在基于光谱参数的多个空间垂直尺度上监测大豆叶中的度
Tao Sun1,2, Zhijun Li1,2, Zhangkai Wang1,2
1Key Laboratory of Agricultural Soil and Water Engineering in Arid and Semiarid Areas of Ministry of Education, Northwest A&F University, Xianyang 712100, China.
Plants (Basel, Switzerland)
|January 11, 2024
概括
这项研究表明,光谱技术可以使用混合光谱指数组合和随机森林模型准确估计大豆叶上叶的度 (LNC). 这为优化管理和提高作物产量提供了一种非破坏性的方法.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 遥感 遥感 遥感 遥感
- 植物生理学 植物生理学
背景情况:
- 对于植物生长至关重要,叶子度 (LNC) 是植物健康和营养状况的关键指标.
- 精确的,非破坏性的LNC监测对于优化作物管理,提高产量和最大限度地减少环境影响至关重要.
- 由于其可重复性和观测优势,光谱技术为获得LNC数据提供了一种可行的高通量方法.
研究的目的:
- 调查不同垂直尺度 (叶子层) 上对大豆LNC的光谱参数的响应性.
- 使用各种光谱指数和机器学习算法开发和比较LNC估计模型.
- 通过高效,非破坏性的LNC监测,完善大豆中的管理策略.
主要方法:
- 从不同的大豆叶层收集过光谱反射率和LNC数据.
- 计算了三种类型的光谱参数:对敏感的实证光谱指数,随机组合的双频谱指数和"三边"参数.
- 开发了四种最佳光谱指数选择策略,并使用部分最小平方回归 (PLSR),随机森林 (RF) 和逆向传播神经网络 (BPNN) 构建了LNC估计模型.
主要成果:
- 频谱参数显示,在上大豆叶中与LNC的相关性最高,相互差异指数 (VI6) 特别有效.
- 随着工厂高度的提高,LNC估计模型的准确性得到改善,上层表现最好 (R2高9.9%16.0%).
- 随机森林 (RF) 模型与混合光谱指数组合 (组合4) 结合,实现了对上层LNC的最佳估计 (验证R2 = 0.856).
结论:
- 频谱技术,特别是使用混合指数组合和射频,提供了一个非常准确的方法来估计不同垂直尺度上的大豆LNC.
- 上层叶片层提供了最可靠的数据来估计LNC,支持有针对性的管理.
- 这项研究为基于遥感的大豆LNC监测提供了宝贵的技术支持,有助于精准农业.
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