素水平，进行碳氮交互试验，共12个处理本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种水稻不同生育期叶绿素含量高光谱估测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、冠层光谱测定水稻冠层光谱采用美国SVC公司生产的SVCHR‑1024i型野外光谱仪测定，光谱范围为350～2500nm，光谱分辨率(FWHM)：350～1000nm，≤3.5nm；1000～1850nm，≤9.5nm；1850～2500nm，≤6.5nm；分别在上述四个生育期选择晴朗无云、风力微弱的白天当地时间10:00～14:00时，测定冠层光谱；测量前均用白板进行标定，测量时，为了减少稻田水对光谱的影响，采用光谱仪选配件光纤探头进行测定，探头距水稻叶片垂直高度为0.15m；每个样点测试5条光谱曲线，取其平均值作为该样点的光谱反射值，每次观测得到72条水稻冠层高光谱数据；步骤2、叶绿素含量测定采用日本KONICA MINOLTA公司生产的SPAD502叶绿素计，测量与采集光谱对应的水稻植株的叶片叶绿素，每个样点选择5株水稻，每株水稻选取冠层展开的第2、3片叶进行测量，共取10片叶子的平均值作为该样点的叶绿素含量值；每个生育期观测得到与72条高光谱曲线数据对应的72个叶绿素含量数据；步骤3、数据处理由于叶绿素含量对光谱的响应波段集中在可见光、近红外波段，且近红外1000nm之后的波段受各种因素的影响噪声较大，因此本文采用350～1000nm波段进行分析，对光谱数据进行平滑去噪之后将其重采样至1nm；通过对冠层原始光谱反射率与叶绿素含量的相关分析，选择相关系数最大的波段即特征波段采用指数、一元线性、对数函数、多项式以及幂函数构建叶绿素含量反演模型；基于全波段NDVI指数与叶绿素含量的相关性，从中选择对叶绿素含量变化最敏感的波段组合归一化植被指数NDVI构建叶绿素含量反演模型；最后采用R...

【技术特征摘要】
1.一种水稻不同生育期叶绿素含量高光谱估测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、冠层光谱测定水稻冠层光谱采用美国SVC公司生产的SVCHR-1024i型野外光谱仪测定，光谱范围为350～2500nm，光谱分辨率(FWHM)：350～1000nm，≤3.5nm；1000～1850nm，≤9.5nm；1850～2500nm，≤6.5nm；分别在上述四个生育期选择晴朗无云、风力微弱的白天当地时间10:00～14:00时，测定冠层光谱；测量前均用白板进行标定，测量时，为了减少稻田水对光谱的影响，采用光谱仪选配件光纤探头进行测定，探头距水稻叶片垂直高度为0.15m；每个样点测试5条光谱曲线，取其平均值作为该样点的光谱反射值，每次观测得到72条水稻冠层高光谱数据；步骤2、叶绿素含量测定采用日本KONICAMINOLTA公司生产的SPAD502叶绿素计，测量与采集光谱对应的水稻植株的叶片叶绿素，每个样点选择5株水稻，每株水稻选取冠层展开的第2、3片叶进行测量，共取10片叶子的平均值作为该样点的叶绿素含量值；每个生育期观测得到与72条高光谱曲线数据对应的72个叶绿素含量数据；步骤3、数据处理由于叶绿素含量对光谱的响应波段集中在可见光、近红外波段，且近红外1000nm之后的波段受各种因素的影响噪声较大，因此本文采用350～1000nm波段进行分析，对光谱数据进行平滑去噪之后将其重采样至1nm；通过对冠层原始光谱反射率与叶绿素...

【专利技术属性】
技术研发人员：常庆瑞，刘京，陈涛，
申请(专利权)人：西北农林科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61