《International Journal of Remote Sensing》 山東科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院
作物營(yíng)養(yǎng)元素中, 氮素對(duì)生長(zhǎng)發(fā)育和產(chǎn)量的影響最大, 施用量也最大, 通過(guò)研究作物全氮含量的光譜特性建立作物氮素含量的高光譜估算模型, 對(duì)快速診斷作物的氮素狀況對(duì)指導(dǎo)有效施肥具有現(xiàn)實(shí)意義。高光譜分辨率遙感技術(shù)與傳統(tǒng)的多光譜遙感相比具有波段多、光譜分辨率高且連續(xù)的特點(diǎn), 能直接對(duì)地物進(jìn)行微弱光譜差異的定量分析, 在植被遙感研究與應(yīng)用中表現(xiàn)出強(qiáng)大優(yōu)勢(shì)?；跓o(wú)人機(jī)的高光譜圖像獲取手段具有靈活、實(shí)時(shí)等優(yōu)點(diǎn)，可快速獲取大面積作物的高光譜圖像數(shù)據(jù)。S185機(jī)載高速成像光譜儀采用畫幅式成像技術(shù)，可以快速、精確、實(shí)時(shí)地取大面積作物的高光譜圖像數(shù)據(jù)，對(duì)于作物生長(zhǎng)長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)控、產(chǎn)量估算以及病蟲害防治具有重要的作用。
1樣田選取
本次研究地點(diǎn)為北京國(guó)家精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)基地，冬小麥的樣田面積約為150㎡，整個(gè)樣田分為48個(gè)小區(qū)，分別種植不同水分、施肥以及品種的小麥;具體的分布如下圖所示：
圖1 樣田分布圖——國(guó)家精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)示范基地
2高光譜數(shù)據(jù)采集
高光譜圖像數(shù)據(jù)獲取采用德國(guó)Cubert公司S185機(jī)載高速成像光譜儀，光譜范圍是450-950 nm，光譜采樣間隔4nm;飛行高度50m，地面空間分辨率約為0.02m。飛行試驗(yàn)分別在2015年4月15日、2015年4月26日、2015年5月12日與2015年5月27日進(jìn)行，以上日期分別對(duì)應(yīng)著冬小麥的拔節(jié)期、挑旗期、開花期以及灌漿期，不同生長(zhǎng)期對(duì)應(yīng)的高光譜數(shù)據(jù)如下圖：
圖2 樣田冬小麥四個(gè)生長(zhǎng)期S185高光譜數(shù)據(jù)RGB合成圖
四個(gè)生長(zhǎng)期不同波段與葉片氮素含量相關(guān)性如下圖所示：
圖3 樣田冬小麥四個(gè)生長(zhǎng)期不同波段與葉片氮素含量相關(guān)性
3模型分析
模型典型波段的選取表(基于多元線性回歸以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的相關(guān)性與均方根誤差)：
拔節(jié)期、挑旗期、開花期以及灌漿期等四個(gè)生長(zhǎng)期分別對(duì)應(yīng)的特征波段如下圖所示：
圖4：四個(gè)生長(zhǎng)期特征波段：(a)：拔節(jié)期 (b)：挑旗期 (c)：開花期 (d)：灌漿期
4模型驗(yàn)證
基于多元線性回歸不同生長(zhǎng)期的模型驗(yàn)證結(jié)果如下圖所示：
圖5-1 拔節(jié)期模型驗(yàn)證結(jié)果
圖5-2 挑旗期模型驗(yàn)證結(jié)果
圖5-3 開花期模型驗(yàn)證結(jié)果
圖5-4 灌漿期模型驗(yàn)證結(jié)果
5結(jié)論
利用S185機(jī)載高速成像儀測(cè)得的高光譜數(shù)據(jù)與實(shí)測(cè)的葉片氮含量建立的校正模型相關(guān)性較好，通過(guò)模型驗(yàn)證分析了模型的可靠性，以上方法為大面積的機(jī)載高光譜作物氮素含量分析提供了一定的借鑒意義。
