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重金属Cu胁迫下典型农作物叶片日光诱导荧光辐射特征提取研究 被引量:9
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作者 瞿瑛 刘素红 李小文 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期1282-1286,共5页
典型农作物在受到重金属Cu胁迫的情况下,日光诱导荧光辐射特征会发生变化,可以间接地反映植被受重金属胁迫的强度。采用不同含量的Cu溶液或Cu污染土壤作为培养基质,选择小麦、豌豆和白菜三种典型农作物进行Cu胁迫实验,通过地物光谱仪和... 典型农作物在受到重金属Cu胁迫的情况下,日光诱导荧光辐射特征会发生变化,可以间接地反映植被受重金属胁迫的强度。采用不同含量的Cu溶液或Cu污染土壤作为培养基质,选择小麦、豌豆和白菜三种典型农作物进行Cu胁迫实验,通过地物光谱仪和积分球耦合测量方式获得在不同Cu胁迫强度下的植物叶片的表观反射光谱。基于叶片荧光光谱特性,采用模型反演的方法将表观荧光光谱从表观反射光谱中提取出来,并采用三种算法(GM,AM和LM)对表观荧光光谱进行重吸收校正,获得了在不同Cu含量胁迫下典型农作物的荧光光谱,并建立了远红荧光峰(FRF)高度与叶片中Cu含量之间的正相关关系。 展开更多
关键词 光诱导荧光 重金属胁迫 重吸收校正 叶片
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日光诱导叶绿素荧光遥感反演及碳循环应用进展 被引量:47
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作者 章钊颖 王松寒 +2 位作者 邱博 宋练 张永光 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期37-52,共16页
在植被遥感领域,遥感植被指数在过去30年极大地促进了从宏观尺度上来理解和认识地球生物圈,但是以"绿度"观测为主的植被指数仅表征植被"潜在光合作用",而不能直接量化"实际光合作用"。植被叶绿素荧光在... 在植被遥感领域,遥感植被指数在过去30年极大地促进了从宏观尺度上来理解和认识地球生物圈,但是以"绿度"观测为主的植被指数仅表征植被"潜在光合作用",而不能直接量化"实际光合作用"。植被叶绿素荧光在光合作用探测上具有优势,是"实际光合作用"的直接探测方法。日光诱导叶绿素荧光(SIF)遥感是近年快速发展起来的新型遥感技术,尤其是2011年实现全球尺度卫星反演以来,在反演算法、植被监测和碳循环应用等方面发展迅速,是近10年来植被遥感领域最具突破性的研究前沿。本文阐述了现阶段(2011年以来)SIF遥感反演及其在碳循环应用方面的进展。本文首先介绍了卫星SIF遥感的发展及其反演算法现状;然后重点剖析了其在陆地生态系统总初级生产力(GPP)估算、全球碳循环监测、物候和植被胁迫监测等方面的应用现状和特点;最后从卫星SIF反演算法优化、SIF-GPP关系机理、SIF多尺度综合观测和全球碳循环监测等方面对今后植被SIF遥感的发展前景进行了展望。 展开更多
关键词 光诱导叶绿素荧光 GPP模拟 碳循环监测 植被物候监测 植被胁迫监测
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新一代遥感技术助力生态系统生态学研究 被引量:32
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作者 郭庆华 胡天宇 +5 位作者 马勤 徐可心 杨秋丽 孙千惠 李玉美 苏艳军 《植物生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期418-435,共18页
随着气候变化和人类活动的加剧,生态系统正处于剧烈变化中,生态学家需要从更大的时空尺度去理解生态系统过程和变化规律,应对全球变化带来的威胁和挑战。传统地面调查方法主要获取的是样方尺度、离散的数据,难以满足大尺度生态系统研究... 随着气候变化和人类活动的加剧,生态系统正处于剧烈变化中,生态学家需要从更大的时空尺度去理解生态系统过程和变化规律,应对全球变化带来的威胁和挑战。传统地面调查方法主要获取的是样方尺度、离散的数据,难以满足大尺度生态系统研究对数据时空连续性的要求。相比于传统地面调查方法,遥感技术具有实时获取、重复监测以及多时空尺度的特点,弥补了传统地面调查方法空间观测尺度有限的缺点。遥感通过分析电磁波信息从而识别地物属性和特征,反演生态系统组成、能量流动和物质循环过程中的关键要素,已逐渐成为生态学研究中必不可少的数据来源。近年来,随着激光雷达、日光诱导叶绿素荧光等新型遥感技术以及无人机、背包等近地面遥感平台的发展,个人化、定制化的近地面遥感观测逐渐成熟,新一代遥感技术正在推动遥感信息"二维向三维"的转变,为传统样地观测与卫星遥感之间搭建了尺度推绎桥梁,这也给生态系统生态学带来了新的机遇,推动生态系统生态学向多尺度、多过程、多学科、多途径发展。因此,该文从生态系统生态学角度出发,重点关注陆地生态系统中生物组分,并分别从生态系统类型、结构、功能和生物多样性等方面,结合作者在实际研究工作中的主要成果和该领域国际前沿动态,阐述遥感技术在生态系统生态学中的研究现状并指出我国生态系统遥感监测领域发展方向及亟待解决的问题。 展开更多
关键词 近地面遥感 雷达 无人机 光诱导叶绿素荧光
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植物日光诱导叶绿素荧光的遥感原理及研究进展 被引量:22
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作者 王冉 刘志刚 杨沛琦 《地球科学进展》 CAS CSCD 北大核心 2012年第11期1221-1228,共8页
日光诱导叶绿素荧光(Solar-Induced Fluorescence,SIF)与植被光合作用关系密切,可能成为研究植物光合作用及相关参数的新型遥感手段。总结了SIF的提取算法、遥感模型、传感器以及在植被早期胁迫探测和光能利用率估算等领域应用的最新进... 日光诱导叶绿素荧光(Solar-Induced Fluorescence,SIF)与植被光合作用关系密切,可能成为研究植物光合作用及相关参数的新型遥感手段。总结了SIF的提取算法、遥感模型、传感器以及在植被早期胁迫探测和光能利用率估算等领域应用的最新进展,并提出了SIF遥感有待解决的关键问题。 展开更多
关键词 光诱导叶绿素荧光 植被遥感 合作用
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利用随机森林法协同SIF和反射率光谱监测小麦条锈病 被引量:19
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作者 竞霞 白宗璠 +1 位作者 高媛 刘良云 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第13期154-161,共8页
小麦受到条锈病菌侵染后,作物的光合能力及色素含量等均会发生变化,日光诱导叶绿素荧光(solar-inducedchlorophyll fluorescence,SIF)对作物光合生理的变化比较敏感,而反射率光谱则受作物生化参数的影响较大,为了提高小麦条锈病的遥感... 小麦受到条锈病菌侵染后,作物的光合能力及色素含量等均会发生变化,日光诱导叶绿素荧光(solar-inducedchlorophyll fluorescence,SIF)对作物光合生理的变化比较敏感,而反射率光谱则受作物生化参数的影响较大,为了提高小麦条锈病的遥感探测精度,该文利用随机森林(random forest,RF)等机器学习算法开展了协同冠层 SIF 和反射率微分光谱指数的小麦条锈病病情严重度的遥感探测研究。首先利用 3FLD(three bands fraunhofer line discrimination)算法提取了冠层SIF 数据,然后结合对小麦条锈病病情严重度敏感的 11 种反射率微分光谱指数分别基于 RF 和后向传播(back propagation,BP)神经网络算法构建了反射率微分光谱指数与冠层 SIF 协同的小麦条锈病病情严重度预测模型。研究结果表明:RF 算法构建的小麦条锈病病情严重度预测模型优于 BP 神经网络算法,3 个样本组中 RF 模型病情指数(disease index,DI)估测值与实测值间的决定系数 R2平均为 0.92,比 BP神经网络模型(R2的平均值为 0.83)提高了 11%,均方根误差(root meansquare error,RMSE)平均为 0.08,比同组 BP 神经网络模型(RMSE 的平均值为 0.12)减少了 33%,RF 算法更适合于小麦条锈病病情严重度的遥感探测。在反射率微分光谱指数中加入冠层 SIF 数据后,RF 模型和 BP 神经网络模型精度均有所改善,其中 RF 模型估测值与实测值间的平均 R2提高了 4%,平均 RMSE 减少了 22%,BP 神经网络模型估测值与实测值间的平均 R2提高了 14%,平均 RMSE 减少了 28%,综合利用冠层 SIF 和反射率微分光谱指数能够改善小麦条锈病病情严重度的遥感探测精度。研究结果可为进一步实现作物健康状况大面积高精度遥感监测提供新的思路。 展开更多
关键词 遥感 监测 小麦 条锈病 随机森林 光诱导叶绿素荧光 微分谱指数
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日光诱导叶绿素荧光与反射率光谱数据监测小麦条锈病严重度的对比分析 被引量:16
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作者 赵叶 竞霞 +2 位作者 黄文江 董莹莹 李存军 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第9期2739-2745,共7页
小麦条锈病是影响我国小麦产量的主要病害之一,在小麦受到条锈病菌侵染初期探测到病害信息,对小麦条锈病的防控以及产量和品质的提高具有更为重要的意义。反射率光谱主要反映植被生化组分的浓度信息,而日光诱导叶绿素荧光则对植物光合... 小麦条锈病是影响我国小麦产量的主要病害之一,在小麦受到条锈病菌侵染初期探测到病害信息,对小麦条锈病的防控以及产量和品质的提高具有更为重要的意义。反射率光谱主要反映植被生化组分的浓度信息,而日光诱导叶绿素荧光则对植物光合生理变化响应灵敏。为了更好地实现小麦条锈病病情严重度的遥感探测,尤其是条锈病的早期探测,对日光诱导叶绿素荧光和反射率光谱数据监测小麦条锈病病情严重度的敏感性进行了对比分析。首先利用地物光谱仪测定了不同病情严重度的小麦冠层光谱数据,基于夫琅和费暗线原理利用3FLD(three-band Fraunhofer Line Discrimination)方法提取了小麦条锈病不同病情严重度下的日光诱导叶绿素荧光数据,然后分别利用反射率光谱数据和日光诱导叶绿素荧光数据构建小麦条锈病不同发病状态下的遥感探测模型,并通过保留样本交叉检验方式对预测模型精度进行了评价。结果表明:(1)当小麦条锈病病情指数低于20%时,日光诱导叶绿素荧光对小麦条锈病病害信息的响应比反射率光谱数据更为敏感,以日光诱导叶绿素荧光为自变量构建的小麦条锈病病情严重度预测模型达到了极显著性水平,能够在植被叶绿素含量或叶面积指数发生变化之前探测到植物的胁迫状态,实现作物病害的早期诊断,而反射率光谱数据则难以探测到条锈病病害信息;(2)在小麦条锈病病情严重度处于中度发病(20%<DI≤45%)状态时,虽然日光诱导叶绿素荧光和反射率光谱数据均能实现小麦条锈病病情严重度的遥感探测,但利用日光诱导叶绿素荧光数据构建的预测模型优于反射率光谱数据;(3)当小麦条锈病病情严重度达到重度水平(DI>45%)时,利用反射率光谱数据和日光诱导叶绿素荧光数据构建的小麦条锈病病情严重度预测模型均达到了极显著性水平,两种数据均能够较 展开更多
关键词 小麦条锈病 3FLD 光诱导叶绿素荧光 植被指数 微分 病情严重度
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SPEI和植被遥感信息监测西南地区干旱差异分析 被引量:16
7
作者 史晓亮 吴梦月 丁皓 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第12期184-192,共9页
基于西南地区2000—2018年不同时间尺度的标准化降水蒸散指数(SPEI1、SPEI3、SPEI12),应用线性趋势法和曼肯德尔检验(Mann-Kendall test,MK)法分析了西南地区气象干旱的时间变化特征,评价了日光诱导叶绿素荧光(SIF)、归一化植被指数(ND... 基于西南地区2000—2018年不同时间尺度的标准化降水蒸散指数(SPEI1、SPEI3、SPEI12),应用线性趋势法和曼肯德尔检验(Mann-Kendall test,MK)法分析了西南地区气象干旱的时间变化特征,评价了日光诱导叶绿素荧光(SIF)、归一化植被指数(NDVI)以及增强型植被指数(EVI)等植被遥感数据对区域植被状况监测的有效性及差异性。结果表明:2000—2018年西南地区SPEI整体上呈微弱增加趋势,其中,2000—2013年间,SPEI12呈下降趋势(趋势率为-0.05/(10a),R^2=0.295),2014—2018年间,SPEI12时间序列呈上升趋势(趋势率为0.04/(10a),R^2=0.094),说明在气候变化背景下,近年来西南地区的干旱化趋势有所缓解。SPEI12的趋势突变点发生在2016年和2017年。相对于植被绿度指数NDVI和EVI,SIF对植被生长季发生的长期和短期干旱事件均表现出较大负异常,说明SIF可快速获取水分胁迫下的植被光合作用信息。森林、农田和草地的SIF与不同时间尺度气象干旱指数的相关性均高于NDVI和EVI,SIF对森林、农田及草地植被生态系统干旱监测的敏感性优于传统的植被绿度指数;草地的SIF与SPEI1的相关性更高(R=0.859,P<0.01),其光合作用对短期水分胁迫最为敏感。本研究可为西南地区干旱的综合应对、水资源管理调控及生态治理提供科学依据。 展开更多
关键词 干旱 标准化降水蒸散指数 光诱导叶绿素荧光 遥感 西南地区
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日光诱导叶绿素荧光对亚热带常绿针叶林物候的追踪 被引量:15
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作者 周蕾 迟永刚 +2 位作者 刘啸添 戴晓琴 杨风亭 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第12期4114-4125,共12页
植被物候期(春季返青和秋季衰老)是表征生物响应和陆地碳循环的基础信息。由于常绿针叶林冠层绿度的季节变动较弱,遥感提取常绿针叶林的物候信息存在着较大的不确定性,是目前区域物候监测中的难点。利用MODIS植被指数(归一化植被指数NDV... 植被物候期(春季返青和秋季衰老)是表征生物响应和陆地碳循环的基础信息。由于常绿针叶林冠层绿度的季节变动较弱,遥感提取常绿针叶林的物候信息存在着较大的不确定性,是目前区域物候监测中的难点。利用MODIS植被指数(归一化植被指数NDVI和增强型植被指数EVI)、GOME-2日光诱导叶绿素荧光(SIF)和通量数据(总初级生产力GPP)估算2007—2011年亚热带常绿针叶林物候期,用来比较三类遥感指数估算常绿针叶林物候的差异。结果表明:基于表征光合作用物候的通量GPP数据估算得到5年内亚热带常绿针叶林生长季开始时间(SOSGPP)为第63天,生长季结束时间(EOSGPP)为第324天,生长季长度为272天;基于反映植被光合作用特征的SIF曲线获得物候信息要滞后GPP物候期,其中生长季开始时间滞后19天,生长季结束时间滞后2天;基于传统植被指数NDVI和EVI的物候期滞后GPP物候期的时间要大于SIF滞后期,其中植被指数SOS滞后SOSGPP 31天,植被指数EOS滞后EOSGPP 10—17天。虽然基于3种遥感指数估算的春季和秋季物候都滞后于通量GPP的物候期,但是卫星SIF的物候信息能够更好地捕捉常绿针叶林的生长阶段。同时,春季温度是影响森林生长季开始时间的最重要因素;秋季水分和辐射是影响生长季结束时间的关键因素。由此可见,SIF估算的亚热带常绿针叶林的春季和秋季物候的滞后时间要短于传统植被指数,能更好地追踪常绿林光合作用的季节性,为深入研究陆地生态系统碳循环及其对气候变化的响应提供重要的基础。 展开更多
关键词 光诱导叶绿素荧光 植被指数 物候 通量 气候变化
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2001-2018年中国总初级生产力时空变化的遥感研究 被引量:15
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作者 张心竹 王鹤松 +1 位作者 延昊 艾金龙 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第16期6351-6362,共12页
总初级生产力(GPP)是绿色植被吸收大气中CO_(2)进行光合作用生产的有机质,是陆地生态系统碳循环研究的一个关键参数。利用遥感数据和气象数据驱动的双叶光能利用率DTEC模型计算了2001—2018年中国逐月GPP,并结合日光诱导叶绿素荧光(SIF... 总初级生产力(GPP)是绿色植被吸收大气中CO_(2)进行光合作用生产的有机质,是陆地生态系统碳循环研究的一个关键参数。利用遥感数据和气象数据驱动的双叶光能利用率DTEC模型计算了2001—2018年中国逐月GPP,并结合日光诱导叶绿素荧光(SIF)反演的GOSIF GPP数据集,分析了中国陆地生态系统2001—2018年GPP的时空变化特征。结果表明:(1)GOSIF和DTEC模拟的中国多年GPP平均值分别为7.23 Pg C和6.93 Pg C,在空间分布上呈现东南部高西北部低的特征;(2)2001—2018年,中国GPP呈显著增长(P<0.01),年增长幅度分别为0.094 PgC/a(GOSIF)和0.073 PgC/a(DTEC)。而已有研究估计的中国GPP年增长幅度约为0.02—0.057 PgC/a,低估了GPP增长趋势。(3)在中国通量网6个通量站的GPP验证表明,两种模型精度高、表现好,都能较好地模拟观测站的GPP季节变化。(4)GOSIF GPP的精度优于DTEC GPP模型,这可能是由于SIF与GPP存在直接机理联系。GOSIF GPP算法能客观地反映植被生产力状况,而DTEC模型更适合自然条件下植被生产力的模拟。 展开更多
关键词 总初级生产力 光诱导叶绿素荧光 双叶能利用率模型 通量观测 时空变化
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基于日光诱导叶绿素荧光与反射率光谱的小麦条锈病探测研究 被引量:14
10
作者 陈思媛 竞霞 +1 位作者 董莹莹 刘良云 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2019年第3期511-520,共10页
综合利用反射率光谱在作物生化参数探测的优势和叶绿素荧光在光合生理诊断的优势,开展了日光诱导叶绿素荧光(SIF)和反射率光谱指数协同的小麦条锈病光谱探测研究,以期提高小麦条锈病病情严重度的预测精度。利用O2-A波段(760nm)的SIF信... 综合利用反射率光谱在作物生化参数探测的优势和叶绿素荧光在光合生理诊断的优势,开展了日光诱导叶绿素荧光(SIF)和反射率光谱指数协同的小麦条锈病光谱探测研究,以期提高小麦条锈病病情严重度的预测精度。利用O2-A波段(760nm)的SIF信号和对小麦条锈病病情严重度敏感的7种反射率光谱指数,基于支持向量机(SVM)、逐步回归(SR)以及神经网络(BP)算法,定量分析了反射率光谱指数和反射率光谱指数与SIF协同的小麦条锈病病情严重度(DI)光谱探测模型的预测精度。结果表明:①SIF与小麦条锈病病情严重度之间存在极显著的负相关关系,SIF与DI间的响应能有效地应用于小麦条锈病的遥感探测;②SIF结合反射率光谱指数的小麦条锈病病情严重度光谱模型探测精度均高于反射率光谱指数模型,SIF能够显著提高小麦条锈病病情严重度的光谱探测精度;③无论是利用反射率光谱指数还是SIF结合反射率光谱指数作为小麦条锈病病情严重度预测模型的输入参数,训练模型以BP模型的预测精度最高,但验证结果表明SVM与SR方法构建的病情严重度预测模型效果较优。 展开更多
关键词 小麦条锈病 光诱导叶绿素荧光 反射率 谱指数 病情指数
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基于SIF-PLS模型的冬小麦条锈病早期光谱探测 被引量:11
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作者 竞霞 吕小艳 +1 位作者 张超 白宗璠 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期191-197,共7页
为实现冬小麦条锈病早期探测、提高冬小麦产量和品质,研究了日光诱导叶绿素荧光(Solar-induced chlorophyll fluorescence,SIF)对冬小麦条锈病早期探测的可行性。基于3波段夫琅和费暗线(3-band Fraunhofer line discrimination,3FLD)和... 为实现冬小麦条锈病早期探测、提高冬小麦产量和品质,研究了日光诱导叶绿素荧光(Solar-induced chlorophyll fluorescence,SIF)对冬小麦条锈病早期探测的可行性。基于3波段夫琅和费暗线(3-band Fraunhofer line discrimination,3FLD)和反射率荧光指数2种方法提取了冠层SIF数据,计算了对小麦条锈病敏感的光谱指数(Spectral index,SI),通过相关性分析优选了遥感探测小麦条锈病早期的特征参量,利用偏最小二乘(Partial least squares,PLS)算法构建冬小麦条锈病早期光谱探测模型。研究结果表明:O2-A波段的荧光强度(SIF-A)以及反射率荧光指数ρ440/ρ690、ρ675ρ690/ρ2683、ρ690/ρ655、ρ690/ρ600、DλP/D744、D705/D722均与小麦条锈病早期病情指数(Disease index,DI)达到了极显著相关,相关系数分别为-0.793、-0.523、-0.539、-0.497、0.541、0.446、0.490,可作为冬小麦条锈病早期光谱探测的荧光特征参量;基于3组SIF数据构建的PLS-SIF检验模型的决定系数分别为0.801、0.772、0.807,均方根误差分别为3.3%、3.1%、3.2%,较反射率光谱指数构建的SI-PLS模型决定系数至少提高了27%,均方根误差至少减少了24%。因此,冠层SIF数据更适于冬小麦条锈病的早期探测。本研究结果对及时进行冬小麦条锈病防控具有重要应用价值,可为利用卫星荧光遥感数据对小麦条锈病早期大面积、无损探测提供参考依据。 展开更多
关键词 冬小麦 条锈病 早期探测 光诱导叶绿素荧光 偏最小二乘算法 谱指数
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MDBPSO算法优化的全波段光谱数据协同冠层SIF监测小麦条锈病 被引量:10
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作者 白宗璠 竞霞 +1 位作者 张腾 董莹莹 《作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第8期1248-1257,共10页
为了从全波段光谱数据中提取对小麦条锈病敏感的特征参量,提高小麦条锈病遥感探测模型的运行效率和精度,本文首先从惯性权重和粒子更新方式两个方面对传统离散粒子群算法(discrete binary particle swarm optimization,DBPSO)进行改进,... 为了从全波段光谱数据中提取对小麦条锈病敏感的特征参量,提高小麦条锈病遥感探测模型的运行效率和精度,本文首先从惯性权重和粒子更新方式两个方面对传统离散粒子群算法(discrete binary particle swarm optimization,DBPSO)进行改进,利用改进离散粒子群算法(modified discrete binary particle swarm optimization, MDBPSO)从全波段光谱数据中优选遥感探测小麦条锈病严重度的特征变量,然后与冠层日光诱导叶绿素荧光(solar-induced chlorophyll fluorescence,SIF)数据相结合作为自变量分别利用随机森林(randomforest,RF)和后向传播(backpropagation,BP)神经网络算法构建小麦条锈病遥感探测模型,并将其与相关系数(correlation coefficient,CC)分析法和DBPSO算法提取特征参量构建模型的精度进行对比分析。结果表明:(1) MDBPSO算法比传统DBPSO算法具有更快的收敛速度和更高的寻优精度,改进前后其迭代次数从395次减少到156次,最优适应度函数(optimum fitness value,OFV)值从0.145减小到0.127。(2)采用MDBPSO算法选择特征变量时,RF和BP神经网络两种方法构建的模型精度均高于CC分析法和DBPSO算法,其中RF算法预测病情指数(disease index,DI)值和实测DI值间的检验集决定系数(validation set determination coefficient, R2V)比CC分析法和DBPSO算法分别提高了9%和3%,均方根误差(validation set root mean square error, RMSEV)分别降低了28%和11%, BP神经网络算法预测DI值和实测DI值间的R2V比CC分析法和DBPSO算法分别提高了13%和6%,RMSEV分别降低了21%和10%,利用MDBPSO算法优选特征参量能够提高小麦条锈病的遥感探测精度。(3)在MDBPSO、DBPSO和CC分析法3种特征选择算法中,RF算法构建的模型精度均高于BP神经网络算法,其中RF模型预测DI值和实测DI值间的R2V比BP神经网络算法至少提高了7%,平均提高了9%,RMSEV至少降低了15%,平均降低了20%。以MDBPSO算法优选的特征参量为自变量利用 展开更多
关键词 全波段反射 改进离散粒子群 光诱导叶绿素荧光 小麦条锈病 特征波段
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黄土高原植被日光诱导叶绿素荧光对气象干旱的响应 被引量:10
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作者 曹银轩 黄卓 +5 位作者 徐喜娟 陈上 王钊 冯浩 于强 何建强 《应用生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第2期457-466,共10页
随着气候变化的加剧,干旱的频率、持续时间以及发生范围都越来越严重,探索植被光合对干旱的响应以及气象因子对植被光合的影响对于人们如何应对干旱具有重要意义。基于遥感的日光诱导叶绿素荧光(SIF)具有对干旱条件下区域植被光合作用... 随着气候变化的加剧,干旱的频率、持续时间以及发生范围都越来越严重,探索植被光合对干旱的响应以及气象因子对植被光合的影响对于人们如何应对干旱具有重要意义。基于遥感的日光诱导叶绿素荧光(SIF)具有对干旱条件下区域植被光合作用进行早期监测和准确评估的潜力。本研究基于星载SIF和标准化降水蒸散发指数(SPEI)研究了黄土高原地区2001-2017年生长季内(4-10月)植被光合作用对干旱的响应关系及其受气象因子的影响程度。结果表明:黄土高原地区植被生长季内SIF与SPEI呈显著正相关关系的区域占比为87.8%,其中,半干旱地区植被光合对干旱的响应较敏感,半湿润地区敏感性较低。不同类型植被光合对干旱的响应存在差异,草地对干旱响应的敏感性最高,响应最强的SPEI时间尺度为3~4个月;林地的敏感性最低,SPEI时间尺度为3~10个月。气象因子与SIF存在显著的相关关系,其中,温度和降雨是影响黄土高原植被光合的重要影响因子,光合有效辐射的影响模式与温度相似。黄土高原地区生长季内不同的气候和植被类型条件下,植被光合所受干旱及各气象因素的影响存在较大差异。 展开更多
关键词 光诱导叶绿素荧光 标准化降水蒸散发指数 气象干旱 植被 黄土高原
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利用日光诱导叶绿素荧光监测水稻叶片叶绿素含量 被引量:9
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作者 印玉明 王永清 +6 位作者 马春晨 郑恒彪 程涛 田永超 朱艳 曹卫星 姚霞 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第12期169-180,共12页
快速准确地监测作物叶片叶绿素含量对于研究作物光合作用、氮素营养以及胁迫状况至关重要。该研究基于不同品种、不同密度、不同氮素水平的水稻田间小区试验,分别获取冠层和单叶的辐亮度光谱、反射率光谱及生理生态指标等,计算日光诱导... 快速准确地监测作物叶片叶绿素含量对于研究作物光合作用、氮素营养以及胁迫状况至关重要。该研究基于不同品种、不同密度、不同氮素水平的水稻田间小区试验,分别获取冠层和单叶的辐亮度光谱、反射率光谱及生理生态指标等,计算日光诱导叶绿素荧光(Sun-Induced Chlorophyll Fluorescence,SIF)指数和植被指数,进一步基于线性回归和辐射传输模型2种方法来建立叶绿素含量监测模型,评估多个叶绿素监测模型的精度及适用性。结果表明:1)在冠层尺度,冠层761 nm处SIF强度(F761)与冠层叶绿素含量相关性最高,决定系数(Determination coefficient,R^(2))为0.72,略高于表现最好的红边叶绿素指数(Red edge Chlorophyll index,CIred edge)(R^(2)=0.63);2)在单叶尺度,归一化下行SIF指数(↓FY NDFI)与单叶叶绿素含量相关性最高,R^(2)为0.77,比表现最好的上行荧光产量双峰比值指数(↑FY687/↑FY741)R^(2)高出0.10,与表现最好的植被指数CIred edge效果相当(R^(2)=0.81);3)基于SCOPE(Soil Canopy Observation,Photochemistry and Energy fluxes)模型反演水稻冠层叶绿素含量的验证R^(2)为0.57,均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE)为56.54μg/cm,效果差于PROSAIL模型(模型检验的R^(2)为0.91,RMSE为22.59μg/cm);4)单叶Fluspect-B模型反演水稻单叶叶绿素含量的验证R^(2)为0.55,均方根误差RMSE为19.45μg/cm,效果差于PROCWT模型反演结果(R^(2)为0.72,RMSE为6.42μg/cm)。综上,SIF指数在监测冠层和单叶叶绿素含量时效果较好,基于SIF的辐射传输模型也可以用来反演水稻冠层和单叶的叶绿素含量。研究结果可为SIF监测作物叶绿素含量提供理论依据,并对未来利用SIF进行植物光合作用研究提供理论支持。 展开更多
关键词 水稻 叶绿素 模型 光诱导叶绿素荧光 单叶尺度 冠层尺度 SCOPE Fluspect-B
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华北农业干旱监测与冬小麦估产研究 被引量:8
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作者 杨天垚 邱建秀 肖国安 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期1936-1947,共12页
评估了基于植被光学厚度(VOD)和日光诱导叶绿素荧光(SIF)等植被广义光学特性构建的标准化植被指数(ZVI)监测农业干旱的适用性;并采用VOD、SIF两种指数和土壤水分等环境变量的不同组合建立冬小麦估产的岭回归模型,以探究其对冬小麦产量... 评估了基于植被光学厚度(VOD)和日光诱导叶绿素荧光(SIF)等植被广义光学特性构建的标准化植被指数(ZVI)监测农业干旱的适用性;并采用VOD、SIF两种指数和土壤水分等环境变量的不同组合建立冬小麦估产的岭回归模型,以探究其对冬小麦产量的预报能力。结果表明:相较于ZVOD,旬尺度ZSIF对华北地区的农业干旱具有更好的监测能力,对重旱的正确检测率达到77%。ZSIF能够有效反映干旱发生、发展直至减轻的演变过程,其低值区与站点记录的干旱空间分布相吻合。在华北地区南部,生长季C波段和Ku波段的VOD对冬小麦单产的预报能力优于SIF;利用VOD、SIF两种指数和环境变量的全变量模型取得了最好的估产精度,影响冬小麦产量估算精度的关键预测变量为生长高峰期的SIF。研究可为大范围农业干旱监测和粮食安全提供技术支持。 展开更多
关键词 植被学厚度 光诱导叶绿素荧光 农业干旱 冬小麦产量 华北地区 岭回归
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日光诱导叶绿素荧光辐射传输模型研究进展 被引量:8
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作者 詹春晖 章钊颖 张永光 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第8期945-957,共13页
日光诱导叶绿素荧光(SIF)是指示植被光合作用过程的无损探针,在不同时空尺度上对植被进行SIF的观测可以反映植被的实际光合作用及生理状态。然而在观测、分析和利用SIF的过程中,仍存在很多不确定因素。SIF的发生具有较为复杂的机理,从... 日光诱导叶绿素荧光(SIF)是指示植被光合作用过程的无损探针,在不同时空尺度上对植被进行SIF的观测可以反映植被的实际光合作用及生理状态。然而在观测、分析和利用SIF的过程中,仍存在很多不确定因素。SIF的发生具有较为复杂的机理,从机理出发理解SIF与植被结构的相互作用,并分析影响SIF激发的主要因素将有助于更好地理解SIF与光合作用以及生物量的内在联系。因此,植被SIF辐射传输模型在解释和利用SIF遥感信号方面具有重要的作用。植被SIF信号相对较弱,且受环境、植被和生理等多种因子的影响,需要定量化描述,这为SIF辐射传输模型的构建带来挑战。近年来,大量学者已经发展一系列SIF辐射传输模型,为SIF遥感的发展提供了坚实的理论基础。本文回顾了叶片、冠层和生态系统尺度的SIF模型,从建模机理出发,对比模型优劣势,并对未来SIF模型的发展前景进行了展望。 展开更多
关键词 光诱导叶绿素荧光 叶绿素荧光模型 辐射传输模型 植被结构 多次散射
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基于日光诱导叶绿素荧光的北半球森林物候研究 被引量:8
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作者 周稳 迟永刚 周蕾 《植物生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期345-354,共10页
植被物候是反映植被生长规律的重要指标,对气候的反馈具有重要意义。日光诱导叶绿素荧光(SIF)通过复杂的能量耗散机制与光合作用相关联,提供了从空间直接探测大范围植被物候的可能性。为了探究气候变化背景下SIF反演不同森林类型物候的... 植被物候是反映植被生长规律的重要指标,对气候的反馈具有重要意义。日光诱导叶绿素荧光(SIF)通过复杂的能量耗散机制与光合作用相关联,提供了从空间直接探测大范围植被物候的可能性。为了探究气候变化背景下SIF反演不同森林类型物候的适用性,该文以北半球35个全球通量网(FLUXNET)森林站点为研究对象,利用2007–2014年SIF值和总初级生产力(GPP)通过双逻辑生长模型和动态阈值法来估算3种典型森林类型的物候,并采用相关性分析等方法评价SIF在估算不同森林类型物候时的差异性。主要结果为:1) SIF对生长季开始时间(SOS)的估算精度高于生长季结束时间(EOS);2) SIF能够更准确地估算混交林(MF)的SOS,但是不能精确追踪落叶阔叶林(DBF)和常绿针叶林(ENF)的SOS;3)春季季前短波辐射是驱动SOS的主要气候因素。综上,建议在将来的研究中将SIF数据与其他遥感指数整合,应用于不同植物类型的物候监测。 展开更多
关键词 植被物候 北方森林 光诱导叶绿素荧光 气候变化 短波辐射
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基于多核支持向量机的小麦条锈病遥感监测研究 被引量:7
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作者 高媛 竞霞 +1 位作者 刘良云 白宗璠 《麦类作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期118-126,共9页
为提高小麦条锈病的遥感探测精度,依据日光诱导叶绿素荧光和冠层反射光谱数据在小麦条锈病遥感探测中的优势及其与病情严重度之间的映射关系,在运用独立分量分析法对光谱数据降维的基础上,利用核学习算法分别确定冠层光谱特征和日光诱... 为提高小麦条锈病的遥感探测精度,依据日光诱导叶绿素荧光和冠层反射光谱数据在小麦条锈病遥感探测中的优势及其与病情严重度之间的映射关系,在运用独立分量分析法对光谱数据降维的基础上,利用核学习算法分别确定冠层光谱特征和日光诱导叶绿素荧光特征反映小麦条锈病病情严重度的最优核,同时针对冠层光谱与叶绿素荧光特征组,建立基于不同特征最优核映射的多核学习支持向量机模型,并与基于特征直接拼接的模型结果进行对比。结果表明,对于冠层光谱而言,采用高斯核构建的支持向量机模型可较好估测小麦条锈病病情指数,而日光诱导叶绿素荧光指数则是采用多项式核的效果更优;采用直接拼接法融合叶绿素荧光指数和冠层光谱特征能够在一定程度上改善小麦条锈病病情指数估测精度,决定系数(r^2)最高为0.847,而单独利用冠层光谱信息或者叶绿素荧光信息时,r^2最高仅为0.802;对日光诱导叶绿素荧光和反射光谱特征分别利用其最优核进行映射构建的多核学习支持向量机模型精度最高,r^2为0.915,RMSE为0.090,优于基于特征直接拼接构建的支持向量机模型精度。 展开更多
关键词 光诱导叶绿素荧光 冠层 小麦 条锈病 独立分量分析 多特征 多核学习 支持向量机
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融合GA与SVR算法的小麦条锈病特征优选与模型构建 被引量:7
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作者 竞霞 张腾 +1 位作者 白宗璠 黄文江 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第11期253-263,共11页
为提高小麦条锈病遥感监测精度,综合利用反射率光谱在作物生化参数探测方面的优势和叶绿素荧光在光合生理诊断方面的优势,构建了冠层日光诱导叶绿素荧光(Solar-induced chlorophyll fluorescence,SIF)协同反射率光谱吸收参量的初始特征... 为提高小麦条锈病遥感监测精度,综合利用反射率光谱在作物生化参数探测方面的优势和叶绿素荧光在光合生理诊断方面的优势,构建了冠层日光诱导叶绿素荧光(Solar-induced chlorophyll fluorescence,SIF)协同反射率光谱吸收参量的初始特征集合,并基于融合遗传算法(Genetic algorithm,GA)和支持向量回归(Support vector regression,SVR)算法对初始特征集合与SVR参数进行联合优选,确定遥感监测小麦条锈病严重度的敏感因子,建立基于GA-SVR算法的小麦条锈病遥感监测模型,并将其与相关系数(Correlation coefficient,CC)分析法提取特征参量构建的CC-SVR模型精度进行对比。小区试验数据验证结果表明,融合GA和SVR算法优选特征参量构建的GA-SVR模型精度优于CC-SVR模型,3个样本组中GA-SVR模型预测病情指数(Disease index,DI)与实测DI间的决定系数R2比CC-SVR模型至少提高了2.7%,平均提高了17.8%,均方根误差(Root mean square error,RMSE)至少减少了10.1%,平均减少了32.1%。大田调查数据进一步验证了利用GA-SVR算法对小麦条锈病遥感监测的敏感因子进行优选及模型构建能够提高小麦条锈病遥感监测精度,研究结果为实现大面积高精度遥感监测作物健康状况提供了思路。 展开更多
关键词 小麦 条锈病 光诱导叶绿素荧光 吸收特征 特征优选 遗传-支持向量回归
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融合SIF和反射光谱的小麦条锈病遥感监测 被引量:7
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作者 段维纳 竞霞 +2 位作者 刘良云 张腾 张丽华 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期859-865,共7页
日光诱导叶绿素荧光(SIF)能够敏感反映作物病害胁迫信息,然而冠层几何结构等因素严重影响了SIF对植被光合功能变化及其受胁迫状况的捕捉能力。为此,将能够敏感反映作物群体生物量的归一化差值植被指数(NDVI)和MERIS陆地叶绿素指数(MTCI)... 日光诱导叶绿素荧光(SIF)能够敏感反映作物病害胁迫信息,然而冠层几何结构等因素严重影响了SIF对植被光合功能变化及其受胁迫状况的捕捉能力。为此,将能够敏感反映作物群体生物量的归一化差值植被指数(NDVI)和MERIS陆地叶绿素指数(MTCI)与SIF_(P)相融合(SIF_(P)-NDVI,SIF_(P)-MTCI,SIF_(P)-NDVI*MTCI),对比分析融合前后SIF对小麦条锈病的遥感监测精度。结果表明:(1)融合反射率光谱指数的SIF_(P)-NDVI,SIF_(P)-MTCI和SIF_(P)-NDVI*MTCI较融合前的SIF_(P)与病情指数(DI)相关性均有不同程度的提高,其中O 2-B波段提高最为明显,分别提高了23.48%,33.61%和36.49%,O 2-A波段提高量最小,分别提高了2.39%,2.14%和1.51%;(2)以SIF_(P)-NDVI和SIF_(P)-MTCI为自变量,基于随机森林回归(RFR)算法构建的小麦条锈病遥感监测模型预测DI值和实测DI值间的R^(2)较SIF_(P)分别平均提高了1.15%和4.02%,RMSE分别平均降低了2.7%和14.41%;(3)综合利用NDVI和MTCI处理后的SIF_(P)-NDVI*MTCI为自变量构建的小麦条锈病遥感监测模型精度最优,其预测DI值和实测DI值间的R^(2)较SIF_(P)平均提高了5.74%,RMSE平均降低了22.52%。研究结果对提高小麦条锈病遥感监测精度具有重要意义,同时亦对其他作物的病害监测具有一定的参考价值。 展开更多
关键词 小麦条锈病 光诱导叶绿素荧光 融合 反射率谱指数 随机森林回归
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