一、二氧化硫对棉花叶片光谱反射特性的影响（论文文献综述）
另青艳[1]（2013）在《大气SO2污染下园林植物光谱特征及光合特性研究》文中研究表明工业化和城市化的高速发展,导致了大气S02浓度不断升高,严重影响了人类健康和经济发展。利用植物叶片含硫量的光谱分辨率来反映植物受大气S02的污染状况,对监测与消减大气S02污染具有重要的现实意义。本文以重污染区武钢焦化厂区（简称武钢）、一般污染区青山和平公园（简称青山）和对照区华中农业大学校园（简称华农）31种园林植物为研究对象,采样分析了不同区域植物叶片的含硫量、含水量及叶绿素含量,并应用HR-1024地物光谱仪和LI6400光合仪分别测定了植物叶片高光谱反射率和光合特征值,探讨了大气S02污染下园林植物光谱特征及光合特性,以便为筛选对S02污染吸收强、抗性强的园林植物提供理论依据。主要的研究结果如下：（1）三个区域大气中S02含量的高低顺序为武钢>青山>华农。其中,武钢S02污染气体含量是华农的4.5倍、青山的4.2倍。（2）不同污染区域相同的22种植物叶片平均含硫量为武钢（9.292mg/gDW）>青山（8.126mg/gDW）>华农（6.279mg/gDW）,可见污染越严重则叶片含硫量均值越大。相同区域不同植物种类的叶片含硫量也存在极显着差异（p=0.002<0.01）,叶片含硫量高的植物有夹竹桃Nerium indicum Mill、青桐Firmiana platanifolia、悬铃木Platanus×acerifolia、云南黄馨Jasminum mesnyi、银杏Ginkgo biloba、法国冬青Viburnum odoratissimum var. Awabuki、山杜英Elaeocarpus sylvestris;含硫量中等的植物有枇杷Eriobotrya japonica、竹子Phyllostachys pubescens、桂花Osmanthus fragrans、紫叶李Prunus ceraifera、樟树Cinnamomum camphora、海桐Pittosporum tobira、构树Broussonetia papyrifera、红继木Lorpetalum chinense var. rubrum、女贞Ligustrum lucidum;含硫量较低的植物有广玉兰Magnolia grandiflora、桑树Morus alba、杜鹃Rhododendron simsii、石楠Photinia serrulata、吉祥草Reineckia carnea、紫薇Lagerstroemia indica。（3）以华农植物叶片含硫量为基准,不同污染区域相同植物吸硫量一般为武钢大于青山；相同地区不同植物种类吸硫量存在极显着差异（p=0.001<0.01）,且植物叶片吸硫量的分级与植物叶片含硫量分级基本一致。武钢和青山吸硫量高的植物有紫叶李Prunus ceraifera、银杏Ginkgo biloba、青桐Firmiana platanifolia,、法国冬青Viburnum odoratissimum. var. Awabuki、红继木Lorpetalum chinense var. rubrum、吉祥草Reineckia carnea、夹竹桃Nerium indicum Mill、枇杷Eriobotrya japonica、构树Broussonetia papyrifera、女贞Ligustrum lucidum、广玉兰Magnolia grandiflora、山杜英Elaeocarpus sylvestris、紫薇Lagerstroemia indica、桂花Osmanthus fragrans等14种,可以用于S02污染严重区域的绿化。樟树Cinnamomum camphora、桑树Morus alba、云南黄馨Jasminum mesnyi、石楠Photinia serrulata、竹子Phyllostachys pubescens在青山具有一定的吸收能力,但在武钢,超过其阈值吸硫量较低,适用于污染较轻的地区的修复。（4）研究发现武钢土壤含硫量（0.677mg/gDW）>青山（0.282mg/gDW）>华农（0.215mg/gDW）,表明大气中硫的含量越高,土壤沉积的硫也越多；且叶片含硫量与生长地段土壤的全硫含量相关性显着（p=0.003<0.01）,但污染区植物中的含硫量为土壤中的含硫量7-30倍,表明植物富集的硫元素可能主要来自于大气中硫,部分从土壤中吸收。（5）不同植物光谱曲线在形态上基本相似,反射率差异位于绿峰、红谷及近红外水分敏感波段,其他波段反射率差异不明显；相同植物随着污染的加重出现红边蓝移、绿峰红移以及红、蓝边振幅变小的趋势。（6）在叶片含硫量分别与原始光谱、倒数光谱、导数光谱的相关性分析中,导数光谱的相关性明显优于原始光谱、倒数光谱,能增大叶片中硫含量信息。高光谱特征位置、面积参量以及植被指数对数据密集、海量性的高光谱遥感不是很敏感,反演方程精度不高。对比22种园林植物与14种乔木、8种灌草高光谱反演方程发现,乔、灌分开反演的精度比统一反演要高。（7）根据光谱变换、光谱特征参数敏感波段筛选叶片含硫量反演最佳模型。其中,以蓝边内最大的一阶微分值（Db）为自变量所构建的指数模型Y=14.717*e-4.927x为22种典型园林植物反演最优模型,预测R2=0.255。以绿峰反射率与红谷反射率的比值（Rg/Ro）为自变量所构建的指数模型Y=34.54*e-0.809x为乔木反演最优模型,预测R2=0.434。以导数光谱856nm构建的指数模型Y=9.743*e-14.39x为灌草反演最优模型,预测R2=0.546。（8）在大气SO2污染下园林植物没有出现特别明显的伤害症状,但光合指标已发生变化,净光合速率（Pn）、蒸腾速率（Tr）、气孔导度（Gs）、胞间CO2浓度（Ci）、水分利用率（WUE）均比未污染区有所降低,而叶面水汽压亏缺（VpdL）与未污染区相比呈上升趋势；以6个光合指标、叶片含水量、叶绿素相对含量SPAD和叶片含硫量变化率为基础数据,对18种园林植物对S02的抗性进行综合评价表明,抗大气SO2强的植物有夹竹桃Nerium indicum Mill、枇杷Eriobotrya japonica、银杏Ginkgo biloba、悬铃木Platanus acerifolia、海桐Pittosporum tobira、广玉兰Magnolia grandiflora;抗性中等的植物有山杜英Elaeocarpus sylvestris、女贞Ligustrum lucidum、法国冬青Viburnum odoratissimum var. awabuki、樟树Cinnamomum camphora、栾树Koelreuteria paniculata、桂花Osmanthus fragrans;抗性较弱的植物有吉祥草Reineckia carnea、紫薇Lagerstroemia indica、红继木Lorpetalum chinense var.rubrum、紫叶李Prunus ceraifera、杜鹃Rhododendron simsi、石楠Photinia serrulata。
张金恒[2]（2008）在《植物大气污染响应高光谱监测实例研究》文中进行了进一步梳理选择某钢铁企业绿化树种桂花当年生叶片作为供试样本,测试叶片光谱反射率之后分别测试叶液pH值、叶片含硫量、叶绿素含量、叶片含水量,研究生长在SO2污染环境下桂花叶片光谱的变化以及相应的部分生理生化指标的变化。研究表明,污染较严重生产区采集的叶片光谱反射率和红边斜率均较生活区低,叶片含硫量随大气SO2浓度的增减而相应地变化,叶片叶绿素含量、叶液pH值、叶片含水量的变化规律与叶片含硫量和大气SO2浓度的变化规律相反。
刘厚田,张维平,于亚平,郭世忠,田国良,汪水花,何长礼,南淳熙,董克虞[3]（1986）在《土壤镉污染对水稻叶片光谱反射特性的影响》文中指出水稻移栽于添加不同量镉（50、100、200和400 ppm）的土壤上,叶片反射光谱特性发生变化:可见光区反射率增加,其中550—680nm波段反射率的增加更突出;反射光谱的一次微分图和二次微分图上叶绿素吸收边缘明显蓝移。这些变化以分蘖期最为显着。镉害水稻可见光区反射特性的变化与叶片中叶绿素含量的降低相一致。初步确定几个波段可用于区分镉毒害的和正常的水稻的光谱反射特性。
吴继友,倪健,冯素萍,蒋本和,张永贤,叶正丰[4]（1994）在《山东省招远金矿区春季赤松林的植物地球化学和反射光谱特征》文中研究表明本文研究了山东省招远市台上金矿区与背景区赤松林的植物地球化学特征、赤松生长状况和光谱反射率特征的差异。结果表明，赤松对Ａｕ，Ａｇ，Ｃｕ，Ｐｂ等金属元素均呈强积累，赤松针叶中的Ａｕ、Ａｇ元素含量金矿区值和背景区值之比分别可达６和１８。重金属的过量吸收使金矿区赤松的生长状况变差，针叶内叶绿素含量减少，反射光谱特征明显变化。金矿区与背景区对比，赤松的红界蓝移幅度可达８—１２ｎｍ。随重金属污染程度的加重，近红外肩反射率值、叶绿素反射峰值与叶绿素吸收峰值之差均呈下降趋势，一阶导数谱７１０ｎｍ附近平顶斜率由正值变为负值，逐渐变小。反射光谱的这种变化规律可用以遥感探查赤松林下重金属矿藏。
刘厚田,季德清,单素云,田国良,郭世忠,汪水花[5]（1983）在《二氧化硫对棉花叶片光谱反射特性的影响》文中进行了进一步梳理在动态熏气箱中对棉株进行SO2处理（2ppm,8小时）.测定叶片光谱反射率和微分光谱.受SO2伤害的棉叶光谱反射率发生变化:在可见光部分,反射率普遍增加;在近红外部分,反射率降低.整个光谱反射曲线发生蓝移,初步确定几个波段可用于区别污染的与正常的棉叶光谱反射特性.
刘子琪[6]（2014）在《SO2胁迫下园林植物叶片含硫量及光谱特征研究》文中研究表明工业化、城镇化进程的加快和经济的高速发展导致大气二氧化硫（SO2）污染日益加剧,并已严重危害到人类的健康和生态环境的可持续发展。利用植物光谱特征反演叶片含硫量,从而反映植物受SO2的污染情况,对区域大气SO2污染状况的监测及较强SO2吸收能力植物的筛选等具有重要意义。本研究通过对武汉市14种常见园林绿化植物的SO2人工熏气试验,应用美国ASD光谱测定仪了不同熏气时间处理后的植物叶片光谱,并测定了相应叶片的含硫量,探讨了SO2胁迫下园林植物叶片的光谱特征及含硫量变化,建立和筛选出叶片含硫量反演的最优模型。主要研究结果如下：（1）14种园林植物无SO2胁迫下叶片含硫量较高的植物（大于3.0mg/gDW）有加拿大杨（Populus×canadensis Moench）、红瑞木（Cornus alba）、夹竹桃（Nerium indicum Mill）、刺槐（Robinia pseudoacacia）、构树（Broussonetia papyrifera）;叶片含硫量中等（2.0mg/gDW和3.Omg/gDW之间）的植物有桑树（Morus alba）、吉祥草（Reineckia cornea）、女贞（Ligustrum lucidum）;叶片含硫量较低（小于2.0mg/gDW）的植物有香樟（Cinnamomum camphora）、红枫（Acer palmatum ’Atropurpureum’）、栾树（Koelreuteria paniculata）、红叶石楠（Photinia serrulata）、法国冬青（Viburnum odoratissimum）和杜鹃（Rhododendron simsii）。（2）6个不同熏气时间（2h、4h、6h、8h、10h和12h）处理下,除了构树和红瑞木的叶片含硫量随熏气时间的增长总体呈下降趋势外,其余12种园林植物的叶片含硫量均随熏气时间的增长总体呈上升趋势。（3）14种园林植物中具有较强吸硫能力（叶片吸硫量>1.5mg/gDW）的种类有栾树、刺槐、加拿大杨、桑树和女贞；中等吸硫能力（1.0mg/gDW<叶片吸硫量<1.5mg/gDW）的种类有法国冬青、夹竹桃、吉祥草、香樟和构树；较弱吸硫能力（叶片吸硫量<1.0mg/gDW）的种类有红枫、红瑞木、红叶石楠和杜鹃。不同生活型园林植物叶片的吸硫能力强弱顺序为：落叶乔木>草本>常绿乔木>常绿灌木>落叶灌木。（4）SO2胁迫条件下,同种园林植物在受害前的光谱曲线形态基本相似,在绿峰、红谷及红边等处变化明显,光谱曲线呈现明显的位移现象,且一阶导数光谱和二阶导数光谱所呈现出的植物光谱变化特征更为显着。（5）单种植物及灌草的一阶和二阶导数光谱与对应叶片含硫量的相关性明显高于原始、对数及倒数光谱。不同植物叶片含硫量与不同波段具有最显着的相关性,除构树（0.684）和吉祥草（0.717）外,其余植物叶片光谱与其含硫量的最大相关系数均达到0.8以上,且相关性均达到极显着水平,表明可以用这些敏感波段的光谱反射率来反演单种植物的叶片含硫量；乔木、灌草和全部植物的叶片光谱与对应含硫量的相关系数低于单种植物的相关系数,但也均达到极显着水平,可以用来进行叶片含硫量的反演。（6）通过光谱特征单变量及多变量回归模拟,筛选得到单种植物、乔木、灌草及全部14种园林植物的叶片含硫量最优反演模型：单种植物：香樟：Y=1.969+3143.291*P’442+951.196*P’790-229.526"P’412（拟合R2=0.969,预测R2=0.411,RMSE=1.148）；红叶石楠：Y=1.097+629.417"P’685（拟合R2=0.708,预测R2=0.829,RMSE=0.223）；女贞：Y=2.051-1260.216*P’610-111.201*P’924（拟合R2=0.890,预测R2=0.858,RMSE=0.772）；桑树：Y=5.592-4127.727*P’479-149.328"P’729+2664.895*P’626（拟合R2=0.856,预测R2=0.832,RMSE=0.840）：栾树：Y=2.842-1931.630*P"711-415.720*P"917+2161.402*P"445（拟合R2=0.987,预测R2=0.784,RMSE=1.579）；构树：Y=4.246-5235.803*P"576-3003.252*P"853-1637.116*P"861（拟合R2=0.918,预测R2=0.622,RMSE=0.913）；刺槐：Y=4.953-3740.436"P"703+792.862*P"882-1594.373*P"642（拟合R2=0.947,预测R2=0.713,RMSE=1.492）：加拿大杨：Y=16.450*EXP（1130.225*P"530）（拟合R2=0.755,预测R2=0.301,RMSE=1.859）；杜鹃：Y=1.428+1377.330*P"653+2316814.973"（P"653）2（拟合R2=0.644,预测R2=0.591,RMSE=0.303）；夹竹桃：Y=4.953-3740.436"P"703+792.862"P"882-1594.373*P"642（拟合R2=0.854,预测R2=0.620,RMSE=0.850）；法国冬青：Y=2.527-5530.877*P’480-784.599*P’882（拟合R2=0.795,预测R2=0.501,RMSE=1.180）：红瑞木：Y=5.238*EXP（552.986"P"404）（拟合R2=0.848,预测R2=0.282,RMSE=2.161）：红枫：Y=5.238*EXP（552.986*P’807）（拟合R2=0.762,预测R2=0.730,RMSE=0.975）；吉祥草：Y=1.810+4538.694*P"789-6070.890"P"706+653.013*P"810（拟合R2=0.896,预测R2=0.363,RMSE=1.724）。乔木：Y=16.669-102.869*M445+15.366*M597+97.954*M421（拟合R2=0.398,预测R2=0.381,RMSE=21.656）灌草：Y=1.838+445.807"P’737+1404.398"P’616+1875.272*P’594+2014.428*P’488+1329.161*P’467（拟合R2=0.650,预测R2=0.456,RMSE=6.747）。全部植物：Y=2.752-4249.457*P’425-5193.385"P’566+2231.085"P’657-4861.522*P’634-4652.395*P’516-3700.673*P’642-1343.419"P’403（拟合R2=0.381,预测R2=0.238,RMSE3=26.358）。注：P（λx）指植物在λxum处的原始光谱反射率值,P’（λx）指植物λxnm处的一阶导数光谱反射率值,P"（λx）指植物λxnm处的二阶导数光谱光谱反射率值,M（λx）指植物在λxnm波长处的对数光谱反射率值
朱怀卫[7]（2017）在《UV-B增强下施硅稻—麦光谱特征及其生理参数估算》文中提出人类活动引起大气臭氧层耗损,使到达地表的紫外辐射增强。UV-B辐射增强对作物生长的影响是全球变化关注的重要问题。硅是作物生长的有益元素,施硅能促进作物生长发育且提高抗逆性,缓解UV-B辐射对作物生长的抑制作用。本研究采用大田试验,以水稻和冬小麦为研究对象,在UV-B增强和施硅条件下,利用ASD便携式手持光谱仪于水稻和冬小麦关键生育期选择典型晴天观测冠层光谱曲线,同步测定叶面积指数（LAI）、相对叶绿素含量（SPAD值）及水稻地上部鲜生物量,计算一阶导数曲线并分别分析两种作物光谱的红边参数特征,分析水稻和冬小麦冠层光谱及一阶导数光谱与作物生理参数间的相关性,开展水稻和冬小麦叶面积指数（LAI）、相对叶绿素含量（SPAD值）高光.谱估算和水稻地上部鲜生物量估算研究。主要研究结果如下:（1）稻-麦生长及光谱特征UV-B增强下稻-麦叶面积指数（LAI）、相对叶绿素含量（SPAD值）及水稻地上部鲜生物量降低,而施硅可提高叶面积指数（LAI）、相对叶绿素含量（SPAD值）及水稻地上部鲜生物量,缓解UV-B辐射对稻-麦生长的抑制作用。各处理间稻-麦冠层光谱的差异主要体现在近红外波段,UV-B增强稻-麦近红外波段反射率降低,而施硅近红外反射率上升。UV-B增强稻-麦光谱红边位置蓝移,而施硅红边位置红移。随着生育期推进,稻-麦光谱红边参数（红边位置、红边幅值和红边面积）均呈现先增后减的变化趋势,其中水稻于拔节期达最大,而冬小麦于开花期达最大。（2）稻-麦生理参数与光谱相关分析可见光波段,稻-麦冠层光谱与LAI间相关系数均表现为负相关;红边区域,相关系数均由负转正;近红外波段相关系数均表现为正相关。稻-麦冠层光谱与SPAD值间的相关系数与LAI类似。稻-麦冠层光谱经一阶导数变换后,与LAI和SPAD值间相关系数多数波段均有了较大的提高。水稻光谱变量λr、ρg/ρr、ρr、ρ’503、ρ’741、ρ’456、ρ634、SDg、（SDr-SDy）/（SDr+SDy）、ρg 和 SDr/SDy,冬小麦光谱变量ρ’880、（ρg-ρr）/（ρg+ρr）、ρ’683和ρ’786,与LAI间相关系数均在0.50以上;水稻光谱变量λr、ρr和ρg/ρr,冬小麦光谱变量ρ’535、ρ’1017、ρ’547、ρ’670、SDr、（SDr-SDb）/（SDr+SDb）、Dr、SDg、Db、ρ966、ρ1150和ρg,与 SPAD 值间相关系数在0.50以上,且均达到了 0.01极显着检验水平。（3）稻-麦生理参数估算本文基于稻-麦光谱变量构建模型来估算生理参数,结果显示:分别基于光谱位置变量ρ’741和ρ’786估算水稻和冬小麦LAI效果较佳,估算方程分别为:yLAI=-32065x2+726.48x+0.3473和yLAI=3.8207e904.46x;分别基于光谱面积变量 SDb 和位置变量Db估算水稻和冬小麦叶绿素含量（SPAD值）效果较佳,估算方程分别为:ySPAD=-6.1671Ln（x）+19.933和ySPAD=7E+06x2-28429x+75.859;水稻灌浆期基于LAI估算地上部鲜生物量效果较佳,估算方程为:y地上部鲜重=-8.2523x2+82.746x-151.23。
赵思颖[8]（2016）在《稻田镉污染高光谱响应及其关系研究》文中研究说明土壤为植物生长提供必要的水分和养分,被称为“植物的家”,植物又能为人类提供各种营养物质,满足人类的生存和发展,因此土壤环境和植物生长状况都与人类息息相关。土壤重金属的污染源主要有大气中粉尘、气体沉降、污水浇灌、污泥堆积、化肥农药的使用等。重金属因不易降解、毒性较强,容易积累等特性而备受全人类的关注。其中生物迁移性较强的重金属元素--Cd,因其极易被植物吸收和累积,而受到众多学者的特别研究。本文通过对不同Cd梯度稻田土壤中重金属元素及其生长的水稻进行重金属含量的测定和水稻的光谱监测,利用光谱技术并结合数学统计方法对水稻中的Cd含量、叶片的SPAD值、土壤Cd含量进行定量反演,及时发现并确定土壤、水稻的污染状况,对维护国家的粮食安全具有重要的意义。本文对水稻在可见光——近红外波段的光谱特征进行研究,通过提取水稻的光谱特征参数,建立地面光谱模型,并与遥感影像进行结合,研究土壤的Cd污染状况,从而为大面积遥感监测土壤污染提供思路和方法。主要内容如下:本文的研究对象为江西省贵溪市冶炼厂周边采集的27个土壤样品,且样品中Cu、Pb、Zn、Cd及其有效态的测定,采用电感耦合等离子体质谱法,通过做显着性差异分析,选取了三个Cd梯度的样地作为本文实验样地。于2015年6月和9月分别采集了所选样地中的水稻样品,通过探究水稻重金属含量、叶片SPAD值、土壤重金属含量三者之间的关系,分析水稻光谱曲线随土壤、水稻重金属含量、叶片SPAD值的变化而变化的规律,并找出随土壤、水稻重金属含量变化明显的敏感光谱特征值,建立地面土壤、水稻重金属含量与敏感光谱特征值之间的关系模型,结合高空影像数据,建立起地面光谱特征参数与高空光谱监测数据之间的关系,旨在为实现高空遥感监测土壤污染提供科学依据。实验结果表明:（1）水稻体内的重金属元素主要源于对土壤中重金属元素有效量的吸收;（2）水稻叶片的SPAD值与土壤和水稻植株内重金属元素Cd呈显着的负相关关系,说明水稻叶片的SPAD值对土壤和水稻Cd污染具有指示作用;（3）水稻叶片的SPAD值与蓝谷深度、红边峰值呈显着的正相关关系,建立叶片SPAD值与叶片光谱特征参数中蓝谷深度、红边峰值之间的回归模型,根据回归系数R2来看,拟合系数都较为理想;（4）水稻叶片的光谱特征参数因受到土壤中和水稻Cd元素的胁迫,蓝谷深度、红边峰值变化最显着,与之关系最密切;（5）通过将遥感影像上提取到的水稻的光谱特征参数,表明利用遥感影像中水稻叶片光谱特征参数中的蓝谷深度、红边峰值可以用来监测土壤Cd的污染程度和水稻受Cd的胁迫程度。同时可以通过建立水稻SPAD值、土壤Cd含量、水稻Cd含量与水稻叶片光谱的回归模型来预测水稻和土壤中的Cd含量。
赵磊[9]（2013）在《大气NO2污染下园林植物的光谱特征及光合特性研究》文中研究说明大气N02污染问题日益严重,已成为我国主要城市大气污染物之一,并严重危害了人类健康和生态环境,探讨并筛选在大气NO2污染区具有修复型功能的园林植物具有重要的参考价值和实际意义。本文选用重污染区武钢焦化区（简称武钢）、一般污染区青山和平公园（简称青山）和对照区华中农业大学校园（简称华农）24种常见园林植物为研究对象,通过便携式光合仪（Li-6400）、便携式光谱仪（ASD FieldSpec HandHeld）、叶绿素仪（SPAD-502）和自动定氮仪（kjeltec2300）分别测定了所选植物样叶片光和特征值、光谱反射率、叶绿素含量和含氮量；通过分析植物对大气NO2污染物的抗性和吸收能力,筛选出了大气NO2污染地区适宜的修复型园林植物；并通过对植物光谱数据与植物叶片含氮量的研究、建模和检验,建立了基于光谱数据估测植物叶片含氮量的光谱反演模型,也为监测空气污染水平提供了参考依据。主要研究结果如下：1.不同污染区的大气NO2浓度测定表明,对照区华农的大气NO2浓度最低,一般污染区青山大气NO2浓度是对照区华农的1.18倍,而重污染区武钢大气NO2浓度较高,是对照区华农的3.07倍。2.同种植物的净光合速率、蒸腾速率、气孔导度、水分利用率和胞间CO2浓度在3个区域均呈现华农>青山>武钢的现象,且气孔导度下降幅度较大,水分利用率下降较小；而植物叶面水汽压亏缺却随污染程度增加呈上升趋势,且上升幅度较大。说明了在大气NO2污染下,对光合作用的影响主要通过限制气孔导度来实现,植物需通过不间断的感应外界环境变化以适应性调节自身气孔开张程度或部分关闭,从而有效维持水分散失和光合作用之间的平衡。3.与对照区植物相比,大气NO2污染区植物的光能利用率和叶绿素浓度均下降,最大净光合速率和表观量子效率也出现不同程度的降低,光补偿点则出现不同程度的增加,而光饱和点则无规律的上下波动。说明受大气NO2污染的影响,植物光能利用率的下降主要是降低了其绿素浓度,且下降程度与植物本身的抗污染性有关,即植物抗污染性越强,其叶绿素浓度和光响应指标变化越小,反之亦然。4.通过隶属函数法对净光合速率、气孔导度、蒸腾速率、胞间CO2浓度、水分利用率、叶面水汽压亏缺和叶绿素浓度等7个抗性指标进行综合评价,得出19种植物的抗N02污染能力较强的有女贞（Ligustrum lucidum）、栾树（Koelreuteria paniculata）、法国冬青（Viburnum odoratissimum var.awabuki）、樟树（Cinnamomum camphor a）、广玉兰（Magnolia grandiflora）;中等的有桂花（Osmanthus fragrans）、海桐（Pittosporum tobira）、悬铃木（Platanus orientalis）、石楠（Photinia serndata）、紫叶李（Prunus ceraifera）、红继木（Loropetalum chinense var. rubrum）、杜鹃（Rhododendron）、枇杷（Eriobotrya japonica）、山杜英（Elaeocarpus sylvestris）;较弱的有紫薇（Lagerstroemia indica）、夹竹桃（Nerium oleander）、十大功劳（Mahonia beaill）、银杏（Ginkgo biloba）、吉祥草（Reineckia triandra）。5.吸收N02污染气体较强和中等的植物叶片含氮量与其土壤中含氮量的相关性并不显着,说明了植物叶片含氮量的差异主要来源于植物叶片对空气NO2气体的吸收。在所研究的植物中,吸污性较强和中等的植物有桑树（Morus alba L）、夹竹桃（Nerium oleander）、竹子（Bambusoideae）、泡桐（Paulownia）、木芙蓉、云南黄馨（Jasminum mesnyi）、广玉兰（Magnolia grandiflora）、紫薇（Lagerstroemia indica）、吉祥草（Reineckia triandra）、红继木（Loropetalum chinense var. rubrum）、石楠（Photinia serndata）、构树（Broussonetia papyrifera）等;吸污性较差的植物有银杏（Ginkgo biloba）、悬铃木（Platanus orientalis）、女贞（Ligustrum lucidum）、桂花（Osmanthus fragrans）、海桐（Pittosporum tobira）、杜鹃（Rhododendron）、紫叶李（Prunus ceraifera）、樟树（Cinnamomum camphora）、法国冬青（Viburnum odoratissimum var.awabuki）、山杜英（Elaeocarpus sylvestris）、枇杷（Eriobotrya japonica）等。6.根据所研究园林植物对大气NO2污染气体的抗性和吸收能力,确定了大气NO2污染地区种植的植物等级。适宜植物有：广玉兰（Magnolia grandiflora）、桑树（Morus alba L）、竹子（Bambusoideae）、木芙蓉（Cottonrose Hibiscus）和构树（Broussonetia papyrifera）;较适宜植物：女贞（Ligustrum lucidum）、悬铃木（Platanus orientalis）、桂花（Osmanthus fragrans）、石楠（Photinia serndata）、海桐（Pittosporum tobira）、樟树（Cinnamomum camphora）、法国冬青（Viburnum odoratissimum var.awabuki）、夹竹桃（Nerium oleander）、泡桐（Paulownia）、云南黄馨（Jasminum mesnyi）、紫薇（Lagerstroemia indica）、吉祥草（Reineckia triandra）和红继木（Loropetalum chinense var. Rubrum）;不适宜植物：银杏（Ginkgo biloba）、杜鹃（Rhododendron）、紫叶李（Prunus ceraifera）、山杜英（Elaeocarpus sylvestris）、枇杷（Eriobotrya japonica）和十大功劳（Mahonia beaill）。7.所研究园林植物叶片的光谱曲线整体大致相似,主要差异性体现在绿峰、红谷和近红外等敏感波段的光谱反射率,其他波段差异不明显；植物叶片光谱反射率的一阶和二阶微分光谱曲线能较清新的呈现不同植物叶片的变化特征,在敏感波段差异较大,其他波段差异不明显；可将这些敏感波段作为建立植物叶片含氮量的光谱反演模型的参考指标。8.植物叶片含氮量与原始光谱的微分光谱,尤其是二阶微分光谱相关性较显着；且一阶微分光谱与植物叶片含氮量的相关性曲线有较强的规律性,在400-700nm波段范围内表现出规律性的下降和上升,其余波段波动性较大,但相关性均较显着。9.单个参量如绿峰、红谷和黄边内最大一阶微分值对应的波长与植物叶片含氮量显着相关,但相关性较显着的却出现在复合参量中；红边参数和蓝边参数、黄边参数分别构成的组合参数相关性都较显着,可作为反演模型的变量。10.通过筛选、建模和精度检验,最终确定以参量SR75071o为自变量的最优植物叶片含氮量反演模型为：y=0.8312x2-7.1923x+30.736,R2=0.4569。
朱白雪[10]（2016）在《‘新新2号’核桃叶片营养元素含量光谱估算模型》文中提出‘新新2号’（Juglans regia‘Xinxin2’）核桃是我国新疆南疆盆地最主要的经济作物之一,也是特色林果业发展的核桃主栽品种。由于传统的技术消耗大,效率低,破坏植被,还不适用于大面积树体营养状况的诊断,造成核桃树体营养不均衡等现象,甚至严重影响到果实品质与产量。因此,本文以‘新新2号’核桃为研究对象,通过对核桃果实不同生育时期叶片光谱特性、叶片营养元素（N、P、K、Ca、Mg、Fe、Mn、Cu、Zn）含量与叶片光谱反射率及其光谱变量的相关性分析、敏感波段的筛选以及叶片营养元素含量光谱估算模型的构建的相关研究,为人们对树体适时、高效的营养诊断与合理施肥奠定理论基础。本文主要研究内容与成果如下:通过对‘新新2号’核桃果实不同生育时期光谱特性的研究,发现叶片光谱反射率在果实不同生育时期不同光谱波段上都有一定差异,且呈现特定的光谱现象。‘新新2号’核桃在生长发育过程中,叶片光谱在红边位置呈现“双峰”现象,但整体不是很明显;同时红边位置在705708 nm移动,呈现了“红移”、“蓝移”等光谱现象。其中,果实坐果期“红移”现象最为明显。通过对‘新新2号’核桃叶片营养元素含量与光谱反射率以及其光谱衍生变量的相关分析,筛选出果实不同时期光谱敏感波段,构建幂函数、指数函数等光谱估算模型。结果表明,‘新新2号’核桃不同时期营养元素含量与光谱变量的敏感指示波段各不相同。果实5个生育时期,叶片N素含量的敏感指示波段分别是706760 nm,310450 nm和720940 nm,335420 nm和550640 nm,310630 nm,710755 nm。叶片P素含量的敏感波段分别是310370 nm和7501 050 nm,7201 020 nm,310520 nm,310390 nm,390460 nm。叶片K素含量敏感指示波段分别是310410 nm和7101 130 nm,310400 nm、520566 nm与700960 nm,310430 nm和620706 nm,310390 nm和480610 nm,310360 nm和650685 nm。果实5个生育时期,叶片中量元素（Ca、Mg）和微量元素（Fe、Mn、Cu、Zn）含量的敏感波段差异悬殊。分别采用独立样本对‘新新2号’核桃果实每个生育时期估算模型进行检验,选取适当的数学表达式的叶片光谱指示波段的变量为自变量,以叶片各营养元素含量为因变量,可以构建具有实际应用与推广价值的‘新新2号’核桃叶片营养元素含量光谱估算模型。结果表明,采用光谱反射率的衍生变量为自变量的数学表达式构建的估算模型,对‘新新2号’核桃果实不同生育时期叶片大量元素含量估算误差较小,精度较高;而采用双波段光谱变量?′（Rλ）为自变量的数学表达式构建的估算模型,对果实不同生育时期叶片中量元素和微量元素含量的偏差相对较小,比大量元素所建立的模型精度低。
二、二氧化硫对棉花叶片光谱反射特性的影响（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、二氧化硫对棉花叶片光谱反射特性的影响（论文提纲范文）
（1）大气SO2污染下园林植物光谱特征及光合特性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩写词表 |
| 1. 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 大气SO_2污染对植物的影响研究进展 |
| 1.2.2 植物光谱效应的研究进展 |
| 1.2.3 植物光合特征的研究进展 |
| 1.2.4 植物吸收SO_2能力研究进展 |
| 1.2.5 抗SO_2植物筛选的研究进展 |
| 2 研究地点与研究方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 研究地点与材料 |
| 2.2.2 植物生长指标的测定 |
| 2.2.3 植物光谱特征值的测定 |
| 2.2.4 植物光响应曲线及光合特征值的测定 |
| 2.2.5 植物叶片的采集及其含硫量的测定 |
| 2.2.6 土样的采集及其含硫量的测定 |
| 2.2.7 大气SO_2的采集及测定 |
| 2.2.8 含硫量数据处理方法 |
| 2.2.9 光谱数据处理方法 |
| 2.2.10 光合数据处理方法 |
| 2.2.11 抗SO_2污染植物的综合评价方法 |
| 2.3 研究的技术路线 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 大气中SO_2、叶片含S量和土壤含S量及其相关性分析 |
| 3.1.1 大气质量状况 |
| 3.1.2 园林植物叶片含硫量分析 |
| 3.1.3 园林植物叶片吸硫量的分析 |
| 3.1.4 土壤含硫量分析 |
| 3.2 大气SO_2污染下植物叶片光谱变化规律 |
| 3.2.1 不同植物同一地点高光谱特征分析 |
| 3.2.2 相同植物不同地点高光谱特征分析 |
| 3.2.3 高光谱反演22种园林植物叶片含硫量 |
| 3.2.4 高光谱反演14种乔木植物叶片含硫量 |
| 3.2.5 高光谱反演8种灌木植物叶片含硫量 |
| 3.3 大气SO_2污染下植物叶片光合特性变化规律 |
| 3.3.1 SO_2污染对光合速率的影响 |
| 3.3.2 SO_2污染对气孔导度的影响 |
| 3.3.3 SO_2污染对胞间CO_2浓度的影响 |
| 3.3.4 SO_2污染对蒸腾速率的影响 |
| 3.3.5 SO_2污染对叶面水汽压亏缺的影响 |
| 3.3.6 SO_2污染对水分利用率的影响 |
| 3.4 园林植物对SO_2抗性的综合评价 |
| 3.4.1 SO_2抗性指标值 |
| 3.4.2 SO_2抗性指标值主成分分析 |
| 3.4.3 园林植物对SO_2抗性的综合评价 |
| 4 结论与讨论 |
| 4.1 结论 |
| 4.2 讨论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 主要园林植物Pn-PPFD曲线图谱 |
（2）植物大气污染响应高光谱监测实例研究（论文提纲范文）
| 1 光谱监测植物大气污染响应的研究进展 |
| 2 研究实例 |
| 2.1 样本采集与分析 |
| 2.2 大气SO2浓度与部分生化参数的分析 |
| 2.3 叶片光谱特征分析 |
| 3 结果与讨论 |
（3）土壤镉污染对水稻叶片光谱反射特性的影响（论文提纲范文）
| 一、材料和方法 |
| 二、结果 |
| 1. 镉对水稻生长发育的影响 |
| 2. 镉对水稻光谱反射特性的影响 |
| 3. 镉对水稻叶片色素含量的影响 |
| 三、讨论 |
| 四、结论 |
（6）SO2胁迫下园林植物叶片含硫量及光谱特征研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1. 前言 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 研究综述 |
| 1.2.1 SO_2来源和污染现状 |
| 1.2.2 SO_2污染的危害研究 |
| 1.2.3 园林植物吸收SO_2的研究进展 |
| 1.2.4 植物光谱特征的研究进展 |
| 1.3 研究的主要内容 |
| 2. 研究区概况与研究方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 研究地点与材料 |
| 2.2.2 人工熏气试验 |
| 2.2.3 植物各生长指标的测定 |
| 2.2.4 植物叶片光谱曲线的测定 |
| 2.2.5 植物叶片的采集和叶片含硫量的测定 |
| 2.2.6 植物光谱数据的处理 |
| 2.2.7 光谱特征单变量线性及非线性模型的建立 |
| 2.2.8 光谱特征多变量模型的建立 |
| 2.2.9 模型的精度检验及评价 |
| 2.3 研究技术路线 |
| 3. 结果与分析 |
| 3.1 SO_2胁迫下园林植物叶片含硫量与吸硫量分析 |
| 3.1.1 熏气处理前不同园林植物原始叶片含硫量的比较 |
| 3.1.2 同种植物在不同熏气处理下叶片含硫量的变化 |
| 3.1.3 SO_2胁迫下园林植物叶片吸硫量分析 |
| 3.2 SO_2胁迫下园林植物叶片原始光谱及变换光谱曲线特征 |
| 3.3 基于光谱特征单变量的叶片含硫量反演模型的建立 |
| 3.3.1 叶片含硫量与原始及变换光谱的相关性分析 |
| 3.3.2 单变量线性和非线性模型的建立 |
| 3.3.3 单变量模型的精度检验 |
| 3.4 基于光谱特征多变量的叶片含硫量反演模型与精度检验 |
| 3.5 基于高光谱的最优叶片含硫量反演模型的筛选 |
| 4. 结论与讨论 |
| 4.1 结论 |
| 4.2 讨论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 SO_2胁迫下14种植物叶片含硫量变化趋势图 |
（7）UV-B增强下施硅稻—麦光谱特征及其生理参数估算（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.2 高光谱研究状况 |
| 1.2.1 光谱特征监测 |
| 1.2.2 叶面积指数监测 |
| 1.2.3 叶绿素含量监测 |
| 1.2.4 生物量监测 |
| 1.2.5 病虫害监测 |
| 1.2.6 氮素监测 |
| 1.2.7 重金属含量监测 |
| 1.3 UV-B增强对植被生长及光谱特征的影响 |
| 1.3.1 UV-B增强对植被生长的影响 |
| 1.3.2 UV-B增强对植被光谱特征的影响 |
| 1.4 施硅对植被生长及光谱特征的影响 |
| 1.4.1 施硅对植被生长的影响 |
| 1.4.2 施硅对植被光谱特征的影响 |
| 1.5 存在的问题和不足 |
| 1.6 本文研究内容及技术路线 |
| 1.6.1 研究内容 |
| 1.6.2 技术路线 |
| 第二章 材料与方法 |
| 2.1 试验地概况及材料 |
| 2.2 试验设计(田间设计) |
| 2.3 生长指标的测定及方法 |
| 2.3.1 生育期的观测 |
| 2.3.2 作物冠层反射光谱的测定 |
| 2.3.3 叶面积指数(LAI)的测定 |
| 2.3.4 相对叶绿素含量(SPAD值)的测定 |
| 2.3.5 地上部生物量的测定 |
| 2.4 数据处理与分析 |
| 第三章 UV-B增强下施硅对稻-麦生长和冠层光谱特征的影响 |
| 3.1 UV-B增强下施硅对稻-麦LAI和叶片SPAD值的影响 |
| 3.1.1 UV-B增强下施硅对水稻LAI和叶片SPAD值的影响 |
| 3.1.2 UV-B增强下施硅对冬小麦LAI和叶片SPAD值的影响 |
| 3.2 UV-B增强下施硅对稻-麦冠层光谱曲线的影响 |
| 3.2.1 UV-B增强下施硅对水稻冠层光谱曲线的影响 |
| 3.2.2 UV-B增强下施硅对冬小麦冠层光谱曲线的影响 |
| 3.3 UV-B增强下施硅稻-麦冠层一阶微分光谱响应特征 |
| 3.3.1 UV-B增强下施硅水稻一阶微分光谱响应特征 |
| 3.3.2 UV-B增强下施硅冬小麦一阶微分光谱响应特征 |
| 3.4 UV-B增强下施硅稻-麦“红边”变化特征 |
| 3.4.1 UV-B增强下施硅水稻“红边”变化特征 |
| 3.4.2 UV-B增强下施硅冬小麦“红边”变化特征 |
| 3.5 讨论与结论 |
| 第四章 UV-B增强下施硅稻-麦叶面积指数高光谱估算 |
| 4.1 UV-B增强下施硅稻-麦叶面积指数与冠层光谱相关分析 |
| 4.1.1 UV-B增强下施硅水稻叶面积指数与冠层光谱相关分析 |
| 4.1.2 UV-B增强下施硅冬小麦叶面积指数与冠层光谱相关分析 |
| 4.2 UV-B增强下施硅稻-麦叶面积指数高光谱估算模型 |
| 4.2.1 UV-B增强下施硅水稻叶面积指数高光谱估算模型 |
| 4.2.2 UV-B增强下施硅冬小麦叶面积指数高光谱估算模型 |
| 4.3 UV-B增强下施硅稻-麦叶面积估算模型检验 |
| 4.3.1 UV-B增强下施硅水稻叶面积指数估算模型检验 |
| 4.3.2 UV-B增强下施硅冬小麦叶面积指数估算模型检验 |
| 4.4 结论与讨论 |
| 第五章 UV-B增强下施硅稻-麦相对叶绿素含量高光谱估算 |
| 5.1 UV-B增强下施硅稻-麦相对叶绿素含量与冠层光谱相关分析 |
| 5.1.1 UV-B增强下施硅水稻相对叶绿素含量与冠层光谱相关分析 |
| 5.1.2 UV-B增强下施硅冬小麦相对叶绿素含量与冠层光谱相关分析 |
| 5.2 UV-B增强下施硅稻-麦相对叶绿素含量高光谱估算模型 |
| 5.2.1 UV-B增强下施硅水稻相对叶绿素含量高光谱估算模型 |
| 5.2.2 UV-B增强下施硅冬小麦相对叶绿素含量高光谱估算模型 |
| 5.3 UV-B增强下施硅稻-麦相对叶绿素含量估算模型检验 |
| 5.3.1 UV-B增强下施硅水稻相对叶绿素含量估算模型检验 |
| 5.3.2 UV-B增强下施硅冬小麦相对叶绿素含量估算模型检验 |
| 5.4 结论与讨论 |
| 第六章 UV-B增强下施硅对水稻地上部鲜生物量的影响及高光谱估算 |
| 6.1 UV-B增强下施硅对水稻地上部鲜重的影响 |
| 6.2 UV-B增强下施硅水稻地上部鲜重估算模型 |
| 6.2.1 UV-B增强下施硅水稻基于叶面积指数地上部鲜重估算模型 |
| 6.2.2 UV-B增强下施硅水稻基于红边幅值(Dr)地上部鲜重估算模型 |
| 6.3 结论与讨论 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 全文结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 不足之处及展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 致谢 |
（8）稻田镉污染高光谱响应及其关系研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究目标与内容 |
| 1.3.1 研究意义 |
| 1.3.2 研究目标 |
| 1.3.3 研究内容 |
| 1.3.4 技术路线 |
| 2 实验设计与数据获取方法 |
| 2.1 实验设计 |
| 2.1.1 研究区概况 |
| 2.1.2 样地的选取 |
| 2.1.3 土壤样品的采集 |
| 2.1.4 Cd含量分析 |
| 2.1.5 水稻样品的采集及处理 |
| 2.2 实验数据的测定 |
| 2.2.1 水稻和土壤重金属含量的测定 |
| 2.2.2 叶片叶绿素含量测定 |
| 2.2.3 水稻叶片光谱数据的采集 |
| 2.3 实验数据的处理 |
| 2.3.1 土壤和水稻重金属数据的处理 |
| 2.3.2 水稻叶片SPAD值的处理 |
| 2.3.3 水稻叶片光谱数据的处理 |
| 2.3.4 地面光谱模型的建立 |
| 2.3.5 遥感影像的处理 |
| 3 实验结果与分析 |
| 3.1 三个Cd污染梯度土壤样地中影响水稻光谱特征的因素分析 |
| 3.1.1 三个Cd污染梯度土壤样地中其它重金属含量分析 |
| 3.1.2 土壤与水稻植株内重金属含量之间的关系分析 |
| 3.2 水稻叶片的SPAD分析 |
| 3.3 重金属胁迫下水稻光谱的特征参数分析 |
| 3.3.1 水稻叶片SPAD与其光谱特征之间的关系分析 |
| 3.3.2 水稻植株内Cd元素与水稻叶片光谱特征参数的关系分析 |
| 3.3.3 土壤Cd含量与水稻光谱特征的关系分析 |
| 3.4 高空遥感影像的植被光谱特征分析 |
| 4 结论与展望 |
| 4.1 结论 |
| 4.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间公开发表论文（着）及科研情况 |
（9）大气NO2污染下园林植物的光谱特征及光合特性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 前言 |
| 1.1 研究的目的与意义 |
| 1.2 研究综述 |
| 1.2.1 大气氮氧化物污染(NO_x)及危害研究 |
| 1.2.2 植物光合特征对大气NO_2污染的响应研究 |
| 1.2.3 园林植物对大气污染物的响应研究 |
| 1.2.4 植物光谱特征对大气NO_2污染的响应 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 2 研究区概况与研究方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 研究材料 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 空气中NO_2浓度的测定 |
| 2.3.2 植物叶片采样 |
| 2.3.3 土壤样品采样 |
| 2.3.4 植物叶片全氮和土壤含氮量的测定方法 |
| 2.3.5 植株的光谱特征 |
| 2.3.6 园林植物光和特征值的测定 |
| 2.3.7 园林植物光响应曲线的测定 |
| 2.3.8 植物叶片叶绿素总量的测定 |
| 2.4 数据处理 |
| 2.4.1 光响应曲线拟合 |
| 2.4.2 园林植物抗污染性的综合评价 |
| 2.4.3 光谱波段选择 |
| 2.4.4 光谱数据平滑处理 |
| 2.4.5 光谱参数 |
| 2.4.6 相关性分析 |
| 2.4.7 回归模型选择 |
| 2.4.8 反演模型精度检验 |
| 2.5 技术路线 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 研究区域NO_2浓度比较 |
| 3.2 大气NO_2污染对植物光合特性的影响 |
| 3.2.1 园林植物光合特性对大气NO_2污染的响应 |
| 3.2.2 植物的光合-光响应曲线(Pn-PPFD曲线) |
| 3.3 大气NO_2污染对植物叶绿素含量的影响 |
| 3.4 园林植物抗大气NO_2污染的综合评价 |
| 3.5 园林植物对大气NO_2的吸收特性 |
| 3.5.1 不同地区植物叶片含氮量的比较 |
| 3.5.2 植物叶片含氮量对土壤氮素的响应 |
| 3.6 NO_2污染修复型植物的等分级 |
| 3.7 植物光谱特性 |
| 3.7.1 植物变换光谱的比较 |
| 3.7.2 植物含氮量与原始光谱、变换光谱相关性分析 |
| 3.7.3 植物叶片含氮量与特征位置变量相关性分析 |
| 3.7.4 植物叶片含氮量和遥感植被指数相关性分析 |
| 3.7.5 植物叶片含氮量和敏感波段植被指数相关性分析 |
| 3.7.6 建立氮反演模型及精度检验 |
| 4 结论与讨论 |
| 4.1 结论 |
| 4.2 讨论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）‘新新2号’核桃叶片营养元素含量光谱估算模型（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究目的与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.3 研究内容、研究目标，以及拟解决的关键问题 |
| 1.4 技术路线 |
| 第2章 材料与方法 |
| 2.1 研究区自然概况 |
| 2.2 材料与方法 |
| 第3章 ‘新新2号’核桃叶片光谱特性 |
| 3.1 结果与分析 |
| 3.2 讨论 |
| 3.3 小结 |
| 第4章 叶片氮磷钾含量光谱估算模型 |
| 4.1 结果与分析 |
| 4.2 讨论 |
| 4.3 小结 |
| 第5章 叶片钙镁含量光谱估算模型 |
| 5.1 结果与分析 |
| 5.2 讨论 |
| 5.3 小结 |
| 第6章 叶片微量元素含量光谱估算模型 |
| 6.1 结果与分析 |
| 6.2 讨论 |
| 6.3 小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
四、二氧化硫对棉花叶片光谱反射特性的影响（论文参考文献）
- [1]大气SO2污染下园林植物光谱特征及光合特性研究[D]. 另青艳. 华中农业大学, 2013(02)
- [2]植物大气污染响应高光谱监测实例研究[J]. 张金恒. 中国环境监测, 2008(05)
- [3]土壤镉污染对水稻叶片光谱反射特性的影响[J]. 刘厚田,张维平,于亚平,郭世忠,田国良,汪水花,何长礼,南淳熙,董克虞. 生态学报, 1986(02)
- [4]山东省招远金矿区春季赤松林的植物地球化学和反射光谱特征[J]. 吴继友,倪健,冯素萍,蒋本和,张永贤,叶正丰. 环境遥感, 1994(02)
- [5]二氧化硫对棉花叶片光谱反射特性的影响[J]. 刘厚田,季德清,单素云,田国良,郭世忠,汪水花. 环境科学学报, 1983(04)
- [6]SO2胁迫下园林植物叶片含硫量及光谱特征研究[D]. 刘子琪. 华中农业大学, 2014(10)
- [7]UV-B增强下施硅稻—麦光谱特征及其生理参数估算[D]. 朱怀卫. 南京信息工程大学, 2017(05)
- [8]稻田镉污染高光谱响应及其关系研究[D]. 赵思颖. 江西师范大学, 2016(03)
- [9]大气NO2污染下园林植物的光谱特征及光合特性研究[D]. 赵磊. 华中农业大学, 2013(02)
- [10]‘新新2号’核桃叶片营养元素含量光谱估算模型[D]. 朱白雪. 新疆农业大学, 2016(03)