江苏省自然科学基金(BK2003079)
- 作品数：12 被引量：329H指数：11
- 相关作者：朱艳曹卫星田永超姚霞冯伟更多>>
- 相关机构：南京农业大学江苏省信息农业高技术研究重点实验室更多>>
- 发文基金：江苏省自然科学基金国家自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：农业科学水利工程生物学更多>>
- 水稻不同叶位层物理结构与冠层反射光谱的定量研究被引量：17
- 2005年
- 研究了不同土壤水分、施氮条件下水稻冠层反射光谱与冠层生长特征(叶面积指数、叶片干质量和鲜质量)的量化关系。结果表明,不同层次叶面积指数、叶片鲜质量和叶片干质量与冠层光谱的相关性大小均为:L12345>L1234>L123>L12>L1,而顶部5张叶片的面积和生物量(干、鲜质量)对冠层特征反射光谱的贡献大小顺序为:L2>L1>L3>L4>L5,顶部2张叶片对冠层光谱作用最大。发现比值指数R (760, 710) 与水稻叶面积指数呈极显著线性相关;而比值指数R(1650,1100) 与水稻地上部鲜质量和干质量均呈极显著幂函数相关关系。因此,比值指数R(760,710) 和R(1650,1100)可分别用来定量反演水稻叶面积信息和地上部生物量信息。
- 田永超朱艳曹卫星
- 关键词：水稻鲜质量冠层反射光谱叶面积指数叶位
- 用冠层反射光谱预测小麦叶片糖氮量及糖氮比被引量：21
- 2005年
- 在不同土壤水氮条件下,研究了小麦中后期叶片碳氮状况及其比例与冠层光谱反射特征的关系。结果表明,叶片可溶性糖含量和积累量均随比值指数R(6 6 0 ,4 6 0 )的增加而降低,呈极显著负指数相关,而与其他植被指数相关不显著;叶片氮含量和氮积累量分别与比值指数R(95 0 ,710 )和R(95 0 ,5 6 0 )呈极显著正直线相关。发现小麦叶片糖氮比与所有比值、归一化和差值形式的植被指数相关均不显著,但与绿度调节植被指数(GSAVI)具有良好的相关性,呈极显著二次抛物线关系,模型的检验误差为0. 11,预测值和实测值的决定系数R2 为0 . 85。因此,绿度调节植被指数可用来评估小麦叶片糖氮比状况。
- 田永超朱艳曹卫星
- 关键词：小麦反射光谱植被指数
- 小麦叶片氮积累量与冠层反射光谱指数的定量关系
- 利用不同小麦品种在不同施氮水平下的3年田间试验数据,研究了小麦叶片氮积累量与冠层反射光谱间的定量关系。结果显示,不同试验中拔节后叶片氮积累量均随施氮水平呈上升趋势,同时冠层光谱反射率在不同施氮水平下存在明显差异。对于低、...
- 李映雪朱艳田永超姚霞曹卫星
- 关键词：小麦叶片氮积累量冠层反射光谱光谱指数
- 小麦叶片氮含量与冠层反射光谱的定量关系
- 本文以3种蛋白质类型的小麦品种在不同施氮水平下的3年田间试验为基础,研究了小麦叶片氮含量与冠层反射光谱的定量关系。结果显示,不同试验中拔节后叶片氮含量均随施氮水平呈上升趋势,同时冠层光谱反射率在不同施氮水平下存在明显差异...
- 李映雪朱艳田永超姚霞曹卫星
- 关键词：小麦叶片氮含量冠层反射光谱光谱指数
- 文献传递
- 基于高光谱遥感的小麦叶片含氮量监测模型研究被引量：39
- 2008年
- 为了在作物氮素管理中实现叶片氮含量的实时无损估测,以不同类型小麦品种在不同施氮水平下连续3年田间试验为基础,研究了小麦叶片氮含量与冠层高光谱参数的定量关系。结果表明,叶片氮含量随着施氮水平的增加而提高,冠层光谱反射率在不同叶片氮含量水平下存在明显差异。叶片氮含量的敏感波段主要存在于近红外平台和可见光区,其中,红边区域最为显著。红边及面积类参数REPIE、SDr-SDb和FD729与叶片氮含量关系密切,方程拟合决定系数R2分别为0.829、0.806和0.856,估计标准误差SE分别为0.278、0.295和0.271;模拟宽光谱波段组合类参数方程拟合精度较低,标准误差较大,以AVHRR-GVI为变量模拟方程,R2和SE分别为0.786和0.315;多波段组合类参数方程拟合效果较好,以mND705为变量建立方程,其R2和SE分别为0.836和0.275。经不同年际独立数据检验,红边及面积类参数表现最好,以REPIE、SDr-SDb和FD729三个参数为变量,模型预测的RMSE分别为0.418、0.380和0.395,相对误差RE分别为14.4%、15.1%和15.2%;模拟宽光谱波段组合类参数与多波段组合类参数比较,模拟宽光谱波段组合模型预测效果更好,以AVHRR-GVI和mND705为变量建立模型,RMSE分别为0.436和0.408,RE分别为17.3%和16.7%。以上结果表明,红边及面积类参数与叶片氮含量关系密切且表现稳定,利用REPIE、SDr-SDb和FD729三个参数可以对小麦叶片氮含量进行可靠的监测。
- 冯伟姚霞朱艳田永超曹卫星
- 关键词：小麦高光谱遥感叶片氮含量
- 基于高光谱遥感的小麦叶片氮含量监测研究
- 作物氮素状况是评价长势、提高产量和改善品质的重要指标,叶片氮含量的实时无损估测对作物生产的氮素管理具有重要意义。本文以多个小麦品种在不同施氮水平下的连续3年大田试验为基础,研究了小麦叶片氮含量与冠层高光谱参数的定量关系。...
- 朱艳姚霞冯伟曹卫星田永超
- 关键词：小麦高光谱遥感叶片氮含量
- 文献传递
- 利用叶色特征监测小麦叶片的碳氮状况被引量：4
- 2005年
- 研究了不同土壤水氮条件下小麦(Triticumaestivum)抽穗后叶片碳氮状况及其比例与叶片叶色(SPAD值)的关系。结果表明,小麦中后期叶片氮含量和可溶性糖含量与顶部3张叶片叶色(SPAD值)均呈显著的指数正相关,其相关程度大小为L1>L2 >L3 ,但与不同叶位叶色间的差值或比值相关并不显著;而叶片碳氮比与各叶位叶色相关不显著,但与顶1叶和顶3叶的叶色差值呈极显著直线相关,据此建立了基于叶色特征的叶片氮含量、可溶性糖含量和碳氮比监测模型,检验结果显示,顶1叶叶色和顶1叶与顶3叶叶色的差值可用来有效地评估小麦叶片的碳、氮含量及碳氮比状况。
- 田永超朱艳曹卫星
- 关键词：小麦叶片碳氮比叶位碳素
- 稻麦叶片氮积累量与冠层反射光谱的定量关系被引量：27
- 2006年
- 作物氮素积累动态是评价作物群体长势及估测产量和品质的重要指标,对于作物氮素的实时监测和精确管理具有重要意义.该文以5个小麦（Triticum aestivum）品种和3个水稻（Oryza sativa）品种在不同施氮水平下的3年田间试验为基础,综合研究了稻麦叶片氮积累量与冠层反射光谱的定量关系.结果表明,不同试验中拔节后叶片氮积累量均随施氮水平呈上升趋势;稻麦冠层光谱反射率在不同施氮水平下存在明显差异,可见光区（460～710 nm）反射率一般随施氮水平的增加逐渐降低,近红外波段（760～1 220 nm）反射率却随施氮水平的增加逐渐升高;就单波段而言,810和870 nm处的冠层光谱反射率均与稻麦叶片氮积累量具有相对较高的相关性;在光谱参数中,比值植被指数（Ratio vegetation index, RVI）（870,660）和RVI（810,660）均与稻麦叶片氮积累量具有高度的相关性,且相关系数明显高于单波段反射率,尤其是水稻作物;对于小麦和水稻,均可以利用统一的波段和光谱指数来监测其叶片氮积累量,并可以采用统一的回归方程来描述其叶片氮积累量随单波段反射率和反射光谱参数的变化模式,但若采用单独的回归系数则可以提高稻麦叶片氮积累量估测的准确性.
- 朱艳姚霞田永超周冬琴李映雪曹卫星
- 关键词：小麦水稻叶片氮积累量植被指数
- 小麦叶片氮积累量与冠层反射光谱指数的定量关系被引量：50
- 2006年
- 利用不同小麦品种在不同施氮水平下的3年田间试验数据,研究了小麦叶片氮积累量与冠层反射光谱间的定量关系。结果显示,不同试验中拔节后叶片氮积累量均随施氮水平呈上升趋势,同时冠层光谱反射率在不同施氮水平下存在明显差异。对于低、中、高蛋白质含量的品种类型,近红外区域若干相邻波段和可见光波段组成的比值植被指数与单位土地面积上叶片氮素积累量的相关关系均表现较好,因此可用760、810、870、950和1 100 nm反射率的平均值与660nm组成的比值植被指数对不同蛋白质类型小麦品种的叶片氮素积累量进行定量监测,但回归方程的斜率在不同类型品种之间存在显著差异。本研究确立的小麦叶片氮积累量与冠层反射光谱的定量关系可用于不同的小麦品种、生育时期和施氮水平,为小麦氮素营养的监测诊断与精确施肥等提供理论依据和技术途径。
- 李映雪朱艳田永超姚霞秦晓东曹卫星
- 关键词：小麦叶片氮积累量冠层反射光谱光谱指数
- 水稻叶片气孔导度与冠层反射光谱的定量关系分析被引量：12
- 2006年
- 研究了不同土壤水氮条件下水稻(Oryza sativa)叶片气孔导度与冠层光谱反射特征的量化关系。结果表明,不同水分处理下,水稻不同叶位气孔导度变化趋势为:GsL1>GsL2>GsL3>GsL4。高于W3水分条件下,高氮处理的叶片气孔导度高于低氮处理,而低于W3水分条件下,高低氮处理条件下叶片气孔导度差异不显著。发现比值指数R(1650,760)与不同叶位叶片及不同层次叶片气孔导度的相关性大小为:GsL1>GsL12>GsL123>GsL1234>GsL2>GsL3>GsL4(水稻顶部自上而下第一、二、三、四叶以及自上而下顶部2张、3张、4张叶片的气孔导度值分别表示为:GsL1、GsL2、GsL3、GsL4、GsL12、GsL123和GsL1234),而顶1叶气孔导度与叶面积指数的乘积(冠层叶片气孔导度)同比值指数R(1650,760)相关程度更高。R(1650,760)与顶1叶和冠层叶片气孔导度之间皆呈极显著的幂函数负相关。利用不同年份的不同水稻试验对两者的监测模型进行了检验,模型的检验误差RMSE分别为0.05和0.24,表明比值指数R(1650,760)可以较好地监测不同水氮条件下水稻叶片的气孔开闭特征。
- 田永超朱艳姚霞周昌俊曹卫星
- 关键词：水稻气孔导度反射光谱植被指数
