论文部分内容阅读
氮素是橡胶树最重要的营养元素之一,与橡胶树的生长、产量有着密切的相关。适时、快速且准确测定橡胶树叶片氮含量对橡胶树营养状况评价、产量估测以及实施变量施肥具有重要意义。本文通过分析橡胶树叶片氮素光谱特征、建立预测模型,快速、准确测定叶片氮含量,为橡胶树氮素营养遥感监测提供理论依据。使用美国ASD光谱仪以及高密度植被探头采集橡胶树叶片光谱信息,并测定叶片全氮含量。通过分析光谱曲线,了解橡胶树叶片反射、吸收以及编码特征；分析叶片反射光谱与氮含量的关系,确定橡胶树叶片氮素敏感波段,确定估算叶片氮含量的最佳比值植被指数；以导数光谱数据提取橡胶树叶片“三边”特征,并分析其与叶片氮含量的关系；利用反射率、吸光度、导数光谱为信息源,通过不同方法选择建模样品,建立PLSR模型,并评价模型。结论如下：(1)橡胶树叶片具有明显区别于去离子水以及土壤的“峰”与“谷”的光谱特征；反射光谱在465nm、538nm、663nm、730nm以及700-1300nm等处与叶片氮含量具有较高的相关性,相关性达到极显著水平；730nm处反射率与叶片氮含量相关系数达0.8422极显著水平；确定反映橡胶树叶片氮含量的最佳比值植被RVI(R1298／R740),并建立线性方程,y=8.0797x-5.9582,R2=0.7396。(2)微分光谱在557nm、635nm、1409nm、1744nm以及2320nm处与叶片氮含量具有极显著相关性,以714nm微分光谱与氮含量建立线性方程,R2达0.6721；“三边”特征中SDR/DB/SDY/SDB/DR与氮含量具有极显著相关性,其中以红边积分面积变量与氮含量建立的方程R2达0.63以上,其他各变量相关性不显著。(3)导数光谱有利于降低PLSR建模的成分数,减少计算量,促成模型的最佳拟合：建立的模型比对应的反射率以及吸光度光谱模型更有利于建立稳健的光谱模型,并且模型具有更强的预测能力。(4)光谱主成份网格选点法建立的模型预测能力高于随机选点以及氮含量梯度选点建立的模型；以光谱主成分网格选点法建立的反射率导数以及吸光度导数光谱模型自我校正相关性高,分别达0.9807、0.9591,预测样品相关性为0.9599、0.9492,预测标准差仅0.0978、0.1061,能够准确地预测橡胶树叶片氮含量。