基于机载高光谱成像的柑橘产量预测模型研究

相关＿ 。 ｅ 等与 Ｕｎ Ｊ Ｇｏｌ ｏ等利用机 载光谱 图象数据计 算 出几
个植被指数 （ ｇ ｔｔ ｎｉ ｅ ） 以估算玉米 的产量 ， Ｖｅｅａｉ ｄ ｘ 用 ｏ ｎ 并获 得 ｒ 较准确 的预测结果 ｌ’ １ ” 。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 ， 立 建 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 ， 物光谱数 据 的获 作 得时间也决定作物产量预测 的准确性［ １
果树的隔年结果现象对果 园的果实产量和经 济效镒 ｝ 及
大 的影响 。 合理运用 多种控制 方法 ， 制定相应 的肥 水管理 并 措施 ， 可有效防止隔年结果现 象【 。然 而每棵果 树均作 为独 １ ］ 立的个 体存 在隔年结果现象 ， 传统 的果 园管理方 法 ， 法满 无 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
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（ ＡＤ、叶片绿色度 、 Ｌ 株高 、叶片氮 含量 、叶绿素含量、水分含量等ｌ ］ ２ 。因此 ， 利用 遥感 图像 可 以评价作物 的生长发育状况 ， 而对作物进行精 细化 的管理 进 和作业 。近 几 年 ，遥 感 技 术 也 被应 用 于 作 物 的 产 量 预 测 。 Ｙｎ ａ ｇ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ｌ 。 ＿ ９
收 稿 日期 ：２ ０ —８０ ，修 订 日期 ： ０ ９ ｌ—２ ０ ９０ —９ ２ ０ 一１１
橘 预测 产 ， 用 于准 确判 断柑 橘 不 同个体 的隔年 结果 趋 可
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 抛 供 ｒ讯 依 据
１ 材 料 方 法 ｊ ｜
基 于机 载 高 光谱 成 像 的柑 橘产 量 预 测模 型 研 究
叶旭 君 Ｋｅｓ ｉ ａａ ，何 勇 ， ｎｈ Ｓｋｉ
１ ．浙江大学 生物 系统工程与食品科学学院 ， 浙江 杭州 ３ ０ ２ １０９ ２ ．东京农工大学农学部 ，东京 １ ３８ ０ ，日本 ８ —５ ９
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 （ ０ ３年 ４ 、６月 ） ２０ 、５ 获取柑橘果 树 的高光谱 图 像， 利用偏最小二乘 回归 （ Ｌ ） Ｐ Ｓ 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 （ Ｒ 和人 工神经网络（ ＮＮ） ＭＬ ） Ａ 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 Ｐ ＳＭＬ Ｌ － Ｒ模 型 比 Ｐ ＳＡＮＮ模 型具有更好 的稳定 性和一致性 。 Ｌ－ 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 ；Ｐ Ｓ ＭＬ ＡＮ Ｌ ； Ｒ； Ｎ；预测模 型 ； 变量技术 ；精细农业
的 预 测 变 量 ，并 采 用 多 元 线 形 回 归 （ ｌｐｅｌ ｅｒｒｇｅ— Ｍｕｔ ｌ ｉ ａ ｅ ｒｓ ｉ ｎ
果 园盈利 ，同时减少化肥的过量应用 ， 低污染地 下水 的风 降
险。
ｓ ｎ 和人工神经 网络 （ ｔ ｉａ ｎｕａ ｎｔ ｒ ｓ方法建立基 ｉ） ｏ Ａｒ ｆ ｉ ｅ ｒｌ ｅｗｏｋ ） ｉｃ ｌ 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
理 措 施 。这 种 变 量 技 术 （ ｒ ｂｅｒｔ ｔｃｎ ｌｇ ） Ｖａｉ ｌ ａｅ ｅｈ ｏ ｙ ，可 以增 加 ａ ｏ
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（ ａｔ ｌｅｓ ｑ ａｅｒｇｅｓ ｎ 确 定模 型 Ｐ ｒｉ ａｔ ｕｒ ｅ ｒｓｉ ） ａｌ ｓ ｏ
产量预测结果 。
。因此 ， 需要针 对
不 同农作物确定相应 的光谱适 宜采集 时期 ， 能获得准确 的 才 本研究选择受隔年结果现象影 响较 为严重 的柑橘作 为研
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
第３ 卷 ， ５ ０ 第 期
２０１０年 ５ 月
光
谱
学
与
光
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谱
分
析
Ｖ １３ ， ． ，ｐ ２ ５ １０ ｏ ． ０ Ｎｏ ５ ｐ １ ９ — ３ ０
Ｍａ ｙ，２０１ ０
Ｓ ｅ ｔｏ ｃ ｐ ｎ ｐ ｃ ｒ ｌＡｎ ｌ ｓｓ ｐ ｃ ｒ ｓ ｏ ｙ ａ ｄ Ｓ ｅ ｔａ ａｙ ｉ
１ １ 研 究 地 概 况 ．
基金项 目 ：日本科学振兴会（Ｓ Ｓ 项 目（１ ０ ４ ６ １ ８ ５ ５ ０ ４ 资助 ＪＰ ） ２ １ ，１ ３ ０４ ，１６ ８ ７ ） 作者简 介：叶旭君 ，１７ 年生 ，浙江大学生物 系统工程 与食品科学学院助理研究 员 ９１
文 献 标 识 码 ：Ａ Ｄ ：１． ９ ４ｊｉ ｎ １ ０—５ ３ ００ ０ —２ ５０ ＯＩ ０ ３ ６／． ｓ． ０ ００ ９ ｆ １ ｝５１９ —６ ｓ ２
中 图分 类 号 ： １ ７ ￥ ２
Ｒ ｄｉｕｚ ｏ ｒ ｅ 等研究发现小麦 的遥感 光谱 数据 与其产 量呈 显著 ｇ
引 言