叶片研磨仪

PROSDM：PROSPECT模型与光谱导数和相似性度量相结合从双向反射率中提取叶片生化性状的适用性叶片生化性状为理解植物光合功能、动态生长、养分循环和初级生产提供了有价值的信息。叶片叶绿素含量（Cab）、类胡萝卜素含量（Cxc）、含水量（Cw）和干物质含量（Cm）是四个重要的叶片生化性状，与植物光合作用、氮素、胁迫和衰老等健康和生长状态密切相关。能够对这些叶片生化性状进行高通量测量的方法对于表征植物生理状态和关键功能过程至关重要。PROSPECT模型是目前更常用的叶片辐射传输模型之一，可从叶片定向半球反射因子（DHRF）光谱来提取叶片生化性状，然而，在应用于叶片双向反射因子（BRF）光谱提取叶片生化性状方面尚待探索。叶片表面反射率和各向异性性状的存在可能是限制PROSPECT从叶片BRF光谱评估叶片生化性状的主要问题。基于此，在本研究中，研究者们提出了一个方法，整合了PROSPECT模型、光谱导数和相似性度量（SDM），称为PROSDM，去除了叶片BRF和DHRF光谱的差异，并从叶片BRF光谱提取了叶片生化性状。具体目标是：（1）通过PROSPECT反演调查叶片BRF和DHRF光谱差异随波长的变化以及对Cab、Cxc、Cw和Cm提取的影响，（2）开发PROSDM消除BRF和DHRF光谱差异，从叶片BRF光谱与PROSPECT和PROCOSINE以及PROCWT的比较来提取Cab、Cxc、Cw和Cm以及（3）评估PROSPECT、光谱子域、光谱噪音和模型参数范围对PROSDM性能的影响。为了获得各种叶片生化性状和反射率，作者收集了具有不同生长阶段、营养状况和种植区域的植物物种的10个数据集，包括1个测量数据集和9个公开获取数据集。从油菜（Brassica napus L.）、水稻（Oryza sativa L.）和柑橘（Citrus aurantium L.）随机采集2279个植物叶片，利用ASD FieldSpec 4测量叶片反射率，获得数据集#1。从EcoSIS光谱库中获得具有各种叶片光谱和生化性状的9个公开的数据集。其中，7个数据集的BRF光谱由ASD地物光谱仪（Analytical Spectral Devices, Inc., Boulder, CO, USA）搭配ASD叶片夹测量。 表1 数据集描述。Dataset#1是本研究中测得的，Dataset#2-#10是在线https://ecosis.org获取的。BRF和DHRF光谱的光谱区域是400-2500 nm。【结果】 平均BRF和DHRF光谱差异（a）以及这些差异对平均BRF光谱的贡献（b）。油菜（红线）在Dataset#1中获得，其他植物物种在Dataset#5中获得。 通过考虑非波长依赖性f（a，d）和波长依赖性f（b，c，e，f）两种情况，利用一阶（a-c）和二阶（d-f）导数的叶片BRF（绿线）和DHRF（橙线）光谱之间的差异。 利用PROSPECT反演（a–d），PROCOSINE反演（e–h），PROCWT-S4（ i–l）和基于全光谱域PROSPECT-PRO 的PROSDM（m–p）的所有数据集（Dataset#1-#10）中Cab (a，e，i，m) ，Cxc (b，f，j，n), Cw (c，g，k，o) 和Cm (d，h，l，p)测量值和估算值比较。 【结论】 本研究中，作者提出了PROSDM这种新方法用来从叶片BRF光谱来提取叶片生化性状。结果发现光谱导数可以消除BRF和DHRF光谱的非波长依赖性差异。当BRF和DHRF光谱的差异随波长变化时，光谱导数仅能去除部分差异，而曼哈顿距离（MD）补偿了光谱导数的限制，进一步减少了差异。结果，PROSDM从叶片BRF光谱准确提取了不同植物物种的Cab、Cxc、Cw和Cm。与标准的PROSPECT反演需要利用带有积分球的光谱仪测量叶片DHRF光谱不同，PROSDM扩展了PROSPECT到叶片BRF光谱的应用，以提取叶片生化性状。它可利用不同手持式光谱仪和叶片夹原位提取叶片生化性状。 在全光谱域，PROSDM-SED实现了Cab和Cxc的更优提取，RMSE分别为7.64 μg/cm2 and 2.77 μg/cm2，PROSDM-FMD产生了Cw（RMSE = 0.0041 g/cm2）和Cm（RMSE = 0.0024 g/cm2）的更好估计。与PROSPECT相比，PROSDM提取的Cab、Cxc、Cw和Cm RMSE分别降低了20.33%，29.34%，25.45%和44.19%。结果表明，PROSPECT和PROCOSINE以及PROCWT的Cab、Cxc、Cw和Cm提取精度受到光谱饱和度、PROSPECT反演、光谱子域以及模型参数范围的影响很大。适当的光谱子域和模型参数范围可以改善不同反演方法的提取结果。这需要从实地测量和报告的研究中了解叶片生化和结构性状的先验信息。与这些反演方法相比，所提出的PROSDM在减轻Cab、Cxc、Cw和Cm提取的负面影响上具有很大潜力。对于不同的PROSPECT版本，建议利用PROSPECT-PRO从叶片BRF光谱提取叶片生化性状。 未来研究需要基于叶片BRDF模型测量叶片BRF光谱的光谱和方向变化，将BRDF模型与所提出的PROSDM耦合可以改善对BRF和DHRF光谱变化的表征。此外，由于植物物种BRF和DHRF光谱的差异变化，在不同的数据集中PROSDM不能获得一致性提取结果。预计更多的工作将集中在理解不同视角和照明角度下植物叶片光学特性的变化。期望PROSDM可以应用在不同的尺度上，提高其在遥感、生态和环境研究中的适用性。点击如下链接，下载原文：PROSDM：PROSPECT模型与光谱导数和相似性度量相结合从双向反射率中提取叶片生化性状的适用性

冠层叶绿素含量（CCC）可以反映一个种群的总光合生产力，是判断植物个体生长和营养状况的重要依据。通过遥感准确监测冠层和叶片尺度的叶绿素含量是确定作物生长状态和预测产量的关键。玉米是一种高秆作物，叶面积大，冠层深。它具有不均匀的叶片叶绿素含量（LCC）垂直分布，这限制了遥感的叶绿素含量评估。因此，了解LCC和叶片反射光谱的垂直异质性对提高CCC监测的准确性至关重要。 基于此，在本研究中，来自中国农业科学院作物科学研究所和宁夏大学农学院的研究团队以玉米为研究对象，于2019年和2020年在位于中国东部河南省黄淮海玉米生态区的中国农业科学院新乡实验站通过5个氮处理梯度（0、100、200、300和400 kg/hm2（记为N0–N400））建立各种冠层结构，采集不同生长季节作物冠层叶片，并测量了其LCC和叶片光谱反射率（ASD FieldSpec 4光谱仪+植物探头+叶片夹，光谱范围为350-2500 nm）。主要目标为：（1）理解施氮量对玉米冠层叶绿素垂直分布的影响以及生长季节叶绿素分布的动态变化；（2）在不同时空条件下探索冠层叶片光谱反射率特征差异以及验证基于叶片光谱反射率的VI模型是否可以准确反演LCC；（3）确定敏感叶位（可用于表征LCC和CCC之间的关系）以及评估基于叶片光谱的VI模型的鲁棒性和准确性，以评估冠层叶绿素状态。2020年9月2日研究区俯视图 (a)。高光谱反射率测量系统（b）。台式叶绿素分光光度计 (c) 。2020年8月8日五次氮处理（N）下的冠层状况（d）。【结果】2020年生长季节玉米冠层LCC的垂直剖面。（a、c、e）不同位置叶片的光谱反射曲线。（b、d、f）不同叶片位置波段与LCC的相关系数曲线。6种LCC-VI模型的rRMSE（%）：（a）mRER、（b）VOG2、（c）CIred-edge、（d）NDRE、（e）MTCI 和（f） DD。rRMSE用于评估模型反演精度。rRMSE的值较低对应于预测值和观察值更接近。中期模型（a）、后期模型（b）和生殖模型（c）CCC预测值和2019年实测值对比。【结论】 5个施氮水平用于构建不同的玉米冠层结构，揭示玉米冠层叶片叶绿素含量（LCC）的垂直异质性以及叶片光谱反射率特征。基于冠层LCC的垂直分布，建立多元逐步回归（MSR）模型以准确监测冠层叶绿素含量（CCC）；LCC表现出不对称的垂直分布，呈现出底层较低，中层上升，上层下降的趋势。氮处理显著改变了LCC，且不同处理之间LCC的垂直剖面分布基本一致。分析了不同时空条件下叶片光谱反射率特征。绿色波段（531-567 nm）和红边波段（712-731 nm）是监测LCC的敏感波段。6个经典的VIs用于构建VI-叶绿素模型，其中修正的红边比值植被指数（mRER，R2=0.87）构建的模型最优。VI模型可以准确预测生长中期的LCC（rRMSE=10.9%），但是，上、下叶层VI和LCC的相关性在营养生长早期和成熟阶段发生变化（rRMSE=36%-87%）。通过结合反演精度和多元逐步回归，结果发现在CCC估算中，营养阶段叶位L6以及生殖阶段L11+L14（L12是穗叶）最敏感。这样，基于叶片光谱反射率构建了VI-LCC-CCC模型以估算冠层叶绿素状态。利用2019年和2020年田间试验数据评估了模型性能，结果表明该模型具有良好的鲁棒性和准确性（rRMSE=8.97%）。请点击下方链接，阅读原文：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjE1ODg2NA==&mid=2650312959&idx=1&sn=579c2cd2862e8037f3fe0a32dda8e2ee&chksm=bee1bc00899635161ff79ab90bcff29bc9a96537973b3be2cb439a88caa8d8e36c29108f32eb&token=1852366781&lang=zh_CN#rd

我想您可能会有兴趣?　　在本周内即将闭幕的哥本哈根全球气候会议上，我们的大客户，丹麦的LM Glasfiber(艾尔姆玻璃纤维制品有限公司)展示了世界上最大的风力发电机叶片。　　实验室工作人员正在使用英斯特朗万能材料试验机3384、8802和3台8801对叶片进行力学性能测试。　　通往COP15!　　“一、两周前，世界上最大的风电叶片从丹麦小城Lunderskov，经过跋山涉水到达了丹麦首都哥本哈根。这里，在有关全球气候变化讨论最至关重要的那几天，它将吸引几百万人的注意。在12月份，61.5米长的叶片将会恭候世界各国领导人的到到来。　　风电工作了!这是本次气候会议来自风电产业最有力的证据之一，世界上最长的叶片，来自LM Glasfiber的61.5米长叶片的连续生产，象征着风电产业的崛起。　　叶片充分而清楚地证明了风电产业的集约发展。25年前，最长的风力发电机叶片轮子直径是16米，只能发电50KW.今天，大规模生产的风电发电机叶片旋转直径是126m，扫过几乎两个足球场，额定输出5MW电量-足够为5000户欧洲家庭提供电力。　　星期五的早些时候，叶片还在LM Glasfiber的Lunderskov工厂内准备运送到哥本哈根。现在，它被安放在Bella Center的主入口处，作为与丹麦风电业协会(GWEC)协作的风电运动的一部分。　　叶片介绍　　LM 61.5P叶片的发展原型早在2004年就已产生，经过了几年的在材料、设计和生产过程方面广泛的研发。今天，18.8吨重的叶片，已经在LM Glasfiber的Lunderskov工厂大规模生产了，工厂靠近丹麦小城科灵。在叶片的研发过程中，它们必须接受测试。通过全年的测试试验，叶片必须经受住极端载荷和弯曲，以确定它们，在恶劣和有风的环境下，可以承受20年中等强度的磨损和撕裂。　　叶片主要是为海面项目研发的，并且被安装在德国、苏格兰和比利时的海边风场。在20年的使用寿命中，一台5MW额定发电量的风力发电机可以帮助减少18万吨CO2的排放。　　 61.5米长的叶片!　　 在实验室测试