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高光谱遥感监测植被指数测试

日期:2020-05-29 15:02
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摘要: 精准农业技术包含信息获取、信息管理和决策及变量作业3个部分,其中如何方便、快速、准确、可靠地获取作物信息,已经成为实施精准农业关键的问题。养分生理指标作为作物内部指标,与作物生长的状态以及产量密切相关。如氮、磷、钾、锌等营养元素与作物生长状态密切相关,缺少任何一种元素都可能会引起植物的不正常生长;而氮、叶绿素含量、冠层参数等指标与作物的产量相关,可以作为作物产量预估指标;当作物受到环境胁迫时,其生理信息和外部形态都会发生改变,如受到病虫害侵染时,作物会作出应激反应产生酶以及某些产物。因此,作...

精准农业技术包含信息获取、信息管理和决策及变量作业3个部分,其中如何方便、快速、准确、可靠地获取作物信息,已经成为实施精准农业关键的问题。养分生理指标作为作物内部指标,与作物生长的状态以及产量密切相关。如氮、磷、钾、锌等营养元素与作物生长状态密切相关,缺少任何一种元素都可能会引起植物的不正常生长;而氮、叶绿素含量、冠层参数等指标与作物的产量相关,可以作为作物产量预估指标;当作物受到环境胁迫时,其生理信息和外部形态都会发生改变,如受到病虫害侵染时,作物会作出应激反应产生酶以及某些产物。因此,作物当中一些特定的酶含量、氨基酸含量、蛋白含量的变化反映了作物在逆境中的状况,可以作为作物逆境胁迫响应指标。目前随着光谱传感技术和图像处理分析技术的日益发展,无人机与光谱软硬件的结合也越发纯熟。在农业、林业、资源、生态、环境保护等领域都得到了广泛应用。

高光谱图像的光谱分辨率更高,能够更好地获取样本的信息,对于监测作物信息精度更高。然而,由于高光谱图像通常携带有大量的信息,因此需要对数据进行降维,去除冗余信息。高光谱成像技术也有它的局限性,如成本高,处理速度慢等。因此,高光谱成像技术主要用于基础研究。相比高光谱成像技术,多光谱成像技术更适合田间的大面积监测。

植被指数

植被指数是一类具有一定生化意义的不同波段光谱值的组合,通常有比值植被指数、线性组合植被指数、修正植被指数、差值植被指数等。不同波段组合的植被指数对于不同指标预测效果不同。在农业上,基于光谱技术检测作物生理指数的波段范围一般在4002 500 nm之间,涉及到色素(叶绿素、类胡萝卜素等)、氮、水分等吸收和叶片细胞的内部结构。在400740 nm 可见光波段,叶绿素在480650670680740 nm 处有吸收峰,类胡萝卜素在 420425440450470480 nm均有吸收峰,叶黄素在 425445475 nm 有吸收峰。而在 7401 300 nm 近红外波段由于健康的叶肉细胞反射作用,其反射率急剧升高;作物水分的吸收峰主要集中在9701 4501 944 nm 处。因此当作物受到胁迫作用时,相应的氮、色素、酶等发生变化,通过应用各种植被指数监测这些生理指标变化,可判断作物胁迫情况、生长状况以及产量情况。然而,多光谱只有区区几个波段,虽然能构建一些植被指数,但是构建的植被指数未必能反映作物的生理生化信息及长势状态。高光谱则不同,其数百上千个波段信息,即使同一植被指数,也能有成千上万种组合,而这么多种组合以及这么多的植被指数,总能找到适合监测作物的生理生化信息及长势状态的敏感指数。

 

1 无人机高光谱影像下作物长势分布图

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