辐射研究与辐射工艺学报
2023, 41(3): 030601
水生植物能够净化污染物和抑制藻类生长，在生态系统重建方面具有重要的应用价值。光谱分析作为植物种类识别的一种方法，具有无接触、快速、无污染等特点。受周围水环境的影响，绿色水生植物的光谱特征峰比陆生植物更加难以区分，地面实测光谱数据不仅维度高，且存在大量重叠谱带和背景干扰，特征光谱不明显；同时，通过地面实测获取样本数据较为困难，适用于深度学习的地面光谱数据集较少。针对以上问题，本文提出了一种基于一阶导数法结合AlexNet网络的分类模型。本团队以2019年9—10月上海河道内4种优势种群的近岸挺水水生植物为研究对象，使用地物光谱仪采集4种水生植物叶片部位的光谱信息。实验中，首先使用4种光谱分析法对原始数据进行预处理，比较预处理前后分类模型的准确率，其中一阶导数法结合AlexNet网络的分类模型对4种水生植物的分类精度最高，为99.50%；然后分别选取样本数据的40%、60%和80%作为训练集，验证模型在小样本下的泛化能力；最后利用Grad-CAM算法对模型进行可视化，分析后发现本文模型提取的水生植物的特征光谱与现有研究结果一致。上述研究结果表明，本文模型能够有效提取水生植物的特征光谱，实现对4种水生植物的快速准确分类识别，为高光谱遥感卫星识别此4种水生植物提供了重要参考。
光谱学 近岸水生植物 深度学习 光谱预处理 AlexNet网络
甘肃农业大学草业学院, 草业生态系统教育部重点实验室, 国家林业草原高寒草地鼠害防控工程技术研究中心, 甘肃 兰州 730070
高寒草甸毒草化是青藏高原草地生态系统面临的主要问题之一。 高寒草甸毒草分类技术对草地群落的变化具有及时监测和科学防控的重要意义。 近年来, 毒草种类及危害面积急剧增加, 传统人工实地调查耗时费力、 调查结果代表性差。 同时毒草在地域分布上具有一定的差异性, 依靠人力难以实现大面积调查。 高光谱遥感技术凭借分辨率高、 波段多、 图谱合一等特点, 在毒草精细分类中表现出巨大的优势, 可满足快速、 准确、 大尺度获取毒草发生面积的需求。 已有学者对草地植物的光谱反射特征开展了研究, 证明采用植物光谱反射特征可有效区分其种类。 但是, 目前尚缺乏针对草地有毒植物光谱特征变量的筛选及构建基于毒草光谱特征的预测分类模型。 本研究利用SOC710VP近红外高光谱成像仪, 在甘肃省天祝县和玛曲县境内高寒草甸上采集黄花棘豆(Oxytropis ochrocephala)、 宽苞棘豆(O latibracteata)、 多枝黄芪(Astragalus polycladus)、 长毛风毛菊(Saussurea hieracioides)、 黄帚橐吾(Ligularia virgaurea)、 乳白香青(Anaphalis lactea)、 葵花大蓟(Cirsium souliei)、 瑞香狼毒(Stellera chamaejasme)、 密花香薷(Elsholtzia densa)、 露蕊乌头(Aconitum gymnandrum)、 碎米蕨叶马先蒿(Pedicularis cheilanrthifolia)11种主要毒草野外光谱数据, 采用Savitzky-Golay卷积平滑算法(SG)对原始光谱值进行去噪, 使用一阶微分导数(FD)开展光谱特征分析, 利用典型判别分析(CDA)对选用的16种光谱特征变量标准化得分系数绝对值进行排序, 然后从大到小分别添加到随机森林(RF)、 支持向量机-径向核函数(SVM-RBF)、 k最邻近分类(KNN)、 朴素贝叶斯(NB)、 决策树(CART)5种算法中构建分类模型并筛选最佳特征变量, 使用混淆矩阵评价分类效果。 结果表明: (1)16个光谱特征变量典型判别分析(CDA)总体分类精度为92.34%, R2=0.89; (2)筛选出最佳分类光谱特征变量为绿峰幅值(Mg)、 蓝边面积(Ab)、 红边幅值(Mre)、 红边面积(Are)、 红边位置(Lre)、 NDVI2、 RVI1; (3)将筛选出的7个光谱特征变量用于毒草分类, 结果支持向量机-径向核函数(SVM-RBF)分类效果最好, 精度达96.45%。
高寒草甸 毒草 光谱特征 典型判别 分类 Alpine meadow Poisonous plants Spectral characteristics Canonical discrimination Classification 光谱学与光谱分析
2022, 42(4): 1076
目前, 治理重金属污染的方法有很多, 其中利用植物与细菌联合治理的方法具有成本低、效益高等优势, 受到人们广泛关注。在重金属胁迫下, 许多细菌不仅发展出很强的重金属耐受性, 而且可以通过溶磷作用、固氮作用、解钾作用、分泌相关代谢产物等途径促进植物生长, 也可以通过改变金属流动性、诱导相关基因高表达等途径增强植物对重金属的抵抗能力。本文就细菌与植物协同治理重金属污染的作用机制展开综述, 以期为细菌协同植物治理重金属污染的应用和研究提供参考。
细菌 植物 重金属污染 联合治理 作用机制 bacteria plants heavy metal pollution joint governance mechanism of action
华东师范大学河口海岸学国家重点实验室，上海 200241
提出一种基于地面激光雷达(TLS)点云数据的滩涂湿地单株禾本科植物的茎叶分离算法。在对植株茎叶形态进行划分的基础上，通过对植株点云光谱反射信息(强度数据)及空间几何特征(密度、法向量、空间连通性)的发掘和充分利用，实现叶片与茎秆部分的精准分离。利用Riegl VZ-4000 TLS获取上海市崇明岛西部岸滩共计16株芦竹与芦苇的点云数据，利用所提算法进行实验分析，获得了平均总体精度和Kappa一致性系数分别为0.87和0.68的茎叶分离结果。结果表明，所提算法具有较高的精度及稳健性，可为滩涂湿地禾本科植物茎叶分离提供一种高效的方法。
遥感 点云分类 茎叶分割 滩涂湿地 禾本科植物 激光雷达 中国激光
2022, 49(13): 1310001
1 上海光源科学中心, 中国科学院上海高等研究院, 上海 201204
2 中国科学院上海应用物理研究所, 上海 201800
3 中国科学院大学, 北京 100049
针对复杂体系弱信号的成像难题,本课题组提出并发展了运动衬度X射线成像方法。该方法利用各运动组分对入射光场的调制随时间的演化规律的不同,将其分离开来、分别成像,从而消除各组分间的相互干扰、提高成像灵敏度。低造影剂浓度血管造影、植物微导管输水无造影剂成像、电化学反应离子迁移高灵敏成像等实验结果表明,运动衬度X射线成像可实现传统方法无法实现的有效衬度的复杂体系弱信号成像。因适用于任意波长,运动衬度成像原理也有望在红外、可见光等其他波段获得广泛应用。
光学学报
2022, 42(11): 1134001
北京市园林科学研究院, 园林绿地生态功能评价与调控技术北京市重点实验室, 北京 100102
北京持续推进增彩延绿科技示范工程, 彩叶植物在城市园林建设和人居环境改善方面发挥着越来越重要的作用。 如果能够利用高光谱技术实现快速、 无损地观测城市彩叶植物区域分布特点及其生长特征变化, 可为进一步优化城市彩叶植物布局, 加快城市彩叶植物系统建设提供重要理论依据和数据支撑。 高光谱遥感技术的快速发展, 不仅提供了大量地被植物光谱信息, 而且也提高了光谱分辨率及其响应范围。 植物光谱具有一系列特征吸收谱带, 能够指示不同树种间的差异, 是高光谱进行树种识别的基础。 以北京城市常见不同色系彩叶植物15种为研究对象, 运用SR-3501便携式地物光谱仪分析了不同色系植物叶片秋季高光谱反射曲线特征; 通过对原始光谱数据进行微分变换和特征参数提取, 进一步研究了不同色系植物反射特征波段及特征参数差异性和变化规律。 结果表明: 大叶黄杨具备典型绿色植被光谱曲线特征, 即呈“峰”和“谷”的变化特征, 紫色系植物表现为同绿色系植物近似的光谱反射特征, 红色系植物与黄色系植物光谱反射特征相似; 从光谱吸收特征参数角度分析, 不同色系植物绿峰/红峰位置表现为红色系植物>紫色系植物>黄色系植物>绿色系植物, 而绿峰/红峰反射率、 红谷位置和红谷反射率均表现为黄色系植物>红色系植物>紫色系植物>绿色系植物; 不同色系植物叶片光谱三边特征参数具有一定的规律性, 三边参数可以作为区分不同彩色叶植物与绿色系植物的特征参数, 其中红边幅值与红边面积、 黄边幅值与黄边面积、 蓝边幅值与蓝边面积可分别作为紫色系植物、 红色系植物与黄色系植物区别于其他色系植物的重要光谱特征参数。
彩叶植物 高光谱特征 一阶导数 吸收特征参数 三边特征参数 Colorful plants Hyperspectral characteristic First derivative Absorption characteristic parameters Trilateral characteristic parameters
1 甘肃农业大学草业学院, 甘肃 兰州 730070
3 甘肃省草原技术推广总站, 甘肃 兰州 730070
宁夏盐池县荒漠草地属于中温带干旱气候, 由于过度利用出现不同程度的退化, 退化指示种比重增大, 造成不同荒漠草地群落组成差异也很大, 如何区别不同荒漠草地植物, 并据此对退化指示种进行动态监测是了解荒漠草地退化程度的关键。 目前随机森林(RF)、 支持向量机(SVM)与K-邻近(KNN)分类模型被广泛应用于森林植物和农作物的遥感分类, 并取得了较好的分类识别效果, 但针对草地尤其是荒漠草地植物的分类识别研究较少。 因此使用ASD地物光谱仪于7月在宁夏盐池二步坑、 冯记沟、 高沙窝、 麻黄山不同荒漠草地采集了32种植物作样本获得442条光谱进行光谱特征分析。 筛选出7个植被指数: 归一化植被指数705(NDVI705)、 绿通道植被指数(GNDVI)、 光化学植被指数(PRI)、 土壤调节植被指数(OSAVI)、 可视化气压阻抗指数(VARI)、 植被衰减指数(PSRI)和归一化水指数(NDWI)作为随机森林模型(RF)、 支持向量机(SVM)模型、 K-邻近(KNN)模型的原始变量, 对32种荒漠草地植物进行分类识别, 并通过分类模型精度的比较筛选较优模型。 结果表明: (1)不同植物光谱反射率均符合绿色植物特征, 但各植物原始光谱不同波段之间存在明显差异, 植物原始光谱水分吸收波段差异明显, 且有红边蓝移现象; (2)RF, SVM和KNN三个分类模型对32种植物的分类精度分别达到了0.98, 0.94和0.98, 识别效果较好, 但3种分类模型均对白莲蒿与北芸香、 虫实与甘草发生了误判; (3)随机森林模型重要性指标中NDWI与PRI为区分荒漠草地植物的关键指标, 说明荒漠植物冠层水分与类胡萝卜素含量是影响荒漠草地植物光谱分类的重要因素。 试验利用随机森林模型(RF)、 支持向量机(SVM)与K-邻近(KNN)分类方法, 建立了主要植物的分类模型。
高光谱 荒漠植物 分类模型 植被指数 Hyperspectral Desert plants Classification model Vegetation index
1 湖南农业大学 a. 生物科学技术学院
2 b. 植物激素与生长发育湖南省重点实验室, 长沙 410128
水杨酸(SA)的生物合成途径包括以苯丙氨酸为合成前体的莽草酸途径和异分支酸(IC)途径, 后者为SA合成的主要途径。在细菌中, IC在异分支酸裂解酶(IPL)的作用下直接生成SA, 但在植物中并未发现该基因。最新研究证明avrPphB易感性3(PBS3)是植物中IC转化为SA的关键因子, 并揭示了增强型易感病性5(EDS5)的转运蛋白作用和增强型假单胞菌敏感性1(EPS1)编码的酰基转移酶在SA合成中可起丙酮酰谷氨酸裂合酶的作用。本文综述了植物中SA合成途径及其调控因子的最新研究进展, 并进一步揭示其复杂网络与调控机制, 从而实现SA对植物抗性的适时诱导与生长发育的精细调控间的综合协调。
植物 SA合成途径 莽草酸 异分支酸 调控因子 plants SA synthetic pathway shikimic acid isochorismate regulatory factors
内蒙古农业大学草原与资源环境学院,内蒙古自治区土壤质量与养分资源重点实验室, 内蒙古 呼和浩特 010011
主要从两方面对激光诱导击穿光谱(LIBS)技术进行综述,一是LIBS定性分析方法在元素快速监测方面的优势,以及基于LIBS的高空间分辨能力绘制元素相对含量分布图,全面观察元素在植株器官不同部位的分布情况;二是LIBS技术在土壤、植物中营养元素及重金属定量分析方面的进展及存在的问题。LIBS技术对金属元素的测定敏感度要优于对非金属元素的测定敏感度。测定非金属元素时,需要通入稀有气体来消除大气的影响;测定金属元素时,则需要通过无标定LIBS技术和光学薄LIBS技术解决金属元素自吸收的影响。
光谱学 激光诱导击穿光谱技术 土壤 植物 元素 激光与光电子学进展
2020, 57(23): 230005
