留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

冻害胁迫小麦的图谱特征解析研究

段运生 张东彦 黄林生 赵晋陵

段运生, 张东彦, 黄林生, 赵晋陵. 冻害胁迫小麦的图谱特征解析研究[J]. 红外与激光工程, 2015, 44(7): 2218-2223.
引用本文: 段运生, 张东彦, 黄林生, 赵晋陵. 冻害胁迫小麦的图谱特征解析研究[J]. 红外与激光工程, 2015, 44(7): 2218-2223.
Duan Yunsheng, Zhang Dongyan, Huang Linsheng, Zhao Jinling. Comparison of hyperspectal and imagery characteristics of freezing stress and normal wheat[J]. Infrared and Laser Engineering, 2015, 44(7): 2218-2223.
Citation: Duan Yunsheng, Zhang Dongyan, Huang Linsheng, Zhao Jinling. Comparison of hyperspectal and imagery characteristics of freezing stress and normal wheat[J]. Infrared and Laser Engineering, 2015, 44(7): 2218-2223.

冻害胁迫小麦的图谱特征解析研究

基金项目: 

安徽省高等学校省级自然科学研究项目(KJ2013A026);安徽省自然科学基金(1308085QC58);国家自然科学青年基金(41301471);安徽大学博士科研启动项目

详细信息
    作者简介:

    段运生(1972-),男,讲师,硕士,主要从事农业大数据分析与应用方面的研究。Email:ysduan@ahu.edu.cn

    通讯作者: 张东彦(1982-),男,讲师,博士,主要从事高光谱遥感与图像处理方面的研究。Email:
  • 中图分类号: S127

Comparison of hyperspectal and imagery characteristics of freezing stress and normal wheat

  • 摘要: 冻害是造成中国农业生产重大损失的气象灾害之一, 对国内粮食安全生产造成严重威胁。利用图像处理技术提取冻害前后小麦的覆盖度特征, 用高光谱技术研究冻害前后小麦的光谱变化特征并确定遥感诊断的敏感波段。研究结果表明: 可见光波段的绿、红光可用于诊断冻害胁迫, 尤其在绿峰与红谷位置表现明显;近红外波段是判断冻害胁迫的敏感区间。综上, 光谱分析结合图像处理技术用于田间小麦冻害特征区间提取是可行的。
  • [1] Feng Yuxiang, He Weixun, Sun Zhongfu, et al. Climatological study on frost damage of winter wheat in China[J]. Acta Agron Sin, 1999, 25(3): 335-340.
    [2]
    [3]
    [4] Feng Yuxiang, He Weixun. Study of Frostbite[M]. Beijing: China Meteorological Press, 1996: 14-15.
    [5]
    [6] Tang Zhicheng, Sun Han. Analysis winter wheat freeze injury with NOAA remote sensing data [J]. Remote Sensing Information, 1989, 4: 37-39.
    [7]
    [8] Yang Bangjie, Wang Maoxin, Pei Zhiyuan. Monitoring freeze injury to winter wheat using remote sensing [J]. Transactions of the CSAE, 2002, 18(2): 136-140.
    [9] Zhang Xiaoyun, Chen Yuying, Su Zhansu, et al. A study on monitoring frost of main crop in the area of Ningxia by using remote sensing[J]. Remote Sensing Technology Application, 2001, 16(1): 32-36.
    [10]
    [11]
    [12] Zhang Xuefen, Chen Huailiang, Zheng Youfei, et al. Monitoring the freezing injury of winter wheat by remote sensing[J]. Joural Nanjing Institue Meteorology, 2006, 29(1): 94-100.
    [13]
    [14] Li Cunjun, Zhao Chunjiang, Liu Liangyun, et al. Retrieval winter wheat ground cover by short-wave infrared spectral indices in field and sensitivity analysis [J]. Transactions of the CSAE, 2004, 20(5): 159-164.
    [15] Li Cunjun, Wang Jihua, Liu Liangyun, et al. Automated digital image analyses for estimating percent ground cover of winter wheat based on object features[J]. Journal of Zhejiang University (Agri Life Sci), 2004, 30(6): 650-656.
    [16]
    [17] Lu Yanli, Hu Hao, Bai Youlu, et al. Effects of vegetation coverage on the canopy spectral and yield quantitative estimation in wheat[J]. Joural of Triticeae Crops, 2010, 30(1): 96-100.
    [18]
    [19]
    [20] Zhu Lei, Xu Junfeng, Huang Jingfeng, et al. Study on hyperspectral estimation model of crop vegetation cover percentage [J]. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2008, 28(8): 1827-1831.
    [21] Wang Fangyong, Wang Keru, Li Shaokun, et al. Estimation of chlorophyll and nitrogen contents in cotton leaves using digital camera and imaging spectrometer[J]. Acta Agronomica Sinica, 2010, 36(11): 1981-1989.
    [22]
    [23] Zhang Dongyan, Huang Wenjiang, Wang Jihua, et al. In-situ crop hyperspectral acquiring and spectral features analysis based on pushbroom imaging spectrometer[J]. Transactions of the CSAE, 2010, 26(12): 188-192.
    [24]
    [25] Lukina E V, Stone M L, Raun W R. Estimating vegetation coverage in wheat using digital images[J]. Journal of Plant Nutrition, 1999, 22(2): 341-350.
    [26]
    [27]
    [28] Karcher D E, Richardson M D. Quantifying turfgrass color using digital image analysis[J]. Turfgrass Science, 2003, 43: 943-951.
    [29]
    [30] Ribeiro A, Ranz J, Burgos-Artizzu X P, et al. An image segmentation based on a genetic algorithm for determining soil coverage by crop residues[J]. Sensors, 2011: 11, 6480-6492.
    [31] Casadesus J, Kaya Y, Bort J, et al. Using vegetation indices derived from conventional digital cameras as selection criteria for wheat breeding in water-limited environments[J]. Annual Applied Biology, 2007, 150: 227-236.
  • [1] 吴鹏飞, 邓植中, 雷思琛, 谭振坤, 王姣.  基于激光散斑图像多特征参数的表面粗糙度建模研究 . 红外与激光工程, 2023, 52(12): 20230348-1-20230348-11. doi: 10.3788/IRLA20230348
    [2] 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
    [3] 徐夏, 张宁, 史振威, 谢少彪, 齐乃明.  高光谱图像Pareto优化稀疏解混 . 红外与激光工程, 2018, 47(2): 226002-0226002(5). doi: 10.3788/IRLA201847.0226002
    [4] 黄林生, 张庆, 张东彦, 林芬芳, 徐超, 赵晋陵.  Relief-F筛选波段的小麦白粉病早期诊断研究 . 红外与激光工程, 2018, 47(5): 523001-0523001(8). doi: 10.3788/IRLA201847.0523001
    [5] 王建宇, 李春来, 王跃明, 吕刚, 袁立银, 金健, 陈小文, 谢峰.  热红外高光谱成像仪的灵敏度模型与系统研制 . 红外与激光工程, 2017, 46(1): 102001-0102001(7). doi: 10.3788/IRLA201746.0102001
    [6] 梁栋, 刘娜, 张东彦, 赵晋陵, 林芬芳, 黄林生, 张庆, 丁玉婉.  利用成像高光谱区分冬小麦白粉病与条锈病 . 红外与激光工程, 2017, 46(1): 136004-0136004(9). doi: 10.3788/IRLA201746.0138004
    [7] 杨新锋, 胡旭诺, 粘永健.  基于分类的高光谱图像压缩算法 . 红外与激光工程, 2016, 45(2): 228003-0228003(4). doi: 10.3788/IRLA201645.0228003
    [8] 张达, 李巍.  高集成度多光谱TDI CCD焦平面系统 . 红外与激光工程, 2016, 45(10): 1018006-1018006(6). doi: 10.3788/IRLA201645.1018006
    [9] 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
    [10] 徐冬, 孙蕾, 罗建书.  结合NAPCA 和复小波变换的高光谱遥感图像去噪 . 红外与激光工程, 2015, 44(1): 327-334.
    [11] 梁栋, 杨勤英, 黄文江, 彭代亮, 赵晋陵, 黄林生, 张东彦, 宋晓宇.  基于小波变换与支持向量机回归的冬小麦叶面积指数估算 . 红外与激光工程, 2015, 44(1): 335-340.
    [12] 林群青, 宣益民, 韩玉阁.  含雾湿空气条件下地面目标热特征分析方法 . 红外与激光工程, 2014, 43(7): 2120-2125.
    [13] 吕相银, 金伟, 杨莉.  地面目标红外立体特征 . 红外与激光工程, 2014, 43(9): 2810-2814.
    [14] 张东彦, 赵晋陵, 黄林生, 马雯萩.  用于高光谱图像分类的归一化光谱指数的构建与应用 . 红外与激光工程, 2014, 43(2): 586-594.
    [15] 刘志刚, 卢云龙, 魏一苇.  有监督的高光谱图像伪装目标检测方法 . 红外与激光工程, 2013, 42(11): 3076-3081.
    [16] 安振宇, 史振威.  基于sc-NMF的高光谱图像融合 . 红外与激光工程, 2013, 42(10): 2718-2723.
    [17] 彭逸月, 何伟基, 顾国华, 童涛.  多层级及对比度提升的红外和可见光图像融合 . 红外与激光工程, 2013, 42(4): 1095-1099.
    [18] 吴泽鹏, 郭玲玲, 朱明超, 贾宏光, 宣明.  结合图像信息熵和特征点的图像配准方法 . 红外与激光工程, 2013, 42(10): 2846-2852.
    [19] 王大成, 张东彦, 李宇飞, 秦其明, 王纪华, 范闻捷, 陈诗琳.  结合HJ1A/B卫星数据和生态因子的籽粒品质监测 . 红外与激光工程, 2013, 42(3): 780-786.
    [20] 娄和利, 吕相银, 周园璞, 吴晓迪.  地面目标与背景的红外辐射对比度特性 . 红外与激光工程, 2012, 41(8): 2002-2007.
  • 加载中
计量
  • 文章访问数:  286
  • HTML全文浏览量:  37
  • PDF下载量:  154
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2014-11-20
  • 修回日期:  2014-12-22
  • 刊出日期:  2015-07-25

冻害胁迫小麦的图谱特征解析研究

    作者简介:

    段运生(1972-),男,讲师,硕士,主要从事农业大数据分析与应用方面的研究。Email:ysduan@ahu.edu.cn

    通讯作者: 张东彦(1982-),男,讲师,博士,主要从事高光谱遥感与图像处理方面的研究。Email:
基金项目:

安徽省高等学校省级自然科学研究项目(KJ2013A026);安徽省自然科学基金(1308085QC58);国家自然科学青年基金(41301471);安徽大学博士科研启动项目

  • 中图分类号: S127

摘要: 冻害是造成中国农业生产重大损失的气象灾害之一, 对国内粮食安全生产造成严重威胁。利用图像处理技术提取冻害前后小麦的覆盖度特征, 用高光谱技术研究冻害前后小麦的光谱变化特征并确定遥感诊断的敏感波段。研究结果表明: 可见光波段的绿、红光可用于诊断冻害胁迫, 尤其在绿峰与红谷位置表现明显;近红外波段是判断冻害胁迫的敏感区间。综上, 光谱分析结合图像处理技术用于田间小麦冻害特征区间提取是可行的。

English Abstract

参考文献 (31)

目录

    /

    返回文章
    返回