CN106485345A - 棉花全生育期冠层spad值遥感估算及估算模型构建方法 - Google Patents
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Abstract
本发明的实施例公开了一种棉花全生育期冠层SPAD值遥感估算及估算模型构建方法。以渭北旱塬区种植的棉花为试验材料，测量全生育期棉花冠层SPAD值与冠层反射率光谱，将原始高光谱反射率、一阶微分光谱反射率、不同波段组合的遥感光谱参数分别与SPAD值做相关性分析，建立五种重要光谱参数的SPAD预测模型，同时采用PLSR建立全光谱SPAD的估算模型，并进行检验，最后筛选出精度最高的模型。基于重要光谱变量建立的全光谱的PLSR模型利用高光谱技术对棉花SPAD值进行监测，预测效果显著，可为全生育期棉花长势遥感监测提供依据，对指导棉花种植与生产具有积极指导作用。
Description
技术领域
本发明涉及棉花检测领域，更具体而言，本发明涉及棉花全生育期冠层SPAD(“土壤作物分析仪器开发”的缩写，Soil and Plant Analyzer Development)值遥感估算及估算模型构建方法。
背景技术
叶绿素是植物光合作用中最主要的色素，也是植物与外界进行能量交换的重要物质。叶绿素含量与植株光合能力、发育阶段和氮素状况密切相关，已经成为评价植物长势的一种有效手段，对植物叶绿素含量的实时监测有着重要的意义[1]。SPAD值是一个相对叶绿素含量读数，可用作植物单位面积的叶绿素含量[2]。通常采用SPAD-502叶绿素仪测量植物SPAD值，该仪器通过测量叶子对两个波长段里的吸收率，来评估当前叶子中的叶绿素的相对含量，它已成为当前全世界测量叶绿素的常用方法[3]。研究表明，叶绿素含量与叶片反射率之间存在高度相关性。因此，近年来，基于高光谱预测叶绿素含量的研究在国内外得到了广泛地展开。
高光谱遥感具有光谱分辨率高(<10nm)、波段连续性强、光谱信息量大等特点，其分辨率低于一般地表物质的半吸收宽度(约20--40nm)。而逐步成熟的植被高光谱分析算法，为更准确地探测植被精细光谱信息、描述各关键生育时期的光谱变化特征、定量反演棉花SPAD值、建立棉花生长信息定量模型提供了可能。
已有研究表明，对作物的近红外光谱分析中，偏最小二乘算法方法的预测效果优于一般线性模型，且对连续光谱分析有明显的优势[4,5]。偏最小二乘(PLS)回归分析方法是集多元线性回归分析、典型相关分析和主成分分析的基本功能为一体的一种新型多元统计数据分析方法，能有效克服一般最小二乘回归分析方法无法解决的难题。本发明运用PLSR构建了棉花全生育期冠层光谱的SPAD预测模型。
目前国内外植被高光谱分析算法研究大多集中在水稻[6]、小麦[6]、油菜[3,8]等粮油作物，对棉花研究的相对较少。国内对棉花的研究区主要集中在我国的新疆干旱地区[9-11]，而对于渭北旱塬区棉花冠层叶片叶绿素含量的研究极少见到。渭北旱塬区地处陕北丘陵沟壑区的南部、关中平原的北部，是陕西省重要的农业基地，因此选取渭北旱塬区的重要的经济作物棉花为对象开展研究工作，这对解决当地粮食问题、农民增收和加快农村经济发展有着重要的战略意义。同时，以往对棉花冠层叶绿素的研究由于天气条件限制和实验条件有限等因素，往往是针对关键生育期的估测，尚未有全生育期的估测，故本发明以全生育期详实的田间棉花基础数据建模，来进一步提高估测模型的可靠性，为棉花长势的高光谱遥感监测提供依据。
参考文献
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发明内容
鉴于此，本发明提供了一种棉花全生育期冠层SPAD值遥感估算模型构建方法，包括以下步骤：选择多个实验小区，在每个实验小区选择多个样点；分别于棉花的不同成长关键生育期进行冠层光谱测量；每个样点测多条完整曲线，最后取其均值作为该样点的平均反射光谱，每个小区取多个样点的反射光谱平均值作为该小区的反射光谱；在测定光谱的样点处，选择棉花冠层展开的第二、三片叶片进行测量，每个样点随机测量多个SPAD值，取其平均值作为该样点的冠层叶绿素值；将棉花原始冠层光谱反射率与叶片SPAD值进行单相关分析；将棉花冠层光谱反射率作一阶微分后与叶片SPAD值进行相关分析；将选取的多种遥感光谱参数与SPAD值进行相关分析，选取相关性最大的遥感光谱参数进行建模。
优选地，将得到的原始光谱进行处理后得到光滑完整的光谱曲线，再对反射光谱做一阶微分处理以消除噪声影响、减小误差。
优选地，测量时避开叶脉部分，SPAD测量时间与光谱数据采集同步。
优选地，选取对SPAD值相关性最显著的特征光谱参数为自变量，对全生育期SPAD值作线性拟合，构建模型。
优选地，应用预测模型偏最小二乘回归法PLSR对全生育期的所有测试样本的光谱特征参数建立棉花冠层叶片的SPAD预测模型。
优选地，所述成长关键生育期包括：苗期、盛蕾期、盛花期、盛铃期、吐絮期。
优选地，所述棉花全生育期冠层SPAD值遥感估算模型构建方法包括：利用检验样本对不同输入变量的模型精度进行检验，采用决定系数R2、均方根误差RMSE和回归方程斜率三个指标来检验全生育期模型的预测能力，决定系数R2和斜率绝对值越接近1，RMSE值越小，则预测模型精度越高。
本发明还提供了一种棉花全生育期冠层SPAD值遥感估算方法，包括利用根据上述方法构建的模型来估算棉花全生育期冠层SPAD值。
根据在下文中所描述的附图和实施例，本发明的这些和其它方面将是清楚明白的，并且将参考在下文中所描述的实施例而被阐明。
附图说明
将参考附图中所说明的优选实施例而在下文中更详细地解释本发明。
图1示出了根据本发明实施例的棉花叶片SPAD与冠层原始光谱的相关性。
图2示出了根据本发明实施例的棉花叶片SPAD与冠层一阶微分光谱的相关性。
图3示出了根据本发明实施例的叶片SPAD预测值与实测值分布。
具体实施方式
以下结合附图详细描述本发明的优选实施例。
1材料与方法
1.1研究区概况
试验于2014-2015年在渭北旱塬区的乾县梁山乡三合村(108°00′13″E～108°24′18″E，34°19′36″N～34°45′05″N)进行，当地属于暖温带半干旱、半湿润大陆性季风气候，年降水量为550-730mm，雨热同季，干旱威胁大。因水土流失严重，导致土壤贫瘠化，使农业基础特别薄弱，严重制约农业可持续发展。研究区前茬作物棉花，供试品种为鲁棉研28号。本发明设计46个实验小区，小区大小为5m*6m。棉花种植方式为地膜覆盖垄种。
1.2数据获取
1.2.1棉花冠层高光谱数据的测量
采用美国的SVCHR1024i便携式全波段地物光谱仪，光谱范围350-2500nm，其中350-1000nm区间光谱分辨率为1.4nm，1000-1850nm区间光谱分辨率为3.8nm，1850-2500nm为2.4nm，选择晴朗无云无风天气的10:00-14:00，在每个小区选取3个具有代表性的、均匀的无病虫危害的样点，分别在棉花的成长关键生育期(苗期、盛蕾期、盛花期、盛铃期、吐絮期)进行冠层光谱测量。每次测定均进行参考白板的标定，传感器探头垂直向下，距离棉花冠层顶部约50cm，光谱扫描时间设为3s，每样点测3-5条完整曲线，最后取其均值作为该样点的平均反射光谱，每个小区取三个样点的反射光谱平均值作为该小区的反射光谱。
1.2.2 SPAD值的测量
采用SPAD仪进行无破坏性的田间即时测定，测量光谱对应的冠层叶绿素。在测定光谱的样点处，选择棉花冠层展开的第二、三片叶片进行测量，每个样点随机测量10个SPAD值，取其平均值作为该样点的冠层叶绿素值。为了减小误差，在每片叶子的中部选取均匀分布的10个点，测量时避开叶脉部分。SPAD测量时间与光谱数据采集同步。
1.3数据处理
1.3.1高光谱图像信息选择
为了剔除背景、大气散射的影响和提高不同吸收特征的对比度，在实际分析处理高光谱数据的过程中，常常需要对原始高光谱数据进行各种变换[13]。基本的变换形式主要是微分变换、对数变换和对数的微分变换。
将得到的原始光谱首先用SVC HR-1024i软件做Overlap/Matching处理，得到光滑完整的光谱曲线，再采用origin对反射光谱做一阶微分处理以消除噪声影响、减小误差，其原理：
式中λi为通道i处的波长值，R(λi)为波长λi处的光谱反射值，Δλ为相邻波长间隔。
1.3.2遥感光谱参数选择
遥感植被光谱参数通过不同波段反射率的线性或非线性组合变化，削弱背景信息对植被光谱特征的干扰，有助于提高遥感数据表达叶绿素含量的精度。本发明提取了22种对叶绿素含量敏感的宽波段光谱指数和7种红边参数来构建棉花冠层叶片SPAD值估算模型。光谱参数计算方式见表1。
表1 遥感光谱参数及其计算公式
注：R为原始光谱的反射率，NIR为近红外范围内第一个拐点对应的波长。
1.3.3特征光谱建模预测
将上述29种光谱参数与SPAD值进行相关分析，选取相关性最大的遥感光谱参数进行建模。全生育期观测得到920个样本，其中800个作为测试样本，120个留作检验样本。
2结果与分析
2.1 SPAD值与光谱反射率的相关性
2.1.1 SPAD值与原始光谱相关性
将棉花原始冠层光谱反射率与叶片SPAD值进行单相关分析(样本数n＝800)，结果如图1所示。由图可知，棉花叶片SPAD与冠层光谱反射率在红边至1250nm的正红外波段呈极显著正相关，在500-715nm的绿-红波段和1340-2500nm的近红外波段呈极显著负相关，这主要是叶绿素在此光谱区间的特殊收敛反射性能所决定的。其中，SPAD值的敏感波段出现在708.2nm处，对应r＝-0.533，达到99％置信水平显著相关。
2.1.2 SPAD与一阶微分光谱相关性
将棉花冠层光谱反射率作一阶微分后与叶片SPAD值进行相关分析，结果如图2所示。从图2可以看出，SPAD值与光谱一阶微分的相关性整体上优于原始光谱的相关性。波长500-760nm的相关系数大于0.6，其中反映SPAD含量的敏感波段出现在734.7nm处，r＝0.6992。
2.2棉花叶片光谱参数与SPAD相关性
根据表1计算各种光谱参数并与SPAD值进行相关性分析，得到表2。29个光谱参数中只有6个与SPAD值相关性较差，未达到显著相关水平，多达21个与SPAD值呈极显著相关水平。
表2 棉花全生育期各光谱变量与SPAD的相关性
注：1.**表示在0.01水平上显著相关；2.*表示在0.05水平上显著相关。
由表2可以看出，与全生育期棉花叶片SPAD相关性最好的几个光谱变量其相关系数从高到低依次为改进的叶绿素吸收反射指数MCARI、复合植被指数MCARI/OSAVI、抗大气植被指数VARI，说明与SPAD值都是显著负相关，其中MCARI的相关系数最高，达到了-0.679；R红边、MERIS陆地叶绿素指数MTCI与SPAD呈显著正相关。这几个光谱变量的计算都与红光波段有关，而红光波段正是叶绿素的强吸收波段。另外，MCARI、MCARI/OSAVI、MTCI、VARI、R红边均通过了99％置信水平的显著性检验，表明这五个光谱变量对SPAD值的变化有较好的表征作用。
2.3棉花冠层SPAD值估算模型构建
利用冠层光谱数据对SPAD值进行估算时，采用两种方法建模。1)选取对SPAD值相关性最显著的五个特征光谱参数(MCARI、MCARI/OSAVI、MTCI、VARI和R红边)为自变量，对全生育期SPAD值作线性拟合，构建的模型见表3。
表3 棉花全生育期叶片SPAD值的回归预测模型
由表3可以看出，五种入选变量与SPAD值建立的回归方程相关系数均达到极显著水平，其中以MCARI为自变量的线性回归方程拟合的绝对系数R2和相关系数r都最高，分别为0.461和-0.6789。
2)偏最小二乘回归法(Partial least squares regression，PLSR)是一种新型的多元统计数据分析方法，它主要研究的是多因变量对多自变量的回归建模，特别当各变量内部高度线性相关时，用偏最小二乘回归法更有效。PLSR集主成分、典型相关和多元线性回归分析三种分析方法的优点为一体，能够利用所有有效的光谱参数构建模型，提取出反映数据变异的最大信息，具有良好的预测功能[4]。应用PLSR[15]对全生育期800个样本的光谱特征参数建立棉花冠层叶片的SPAD预测模型，模型的R2＝0.733，RMSEC＝4.546，各光谱变量与SPAD值的回归系数见表4。
表4 棉花各光谱变量与SPAD的回归系数
2.4模型检验
为了检验模型效果，利用120个检验样本对不同输入变量的模型精度进行检验，采用决定系数R2、均方根误差RMSE和回归方程斜率三个指标来检验全生育期模型的预测能力，决定系数R2和斜率绝对值越接近1，RMSE值越小，说明预测模型精度越高。模型检验结果见表5和图3。
表5 SPAD估算模型精度检验
由表5可知，由光谱特征变量MCARI、MCARI/OSAVI、MTCI、VARI、R红边建立的SPAD估算模型预测全生育期棉花冠层SPAD值的精度较低，除MTCI外，另外四个参数的估算模型的验证R2都在0.53左右，都没有SPAD-PLSR模型的验证R2大(0.7370)。在所有模型中，SPAD-PLSR模型的验证R2最大，RMSE最小，分别为0.737和4.135，所以SPAD-PLSR模型相较于其他模型有明显的优势，能有效地对SPAD值进行估测。比较前五个模型，SPAD-VARI(700)的R2最大，但是其均方根误差RMSE也最大，同时回归方程斜率仅0.553，说明该模型预测精度不高；SPAD-MCARI模型的R2仅次于SPAD-VARI(700)，同时均方根误差在五个模型中是最小的、回归方程斜率最接近于1，说明SPAD-MCARI在前五个模型中精度最高、预测能力最好。
由图3可知，在以光谱变量为自变量所建立的回归方程中，以MCARI为自变量的棉花冠层SPAD值估算值与实测值分布最接近于1:1线，进一步验证了上述SPAD-MCARI在前五个模型中精度最高、对全生育期SPAD值的估测能力最好。而通过SPAD-PLSR模型实测值与预测值分布图与SPAD-MCARI模型实测值与预测值分布图的比较，可以看到SPAD-PLSR模型优势更明显，其预测值与实测值之间的分布更集中、更接近1:1线，因此确定SPAD-PLSR模型为估算棉花全生育期冠层SPAD值的最佳模型。
3结论与讨论
棉花冠层原始光谱反射率数据、一阶微分光谱数据与SPAD的相关性都较高，可以用来估计SPAD值。一阶微分光谱与SPAD的相关性整体上比原始光谱反射率数据做的相关性结果更好，这是由于微分消除了背景、大气散射的影响，并提高了不同吸收特征的对比度。对于原始反射光谱，SPAD值的敏感波段发生在708.2nm处，对应r＝-0.533；对于一阶微分光谱，SPAD含量的敏感波段发生在734.7nm处，r＝0.6992。
利用冠层光谱数据对SPAD值进行估算时，通常以原始光谱和一阶微分光谱为数据源，提取遥感光谱特征参数，以光谱数据变换形式对全生育期SPAD值作线性回归分析，从而建立基于光谱参数的SPAD预测模型[16]，这与本发明的第一种建模方法一致，而采用PLSR对全生育期重要光谱变量建模并检验，其预测值与实测值之间的分布更集中、更接近1:1线，说明其模型预测效果更好更精确，说明SPAD-PLSR估算模型对全生育期棉花冠层SPAD值估测更适用，这对指导棉花种植与生产具有积极指导作用，可为棉花遥感监测提供依据。在SPAD值预测模型参数选择方面，之前的学者应用最多的是由一阶微分提取的红边参数[17]，而本发明中与SPAD值相关性最好的光谱变量是MCARI、MCARI/OSAVI和R红边，造成这种差异的原因可能是地域不同、光照条件不同或是背景复杂情况不同。本发明对重要遥感光谱变量做SPAD值的常规线性回归模型，其中预测效果最好的是SPAD-MCARI模型：y＝-64.33x+61.822，R2＝0.461，模型精度检验结果与其它的相比，R2最大、RMSE最小，所以SPAD-MCARI模型相较于其他模型有一定的优势，可以应用到精度要求不高的平台。
本发明使用的全生育期SPAD-PLSR模型样本数量丰富、预测精度高，以全生育期详实的田间棉花基础数据建模，提高了估测模型的可靠性，为渭北旱塬区预测棉花冠层叶绿素提供了参考方法，为全生育期棉花长势的高光谱遥感监测提供依据，为解决当地粮食问题、农民增收和加快农村经济发展有着重要的战略意义。
上面结合附图和实施例对本发明做了详细的说明。但是，应当理解，本发明的实施例并不限于所公开的特定实施例，并且对该实施例的修改和其他实施例也意图被包含在所附权利要求书的范围内。尽管此处使用了特定术语，但是它们仅在通用和描述性意义上使用，而非为了限制的目的。
Claims (8)
1.一种棉花全生育期冠层SPAD值遥感估算模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
选择多个实验小区，在每个实验小区选择多个样点；
分别于棉花的不同成长关键生育期进行冠层光谱测量；
每个样点测多条完整曲线，最后取其均值作为该样点的平均反射光谱，每个小区取多个样点的反射光谱平均值作为该小区的反射光谱；
在测定光谱的样点处，选择棉花冠层展开的第二、三片叶片进行测量，每个样点随机测量多个SPAD值，取其平均值作为该样点的冠层叶绿素值；
将棉花原始冠层光谱反射率与叶片SPAD值进行单相关分析；
将棉花冠层光谱反射率作一阶微分后与叶片SPAD值进行相关分析；
将选取的多种遥感光谱参数与SPAD值进行相关分析，选取相关性最大的遥感光谱参数进行建模。
2.根据权利要求1所述的棉花全生育期冠层SPAD值遥感估算模型构建方法，其特征在于，还包括：
将得到的原始光谱进行处理后得到光滑完整的光谱曲线，再对反射光谱做一阶微分处理以消除噪声影响、减小误差。
3.根据权利要求1所述的棉花全生育期冠层SPAD值遥感估算模型构建方法，其特征在于，测量时避开叶脉部分，SPAD测量时间与光谱数据采集同步。
4.根据权利要求1所述的棉花全生育期冠层SPAD值遥感估算模型构建方法，其特征在于，包括：
选取对SPAD值相关性最显著的特征光谱参数为自变量，对全生育期SPAD值作线性拟合，构建模型。
5.根据权利要求1所述的棉花全生育期冠层SPAD值遥感估算模型构建方法，其特征在于，包括：
应用预测模型偏最小二乘回归法PLSR对全生育期的所有测试样本的光谱特征参数建立棉花冠层叶片的SPAD预测模型。
6.根据权利要求1所述的棉花全生育期冠层SPAD值遥感估算模型构建方法，其特征在于，所述成长关键生育期包括：苗期、盛蕾期、盛花期、盛铃期、吐絮期。
7.根据权利要求1－6中任何一个所述的棉花全生育期冠层SPAD值遥感估算模型构建方法，其特征在于，包括：
利用检验样本对不同输入变量的模型精度进行检验，采用决定系数R2、均方根误差RMSE和回归方程斜率三个指标来检验全生育期模型的预测能力，决定系数R2和斜率绝对值越接近1，RMSE值越小，则预测模型精度越高。
8.一种棉花全生育期冠层SPAD值遥感估算方法，其特征在于，包括利用根据权利要求1－6中任何一个所述的方法构建的模型来估算棉花全生育期冠层SPAD值。
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