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| 1 | 柑橘叶片叶绿素含量高光谱无损检测模型显示文摘针对柑橘叶片叶绿素含量的传统化学检测,不仅耗时长且损伤柑橘叶片,还依赖检测者实操技术,无法集成于精细农业中变量喷施农机具的诸多弊端,该文探讨快速无损检测柑橘叶片叶绿素含量方法。以117棵园栽萝岗甜橙树为研究对象,选用ASD Field Spec 3光谱仪对萌芽期、稳果期、壮果促梢期、采果期共4个生长时期的柑橘叶片进行高光谱反射率采集,并同步采用分光光度法测得叶片的叶绿素含量;以原始光谱及其变换形式作为模型输入矢量,分别在主成分分析(principle component analysis,PCA)降维的基础上利用支持向量机回归(support vector regression,SVR)算法和在小波去噪的基础上利用偏最小二乘回归(partial least square regression,PLSR)算法对柑橘叶片叶绿素含量进行建模预测,全生长期整体建模的校正集和验证集最佳模型决定系数R2分别为0.8713和0.8670,均方根误差RMSE(root-mean-square error)分别为0.1517和0.1544,试验结果表明,高光谱可快速无损地对柑橘叶片叶绿素含量进行精确的定量检测,为柑橘不同生长期的营养监测提供理论依据。 | 岳学军 全东平 洪添胜 王健 瞿祥明 甘海明 | 2015 | 农业工程学报2015，31，1： | 71 |
| 2 | 基于低空无人机成像光谱仪影像估算棉花叶面积指数显示文摘农作物叶面积指数(leaf area index,LAI)遥感监测具有快速、无损的优势。该文以低空无人机作为遥感平台,使用新型成像光谱仪获取的农田高光谱影像数据对棉花LAI进行反演。利用影像高光谱分辨率的特点,针对传统固定波段植被指数(fixed-bandvegetation index,F_VI)进行改进,通过动态搜索相应植被指数定义所使用波段范围内的反射率极值的方法,计算与各类植被指数对应的极值植被指数(extremum vegetation index,E_VI)。分别以原始全波段光谱反射率、连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)提取的有效波段反射率以及各类F_VI和E_VI作为自变量,使用最小二乘和偏最小二乘(partial least squares,PLS)回归等方法构建LAI遥感估算模型。结果显示:1)以植被指数为自变量的模型估算效果(验证R2最高为0.85)优于以光谱反射率作为自变量的模型(验证R2最高为0.59);2)使用E_VI作为自变量能够显著提高LAI的估测精度(验证R2最大提高了0.11);3)使用PLS回归算法结合多个E_VI建立的LAI-E_VIs-PLS模型精度最高。使用LAI-E_VIs-PLS模型对棉花地块高光谱影像进行反演,制作棉花LAI空间分布图,取得良好的估算结果(验证R2=0.88,RMSE=0.29),为农作物LAI遥感监测提供了新的技术手段。 | 田明璐 班松涛 常庆瑞 由明明 罗丹 王力 王烁 | 2016 | 农业工程学报2016，32，21： | 54 |
| 3 | 基于高光谱图像光谱与纹理信息的生菜氮素含量检测显示文摘高光谱图像包含丰富的光谱与图像信息,该文基于此试图构建生菜氮素检测模型。利用高光谱图像采集系统获取可见-近红外(390-1 050 nm)范围内的生菜叶片高光谱图像,同时利用凯氏定氮法获取对应叶片的氮素值。将光谱反射值较大波长图像与反射值较小波长图像相除并用阈值化法构建掩膜图像,获取感兴趣区域(ROI,region of interest)。由于高光谱数据量大、且数据间冗余性强,因此如何有效的提取一些特征波长十分重要。该文采用主成分分析(PCA,principal component analysis)对原始高光谱图像进行处理,根据前3个主成分图像(PC1、PC2、PC3)在全波长下的权重系数分布图选出662.9、711.7、735.0、934.6 nm 4个特征波长及对应的光谱特征,并且分别提取4个特征波长图像、主成分图像PC1、PC2、PC3在ROI下的基于灰度共生矩阵的纹理特征,最后利用支持向量机回归(SVR,support vector machine regression)分别建立生菜叶片基于特征波长光谱特征、特征波长图像与主成分图像的纹理特征及光谱纹理融合特征与对应氮素值之间的关系模型。结果表明,在校正性能指标决定系数R2C上,基于光谱特征+特征波长图像纹理特征的模型较好,R2C=0.996,校正集均方根误差RMSEC为0.034;在预测性能指标决定系数R2P上,基于光谱特征的模型较好,R2P=0.86,预测集均方根误差RMSEP为0.22。该研究结果可为农作物氮素的快速、无损检测提供一定的参考价值。 | 孙俊 金夏明 毛罕平 武小红 朱文静 张晓东 高洪燕 | 2014 | 农业工程学报2014，30，10： | 49 |
| 4 | 基于随机森林算法的冬小麦叶面积指数遥感反演研究显示文摘【目的】通过利用随机森林算法(random forest,RF)反演冬小麦叶面积指数(leaf area index,LAI),及时、准确地监测冬小麦长势状况,为作物田间管理和产量估测等提供科学依据。【方法】本研究依据冬小麦拔节期、挑旗期、开花期及灌浆期地面观测数据,将相关系数分析(correlation coefficient,r)和袋外数据(out-of-bag data,OOB)重要性分析与随机森林算法(random forest,RF)相结合,在优选光谱指数和确定最佳自变量个数的基础上,构建了两种冬小麦LAI反演模型|r|-RF和OOB-RF,并利用独立数据集对两种模型进行验证;然后,将所建LAI反演模型用于无人机高光谱影像,进一步检验所建模型对无人机低空遥感平台的适用性和可靠性。【结果】|r|-RF和OOB-RF反演模型分别采用相关性前5强、重要性前2强的光谱指数作为输入因子时精度最优,验证决定系数(R^2)分别为0.805、0.899,均方根误差(RMSE)分别为0.431、0.307,表明这两个模型均能对作物LAI进行精确反演,其中OOB-RF模型的反演效果更好。利用无人机高光谱影像数据结合OOB-RF估算模型反演得到冬小麦LAI与地面实测值的拟合方程的决定系数R^2为0.761,RMSE为0.320,数值范围(1.02—6.41)与地面实测(1.29—6.81)亦比较吻合。【结论】本文基于地面数据构建的OOB-RF模型不仅具有较高的反演精度,而且适用性强,可用于无人机高光谱遥感平台提取高精度的冬小麦LAI信息。 | 张春兰 杨贵军 李贺丽 汤伏全 刘畅 张丽妍 | 2018 | 中国农业科学2018，51，5： | 37 |
| 5 | 基于特征光谱参数的苹果叶片叶绿素含量估算显示文摘果树叶绿素含量的快速、无损、准确监测,可以及时掌握果树的营养水平,对指导果树管理具有重要意义。该文利用2012年和2013年山东省肥城市潮泉镇下寨村的苹果叶片叶绿素含量和叶片光谱数据,分析了叶绿素含量和苹果叶片原始光谱及其变换形式之间的相关性,筛选出较优光谱参数,并利用随机森林法、偏最小二乘法、BP神经网络和支持向量机回归法进行估算和验证。结果表明:1)叶绿素含量与叶片原始光谱及其变换形式之间的最优光谱参数分别为554和708 nm的原始光谱反射率,554和708 nm倒数之对数光谱,535、569、700和749 nm一阶微分光谱以及557和708 nm连续统去除光谱;2)随机森林、偏最小二乘法、BP神经网络和支持向量机估算模型的R2分别为0.94,0.61,0.66和0.60,RMSE分别为0.34,0.78,0.75和0.81 mg/dm2。说明随机森林算法模型用于估算苹果叶片叶绿素含量效果较好,为及时了解果树养分状况及果树营养诊断提供技术支持。 | 冯海宽 杨福芹 杨贵军 李振海 裴浩杰 邢会敏 | 2018 | 农业工程学报2018，34，6： | 37 |
| 6 | 基于无人机多光谱遥感的土壤含盐量反演模型研究显示文摘为探究无人机多光谱遥感技术快速监测植被覆盖下的土壤含盐量问题,以内蒙古河套灌区沙壕渠灌域内4块不同盐分梯度的耕地为研究区域,利用无人机搭载多光谱传感器获取2018年8月遥感影像数据,并对0~40 cm的土壤进行盐分测定。分别引入敏感波段组、光谱指数组、全变量组作为模型输入变量,采用支持向量机(Support vector machine,SVM)、BP神经网络(Back propagation neural network,BPNN)、随机森林(Random forest,RF)、多元线性回归(Multiple linear regression,MLR)4种回归方法,建立基于3组输入变量下的土壤盐分反演模型,并进行精度评价,比较不同输入变量、不同回归方法对模型精度的影响,评价并优选出最佳盐分反演模型。结果表明,通过分析3个变量组的R 2和RMSE,光谱指数组在4种回归方法中均取得了最佳的反演效果,敏感波段组和全变量组在不同的回归方法中反演效果不同。4种回归方法中,3种机器学习算法反演精度明显高于MLR模型,且MLR模型中的敏感波段组和全变量组均出现了“过拟合”现象,RF算法在3种机器学习算法中表现最优,SVM算法和BPNN算法在基于不同变量组的模型中表现也不相同。基于光谱指数组的RF的盐分反演模型在12个模型中取得了最佳的反演效果,R^2 c和R^2 v分别达到了0.72和0.67,RMSEv仅为0.112%。 | 张智韬 魏广飞 姚志华 谭丞轩 王新涛 韩佳 | 2019 | 农业机械学报2019，50，12： | 40 |
| 7 | 随机森林回归模型的悬浮泥沙浓度遥感估算显示文摘三峡工程蓄水以来,清水下泄,坝下游河段发生了长时间、长距离的沿程冲刷,河流悬浮泥沙浓度发生改变,给沿岸生态系统带来了不利影响。随机森林算法灵活、稳健,已被广泛应用于各类生态环境变量的回归预测分析,但其在水体悬浮泥沙浓度估算方面的能力尚未得到充分认识。基于泥沙站点监测数据和MODIS卫星遥感反射率数据,通过构建随机森林非参数回归预测模型,对三峡工程坝下游宜昌至城陵矶河段在建坝前后14年间(2002年-2015年)各月的悬浮泥沙浓度进行遥感估算。研究表明:(1)基于随机森林的悬浮泥沙浓度估算模型表现较好,模型预测值与实测值间相关性好、预测精度高,优于其他模型(线性回归、支持向量机、人工神经网络模型)。(2)在参与模型构建的MODIS波段变量中,红波段被认为是最重要的预测变量,但不能单独使用它进行预测,悬浮泥沙遥感预测需要多变量共同参与。(3)将悬浮泥沙数据按季节分类所构建的随机森林模型,其平均误差为0.46 mg/L,平均相对均方根误差为12.33%,估算效果最优,能够满足较高精度下悬浮泥沙浓度估算的需求。综上,可以考虑以季节为划分依据,用随机森林回归模型估算悬浮泥沙浓度,并用于后期坝下游河道悬浮泥沙浓度时空反演。 | 方馨蕊 温兆飞 陈吉龙 吴胜军 黄远洋 马茂华 | 2019 | 遥感学报2019，23，4： | 31 |
| 8 | 基于小波变换与支持向量机回归的冬小麦叶面积指数估算显示文摘叶面积指数(LAI)是作物长势诊断及产量预测的重要参数。通过对冬小麦采样点的高光谱曲线进行连续小波变换(CWT),然后利用小波系数与LAI建立支持向量机回归(SVR)模型,实现冬小麦不同生育时期的叶面积指数估算。通过对所研究方法与选取的植被指数、偏最小二乘(PLS)回归等5种方法的反演结果进行统计分析。结果表明:利用连续小波变换确定的LAI的敏感波段为680、739、802、895 nm,对应尺度分别为8、4、9和8,对应小波系数的LAI回归确定系数(R2)明显高于冠层反射率的回归确定系数;利用小波系数与LAI建立的SVR模型的反演精度最高,模型实测值与预测值的检验精度(R2)为0.86,均方根误差(RMSE)为0.43;而常用植被指数(归一化植被指数,NDVI;比值植被指数,RVI)建立的估测模型对冬小麦多个生育时期LAI反演精度最低(R2<0.76,RMSE>0.56)。因此利用连续小波变换进行数据预处理,能更好地筛选出对叶面积指数敏感的信息,LAI回归方法比较结果表明,SVR比PLS更适合于LAI的估测,通过将CWT与SVR结合(CWT-SVR)能实现不同生育时期冬小麦叶面积指数的遥感估算。 | 梁栋 杨勤英 黄文江 彭代亮 赵晋陵 黄林生 张东彦 宋晓宇 | 2015 | 红外与激光工程2015，44，1： | 26 |
| 9 | 基于机器视觉的植物群体生长参数反演方法显示文摘为实现植物群生长参数在线无损检测,采用机器视觉技术捕获植物群冠层图像,通过RGB空间超绿色-超红色指标(excess green minus excess red,ExG-ExR)、超绿色指标(excess green,ExG)和归一化差异指标(normalized difference indices,NDI)3种指标分割植物群冠层图像,提取植物群图像特征参数:覆盖率、冠层幅长和冠层幅宽,并结合人工测量植物群体参数:茎秆高度、茎直径、叶面数量、坐果数量和叶面指数(leaf area index,LAI)(拟合值),建立植物群5个生长参数的5种反演模型分别为覆盖率反演模型、冠层幅宽反演模型、冠层幅长反演模型、回归方程反演模型和均值反演模型。结果表明:采用ExG-ExR分割的植物群冠层区域与人工提取区域重合度大于99.5%,识别率大于98.2%,分割性能优于ExG+Otsu和NDI+Otsu分割方法。采用120幅反演模型验证图验证反演模型性能,结果表明植物群冠层覆盖率反演模型反演5个植物群生长参数时,其反演值与测量值间相关性决定系数大于0.958,性能优于冠层幅宽和幅长反演模型,而回归方程和均值反演模型在反演植物群5个生长参数时,都仅有2个参数反演性能优于覆盖率反演模型。茎秆高度、叶面数量、茎直径、坐果数量和LAI的反演模型反演值与测量值间线性相关决定系数最高分别为0.979、0.976、0.979、0.965和0.973,标准误差(standard error,SE)分别为10.55 cm、1.37、0.213 mm、0.672和0.055,其对应的反演模型分别为均值反演模型、覆盖率反演模型、覆盖率反演模型、覆盖率反演模型和均值反演模型。通过机器视觉技术及反演模型能够在线无损准确反演植物群生长参数,为温室环境调控及精准肥水一体灌溉控制系统提供具有代表性意义的决策依据。 | 孙国祥 汪小旵 闫婷婷 李雪 陈满 施印炎 陈景波 | 2014 | 农业工程学报2014，30，20： | 24 |
| 10 | 基于HJ-CCD数据和随机森林算法的小麦叶面积指数反演显示文摘为给小麦长势的遥感监测提供技术支持,该文运用随机森林回归(RF,random forest)算法建立小麦叶面积指数(LAI)遥感反演模型。首先基于2010-2013年江苏地区小麦环境减灾卫星HJ-CCD的影像数据,提取拔节、孕穗和开花3个生育期的卫星植被指数,进而根据各生育期植被指数和相应实测LAI数据,利用RF算法构建各期小麦LAI反演模型,并以人工神经网络(ANN,artificial neural network)模型为参比模型进行预测精度的比较。结果表明:RF算法模型在3个生育期的预测结果均好于同期的ANN模型。拔节、孕穗和开花3个生育期RF模型预测值与地面实测值的R2分别为0.79,0.67和0.59,对应的RMSE分别为0.57,0.90和0.78;ANN模型的R2分别为0.67,0.31和0.30,对应的RMSE分别为0.82,1.94和1.43。该研究结果为提高大田尺度下的小麦LAI遥感预测精度提供了技术和方法。 | 王丽爱 周旭东 朱新开 郭文善 | 2016 | 农业工程学报2016，32，3： | 24 |
| 11 | 基于随机森林模型的林地叶面积指数遥感估算显示文摘林地叶面积指数(Leaf area index,LAI)的准确估测是精准林业的重要体现。为了快速、准确、无损监测林地LAI,利用LAI-2200型植物冠层分析仪获取福建省西部森林样地的LAI数据,结合同期Pleiades卫星影像计算12种遥感植被指数,分析了各样地实测LAI数据和相应植被指数的相关性,进而使用随机森林(RF)算法构建了林地LAI估算模型,以支持向量回归(SVR)模型和反向传播神经网络(BP)模型作为参比模型,以决定系数(R^2)、均方根误差(RMSE)、平均相对误差(MAE)和相对分析误差(RPD)为指标评价并比较了模型预测精度。结果表明:全样本数据中,各植被指数与对应LAI值均呈极显著相关(P<0.01),且相关系数都大于0.4;RF模型在3次不同样本组中的预测精度均高于同期的SVR模型和BP模型;3个样本组中RF模型的LAI估测值与实测值的R^2分别为0.688、0.796和0.707,RPD分别为1.653、1.984和1.731,均高于同期SVR模型和BP模型,对应的RMSE分别为0.509、0.658和0.696,MAE分别为0.417、0.414和0.466,均低于同期其他2种模型。 | 姚雄 余坤勇 杨玉洁 曾琪 陈樟昊 刘健 | 2017 | 农业机械学报2017，48，5： | 24 |
| 12 | 基于机器学习和可见光光谱的冬小麦叶片氮积累量估算显示文摘在拔节期分4次采集了6个施氮水平下的冬小麦冠层图像,同步进行取样并以凯氏定氮法测定叶片含氮量,进而计算叶片氮积累量。利用随机森林算法分割冠层图像之后提取冠层覆盖度、可见光波段(R,G和B)三个分量及其衍生的5个色彩指数。以冠层覆盖度外加色彩指数、色彩分量的两种非线性回归,以及人工神经网络、支持向量回归、随机森林3种机器学习算法建立了冬小麦叶片氮积累量的估算模型。结果表明利用色彩指数的非线性回归模型的估算精度稍低于其他方法,而随机森林算法的拟合精度最高,但存在明显的过拟合现象。其他三种方法,即以冠层覆盖度及色彩分量为输入变量的非线性回归、支持向量回归和人工神经网络方法,均具有较高的拟合精度和泛化性能。 | 崔日鲜 刘亚东 付金东 | 2016 | 光谱学与光谱分析2016，36，6： | 23 |
| 13 | 基于高光谱图像的茶树LAI与氮含量反演显示文摘为了对茶树进行实时、快速、无损的叶面积指数LAI和氮含量检测,该文以英红九号茶树为试验对象,利用便携式高光谱成像仪采集光谱数据、人工破坏性采摘叶片进行叶面积指数的计算以及传统化学方法测量叶片氮含量,比较不同高光谱特征变换形式与LAI和氮含量之间的相关性,并选择其中相关系数较高的高光谱特征变量作为自变量,分别采用线性、指数、对数和抛物线表达式建立LAI和氮含量的回归模型。结果显示:在多种高光谱数据变量建立的模型中,以绿峰反射率R_g为自变量的对数拟合模型最佳,其拟合样本的决定系数R^2和验证样本的均方根误差RMSE值分别为0.9和0.087 6。以植被指数变量VI_4(红边面积/黄边面积)与氮含量建立的指数模型为最佳建模效果,拟合样本的决定系数R^2和验证样本的均方根误差RMSE值分别为0.830 3和0.102 9,研究结果可为茶树叶面积指数LAI和营养成分的无损检测提供参考。 | 吴伟斌 李佳雨 张震邦 凌彩金 林贤柯 常星亮 | 2018 | 农业工程学报2018，34，3： | 22 |
| 14 | 基于高光谱反演的复垦区土壤重金属含量经验模型优选显示文摘以工矿复垦区为实验区域,基于ASD Field Spec 4高光谱遥感数据,结合实测的土壤重金属含量,利用回归分析与特征选择方法,开展了基于高光谱数据的土壤重金属含量反演研究与实验并进行了经验模型优选。通过对光谱曲线进行一阶微分、对数一阶微分以及对数倒数的一阶微分等数学变换有效提高了光谱数据与土壤重金属含量的相关性。在此基础上采用偏最小二乘回归(Partial least squares regression,PLSR)、随机森林回归(Random forest regression,RFR)、支持向量机回归(Support vector machine regression,SVMR) 3种回归分析模型开展土壤重金属含量反演实验,结果表明偏最小二乘回归(PLSR)对研究区内土壤中重金属含量的反演最为有效,尤其对区域内主要障碍因子镉(Cd)元素含量的反演效果最佳,验证集决定系数R2为0. 76。基于粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)、遗传算法(Genetic algorithm,GA)、Relief F算法3种特征选择方法对偏最小二乘回归(PLSR)模型进行优化,结果表明粒子群算法(PSO)可有效降低特征波段变量维度,进一步提高模型反演精度,使决定系数R2由0. 76提高至0. 84。综上,基于高光谱数据,采用偏最小二乘回归(PLSR)与粒子群算法(PSO)相结合的方法,可有效对工矿复垦区土壤中的重金属含量进行测度,可为复垦区土地的质量和生态指标监测提供理论方法和技术支持。 | 陈元鹏 张世文 罗明 郧文聚 鞠正山 李少帅 | 2019 | 农业机械学报2019，50，1： | 22 |
| 15 | 基于梯度提升树算法的夏玉米叶面积指数反演显示文摘为了快速、准确、大范围获取大田夏玉米的叶面积指数(Leaf area index,LAI),基于实地采集的夏玉米LAI和株高,结合同时期的无人机多光谱影像,选择与夏玉米LAI相关性较强的8种植被指数以及株高作为反演LAI的输入变量,采用梯度提升树(Gradient boosting decision tree,GBDT)算法建立植被指数及株高与叶面积指数之间的预测模型,并与支持向量机(Support vector machine,SVM)和随机森林(Random forest,RF)算法建立的模型进行预测精度对比。结果表明,GBDT算法在3个样本组中的LAI预测值与实测值R^2分别为0. 571 0、0. 755 8、0. 644 1,均高于SVM算法(0. 547 2、0. 679 1、0. 616 8)和RF算法(0. 550 5、0. 697 3、0. 629 5);对应的RMSE分别为0. 002 7、0. 001 5、0. 001 6,均低于SVM算法(0. 211 7、0. 152 3、0. 159 7)和RF算法(0. 244 7、0. 214 7、0. 208 0)。该研究为快速准确的大田夏玉米LAI遥感监测提供了技术和方法。 | 张宏鸣 刘雯 韩文霆 刘全中 宋荣杰 侯贵河 | 2019 | 农业机械学报2019，50，5： | 22 |
| 16 | 基于开花期氮素营养指标的冬小麦籽粒蛋白质含量遥感预测显示文摘籽粒蛋白含量(grain protein content,GPC)是衡量小麦品质的重要指标,及时准确的预测小麦GPC有利于小麦的分类收割和分级存储。为了能够选择一个合适的氮素营养指标作为中间变量来反演小麦GPC,该文研究分别以开花期植株氮素累积量(plant nitrogen accumulation,PNA)、植株氮素含量(plant nitrogen content,PNC)、叶片氮素累积量(leaf nitrogen accumulation,LNA)和叶片氮素含量(leaf nitrogen content,LNC)4个氮素营养指标为中间变量,并运用支持向量机(support vector machines,SVM)算法实现4个氮素营养指标的估测,最后构建及评价基于开花期'植被指数(vegetation index,VI)-氮素营养指标(nitrogen nutrition index,NNI)-GPC'模式的冬小麦GPC预测模型。结果表明:1)通过分析植被指数与氮素营养指标的相关性,选择植被指数MSAVI、PSRI、DVI、RDVI和GNDVI作为氮素营养指标模型的构建变量;2)运用SVM方法构建的VI-NNI模型中LNC的建模精度与验证精度相对最优,其建模决定系数(coefficient of determination,R^2)和验证集标准均方根误差(normalized root mean squared error,n RMSE)及验证标准化平均误差(normalized average error,NAE)分别为0.820、9.553%、-1.4%,验证结果稳定性较好;3)构建NNI-GPC模型中PNC的建模精度与验证精度相对最好,其建模R^2和验证n RMSE及NAE分别为0.653、9.843%、-0.3%;4)最终构建的VI-NNI-GPC模型中,以开花期PNC为中间变量的模型建模及反演精度最好,其建模R^2和验证n RMSE及NAE分别为0.631、8.564%、-0.9%。以氮素营养指标为中间变量的GPC遥感反演是可行的,并且比较4个氮素营养指标为中间变量反演GPC,PNC具有较高精度的预测结果,为精确反演GPC提供一个可靠的依据,具有一定的应用前景。 | 屈莎 李振海 邱春霞 杨贵军 宋晓宇 陈召霞 刘畅 | 2017 | 农业工程学报2017，33，12： | 20 |
| 17 | 基于水稻冠层高光谱的叶片SPAD值估算模型研究显示文摘为进一步提高水稻冠层光谱对叶片叶绿素相对含量(soil and plant analyzer development,SPAD)值的反演精度,利用光谱仪和叶绿素计实测了水稻全生育期的冠层高光谱反射率和SPAD值,并对原始光谱反射率及一阶导数光谱与叶片SPAD值进行了相关性分析;利用主成分分析(principle component analysis,PCA)对原始光谱数据进行降维,将得到的主成分作为输入变量,分别应用逐步多元线性回归分析法(stepwise multiple linear regression,SMLR)与支持向量回归(support vector regression,SVR)构建叶片SPAD值的高光谱估算模型;另分析322种冠层光谱参数与叶片SPAD值之间的相关关系,筛选相关系数高的14种特征参数作为输入变量,分别应用逐步回归与支持向量回归构建SPAD值的高光谱估算模型,并进行验证。结果表明,叶片SPAD值与水稻冠层原始光谱反射率的相关性在669 nm处高达-0.876,与一阶导数光谱的相关性在543 nm处最高达-0.834;不同模型的精度值各异,以特征参数为输入变量建立的逐步回归模型和SVR模型的均方根误差RMSEv分别为2.926、3.895,相对分析误差RPD分别为2.064、1.55。而基于主成分分析建立的逐步回归模型和SVR模型的RMSEv分别为3.349、2.631,RPD分别为1.803、2.295。对比发现主成分分析结合支持向量机模型可以很好地预测叶片SPAD值。 | 孙小香 王芳东 郭熙 赵小敏 谢文 | 2018 | 江西农业大学学报2018，40，3： | 19 |
| 18 | 基于Google Earth Engine与机器学习的省级尺度零散分布草地生物量估算显示文摘大区域草地地上生物量估算对草地资源利用管理及全球碳循环研究具有重要意义。为高效快速地估算大区域零散分布草地地上生物量,本文选取安徽省为研究区,在谷歌地球云引擎(Google Earth Engine)平台的支撑下,通过机器学习方法建立Landsat8 OLI及其他辅助数据与地面实测草地地上生物量之间的联系,开展了草地零散分布地区省级尺度草地地上生物量高分辨率估算,并与传统的基于归一化植被指数(NDVI)回归模型进行了比较。研究结果表明,综合利用光谱与地形因子的机器学习方法,估算零散化分布草地地上生物量的精度可以达到65%以上,其中分类回归树(CART)模型R^2=0.57,预测精度为68.60%,支持向量机(SVM)模型R^2=0.59,预测精度为75.74%,而使用NDVI的回归分析产生的误差较大,R^2=0.37,预测精度为57.51%,因此机器学习方法相对于传统基于NDVI的回归分析具有明显优势。另外,谷歌地球云引擎平台数据来源广泛、获取方便,可以高效地实现海量影像数据的预处理及计算分析,大大提升了工作效率,与地面调查数据的结合可实现更大区域乃至全国尺度上的零散分布草地地上生物量高分辨率遥感估算。 | 修晓敏 周淑芳 陈黔 蒙继华 董文全 杨广斌 李晓松 | 2019 | 测绘通报2019，，3： | 18 |
| 19 | 小波法反演条锈病胁迫下冬小麦冠层叶片全氮含量显示文摘为监测条锈病胁迫下冬小麦的氮素营养状况,该文通过野外试验测量了感染条锈病的冬小麦冠层光谱数据和相应叶片全氮(leaf total nitrogen,LTN)含量,分析了冬小麦条锈病病情指数(disease index,DI)与LTN之间的关系,对冠层光谱进行了连续小波变换(continuous wavelet transform,CWT)处理得到小波系数,并选择一些高光谱指数,分别利用支持向量机(support vector machine,SVM)回归方法构建了小波系数、高光谱指数与冬小麦LTN含量之间的反演模型。研究表明,随着冬小麦DI增大,LTN含量逐渐减小,相关系数为-0.784;CWT处理得到的小波系数为自变量构建的反演冬小麦LTN含量的模型精度普遍高于高光谱指数为自变量的模型精度,其中以Mexican Hat小波函数处理得到的小波系数423(4)建立的反演模型为最优模型,RMSE为0.315,RE为7.62%。因此,该研究表明可以联合应用CWT与SVM方法对条锈病胁迫下冬小麦LTN含量进行反演,且具有较高的估测精度。该研究成果对小麦作物病害预防、指导作物施肥具有重要现实应用意义。 | 何汝艳 乔小军 蒋金豹 郭会敏 | 2015 | 农业工程学报2015，31，2： | 16 |
| 20 | 基于高分一号WFV影像的随机森林算法反演水稻LAI显示文摘叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)是植被生长状况的重要指标,反映了农田生态系统的生产力水平。以江苏省东台市水稻田为研究区,基于多时相高分一号WFV影像提取的水稻植被指数数据,结合样区同步测量的不同生长期水稻叶面积指数数据,利用随机森林算法构建研究区水稻LAI反演模型。研究结果表明:随机森林算法反演的研究区水稻LAI与实测验证值相关性较好,R2达到0.88,RMSE仅为1.03,能准确反映研究区水稻LAI生长季的变化趋势,不同时段LAI测量值与反演值相对误差均值为15%,且GF-1WFV影像对研究区水、路网的分辨能力较高,总体上适用于农田LAI的反演。 | 刘振波 邹娴 葛云健 陈健 曹雨濛 | 2018 | 遥感技术与应用2018，33，3： | 15 |
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