植被葉片氮素含量的傳統(tǒng)檢測方法是在野外采集樣本后,在實驗室采用在實驗方法測量,雖然測量精度高,但需要消耗大量的人力物力財力。而近年來發(fā)展起來的植被葉片營養(yǎng)成分檢測的高光譜成像技術,將成像技術與高光譜技術相結合,既發(fā)揮了高光譜光譜分辨率高,波段連續(xù),又利用了成像技術成像直觀,可視化的優(yōu)勢,對準確監(jiān)測植被養(yǎng)分含量有重要意義。以山東煙臺棲霞蘋果園為研究區(qū),在2017年5月前后進行蘋果葉片樣本的采集和實驗數(shù)據(jù)的測定。利用成像光譜儀測得蘋果葉片樣本的成像高光譜數(shù)據(jù),在實驗室測得蘋果葉片樣本的氮素含量。通過對蘋果葉片樣本的分析得到了蘋果葉片氮素含量的高光譜響應規(guī)律。通過對氮素與光譜進一步的分析,分別得到了蘋果葉片氮素含量與原始光譜的相關關系和敏感波長,以及原始光譜SG平滑一階微分之后的敏感波長。構建并篩選了蘋果葉片氮素含量相關的植被指數(shù)。在此基礎上,分別建立了三種蘋果葉片氮素含量預測模型,并選出了最佳預測模型。其主要研究結果:(1)明確了蘋果葉片氮素含量的高光譜響應規(guī)律。400-490nm形成低反射區(qū),490-560nm形成高反射區(qū),560-700nm形成低反射區(qū),700-750nm有明顯的植被紅邊特征,750-1000nm趨勢較為平緩,形成高反射平臺。不同氮素含量,不同品種蘋果葉片光譜曲線變化趨勢一致,在綠光范圍內,波長550nm處由于反射綠光形成一個“綠峰”,在綠峰處,光譜反射率對蘋果葉片氮素含量響應敏感,利用蘋果葉片綠峰(550nm)處高光譜反射率可以定性的判斷蘋果葉片氮素含量高低。在綠峰處,光譜反射率越大,蘋果葉片氮素含量越低;光譜反射率越小,蘋果葉片氮素含量越高。(2)篩選出了原始敏感波長R_(550)和R_(723)。通過對光譜曲線進行SG平滑處理和一階微分變換,篩選出9個敏感波長,它們的反射率值分別SG-FDR_(403)、SG-FDR_(469)、SG-FDR_(525)、SG-FDR_(566)、SG-FDR_(650)、SG-FDR_(696)、SG-FDR_(781)、SG-FDR_(851)、SG-FDR_(933)。通過研究常用與植被葉片氮素含量相關的植被指數(shù),以及構建NDVI、DVI、RVI三種常用的植被指數(shù),最終確定了5個與蘋果葉片氮素含量密切相關的植被指數(shù),分別是TVI、TCI、NDVI(566,766)、RVI(566,766)、DVI(680,723)。(3)建立了蘋果果葉片氮素含量BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型、支持向量機回歸模型和隨機森林回歸模型�；谠疾ㄩLR_(550)和R_(723),SG平滑一階微分數(shù)據(jù)SG-FDR_(403)、SG-FDR_(469)、SG-FDR_(525)、SG-FDR_(566)、SG-FDR_(650)、SG-FDR_(696)、SG-FDR_(781)、SG-FDR_(851)、SG-FDR_(933),植被指數(shù)TVI、TCI、NDVI(566,766)、RVI(566,766)、DVI(680,723),分別建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型、支持向量機回歸模型和隨機森林回歸模型。對比模型結果,基于SG平滑一階微分數(shù)據(jù)SG-FDR_(403)、SG-FDR_(469)、SG-FDR_(525)、SG-FDR_(566)、SG-FDR_(650)、SG-FDR_(696)、SG-FDR_(781)、SG-FDR_(851)、SG-FDR_(933)建立的蘋果葉片氮素含量支持向量機回歸模型SG-FDR-SVM為最佳氮素預測模型。其估測的決定系數(shù)R~2=0.724,均方根誤差RMSE=1.94,相對誤差RE=5.13%。
【學位單位】：山東農(nóng)業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：S661.1
【部分圖文】：

高光譜成像數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)平臺
【參考文獻】

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本文編號：2889751