利用高光谱技术反演作物叶绿素浓度

第一篇：利用高光谱技术反演作物叶绿素浓度

利用高光谱技术反演作物叶绿素浓度

摘 要：高光谱技术作为一种新兴光谱技术，被广泛应用于植物的无损检测中，植被叶片叶绿素含量的估测就是其中之一。利用可见-近红外成像光谱仪采集不同生育期玉米和大豆的冠层“图谱”数据，在逐步提取影像中光照土壤、阴影土壤、光照植被、阴影植被四种组分光谱的基础上，通过选取的敏感波段构建光谱植被指数和叶绿素密度进行波段自相关分析，探讨各个分量对作物叶绿素密度反演的影响。

关键词：高光谱技术；叶绿素；反演

0 引言

植物通过光合作用获取营养物质，在植物光合作用中，植物细胞中的叶绿体占据了重要的地位，而叶绿体中的色素有叶绿素（叶绿素a，叶绿素b 和叶绿素a+b）与类胡萝卜素（胡萝卜素和叶黄素）。其中，叶绿素是植物光合作用中最重要的色素，其作为主要吸收光能的物质，直接影响植物光合作用的光能利用率。叶片单位面积的叶绿素含量是植物总体生长状况的一个重要指标。叶片叶绿素含量的测定可以用来检测和研究植物突变、压力和营养状态，作物压力和萎黄病的检测对精细农业具有重要的潜在影响[1]。

随着光谱技术的发展，其被应用到各个领域。而高光谱技术作为光谱技术的一种，由于具有众多优点，在光谱检测方面应用十分广泛，备受人们的青睐。人类肉眼的视觉范围在380~780 nm 之间，而高光谱的波段非常宽，一些高光谱仪器的波段达350~2 500 nm。因此，通过高光谱技术可以对绿色植物进行叶绿素的检测和定量分析。本文对高光谱技术在植物，特别是在经济作物的叶绿素含量检测和定量分析中的应用加以概述[2]。成像系统简介及数据处理

1.1 高光谱成像技术简介

高光谱成像技术是在多光谱成像的基础上发展而来的，在较宽的波段范围内，利用成像光谱仪对目标物体进行连续成像，从而获得每个像元的数十或数百条光谱信息。其成像特点是： 光谱范围广（200~2 500nm）、超多波段（上百个波段）、高的高光谱分辨率（几个nm）、波段窄（≤10-2λ）和图谱合一等。由于所获得的图像信息不仅可以反映物体的大小、形状、缺陷等外部特征，而且不同物体因结构和成分的不同使光谱吸收也不同，从而可以用于物体内部的物理结构和化学成分的检测。

高光谱成像检测装置主要由光源、光谱相机（成像光谱仪+CCD）、装有图像采集卡的计算机组成，如图1所示[3]

图1 高光谱成像装置简图

在扫描过程中，首先面阵CCD 探测器在光学焦面的垂直方向上完成横向扫描（X 方向），同时，在被测物前进的过程中，排列的探测器扫描出一条带状轨迹从而完成纵向扫描（Y 方向）。通过综合扫描信息就可以得到物体的三维高光谱图像数据，从而可以提取所需信息。

1.2 数据获取

当对玉米、大豆冠层进行成像时，先根据作物的高度决定探测器的观测高度。以玉米为例，小喇叭口期玉米株高50cm，行距30cm，为了保证视场内至少有一株完整的玉米，设定VNIS 观测高度距玉米冠层178 cm，距地面228cm，视场范围为60cm×60cm 的正方形。在成像光谱数据采集时，同步用地物光谱仪ASD 采集参考白板的数字量化值，实时记录当时的天气状况，为反射率转换进行原始数据获取。完成观测区的影像采集后，取两株玉米(大豆)活体植株进行叶绿素密度相关参数测定。

1.3 影像处理

获取的遥感影像要转换成相对反射率才能用于作物的定量化反演研究。基于图谱解析的作物叶绿素密度反演及评价

2.1 大豆叶绿素密度反演及评价

不同株型的大豆在不同生育期覆盖度有较大变化，背景土壤在观测视场内的面积比例会对冠层反射率有较大影响。在大豆植被与土壤混合存在时，对叶绿素敏感的波段基本上都位于红光与近红外波段区间。这和RVI、NDVI、DVI、SAVI、OSAVI 五种植被指数构建原理相符，即都是基于红与近红外波段进行组合运算实现的。当植被光谱提纯后(剔除土壤光谱)，它与叶绿素密度的关系是：对叶绿素敏感的波段范围增大，尤其是蓝、绿波段。五种植被指数都表现为相同的规律。由此说明，背景土壤对利用光学遥感检测植被群体生化指标有较大影响，对阴影叶片的植被光谱信息也进行剔除，尝试分析阴影部分对遥感定量监测的影响程度，植被阴影叶片光谱去除后，对叶绿素密度敏感的波段范围表现为可见光波段增加，近红外波段减少，红边波段决定系数最高。五种植被指数都有相同的规律。那么，可以说阴影叶片会影响植被叶绿素密度敏感波段的选择。当构建新型植被指数时，要根据植被冠层叶片结构，尝试把阴影比例作为一个影响因子，在公式中加以体现，以便提高叶绿素密度定量化反演精度[4]。

2.2 玉米叶绿素密度反演及评价

上文重点分析了大豆冠层光谱提纯前后反演叶绿素密度的能力，初步结果是土壤光谱去除后，纯植被光谱与叶绿素密度的决定系数有所提高。但是，大豆作为低矮宽叶植被，叶片大而圆，在幼苗分枝期以后对地表都有较高的覆盖度，茎秆对冠层光谱的影响较小。为了更加突出背景土壤和茎秆对其冠层光谱的影响，选择玉米作为另一研究对象，主要考虑其有明显的叶片垂直分布，对地表的覆盖度较大豆低(二者的观测视场一致)，且茎秆会影响玉米的冠层光谱。深入分析光谱提纯(土壤、阴影叶片光谱去除前后)对作物生化参数反演的重要意义。

在玉米与土壤混合存在时，对叶绿素密度敏感的波段基本上都在红与近红外波段区间，有些在蓝、红波段；总体的决定系数R2 较低，大部分在0.5 附近。当去除土壤光谱后，即只剩下纯植被光谱，对叶绿素密度敏感的波段主要集中在红光波段，有些在近红外与蓝光波段。决定系数R2 较前者有所提高，大部分大于0.51，最高到0.67。当阴影叶片光谱去除后，对叶绿素密度敏感的波段主要集中在蓝、红波段，五种高光谱指数结果差异较大，大部分决定系数降低到0.45 左右。由敏感波段及决定系数可判断，土壤与阴影叶片光谱去除前后，植被冠层光谱与叶绿素密度的相关性有较大变化，二者可以显著影响植被指数的应用效果。

2.3 作物叶绿素密度反演及评价

大量科学文献表明，冠层结构参数(如叶片内部结构参数、叶面积指数、叶倾角分布函数等)会显著影响植被指数反演作物生化参数的准确性。因此，基于植被指数建立单一预测模型的同时预测多种作物生化参数指标往往比较困难。将玉米与小麦数据进行混合，利用混合数据筛选最优诊断植株氮浓度的光谱指数，探讨了建立单一模型预测多种作物植株氮浓度的可行性。上文分别对光谱提纯前后的大豆、玉米冠层光谱与叶绿素密度的敏感性进行了分析，表明二者有相同的趋势，这为单一植被指数在卫星或航空层面对大尺度作物生化参数进行反演提供地面理论支持。光谱提纯前后对叶绿素密度敏感的波段有明显变动，纯植被光谱与叶绿素密度相关的区间增多，在可见光波段表现明显，主要集中在红光波段。对阴影叶片进行剔除后，与叶绿素密度敏感的波段组合主要是蓝-近红和红-红组合，这与大豆、玉米单独提取时的结果相同。但是对冠层结构差异明显的两种作物数据进行混合后，分析其与叶绿素密度的相关决定系数大小发现，植土混合时最大的决定系数高于纯植被的，这与单独研究时的结果不符。是否因选择的作物组合或试验样本的因素最终影响了混合数据的结果，有待进一步深入研究。但是有一点肯定的是，随着土壤光谱的剔除，与叶绿素密度敏感的波段增多，且表现在叶绿素a 和b 及胡萝卜素强吸收的波段，因此从作物的反射光谱特征上看，文中选择的敏感波段区间是合理的。此外，因这里获得的决定系数较低，故并未进行模型构建及精度检验。3 结论

在光谱提纯的基础上，对大豆、玉米及二者混合叶绿素密度进行反演，得出以下结论：

(1)影像中土壤光谱去除前后，由RVI、NDVI、DVI、SAVI、OSAVI 五种光谱植被指数对叶绿素密度敏感的波段变化情况得出，背景土壤对利用光学遥感数据反演植被叶绿素密度有较大影响。在对阴影叶片的光谱信息进行剔除后，通过五种光谱植被指数选择波段的变化区间说明，阴影叶片会影响植被冠层叶绿素密度敏感波段的选择，当构建新型植被指数时，要根据植被冠层叶片结构尝试把阴影比例作为一个影响因子在公式中加以体现，以便提高叶绿素密度定量化反演的精度。

(2)光谱提纯前后(大豆、玉米及其混合数据)，对叶绿素密度敏感的波段有明显变动，纯植被光谱与叶绿素密度相关的区间增多，在可见光波段表现明显，主要集中在红光波段。对阴影叶片进行剔除后，与叶绿素密度敏感的波段组合主要是蓝-近红波段和红-红波段组合。

(3)对冠层结构差异明显的两种作物(大豆与玉米)数据进行混合后，分析其与叶绿素密度的相关决定系数大小发现，植土混合时最大的决定系数高于纯植被的，这与单独研究时的结果不符。是否因选择的作物组合或试验样本的因素最终影响了混合数据的结果还有待进一步深入研究。

参考文献：

[1] 宁艳玲，张学文，韩启金，等.基于改进的 PRI 方法对植被冠层叶绿素含量的反演[J].航天返回与遥感,2014.[2] 郭洋洋，张连蓬，王德高等.小波分析在植物叶绿素高光谱遥感反演中的应用[J].2011.[3] 刘燕德，孙祥，杨信廷，等.高光谱技术在作物叶绿素含量检测中的应用研究进展[J].广东农业科学,2013.[4] 张东彦，刘良云，黄文江，等.利用图谱特征解析和反演作物叶绿素密度[J].红外与激光工程,2013.

第二篇：无人机高光谱技术在新农业生产中的应用分析

无人机高光谱技术在新农业生产中的应用分析

无人机高光谱技术以其高效和低成本的优势被广泛应用于粳稻营养监测、病虫害检测等方面，并取得了丰硕的成果。传统的粳稻田间监测方法主要依靠农学专家或有经验的农户进行田间观察，需要大量有经验的专业人员，且诊断结果具有一定的主观性；而卫星光学影像技术在成像过程中易受云、雨、雾等恶劣天气的影响，粳稻监测的关键时期（分蘖期）又往往多云多雨。相比之下，无人机飞行成本低、操作便捷、影像获取速度快、影像分辨率高，依据无人机高光谱数据构建粳稻生长监测模型指导精准施肥、监测粳稻病虫害，能够大幅提高粳稻田间管理效率，为精准农业提供理论依据。

1无人机高光谱数据获取平台

目前业界使用较多的无人机高光谱平台多为x大疆创新公司生产的经纬MxxxPRO六旋翼无人机、x大华技术股份有限公司生产的Xxxx八轴旋翼无人机等。高光谱仪多采用x双利合谱公司的GaiaSky-mini高光谱成像系统、芬兰Rikola高光谱相机等。

2无人机高光谱粳稻氮素反演模型

实时检测和评估水稻的氮素含量对于水稻的田间精准管理具有十分重要的意义，亦是氮肥合理使用的前提。获取无人机高光谱数据后，运用ENVIx.x工具软件对获取的高光谱遥感影像进行感兴趣区（ROI）高光谱数据提取；之后采用S-G平滑等方法对数据进行预处理剔除数据中土壤背景、水体等噪声；接着采用主成分分析（PCA）、连续投影算法（SPA）等方法或构建光谱指数法（VI）对高光谱数据进行降纬；最后利用极限学习机（ELM）、BP神经网路（BPNN）等方法构建模型。近年来，针对无人机高光谱反演粳稻氮素含量模型的应用研究也逐日增多。有学者利用PCA和ELM方法建立了粳稻分蘖期氮素含量反演模型。经验证，该模型准确率达到xx%以上，利用该模型构建了氮肥追施量处方图，指导农用无人机对分蘖期水稻实施精准追肥，在保障水稻产量的前提下使氮肥追施量减少xx.xx%。这表明利用无人机高光谱构建的水稻氮素含量反演模型可作为氮肥处方决策和精准变量作业的基础。

3无人机高光谱粳叶绿素素反演模型

粳稻的叶绿素含量是表征其生长状态的重要性状指标。常用的粳稻叶绿素含量检测方法是分光光度法，然而该方法耗时、费力且有损。构建无人机高光谱粳稻叶绿素反演模型能够无损、快速、大面积反演粳稻叶绿素含量。该项研究一直都是国内外精准农业学者重要的研究方向。无人机高光谱粳稻叶绿素反演模型的构建方法与氮素反演模型的构建方法类似。学者们的工作主要集中在两个方面：建立各光谱指数，利用上述建模方法建立指数与叶绿素含量之间的反演模型；或者先对获取的粳稻高光谱数据的全部波段进行SPA、PCA等方法建模。x农业大学曹英丽等学者研究发现：反演粳稻叶绿素含量的最优的光谱指数为优化的叶绿素吸收率指数（MCARI），基于最优子集选择算法筛选出x个特征光谱指组合用于反演水稻叶片叶绿素的回归模型精度最高，其决定性系数为x.xxx。该方法能够实时快速地了解粳稻长势，为精准农业做参考。

4无人机高光谱粳稻病害监测模型

稻瘟病、纹枯病等粳稻病害都具有传播速度快，防控难度大，对粳稻产量影响极大等特点。据研究统计，因稻瘟病损失的水稻产量能够养活近xxxx万人。随着精准农业的不断推进，对病害防治的时效和准确性提出了更高层次的需求，传统的“以点代面”的病害监测手段难以满足其要求。无人机高光谱技术不仅能够实现更大范围内、更高空间分辨率的病虫害精准监测，而且能够快速地完成田块尺度下目标信息的传递，获得目标地物与周围环境背景的相互关系。但目前利用无人机高光谱技术监测粳稻稻瘟病研究仍处在起步阶段。以稻瘟病为例，有学者指出随着稻瘟病病害等级的提升，水稻反射率整体呈现下降的趋势，水稻植株中各生化指标也会出现变化；光谱指数的组合作为模型输入量建立的预测模型具有极高的精度，能够解释稻瘟病所引起的植株整体生理参数综合变化过程，可为无人机高光谱遥感实现穗颈瘟病定量遥感监测与预警分级提供支持。

第三篇：废旧橡胶为原料的全环保型高复原性特种橡胶循环再生利用技术

创新项目“以废旧橡胶为原料的全环保型高复原性特种橡胶循环再生利用技术”。 主要产品

氟橡胶复原胶、丁腈复原胶、氢化丁腈复原胶、丙烯酸酯复原胶、溴化丁基复原胶、氯化丁基复原胶、丁基复原胶、三元乙丙复原胶等。 技术特点

国内废旧橡胶再生领域唯一的，全环保型循环再生利用技术，低能耗、完全无三废排放的清洁生产技术；

对废旧橡胶的复原效果超越普通再生工艺高温脱硫生产的再生橡胶的性能，是高性能复原的循环再生利用技术；

可处理多种废旧橡胶，尤其是能够实现针对特种橡胶的废旧物的复原循环利用；

生产技术与装备的改进，以及新生产控制技术的应用，使得该技术的生产效率大大提高，单台机器的生产效率超过行业平均水平300%，直接生产人员减少50%,而单位能耗降低60%.完全脱离了传统再生橡胶的高温动态脱硫技术的范畴，填补了行业空白，环保型橡胶再生工艺是国家“十二五”的行业科技攻关项目，而且废旧橡胶资源综合利用关键技术与装备开发重大项目已被列入“十一五”国家科技支撑计划，这是国家首次将再生资源综合利用纳入科技支撑计划，将大力促进废旧资源利用行业的节能减排，推动循环经济发展。

 产品优势

产品复原效果达到60%-87%,超过普通再生橡胶(复原效果30%-60%)的性能，提升了废旧橡胶的再生利用率；

部分特种橡胶的复原胶填补了行业特种橡胶再生胶的空白，如氢化丁腈复原胶、氟橡胶复原胶等；

是国内唯一的能达到欧盟环保要求标准的产品；(这话是否经得起询问)丁基复原胶的性能超过国内最大的再生胶生产商（回力）的产品和产品指标最好的再生胶生产商（环科）的产品。氟橡胶复原胶的性能也处于国内领先地位. 行业地位

格瑞仕达环保橡胶科技有限公司是业内新创，创业目标和定位就是一废旧橡胶为原料的环保型循环再生利用技术的开发和高端产品的销售，对于该领域的行业发展充满信心，对行业前景与潜力充分认知，并会努力追求一个创业企业的经济价值和社会价值。

格瑞仕达公司具备在废旧橡胶循环再生利用领域的的技术研发、生产制造、市场营销、客户服务管理、供应商管理、代理商管理方面的专业优势，同时应用了多种属于该行业空白的新技术、新生产管理方式、新生产装备等。 产业化前景

 橡胶在中国是位居前列的重要战略物资，中国是第一大橡胶消费国和第一大橡胶进口国，80%左右需要进口，对国际市场的依存度很高，而且不具备国际市场价格的话语权。能否将废旧橡胶进行有效地再利用，使之成为可再生资源？GS复原断硫技术是低能耗、全环保的清洁生产、高性能复原的循环利用技术，符合循环经济的理念要求，节能、减少废料与污染物体积，降低废橡胶的危害，是抑制油价和橡胶原料价格上涨的影响因素。

 高分子材料的广泛应用带来了环境问题，“黑色污染”(指橡胶制品废弃物)会给人类的继续发展带来障碍，而这些材料又不得不使用，必须走继续发展之路。因此，高分子材料的绿色工程包括高分子材料的循环利用尤为重要。GS复原断硫技术是更为有效的废旧橡胶再生处理技术，能处理多种废旧合成橡胶与特种橡胶，包含普通轮胎胶，氢化丁腈、NBR丁腈、FKM/FPM氟橡胶、丙烯酸酯、IR/IIR丁基，BIIR溴化丁基、CIIR氯化丁基、EPDM三元乙丙。 中国是再生橡胶生产大国，现状是低技术水平的重复建设，生产过程的“三废”排放严重，完全无法做到“节能减排”，且产品无法达到欧美国家的环保标准。GS复原断硫技术是绿色环保的生产技术，生产过程全环保，完全无“三废”排放，提升了国内再生橡胶产品的环境竞争力。该技术完全脱离了传统的高温动态脱硫技术的范畴。 废旧橡胶资源综合利用关键技术与装备开发重大项目已被列入“十一五”国家科技支撑计划，这是国家首次将再生资源综合利用纳入科技支撑计划，将大力促进废旧资源利用行业的节能减排，推动循环经济发展。并将通过技术集成，建立工程化应用示范线和技术集成示范园区，为提高再生资源综合回收利用效率与再生资源产品质量，减少大宗固体废弃物及其控制再利用过程的环境污染提供技术支撑。格瑞仕达公司通过自主研发，掌握了高复原性、全环保型的循环利用技术，并开创了新型的生产辅助系统技术，实现了能耗低、无污染、产品性能高的目标，并取得特种橡胶循环再利用的突破，真正填补了多项国内同行业的空白。 氟橡胶2010年的市场容量是10,000吨，每吨价格在20万-50万；由于氟橡胶主要应用在汽车、石油、化工、航天、机械行业等，汽车工业耗用氟橡胶约占 50％，石油化工约占 25％，航天、航空及其他行业占 25％。每年的需求增长超过30%。而其中30%左右为国内引进生产，供需缺口巨大，相对于普通天然橡胶每吨3-4万的价格，氟橡胶无疑是橡胶中的高端产品，因此，氟橡胶的循环再利用的市场发展空间很大。

而且市场上几乎没有高品质和稳定供应的氟橡胶的再生胶，我公司的产品目前占领了市场的空白领域，并可以保持相当长时间的技术和市场的领先优势，经多家客户试用并得到认可，根据近期上海橡胶研究所所出具的测试报告，在50%替代比例以内的，对产品的性能几乎没有影响，而且替代比例在50%-80%的依然可以用于普通产品或低端产品。 丁腈橡胶2010年的市场需求量是150,000吨，年增长率10%，其中国内的生产能力为30%-50%（含在建和已投产），国内目前少量的丁腈再生胶都是用传统的高温和水油法生产，过程污染、产品达不到环保要求，替代比例低——我公司产品的竞争优势明显。

 我国汽车工业发展迅速，轮胎的需求量大增，这大大拉动了丁基橡胶的需求。而且，现在医药瓶塞、胶带、胶管、粘合剂和防水卷材等领域对丁基橡胶的需求也在不断增长，因此，丁基橡胶在我国的消费增速较快。我公司的丁基复原胶产品经上海橡胶研究所比较测试（国内最大的再生胶厂家回力，丁基再生胶指标最好的厂家环科），GS-ER复原胶产品性能更优。 此外，我们能生产医用瓶塞的复原胶BIIR溴化丁基和CIIR氯化丁基，并多用于口服液瓶塞