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基于红边位置的木荷叶片叶绿素含量估测模型研究

张永贺 郭啸川 褚武道 艾金泉 项天宋 郭乔影 周毅军 陈文惠

张永贺, 郭啸川, 褚武道, 艾金泉, 项天宋, 郭乔影, 周毅军, 陈文惠. 基于红边位置的木荷叶片叶绿素含量估测模型研究[J]. 红外与激光工程, 2013, 42(3): 798-804.
引用本文: 张永贺, 郭啸川, 褚武道, 艾金泉, 项天宋, 郭乔影, 周毅军, 陈文惠. 基于红边位置的木荷叶片叶绿素含量估测模型研究[J]. 红外与激光工程, 2013, 42(3): 798-804.
Zhang Yonghe, Guo Xiaochuan, Chu Wudao, Ai Jinquan, Xiang Tiansong, Guo Qiaoying, Zhou Yijun, Chen Wenhui. Estimation model of schima superba leaf chlorophyll content based on red edge position[J]. Infrared and Laser Engineering, 2013, 42(3): 798-804.
Citation: Zhang Yonghe, Guo Xiaochuan, Chu Wudao, Ai Jinquan, Xiang Tiansong, Guo Qiaoying, Zhou Yijun, Chen Wenhui. Estimation model of schima superba leaf chlorophyll content based on red edge position[J]. Infrared and Laser Engineering, 2013, 42(3): 798-804.

基于红边位置的木荷叶片叶绿素含量估测模型研究

基金项目: 

福建省科技厅重点项目(2010Y0019);福建师范大学研究生创新基金

详细信息
    作者简介:

    张永贺(1986- ),男,助理研究员,主要从事资源环境遥感和地图学与地理信息系统方面研究。Email:zyh3545871@126.com

  • 中图分类号: TN21

Estimation model of schima superba leaf chlorophyll content based on red edge position

  • 摘要: 利用红边参数反演作物参数是定量遥感研究的一个热点, 红边参数中红边位置与作物生化组分强相关, 为监测作物胁迫提供了一个非常敏感的指标。准确估测植被叶绿素含量,对于研究森林健康和胁迫、森林生产力的估计, 碳循环的研究有着重要的意义。介绍几种红边位置算法, 并对这些算法及其应用进行了比较,通过选取红边位置的不同敏感波段来估测植被叶片叶绿素含量。经室内光谱获取叶片的光谱数据,采用一阶光谱导数法、平滑处理后一阶光谱导数法、线性四点内插法、五次多项式拟合法四种算法处理光谱数据,获得红边位置变量,并与叶绿素含量进行拟合,构建估测木荷叶片叶绿素含量的回归模型。结果表明:各种算法获取的红边位置变量所构建的回归模型估测叶绿素含量是可行的;五次多项式拟合法估算精度是最高的,其获取红边位置计算相对复杂;线性四点内插法估算精度次之,但计算较简便。
  • [1]
    [2] Yang Xiguang, Fan Wenyi, Yu Ying. Forest establishment of hyper spectral remote sensing estimation models for chlorophyll content [ J]. Forest Engineering, 2010, 26 ( 2 ): 8 -11 .( in Chinese)
    [3]
    [4] Wang Xiuzhen, Wang Renchao, Li Yunmei, et al. Different levels of nitrogen on rice canopy spectra and its application of red edge parameters [J]. Journal of Zhejiang University, Agriculture and Life Sciences, 2001, 27 (3): 301-306. (in Chinese)
    [5]
    [6] Bao Yansong, Wang Jihua, Liu Liangyun, et al. Remote sensing monitoring method and its application of nitrogen in winter wheat in different scales [J]. Journal of Agricultural Engineering, 2007, 23(2): 139-145. (in Chinese).
    [7]
    [8] Zhang Qinglin, Chen Wenhui, Zhang Yonghe, et al. Red edge position of the Taiwan study on estimating model of chlorophyll content in leaves of Acacia [J]. Journal of Subtropical Resources and Environment, 2011, 6(3): 9-17. (in Chinese)
    [9] Huang Jingfeng, Wang Yuan, Wang Fumin, et al. Rapeseed higher spectral red edge characteristics and leaf area index estimation model [J]. Journal of Agricultural Engineering, 2006, 22(8): 22-26. (in Chinese)
    [10]
    [11]
    [12] Horler D N H, Barber J, Barringer A R. Effects of heavy metals on the absorbance and reflectance spectra of plants[J]. International Journal of Remote Sensing, 1980, 1(2): 121-136.
    [13]
    [14] Curran P J, Dungan J L, Gholz H L. Exploring the relationship between reflectance red edge and chlorophyll content in slash pine[J].Tree Physiology, 1990, 7: 33-38.
    [15]
    [16] Liu Weidong, Xiang Yueqin, Zheng Lanfen, et al. Hyper spectral data and correlation analysis of rice leaf area index and chlorophyll density [J]. Journal of Remote Sensing, 2000, 4(4): 279-283. (in Chinese)
    [17]
    [18] Wang Xiuzhen, Wang Renchao, Huang Jingfeng. Differential using hyper spectral remote sensing and its application in rice agronomic parameters determination [J]. Journal of Agricultural Engineering, 2002, 18(1): 9-15. (in Chinese)
    [19] Wang Dacheng, Zhang Dongyan, Jin Zhaoling, et al. Location extraction based on red verify the consistency of imaging and non-Imaging hyper spectral data[J]. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2011, 31(9): 2450-2454. (in Chinese)
    [20]
    [21]
    [22] Dawson T P, Curran P J. A new technique for interpolating the reflectance red edge position[J]. International Journal of Remote Sensing, 1998, 19(11): 2133-2139.
    [23]
    [24] Clevers J G P W, De Jong S M, Epema G F, et al. Derivation of the red edge index using MER IS standard band setting [J]. International Journal of Remote Sensing, 2002, 23(16): 3169-3184.
    [25] Pu R, Gong P, Biging G S, et al. Extraction of red edge optical parameters from hyperion data for estimation of forest leaf area index [J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2003, 41(4): 916-921.
    [26]
    [27]
    [28] Li L, Ustin S L, Lay M. Application of AVIR IS data in detection of oil-induced vegetation stress and cover change at Jornada, New Mexico [J]. Remote Sensing of Environment, 2005, 94: 1-16
    [29] Liu Xuan,Lin Hui,Zang Zhuo,et al. Correlation between chlorophyll a content of Cunninghamia lanceolata and hyper spectral data analysis [J]. Journal of Central South University of Forestry and Technology, 2010, 30(5): 72-76. (in Chinese)
    [30]
    [31]
    [32] Xue Lihong, Yang Linzhang. Different extraction technology of red edge position estimation of comparative study on the chlorophyll content of vegetables [J]. Journal of Aricultural Engineering, 2008, 2(9): 165-169. (in Chinese)
    [33] Zou Hongyu, Zheng Hongping. Discussion vegetation red edge effect and its quantitative analysis method [J]. Remote Sensing Information-Summary, 2010, 21(4): 112-116. (in Chinese)
    [34]
    [35] Liu Xiuying, Xiong Jianli, Lin Hui, et al. Based on the high spectral characteristic parameters camphor chlorophyll content estimation mod el [J]. Guangdong Agricultural Sciences, 2011, 5: 1-44. (in Chinese)
    [36]
    [37] Yi Qiuxiang Huang Jingfeng, Wang Xiuzhen, et al. The corn chlorophyll of hyper spectral remote sensing estimation model research[J]. Science and Technology, 2007, 23(1): 83 -87. (in Chinese)
    [38]
    [39] Zhao Xiang, Liu Suhong, Wang Peijuan, et al. Based on the hyperspectral data of wheat chlorophyll content inversion[J]. Journal of Geography and Geographic Information Science, 2004, 20(3): 36-39. (in Chinese)
  • [1] 么嘉棋, 李国元, 陈继溢, 周晓青, 国爱燕, 黄庚华, 唐新明, 艾波.  高分七号卫星激光测高仪光斑质心位置变化分析 . 红外与激光工程, 2021, 50(S2): 20210539-1-20210539-10. doi: 10.3788/IRLA20210539
    [2] 张伟, 薛辉, 于磊.  日光诱导叶绿素荧光高光谱成像仪研究(特邀) . 红外与激光工程, 2021, 50(10): 20210311-1-20210311-9. doi: 10.3788/IRLA20210311
    [3] 马维喆, 董美蓉, 黄泳如, 童琪, 韦丽萍, 陆继东.  激光诱导击穿光谱的飞灰碳含量定量分析方法 . 红外与激光工程, 2021, 50(9): 20200441-1-20200441-10. doi: 10.3788/IRLA20200441
    [4] 刘舒扬, 张晨, 赵安娜, 李奇峰, 贾晓东.  基于光谱特性的高判别准确度激光近场探测传感器研究 . 红外与激光工程, 2020, 49(4): 0403009-0403009-5. doi: 10.3788/IRLA202049.0403009
    [5] 董浩, 孙拓, 吴丽娜, 唐帅, 刘晓波.  一种机载红外光谱相机的角位置误差补偿技术 . 红外与激光工程, 2019, 48(10): 1013007-1013007(6). doi: 10.3788/IRLA201948.1013007
    [6] 字崇德, 李昀谦, 祖永祥, 陈林森, 曹汛.  多传感器光谱视频成像系统中的图像对齐研究 . 红外与激光工程, 2019, 48(6): 603019-0603019(8). doi: 10.3788/IRLA201948.0603019
    [7] 姜红, 鞠晨阳, 务瑞杰, 范烨, 满吉.  聚类分析法的塑料饮料瓶光谱分析 . 红外与激光工程, 2018, 47(8): 823002-0823002(6). doi: 10.3788/IRLA201847.0823002
    [8] 周木春, 赵琦, 陈延如, 邵艳明.  基于FSVM的转炉终点光辐射状态识别 . 红外与激光工程, 2018, 47(7): 726004-0726004(6). doi: 10.3788/IRLA201847.0726004
    [9] 马艳, 夏果, 黄禅, 王国栋, 金施群.  一种简单精确的CCD阵列光谱仪波长定标方法 . 红外与激光工程, 2018, 47(S1): 147-153. doi: 10.3788/IRLA201847.S117002
    [10] 步敬, 张莉超, 豆秀婕, 杨勇, 张聿全, 闵长俊.  任意拓扑荷光学旋涡的产生及应用 . 红外与激光工程, 2017, 46(6): 634001-0634001(5). doi: 10.3788/IRLA201746.0634001
    [11] 吴静珠, 刘倩, 陈岩, 刘翠玲.  高光谱技术检测单籽粒小麦粗蛋白含量探索 . 红外与激光工程, 2016, 45(S1): 127-131. doi: 10.3788/IRLA201645.S123002
    [12] 薛海建, 郭晓松, 周召发, 魏皖宁.  激光陀螺任意二位置寻北仪及误差分析 . 红外与激光工程, 2015, 44(6): 1784-1789.
    [13] 宝日玛, 董晨, 蓝兴英, 冯程静, 孟倩, 赵昆.  烷基化汽油中烃类物质含量的太赫兹时域光谱研究 . 红外与激光工程, 2015, 44(6): 1823-1826.
    [14] 李相贤, 王振, 徐亮, 高闽光, 童晶晶, 冯明春, 刘建国.  温室气体及碳同位素比值傅里叶变换红外光谱分析的温度依赖关系研究 . 红外与激光工程, 2015, 44(4): 1178-1185.
    [15] 张刘, 支帅.  双目测量系统目标相对位置误差分析 . 红外与激光工程, 2014, 43(S1): 116-122.
    [16] 刘明博, 唐延林, 李晓利, 楼佳.  水稻叶片氮含量光谱监测中使用连续投影算法的可行性 . 红外与激光工程, 2014, 43(4): 1265-1271.
    [17] 赵安新, 汤晓君, 宋娅, 张钟华, 刘君华.  光谱分析中Elastic Net 变量选择与降维方法 . 红外与激光工程, 2014, 43(6): 1977-1981.
    [18] 张东彦, 刘良云, 黄文江, Coburn Craig, 梁栋.  利用图谱特征解析和反演作物叶绿素密度 . 红外与激光工程, 2013, 42(7): 1871-1881.
    [19] 王洋, 颜昌翔, 汪逸群, 高志良.  扫描镜非接触式检测系统的位置误差分析 . 红外与激光工程, 2013, 42(7): 1804-1808.
    [20] 程巳阳, 高闽光, 徐亮, 冯明春, 张天舒, 刘建国, 刘文清.  高温气体浓度光谱分析中的温度修正方法 . 红外与激光工程, 2013, 42(2): 413-417.
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出版历程
  • 收稿日期:  2012-07-08
  • 修回日期:  2012-08-23
  • 刊出日期:  2013-03-25

基于红边位置的木荷叶片叶绿素含量估测模型研究

    作者简介:

    张永贺(1986- ),男,助理研究员,主要从事资源环境遥感和地图学与地理信息系统方面研究。Email:zyh3545871@126.com

基金项目:

福建省科技厅重点项目(2010Y0019);福建师范大学研究生创新基金

  • 中图分类号: TN21

摘要: 利用红边参数反演作物参数是定量遥感研究的一个热点, 红边参数中红边位置与作物生化组分强相关, 为监测作物胁迫提供了一个非常敏感的指标。准确估测植被叶绿素含量,对于研究森林健康和胁迫、森林生产力的估计, 碳循环的研究有着重要的意义。介绍几种红边位置算法, 并对这些算法及其应用进行了比较,通过选取红边位置的不同敏感波段来估测植被叶片叶绿素含量。经室内光谱获取叶片的光谱数据,采用一阶光谱导数法、平滑处理后一阶光谱导数法、线性四点内插法、五次多项式拟合法四种算法处理光谱数据,获得红边位置变量,并与叶绿素含量进行拟合,构建估测木荷叶片叶绿素含量的回归模型。结果表明:各种算法获取的红边位置变量所构建的回归模型估测叶绿素含量是可行的;五次多项式拟合法估算精度是最高的,其获取红边位置计算相对复杂;线性四点内插法估算精度次之,但计算较简便。

English Abstract

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