《高光谱vir -光谱和成像技术作为监测野生针叶树除草剂危害的工具》

  • 来源专题:外来生物入侵
  • 编译者: 王成卓
  • 发布时间:2019-07-31
  • 野生针叶树是外来针叶树物种的自然再生后代,是新西兰的一个主要生态和经济问题。高光谱图像可以提供一种有效的手段来监测野生动物控制措施的效果,但很少有研究对这种可能性进行检验。实验数据收集自一项实验,包括39棵小松幼树(道格拉斯松),分配给一种对照品和两种除草剂处理(三氯吡丁氧乙基酯和二溴化二铵一水合物)。本研究的目的是研究除草剂对针叶变色、光谱特性和树木生理的时间影响,并利用高光谱数据建立预测光合参数的模型。处理后第一天出现明显的变色现象,说明diquat处理后,光系统II (Fv/Fm)的净光合速率(A)、电子传递速率(ETR)、气孔导度(G)和最优量子产量均迅速下降。应用三氯吡喃后,在第二周之前未见明显变色,A、ETR、G和Fv/Fm值下降速度慢于diquat。通过针尖光谱计算得到的窄带光谱指数(PRI)与四个光合参数的相关性最强,其中,PRI与A、Fv/Fm、ETR、G的R2值分别为0.53、0.46、0.68、0.29。以原始光谱为输入的模型表明,稀疏偏最小二乘(SPLS)优于其他三种测试方法(PLS、支持向量机、弹性网络)和R2,分别为0.64、0.62、0.65和0.42。

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    • 野生针叶树是外来针叶树物种自然再生的后代,在新西兰是一个主要的生态和经济问题。高光谱图像可以提供一种有效的手段来监测野生动物控制措施的效果,但很少有研究对这种可能性进行检验。这些数据是从实验中收集来的,包括39棵小松(道格拉斯松),它们被分配给一种对照品和两种除草剂处理(三氯吡丁氧乙基酯和二溴化二铵一水合物)。本研究的目的是研究除草剂对针叶变色、光谱特性和树木生理的时间影响,并建立预测光合参数的模型 从高光谱数据。结果表明,经diquat处理后,光系统II (Fv/Fm)的净光合速率(A)、电子输运速率(ETR)、气孔导度(G)和最佳量子产量在处理后第一天明显下降。应用三氯吡喃后,在第二周之前未见明显变色,A、ETR、G和Fv/Fm值下降速度慢于diquat。在针叶光谱计算的窄带光谱指标中,光化学反射率(PRI)与prianda、Fv/ Fm、ETR和gare四个光合参数和r2值的相关性最强,分别为0.53、0.46、0.68和0.29。以原始光谱为输入的模型表明,稀疏偏最小二乘法(SPLS)对A、Fv/Fm、ETR和G分别为0.64、0.62、0.65和0.42,优于其他三种方法(PLS、支持向量机、弹性网络)和R2。
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    • 在发表于《Sensors》杂志的一项新研究中,弗吉尼亚理工大学植物与环境科学学院的研究人员探索了一种强大的土壤湿度监测新方法,以推动精准农业的发展。这项研究由Milad Vahidi、Sanaz Shafian和William Hunter Frame领导,使用无人机搭载的高光谱传感器和机器学习算法,分别在10厘米和30厘米深度处估算玉米田的土壤湿度。 研究核心在于利用无人驾驶飞行器(UAV)配备L-Pika高光谱传感器,捕捉弗吉尼亚理工大学Tidewater农业研究扩展中心(TAREC)50x100米玉米田上详细的冠层反射数据。高光谱成像技术可以捕捉从400nm到1100nm数百个窄带光谱,检测与土壤湿度条件相关的植物健康的细微变化。 为了从这些丰富的光谱数据中提取有意义的见解,团队应用了主成分分析(PCA),一种能从远程光谱图像中隔离出最有信息量信号数据的统计工具。这些波长数据随后被输入到一个机器学习管道中以预测土壤湿度水平。在所有测试的算法中,人工神经网络(ANN)表现显著优于其他算法,包括随机森林、支持向量回归(SVR)和梯度提升(XGBoost)。尤其是在非灌溉地块,水分胁迫的玉米植物表现出更大的光谱变异性,增强了冠层反射模式与根区土壤湿度的相关性,特别是在30厘米深度处。 这项研究表明,高科技农业正在落地生根,无人机、高光谱成像和人工智能的结合为精准农业带来了新的希望和可能性。