發(fā)布時間：2020-11-19 05:12

　　 植被葉片氮素含量的傳統(tǒng)檢測方法是在野外采集樣本后,在實驗室采用在實驗方法測量,雖然測量精度高,但需要消耗大量的人力物力財力。而近年來發(fā)展起來的植被葉片營養(yǎng)成分檢測的高光譜成像技術(shù),將成像技術(shù)與高光譜技術(shù)相結(jié)合,既發(fā)揮了高光譜光譜分辨率高,波段連續(xù),又利用了成像技術(shù)成像直觀,可視化的優(yōu)勢,對準(zhǔn)確監(jiān)測植被養(yǎng)分含量有重要意義。以山東煙臺棲霞蘋果園為研究區(qū),在2017年5月前后進行蘋果葉片樣本的采集和實驗數(shù)據(jù)的測定。利用成像光譜儀測得蘋果葉片樣本的成像高光譜數(shù)據(jù),在實驗室測得蘋果葉片樣本的氮素含量。通過對蘋果葉片樣本的分析得到了蘋果葉片氮素含量的高光譜響應(yīng)規(guī)律。通過對氮素與光譜進一步的分析,分別得到了蘋果葉片氮素含量與原始光譜的相關(guān)關(guān)系和敏感波長,以及原始光譜SG平滑一階微分之后的敏感波長。構(gòu)建并篩選了蘋果葉片氮素含量相關(guān)的植被指數(shù)。在此基礎(chǔ)上,分別建立了三種蘋果葉片氮素含量預(yù)測模型,并選出了最佳預(yù)測模型。其主要研究結(jié)果:(1)明確了蘋果葉片氮素含量的高光譜響應(yīng)規(guī)律。400-490nm形成低反射區(qū),490-560nm形成高反射區(qū),560-700nm形成低反射區(qū),700-750nm有明顯的植被紅邊特征,750-1000nm趨勢較為平緩,形成高反射平臺。不同氮素含量,不同品種蘋果葉片光譜曲線變化趨勢一致,在綠光范圍內(nèi),波長550nm處由于反射綠光形成一個“綠峰”,在綠峰處,光譜反射率對蘋果葉片氮素含量響應(yīng)敏感,利用蘋果葉片綠峰(550nm)處高光譜反射率可以定性的判斷蘋果葉片氮素含量高低。在綠峰處,光譜反射率越大,蘋果葉片氮素含量越低;光譜反射率越小,蘋果葉片氮素含量越高。(2)篩選出了原始敏感波長R_(550)和R_(723)。通過對光譜曲線進行SG平滑處理和一階微分變換,篩選出9個敏感波長,它們的反射率值分別SG-FDR_(403)、SG-FDR_(469)、SG-FDR_(525)、SG-FDR_(566)、SG-FDR_(650)、SG-FDR_(696)、SG-FDR_(781)、SG-FDR_(851)、SG-FDR_(933)。通過研究常用與植被葉片氮素含量相關(guān)的植被指數(shù),以及構(gòu)建NDVI、DVI、RVI三種常用的植被指數(shù),最終確定了5個與蘋果葉片氮素含量密切相關(guān)的植被指數(shù),分別是TVI、TCI、NDVI(566,766)、RVI(566,766)、DVI(680,723)。(3)建立了蘋果果葉片氮素含量BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、支持向量機回歸模型和隨機森林回歸模型。基于原始波長R_(550)和R_(723),SG平滑一階微分數(shù)據(jù)SG-FDR_(403)、SG-FDR_(469)、SG-FDR_(525)、SG-FDR_(566)、SG-FDR_(650)、SG-FDR_(696)、SG-FDR_(781)、SG-FDR_(851)、SG-FDR_(933),植被指數(shù)TVI、TCI、NDVI(566,766)、RVI(566,766)、DVI(680,723),分別建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、支持向量機回歸模型和隨機森林回歸模型。對比模型結(jié)果,基于SG平滑一階微分數(shù)據(jù)SG-FDR_(403)、SG-FDR_(469)、SG-FDR_(525)、SG-FDR_(566)、SG-FDR_(650)、SG-FDR_(696)、SG-FDR_(781)、SG-FDR_(851)、SG-FDR_(933)建立的蘋果葉片氮素含量支持向量機回歸模型SG-FDR-SVM為最佳氮素預(yù)測模型。其估測的決定系數(shù)R~2=0.724,均方根誤差RMSE=1.94,相對誤差RE=5.13%。
【學(xué)位單位】：山東農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：S661.1
【部分圖文】：

高光譜成像數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)平臺
【參考文獻】

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本文編號：2889751