利用遥感技术对玉米表型进行可见光和近红外高光谱日变化校正


发布时间:

2023-07-10

来源:

植物表型资讯

作者:

PhenoTrait

利用遥感和高光谱技术研究植物性状已经越来越受到关注,它可以有效地监测植物的生长、健康和生产力。然而,收集到的高光谱图像的质量对后续的数据分析和植物表型研究至关重要。但是,日变化对光谱特征的影响会增加冠层反射光谱的数据变异,提高后续分析的成本,降低性状估计模型的性能。在本研究中,作者使用玉米田中一个固定的龙门架平台,以连续的时间间隔捕获玉米冠层的可见光和近红外(VNIR)高光谱图像。通过应用参考板校正和局部加权散点图平滑最大限度地来减小环境光和日生长的影响,研究了所有涉及的VNIR波段的日变化光谱特征。观察到几种不同的日变化模式与植物的生理效应有密切联系。采用最小二乘多项式算法建立了各波长的日校准模型,最高的决定系数达到了0.84。此外,通过在冠层光谱处理中应用日变化校正,明显地展示了由于成像时间不同而引起的光谱方差的减少。本研究不仅揭示了VNIR波段的日变化光谱模式,而且提供了一种可靠、简单、低成本的方法来提高遥感数据的质量,减少由不同成像时间引起的固有变异,确保在相对公平的条件下进行可比较的光谱分析。

 

图1. 高光谱图像数据收集过程和日变化校正模型建立流程图(FN: 全氮处理; LN: 低氮处理; 蓝色框表示B73× Mo17,红色框表示P1105AM)。

图2. 不同DAP下的NDVI原始值和基于LOESS的趋势和季节分解后NDVI值的对比曲线。

 

图3. 在不同特征波长((A–I):400 nm、420 nm、440 nm、470 nm、620 nm、670 nm、710 nm、910 nm、1001 nm)下,从多项式模型得出的几条日校准曲线。

 

图4. 在不同的时间和波长下,日变化模式的归一化反射率热图

 

图5. 所建立的日校准模型在VNIR光谱范围内的回归性能

 

图6. 两个玉米基因型的试验组在全氮和低氮处理下的平均光谱。((A,C):原始光谱;(B,D):日校准至太阳正午后的光谱)。阴影区域表示标准偏差范围。

 

图7. 日校准后不同波长的方差减少率((A):所有可用波长的方差减少率;(B):代表性波长反射率昼夜校准前后的统计比较)

 

图8. 在不同生长阶段的昼夜周期中,670 nm(A)和1001 nm(B)处光谱特征的变化

 

图9. 900nm、936nm和1002nm处反射率分布的统计图

 

 
来 源

Zhang J, Ma D, Wei X, et al. Visible and Near-Infrared Hyperspectral Diurnal Variation Calibration for Corn Phenotyping Using Remote Sensing[J]. Remote Sensing, 2023, 15(12): 3057.

 

编辑

刘哲昕
 
 

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