首页 > 分享 > 基于高光谱的苹果花磷素含量监测模型

基于高光谱的苹果花磷素含量监测模型

基

于高

光

谱

的

苹果

花

磷

素

含量

监

测

模

型

3

1

1

3

3

2

1

1

3

朱

西

存

赵

庚

星

董

芳

王

凌

雷

彤

战

兵

(

1

山东农

业

大学资

源

与环境

学

院

,

山

东泰安

2

7

10

18;

2

济

南大学

城

市发展

学

院

,

济南

2

50

0

0

2;

3

栖霞市

国

土资源

局

,

山东

栖

霞

2

65

3

0

0

)

摘

要

在室内

条

件下

,

利用

A

S

D

F

i

e

l

d

S

p

e

c

3

地

物

光

谱

仪

,

测

定了

盛

花

期苹

果

花的

高

光谱

反

射率

,

在分

析

苹果花原

始

光谱

反射

率及其

一

阶导

数

特征的

基

础

上

,

分

析

了

高光

谱

反射

率

与

磷

素

含

量

间的相关

关

系

,

确

定其敏感

波

段

,

构

建了特征

光

谱

参

数

,

并建

立

了苹

果

花磷素

含

量的

监

测模

型

.

结

果

表明

:

苹果花磷

素

含

量

与

3

5

0

3

7

0

n

m

、

6

7

0

1

3

8

5

n

m

、

1

6

2

0

1

76

0

n

m

波

段的

原

始光

谱

反射率以

及

波段

50

0

52

0

n

m

光

谱

反射

率

的一阶

导

数呈

极

显著正

相

关

,

与波

段

6

7

0

7

3

0

n

m

一阶导数

呈

极显著负

相

关

;

光

谱参数

DV

I

(

936

,

6

7

6

)

、

DV

I

(

9

77

,

6

7

6

)

、

N

DV

I

(

9

3

6

,

6

7

6

)

、

N

D

V

I

(

9

7

7

,

6

7

6

)

与苹果

花

磷素含量

的

相关性

较

好

,

其

相关

系

数均达

到

0

1

7

7

以

上

,

由

此

建立

了

以

4

种

光谱参数

为

自变量

的

磷

素含

量

监测

模

型

,

其

中

,

以

N

DV

I

(

93

6

,

6

7

6

)

为自变

量构

建

的

监

测模

型

具有最大

的

决定系数

(

R

2

=

0

1

9

3

8

5

)

、

最小

的

均方根

误

差

(

R

M

S

E

=

0

1

6

8

8

3

)

和

最

小的

相

对误差

(

R

E

=

7

1

6

%

)

,

预测

精

度达到

9

2

1

4

%

,

为

最

佳监测模

型

.

关键词

苹果花

高光谱

磷

素含量

监

测模型

文章

编

号

1

0

0

1

-

9

33

2

(

2

0

0

9

)

1

0

-

24

2

4

-

0

7

中

图分类号

S

6

61

1

1;

T

P

7

9

文献标识码

A

M

o

n

i

t

o

r

i

n

g

m

o

d

e

ls

f

or

ph

o

s

ph

o

r

u

s

c

o

n

te

n

t

o

f

a

p

p

l

e

f

l

o

w

e

r

s

b

a

s

e

d

o

n

h

y

p

e

r

s

p

e

c

t

r

u

m

1

Z

H

U

X

i

2

c

u

n

1

,

Z

H

A

O

G

e

n

g

2

x

i

n

g

1

,

DO

N

G

F

a

n

g

2

,

W

A

N

G

L

i

n

g

1

,

L

E

I

T

o

n

g

1

,

Z

H

A

N

B

i

n

g

3

(

1

C

o

l

l

e

g

e

o

f

R

e

2

S

h

a

n

d

o

n

g

A

g

r

i

c

u

l

t

u

r

a

l

U

n

i

v

e

r

s

i

t

y

,

T

a

i

’

a

n

2

7

10

18

,

S

h

a

n

d

o

n

g

,

C

h

i

n

a

;

s

o

u

r

ce

s

a

n

d

E

n

v

i

r

o

n

m

e

n

t

,

2

3

C

o

l

l

e

g

e

o

f

C

i

t

y

D

e

v

e

l

o

p

m

e

n

t

,

J

i

n

a

n

U

n

i

v

e

r

s

i

t

y

,

J

i

’

n

a

n

2

5

00

02

,

C

h

i

n

a

;

Q

i

x

i

a

B

u

r

e

a

u

o

f

L

a

n

d

a

n

d

R

es

o

u

r

c

e

,

Q

i

x

i

a

2

6

5

3

00

,

S

h

a

n

d

o

n

g,

C

h

i

n

a

)

.

2

C

h

i

n

.

J

.

A

p

p

l

.

E

c

o

l

.

,

2

0

0

9

,

2

0

(

1

0

)

:

2

4

2

4

-

2

4

3

0

.

A

b

s

t

r

a

c

t

:

B

y

u

s

i

n

g

A

S

D

F

i

e

l

d

S

p

e

c

3

f

i

e

l

d

s

p

e

c

t

r

o

m

e

t

e

r

,

t

h

e

h

y

p

e

r

s

p

e

c

t

r

a

l

r

e

f

l

e

c

t

a

n

c

e

o

f

a

p

p

l

e

f

l

o

w

e

r

s

a

t

f

u

l

l

2

b

l

o

o

m

i

n

g

s

t

a

g

e

w

a

s

m

e

a

s

u

r

e

d

u

nd

e

r

l

a

b

o

r

a

t

o

r

y

c

o

n

d

i

t

i

o

n

s

,

a

n

d

t

h

e

c

o

r

r

e

l

a

t

i

o

n

s

o

f

t

h

e

h

y

p

e

r

s

p

e

c

t

r

a

l

r

ef

l

e

c

t

a

n

c

e

w

i

t

h

t

h

e

p

h

o

s

p

h

o

r

u

s

c

o

n

t

e

n

t

o

f

a

p

p

l

e

f

l

o

w

e

r

s

w

e

r

e

a

n

a

l

y

z

e

d

b

a

s

e

d

o

n

t

h

e

o

r

i

g

i

n

a

l

s

p

e

c

t

r

u

m

a

n

d

t

h

e

f

i

r

s

t

d

e

r

i

v

a

t

i

v

e

s

p

e

c

t

r

a

l

c

h

a

r

a

c

t

e

r

ist

i

c

s

o

f

t

h

e

f

l

o

w

e

r

s

.

T

h

e

s

e

n

s

i

t

i

v

e

w

a

v

e

2

b

a

n

d

s

w

e

r

e

d

e

t

e

r

m

i

n

e

d

,

t

h

e

c

h

a

r

a

c

t

e

r

ist

i

c

s

p

e

c

t

r

a

l

p

a

r

a

m

e

t

e

r

s

w

e

r

e

c

o

n

st

r

u

c

t

e

d

,

a

n

d

t

h

e

m

o

n

i

t

o

r

i

n

g

m

o

d

e

ls

f

o

r

t

h

e

p

h

o

s

p

h

o

r

u

s

c

o

n

t

e

n

t

o

f

a

p

p

l

e

f

l

o

w

e

r

s

w

e

r

e

e

s

t

a

b

li

s

h

e

d

a

c

c

o

r

d

i

n

g

l

y

.

C

o

r

r

e

l

a

t

i

o

n

a

n

a

l

y

2

sis

s

h

o

w

e

d

t

h

a

t

t

h

e

p

h

o

s

p

h

o

r

u

s

c

o

n

t

e

n

t

o

f

a

p

p

l

e

f

l

o

w

e

r

s

w

a

s

s

i

g

n

i

f

i

c

a

n

t

l

y

p

o

sit

i

v

e

l

y

c

o

r

r

e

l

a

t

e

d

w

i

t

h

t

h

e

o

r

i

g

i

n

a

l

s

p

e

c

t

r

a

l

r

e

f

l

e

c

t

a

n

c

e

a

t

3

5

0

-

3

7

0

n

m

,

6

7

0

-

1

3

8

5

n

m

,

a

n

d

1

6

2

0

-

1

7

6

0

n

m

,

a

n

d

t

h

e

f

i

r

st

d

e

r

i

v

a

t

i

v

e

r

e

f

l

e

c

t

a

n

c

e

a

t

5

0

0

-

5

2

0

n

m

,

a

n

d

s

i

g

n

i

f

i

c

a

n

t

l

y

n

e

g

a

t

i

v

e

l

y

c

o

r

r

e

l

a

t

e

d

w

i

t

h

t

h

e

f

i

r

st

d

e

r

i

v

a

t

i

v

e

r

ef

l

e

c

t

a

n

c

e

a

t

6

7

0

-

7

3

0

n

m

.

T

h

e

s

p

e

c

t

r

a

l

p

a

r

a

m

e

t

e

r

s

DV

I

(

9

36

,

6

7

6

)

,

DV

I

(

9

77

,

6

7

6

)

,

N

DV

I

(

9

3

6

,

6

7

6

)

a

n

d

N

DV

I

(

9

7

7

,

67

6

)

h

a

d

c

l

o

s

e

c

o

r

r

e

l

a

t

i

o

n

s

w

i

t

h

t

h

e

p

h

o

s

p

h

o

r

u

s

c

o

n

t

e

n

t

o

f

a

p

p

l

e

f

l

o

w

2

e

r

s

,

t

h

e

c

o

r

r

e

l

a

t

i

o

n

c

o

e

f

f

i

c

i

e

n

ts

b

e

i

n

g

a

ll

>

0

1

7

7

.

B

y

u

s

i

n

g

t

h

e

s

e

s

p

e

c

t

r

a

l

p

a

r

a

m

e

t

e

r

s

a

s

i

n

d

e

p

e

n

d

2

e

n

t

v

a

r

i

a

b

l

e

s

,

f

o

u

r

m

o

n

i

t

o

r

i

n

g

m

od

e

ls

f

o

r

t

h

e

p

h

o

s

p

h

o

r

u

s

c

o

n

t

e

n

t

o

f

a

p

p

l

e

f

l

o

w

e

r

s

w

e

r

e

e

s

t

a

b

li

s

h

e

d

,

a

m

on

g

w

h

i

c

h

,

t

h

e

mod

e

l

w

i

t

h

N

DV

I

(

9

3

6

,

6

7

6

)

a

s

t

h

e

v

a

r

i

a

b

l

e

w

a

s

v

a

l

i

d

a

t

e

d

a

s

t

h

e

b

e

st

m

o

n

i

t

o

r

i

n

g

m

o

d

e

l

,

its

d

e

t

e

r

m

i

n

a

t

i

o

n

c

o

e

f

f

i

c

i

e

n

t

w

a

s

t

h

e

h

i

g

h

e

st

(

R

2

=

0

1

9

3

8

5

)

,

r

o

o

t

m

e

a

n

s

q

u

a

r

e

e

r

r

o

r

a

n

d

r

e

l

2

a

t

i

v

e

e

r

r

o

r

w

e

r

e

t

h

e

s

m

a

l

l

e

st

(

R

M

S

E

=

0

.

68

8

3

,

a

n

d

R

E

=

7

1

6

%

)

,

a

n

d

p

r

e

d

i

c

t

i

o

n

a

c

c

u

r

a

c

y

r

e

ac

h

e

d

9

2

1

4

%

.

K

e

y

w

o

r

d

s

:

a

p

p

l

e

f

l

o

w

e

r

;

h

y

p

e

r

s

p

e

c

t

r

u

m

;

p

h

o

s

p

h

o

r

u

s

c

o

n

t

e

n

t

;

m

o

n

i

t

o

r

i

n

g

m

o

d

e

l

.

3

国

家

“

8

63

”

计

划

项目

(

2

00

8A

A

1

0

Z

20

3

)

、

国

家

级

“

星火

计

划

”

重

点

项目

(

2

00

7

E

A

7

4

000

2

)

和

国

家

“

十

一

五

”

科

技

支

撑

计

划

项

目

(

2

0

0

6

B

A

D

1

0

A

1

0

)

资

助

.

33

通

讯

作

者

.

E

2

m

a

i

l

:

z

h

a

o

g

x

@

s

d

a

u

.

e

d

u

.

c

n

2

00

9

2

0

3

2

1

6

收稿

,

2

0

0

9

2

0

7

2

2

7

接

受

.

相关知识

基于遥感技术的烟草花叶病监测研究
氮磷钾肥对红富士苹果产量、品质和叶片矿质元素含量的影响
基于无人机高光谱遥感的荒漠草原覆盖度提取方法研究
基于高光谱卫星影像的生长期互花米草指数构建
资源一号02D卫星高光谱数据黄河三角洲湿地景观分类
基于冠层高光谱信息的苹果树花量估测
冬小麦花期生理形态指标与卫星遥感光谱特征的相关性分析
棉花全生长周期机载高光谱正射影像数据集构建
海岸带地理环境遥感监测综述
遥感监测与气象数据结合可让病虫害...

原文链接: 基于高光谱的苹果花磷素含量监测模型 https://m.huajiangbk.com/newsview117053.html

分类:花卉
上一篇: 茉莉花病虫害及综合防治下一篇: 深度学习——植物、农作物图像数据...