小波法反演条锈病胁迫下冬小麦冠层叶片全氮含量-ingentaconnect.pdfVIP

第 31 卷 第 2 期 农 业 工 程 学 报 Vol.31 No.2 2015 年 1 月 Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering Jan. 2015 141 ·农业信息与电气技术· 小波法反演条锈病胁迫下冬小麦冠层叶片全氮含量 ※ 何汝艳，乔小军，蒋金豹 ，郭会敏 （中国矿业大学（北京）地球科学与测绘工程学院，北京 100083 ） 摘 要：为监测条锈病胁迫下冬小麦的氮素营养状况，该文通过野外试验测量了感染条锈病的冬小麦冠层光谱数据和相 应叶片全氮（leaf total nitrogen，LTN ）含量，分析了冬小麦条锈病病情指数（disease index，DI ）与LTN 之间的关系， 对冠层光谱进行了连续小波变换（continuous wavelet transform，CWT ）处理得到小波系数，并选择一些高光谱指数，分 别利用支持向量机（support vector machine，SVM）回归方法构建了小波系数、高光谱指数与冬小麦LTN 含量之间的反 演模型。研究表明，随着冬小麦 DI 增大，LTN 含量逐渐减小，相关系数为−0.784 ；CWT 处理得到的小波系数为自变量 构建的反演冬小麦 LTN 含量的模型精度普遍高于高光谱指数为自变量的模型精度，其中以 Mexican Hat 小波函数处理得 到的小波系数 423(4)建立的反演模型为最优模型，RMSE 为 0.315，RE 为 7.62% 。因此，该研究表明可以联合应用CWT 与 SVM 方法对条锈病胁迫下冬小麦 LTN 含量进行反演，且具有较高的估测精度。该研究成果对小麦作物病害预防、指 导作物施肥具有重要现实应用意义。 关键词：支持向量机；小波变换；氮；叶片；条锈病；冬小麦 doi ：10.3969/j.issn.1002-6819.2015.02.020 中图分类号：S127 文献标识码：A 文章编号：1002-6819(2015)-02-0141-06 何汝艳，乔小军，蒋金豹，等. 小波法反演条锈病胁迫下冬小麦冠层叶片全氮含量[J].农业工程学报，2015，31(2)： 141－146. He Ruyan, Qiao Xiaojun, Jiang Jinbao, et al. Retrieving canopy leaf total nitrogen content of winter wheat by continuous wavelet transform[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2015, 31(2): 141 － 146. (in Chinese with English abstract) 小波变换方法是信号分析和处理的有效工具，在高 0 引 言 光谱遥感方面也得到广泛应用。Pu 等[12]利用 EO-1 高光 氮素是植物生长过程中重要的营养元素，对作物的 谱影像数据对森林树冠郁闭度及叶面积指数（LAI ）进行 光合作用和产量具有显著性影响[1-2] ，因此监测氮素的营 制图，结果表明经过小波变换进行特征提取的制图精度 [3] 要高于主成分分析和波段选择方法。Cheng 等[13]采用连续 养状态可以为作物精准施肥和科学管理提供重要信息 。 随着遥感技术的发展，高光谱遥感可