基于机载高光谱成像的柑橘产量预测模型研究

第30卷,第5期　　　　　　　　　　　　光谱学与光谱分析2010年5月　　　　　　　　　　　　SpectroscopyandSpectralAnalysisVol130,No15,pp129521300

May,2010　

基于机载高光谱成像的柑橘产量预测模型研究

叶旭君1,KenshiSakai2,何　勇13

11浙江大学生物系统工程与食品科学学院,浙江杭州　31002921东京农工大学农学部,东京18328509,日本

摘　要　果树的隔年结果现象严重影响果园的果实产量和经济效益。选择受隔年结果现象影响较为严重的

柑橘作为研究对象,运用机载高光谱成像仪在较早生长季节(2003年4、5、6月)获取柑橘果树的高光谱图像,利用偏最小二乘回归(PLS)确定基于高光谱图像数据的模型预测变量,建立柑橘产量的多元线性回归(MLR)和人工神经网络(ANN)预测模型。研究结果表明,利用5月份获得的高光谱图像建立的模型具有最优的产量预测效果,而且PLS2MLR模型比PLS2ANN模型具有更好的稳定性和一致性。该研究结果为今后研制和开发基于高光谱成像技术的柑橘产量预测方法提供了重要的理论和技术基础。关键词　柑橘;PLS;MLR;ANN;预测模型;变量技术;中图分类号:S127　　文献标识码:A　　DOI:1013964/j112(2引　言

　　大的影响。合理运用多种控制方法,并制定相应的肥水管理措施,可有效防止隔年结果现象

[1]

[11]。Goel等与Uno等利用机载光谱图象数据计算出几

个植被指数(Vegetationindex)用以估算玉米的产量,并获得了较准确的预测结果[12,13]。上述研究主要是基于传感器或成像仪能够识别作物多种生物物理和生理特性的能力,建立这些特性变量与作物产量直接或间接的相关关系,能在一定程度上反映作物的产量水平。另一方面,作物光谱数据的获得时间也决定作物产量预测的准确性[14,15]。因此,需要针对不同农作物确定相应的光谱适宜采集时期,才能获得准确的产量预测结果。

本研究选择受隔年结果现象影响较为严重的柑橘作为研究对象,运用机载高光谱成像仪获取柑橘的高光谱数据,利用偏最小二乘回归(Partialleastsquareregression)确定模型的预测变量,并采用多元线形回归(Multiplelinearregres2

sion)和人工神经网络(Artificialneuralnetworks)方法建立基

。然而每棵果树均作为独

立的个体存在隔年结果现象,传统的果园管理方法,无法满

足不同果树个体因隔年结果趋势差异及对各种控制方法和管理措施的需求。另一方面,大多数果园都采用均一管理方式,没有考虑到不同区块的空间变异性,导致部分果树的施肥量过高或过低。而成功应用各种隔年结果控制方法和肥水管理措施的关键是获得每棵果树个体的产量信息,并以此为依据,针对果树个体制定相应的隔年结果控制方法和肥水管理措施。这种变量技术(Variableratetechnology),可以增加果园盈利,同时减少化肥的过量应用,降低污染地下水的风险。

遥感光谱数据与多种作物的生物物理和生理参数密切相关,主要包括叶面积指数(LAI)、叶片绿色度、株高、叶片氮含量、叶绿素含量、水分含量等[228]。因此,利用遥感图像可以评价作物的生长发育状况,进而对作物进行精细化的管理和作业。近几年,遥感技术也被应用于作物的产量预测。Yang等通过比较机载高光谱数据与产量的监测数据,发现棉花和高粱的产量与其高光谱反射数据呈显著正相关[9,10]。　收稿日期:2009208209,修订日期:2009211212

于遥感光谱数据的柑橘产量预测模型。在较早季节获得的柑橘预测产量,可用于准确判断柑橘不同个体的隔年结果趋

势,为制定每棵果树的合理隔年结果控制方法和肥水管理措施提供了重要依据。

1　材料与方法

111　研究地概况

　基金项目:日本科学振兴会(JSPS)项目(2110,14360148,15658074)资助

　作者简介:叶旭君,1971年生,浙江大学生物系统工程与食品科学学院助理研究员　　e2mail:yezising@zju1edu1cn

3通讯联系人　　e2mail:yhe@zju1edu1cn

1296光谱学与光谱分析　　　　　　　　　　　　　　　　　　　第30卷

取图像中每个像素的任一波段的光谱反射值,同时也可以用多边形工具选定图形对象,并对其所包含的像素进行统计学分析,提取图形对象的光谱反射特征。本研究以柑橘个体为研究对象,因此首先以多边形工具识别并确定图像中各个果树个体的冠层。然后利用ERDASImagine816图像处理软件的嵌入式程序,提取图像中选定的各个树冠的平均反射值。这些各个波段的平均反射值能反映不同柑橘果树个体的树冠构成特点,将作为预测变量用于建立柑橘产量的预测模型。图2为从4个不同时期获得的高光谱图像提取的一棵果树冠层的光谱数据。由图中可见,不同时期获得的高光谱数据存在一定差异,表明果树的冠层结构随着季节改变而发生变化

。

本研究在位于日本神奈川县根府川农业试验站的一个柑

)。橘试验场进行(东经139°07′440129″、北纬35°12′130101″

该地区属于温带气候,全年平均气温1514℃,年降水量176215mm。本研究所选择的柑橘品种为温州蜜柑(CitrusunshiuMarc1),试验在一个占地面积约为2700m2的果园进行。该果园采用传统的生产管理措施,即对每棵果树采用在时间、数量和频率等方面一致的施肥、除草、中耕、收获等措施。在本研究期间,该果园未遭受严重气候灾害和病虫害的影响。112　高光谱图像获取、分析与处理

本研究利用机 …… 此处隐藏：7521字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……