CN116026772B - 基于高光谱遥感的玉米叶片氮含量预测方法 - Google Patents

基于高光谱遥感的玉米叶片氮含量预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及遥感分析技术领域，具体涉及一种基于高光谱遥感的玉米叶片氮含量预测方法，现有技术中在玉米含氮量预测仅采用以玉米品种作为关系模型参数的区分，这种技术估算偏差比较大，本申请先在预测上建立玉米叶片含氮量的基本函数关系进一步确定多因素判别函数，然后建立统一的多权重多因素判别函数，由多权重多因素判别函数对玉米叶片氮含量进行预测。在预测中能充分考虑土壤含氮量，土壤湿度、种植密度对玉米叶片含氮量的影响，判别偏差更小。

Description

基于高光谱遥感的玉米叶片氮含量预测方法
技术领域
本发明涉及遥感分析技术领域，具体涉及一种基于高光谱遥感的玉米叶片氮含量预测方法。
背景技术
一般地，测量玉米叶片氮含量采用化学方法，这种效率比较低，通过光谱分析则为一种快速的方法，比如相关现有技术如专利文献CN102374971A即公开了一种通过高光谱遥感分析对玉米含氮量预测的技术，该技术对于较多品种的玉米含氮量预测，采用比较普遍的模型关系，尤其在玉米含氮量预测仅采用以玉米品种作为关系模型参数的区分，所以这种技术估算偏差比较大。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于高光谱遥感的玉米叶片氮含量预测方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：
基于高光谱遥感的玉米叶片氮含量预测方法，其包括步骤:
确定玉米的品种并初定品种参数P；对玉米叶片进行光谱测定及反射提取，确定敏感波段及两个特定的敏感波长a与b；建立两个特定的敏感波长a与b的归一化差值光谱指数与玉米叶片含氮量的基本函数关系f(NDSI(a，b))；其中f()为函数关系，NDSI(a，b)为归一化差值光谱指数；
然后以种植密度、土壤湿度参数固定确定土壤含氮量单独对基本函数关系f(NDSI(a，b))的影响权重P1，然后种植密度、土壤含氮量参数固定确定土壤湿度单独对基本函数关系f(NDSI(a，b))的影响权重P2，
然后以土壤湿度、土壤含氮量参数固定确定种植密度单独对基本函数关系f(NDSI(a，b))的影响权重P3，
然后控制土壤含氮量不变，重新建立归一化差值光谱指数与玉米叶片含氮量的函数关系f1(NDSI(a，b))；
然后控制土壤湿度不变，重新建立归一化差值光谱指数与玉米叶片含氮量的函数关系f2(NDSI(a，b))；
然后控制种植密度不变，重新建立归一化差值光谱指数与玉米叶片含氮量的函数关系f3(NDSI(a，b))；
f1(NDSI(a，b))中的具体参数由土壤含氮量确定；f2(NDSI(a，b))中的具体参数由土壤湿度确定；f3(NDSI(a，b))中的具体参数由种植密度确定，然后建立统一的多权重多因素判别函数，由多权重多因素判别函数对玉米叶片氮含量进行预测。
进一步f1(NDSI(a，b))=c1·exp(n1·(a-b)/(a+b))，c1，n1均为固定系数，c1，n1均由土壤含氮量确定。
进一步f2(NDSI(a，b))=c2·exp(n2·(a-b)/(a+b))，c2，n2均为固定系数，c2，n2均由土壤湿度确定。
进一步f3(NDSI(a，b))=c3·exp(n3·(a-b)/(a+b))，c3，n3均为固定系数，c3，n3均由种植密度确定。
进一步多权重多因素判别函数具体为，Q=(P1/P)·f1(NDSI(a，b))+(P2/P)·f2(NDSI(a，b))+(P3/P)·f3(NDSI(a，b));其中Q为预测的玉米叶片含氮量，P1/P+P2/P+P3/P=1;f1(NDSI(a，b))=c1·exp(n1·(a-b)/(a+b))，c1，n1均为固定系数，c1，n1均由土壤含氮量确定，f2(NDSI(a，b))=c2·exp(n2·(a-b)/(a+b))，c2，n2均为固定系数，c2，n2均由土壤湿度确定，f3(NDSI(a，b))=c3·exp(n3·(a-b)/(a+b))，c3，n3均为固定系数，c3，n3均由种植密度确定。
进一步由多权重多因素判别函数对玉米叶片氮含量进行预测，具体包括有，在多权重多因素判别函数中确定玉米的品种并确定品种参数P，再输入土壤含氮量单独对基本函数关系f(NDSI(a，b))的影响权重P1，土壤湿度单独对基本函数关系f(NDSI(a，b))的影响权重P2，种植密度单独对基本函数关系f(NDSI(a，b))的影响权重P3，f1(NDSI(a，b))、f2(NDSI(a，b))、f3(NDSI(a，b))，输出对玉米叶片氮含量进行预测的结果Q。
与现有技术相比，本发明的有益效果：
由多权重多因素判别函数，对玉米叶片氮含量进行预测，在预测中能充分考虑土壤含氮量，土壤湿度、种植密度对玉米叶片含氮量的影响，判别偏差更小。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
现有技术之中对于较多品种的玉米含氮量预测，采用比较普遍的模型关系，尤其在玉米含氮量预测仅采用以玉米品种作为关系模型参数的区分，所以这种技术估算偏差比较大，比如背景技术中的技术采用比较普遍的模型关系，具体的背景技术中的农大108，先玉335，ND66几个玉米品种基本采用单一的关于e的函数的模型，农大108、先玉335和ND66的估算偏差分别为-7.2％～5.1％、-8.8％～6.1％、3.8％～ 9.3％，估算偏差比较大。
本申请公开了一种基于高光谱遥感的玉米叶片氮含量预测方法其包括步骤有:
确定玉米的品种并初定品种参数P；对玉米叶片进行光谱测定及反射提取，确定敏感波段及两个特定的敏感波长a与b；建立两个特定的敏感波长a与b的归一化差值光谱指数与玉米叶片含氮量的基本函数关系f(NDSI(a，b))；其中f()为函数关系，NDSI(a，b)为归一化差值光谱指数；
然后以种植密度、土壤湿度参数固定确定土壤含氮量单独对基本函数关系f(NDSI(a，b))的影响权重P1，当以土壤含氮量做自变量以基本函数关系f(NDSI(a，b))的改变量做因变量时，影响权重P1等于因变量对自变量求导，然后种植密度、土壤含氮量参数固定确定土壤湿度单独对基本函数关系f(NDSI(a，b))的影响权重P2，当以土壤湿度量做自变量以基本函数关系f(NDSI(a，b))的改变量做因变量时，影响权重P2等于因变量对自变量求导，然后以土壤湿度、土壤含氮量参数固定确定种植密度单独对基本函数关系f(NDSI(a，b))的影响权重P3，当以种植密度量做自变量以基本函数关系f(NDSI(a，b))的改变量做因变量时，影响权重P3等于因变量对自变量求导，然后控制土壤含氮量不变，重新建立归一化差值光谱指数与玉米叶片含氮量的函数关系f1(NDSI(a，b))；
然后控制土壤湿度不变，重新建立归一化差值光谱指数与玉米叶片含氮量的函数关系f2(NDSI(a，b))；
然后控制种植密度不变，重新建立归一化差值光谱指数与玉米叶片含氮量的函数关系f3(NDSI(a，b))；
f1(NDSI(a，b))中的具体参数由土壤含氮量确定；f2(NDSI(a，b))中的具体参数由土壤湿度确定；f3(NDSI(a，b))中的具体参数由种植密度确定，然后建立统一的多权重多因素判别函数，由多权重多因素判别函数对玉米叶片氮含量进行预测。
可见本申请由多权重多因素判别函数，对玉米叶片氮含量进行预测，在预测中能充分考虑土壤含氮量，土壤湿度、种植密度对玉米叶片含氮量的影响，判别偏差更小。
优选地f1(NDSI(a，b))=c1·exp(n1·(a-b)/(a+b))，c1，n1均为固定系数，c1，n1均由土壤含氮量确定。
优选地f2(NDSI(a，b))=c2·exp(n2·(a-b)/(a+b))，c2，n2均为固定系数，c2，n2均由土壤湿度确定。
优选地f3(NDSI(a，b))=c3·exp(n3·(a-b)/(a+b))，c3，n3均为固定系数，c3，n3均由种植密度确定。
其中的多权重多因素判别函数具体为，Q=(P1/P)·f1(NDSI(a，b))+(P2/P)·f2(NDSI(a，b))+(P3/P)·f3(NDSI(a，b));其中Q为预测的玉米叶片含氮量，P1/P+P2/P+P3/P=1;f1(NDSI(a，b))=c1·exp(n1·(a-b)/(a+b))，c1，n1均为固定系数，c1，n1均由土壤含氮量确定，f2(NDSI(a，b))=c2·exp(n2·(a-b)/(a+b))，c2，n2均为固定系数，c2，n2均由土壤湿度确定，f3(NDSI(a，b))=c3·exp(n3·(a-b)/(a+b))，c3，n3均为固定系数，c3，n3均由种植密度确定。
具体的实施中，本申请中的P1/P+P2/P+P3/P=1保障三个权重数值可以归一化，归一化之后的三个权重数值分别等于P1=7/37、P2=21/37、P3=9/37，P等于37，其中的a取值720nm，b取值606nm，c1，n1分别为0.3444与0.9556，c2，n2分别为0.3627与0.9933，c3，n3分别为0.3267与0.9152，具体的，实施中本申请对玉米叶片氮含量进行预测估算偏差在-0.02到0.04之间，判别偏差更小，一些预测估算偏差数值的统计案例如下：
Figure SMS_1
。
优选地由多权重多因素判别函数对玉米叶片氮含量进行预测，具体包括有，在多权重多因素判别函数中确定玉米的品种并确定品种参数P，再输入土壤含氮量单独对基本函数关系f(NDSI(a，b))的影响权重P1，土壤湿度单独对基本函数关系f(NDSI(a，b))的影响权重P2，种植密度单独对基本函数关系f(NDSI(a，b))的影响权重P3，f1(NDSI(a，b))、f2(NDSI(a，b))、f3(NDSI(a，b))，输出对玉米叶片氮含量进行预测的结果Q。
在一种具体的实施中，本申请公开了一种基于高光谱遥感的玉米叶片氮含量预测方法其包括步骤有:
确定玉米的品种并初定品种参数P；对玉米叶片进行光谱测定及反射提取，确定敏感波段及两个特定的敏感波长a与b；建立两个特定的敏感波长a与b的归一化差值光谱指数与玉米叶片含氮量的基本函数关系f(NDSI(a，b))；其中f()为函数关系，NDSI(a，b)为归一化差值光谱指数；
然后以种植密度、土壤湿度参数固定确定土壤含氮量单独对基本函数关系f(NDSI(a，b))的影响权重P1，然后种植密度、土壤含氮量参数固定确定土壤湿度单独对基本函数关系f(NDSI(a，b))的影响权重P2，
然后以土壤湿度、土壤含氮量参数固定确定种植密度单独对基本函数关系f(NDSI(a，b))的影响权重P3，
然后控制土壤含氮量不变，重新建立归一化差值光谱指数与玉米叶片含氮量的函数关系f1(NDSI(a，b))；f1(NDSI(a，b))=c1·exp(n1·(a-b)/(a+b))，c1，n1均为固定系数，c1，n1均由土壤含氮量确定；
然后控制土壤湿度不变，重新建立归一化差值光谱指数与玉米叶片含氮量的函数关系f2(NDSI(a，b))；f2(NDSI(a，b))=c2·exp(n2·(a-b)/(a+b))，c2，n2均为固定系数，c2，n2均由土壤湿度确定；
然后控制种植密度不变，重新建立归一化差值光谱指数与玉米叶片含氮量的函数关系f3(NDSI(a，b))；f3(NDSI(a，b))=c3·exp(n3·(a-b)/(a+b))，c3，n3均为固定系数，c3，n3均由种植密度确定；
f1(NDSI(a，b))中的具体参数由土壤含氮量确定；f2(NDSI(a，b))中的具体参数由土壤湿度确定；f3(NDSI(a，b))中的具体参数由种植密度确定，然后建立统一的多权重多因素判别函数，
Q=(P1/P)·f1(NDSI(a，b))+(P2/P)·f2(NDSI(a，b))+(P3/P)·f3(NDSI(a，b));其中Q为预测的玉米叶片含氮量，P1/P+P2/P+P3/P=1;由多权重多因素判别函数对玉米叶片氮含量进行预测，
即在多权重多因素判别函数中确定玉米的品种并确定品种参数P，再输入土壤含氮量单独对基本函数关系f(NDSI(a，b))的影响权重P1，土壤湿度单独对基本函数关系f(NDSI(a，b))的影响权重P2，
种植密度单独对基本函数关系f(NDSI(a，b))的影响权重P3，f1(NDSI(a，b))、f2(NDSI(a，b))、f3(NDSI(a，b))，输出对玉米叶片氮含量进行预测的结果。

Claims (1)

1.基于高光谱遥感的玉米叶片氮含量预测方法，其包括步骤:
确定玉米的品种并初定品种参数P；对玉米叶片进行光谱测定及反射提取，确定敏感波段及两个特定的敏感波长a与b；建立两个特定的敏感波长a与b的归一化差值光谱指数与玉米叶片含氮量的基本函数关系f(NDSI(a，b))；其中f()为函数关系，NDSI(a，b)为归一化差值光谱指数；
然后以种植密度、土壤湿度参数固定确定土壤含氮量单独对基本函数关系f(NDSI(a，b))的影响权重P1，然后种植密度、土壤含氮量参数固定确定土壤湿度单独对基本函数关系f(NDSI(a，b))的影响权重P2，
然后以土壤湿度、土壤含氮量参数固定确定种植密度单独对基本函数关系f(NDSI(a，b))的影响权重P3，
然后控制土壤含氮量不变，重新建立归一化差值光谱指数与玉米叶片含氮量的函数关系f1(NDSI(a，b))=c1·exp(n1·(a-b)/(a+b))，c1，n1均为固定系数，c1，n1均由土壤含氮量确定；
然后控制土壤湿度不变，重新建立归一化差值光谱指数与玉米叶片含氮量的函数关系f2(NDSI(a，b))=c2·exp(n2·(a-b)/(a+b))，c2，n2均为固定系数，c2，n2均由土壤湿度确定；
然后控制种植密度不变，重新建立归一化差值光谱指数与玉米叶片含氮量的函数关系f3(NDSI(a，b))=c3·exp(n3·(a-b)/(a+b))，c3，n3均为固定系数，c3，n3均由种植密度确定；
f1(NDSI(a，b))中的具体参数由土壤含氮量确定；f2(NDSI(a，b))中的具体参数由土壤湿度确定；f3(NDSI(a，b))中的具体参数由种植密度确定，然后建立统一的多权重多因素判别函数，
由多权重多因素判别函数对玉米叶片氮含量进行预测，多权重多因素判别函数具体为，Q=(P1/P)·f1(NDSI(a，b))+(P2/P)·f2(NDSI(a，b))+(P3/P)·f3(NDSI(a，b));其中Q为预测的玉米叶片含氮量，
P1/P+P2/P+P3/P=1。
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