小麦叶片色素含量的高光谱监测

1、 B 期R R R R R R R R R R R R R R R 冯R 伟等： 小麦叶片色素含量的高光谱监测R R R R R R DDC 图 ! 小麦冠层叶片色素含量的预测值与实测值的比较 #$%& ! !#$%&( * +(,#%,+- .,/ #+%(0&+- 1%$2 3+%* $4#+, 11+,&%,( ./+%, 5%(+- 6+2 /2$+&7($+1,&%3 $%&%#+,+&（ ! 8 9:; ） 量对 !/3 %、 !/3 % = 5 和 !%& 含量进行预测， 测试结 !/3 % 含量的检验结 果依然较好 可以看出， 果最好， 其次为 !/3 % = 5， 而 !/3

2、 5 和 !%& 含量的检 验结果稍差 和 # 分 别为 ? F; 和 9A E ， 由于 !/3 5 受氮素营养的调 控效果相对较差， 且对不同生育期的反应相对敏感， 年度间的差异也较大， 从而重演性相对较差， 导致预 测精度降低、 相对误差偏大； !%& 含量的预测值低于 实测值， 其 # 为 9: FE ， 表明对 !%& 含量的预测也 较为准确 叶绿素含量的潜在预测指标B ， C 优势， 对植株生化组分的估测具有较高能力 ， 本文结果也充分表明了这一点 ， A 丰富， 前人据此提出了许多光谱指数 ， 在本试 验建模中均得到了很好的应用D 均表现敏感 ; 义求得） 难免产生偏差且具有离散

3、性: 和 !/ 等 分别利用倒高斯光学 （ MN ） 模型和线性 外推法修正了红边位置 8 ? C ） 显提高 （ 8 ? A ） ， #% KL 则可以进一步改善对叶 绿素的估算精度 （ 8 ? A: ） ， 因此 #% KL 在估算与 色素和氮有关的生物理化参数方面具有广阔的应用 前景D J #% KL G ;F :A ； $ !/3 % = 5 8 ? ?CB J #% KL G :D CF ； $ !/3 5 8 ? ?;DA J #% MN G C AD ； $ !%& 8 ? ?AC J #% KL G B A:; G 9; 利用叶绿素特征吸收波段构造 由于 !%& 含量较低， 且

4、生理变化复杂， 导致 !%& 估测模型 的 精 度 较 低， 其预测方程仍需进一步优 99 ， 9; 化 此外， 小麦 !%& 信息主要集中在冠层下部， 了光谱指数 %& 和 %&(F 感 本文利用以上研究成果筛选的多波段组 因此， 在冠层水平用光谱法估算 !%& 状况的研究相 9; ， ;? 对较少 尽管 !%& 与 !/3 间存在生理差异， 提取 合参数方程的拟合效果较好， 其中， #(C?B 可作为 LL2 应 用 生 态 学 报 *L 卷 !# 特征敏感的冠层光谱参数比较困难， 但本研究 利用对 !$% 敏感的光谱参数用来监测 !# 信息也取 得了不错的效果， 只是预测方程仍需进一步优

5、化& 氮 素、 生育时期及品种等因子对 !$% 的复合效应在 年度间存在显著差异， 导致利用冠层光谱估算 !$% 含量的重演性明显降低， 严重影响了 !$% 光谱监 测模型在实践中的应用， 有关提取对 !$% 敏感且 *+ 特征适宜的光谱指标仍需深入研究& ( 等 、 ,-. */ *2 等 和 0.#-1 等 对小麦叶片色素状况的光谱估 参考文献 * 1 ;，;.1? AB(& C1#1D?#E% EF-E- DG1H?#.F1?#I： !#1? D?D，J?#1 ?#1KD& !$%&$ ($*+, &- .+/ 0&%$， *LLM ， ! ： */N*3+ 3 ?$%1# (O，;E?

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12、 H.GI DH%1D：A 1S%?E. .J D.F1 $IG1#R DG1H?#% GG#.H$1D& !$%&$ ($*+, &- .+0&%$， *LL2 ， % ： 3/MN325 测进行了研究， 但以上试验均基于单年数据， 参与建 模的生育期少， 且侧重于单个色素组分含量的分析， 导致建立的模型易饱和& 本文选用的拟合方程经过 独立年份实测数据的检验， 重演性好， 模型易于外 推， 且适用整个生育时期， 可应用于不同氮肥条件下 多种色素含量的反演& 本研究在 3445 年的建模试验中， 基础肥力偏 低、 群体小， 而在 3446 年的试验中， 基础肥力偏高、 群体大， 因此， 生物

13、量和叶面积指数在年度间存在显 著差异， 进而显著影响冠层光谱的变化， 尤其是近红 外波段原始反射率& 通过多波段组合和微分等技术 构建植被指数、 筛选对色素含量高度敏感的光谱参 数、 并建立了定量关系模型， 再通过年度间的比较分 析表明模型间不存在显著差异， 因此， 采用 3446 年 的独立试验数据对 3445 年建立的模型进行检验， 检 验结果理想& 这充分表明色素含量定量监测模型在 年度间存在一致性， 能够使用统一方程来表达光谱 参数与色素含量间的数量关系， 可应用于不同地力 和氮肥条件下多种色素含量的估算& 本文提出红边 位置 !# 78 可较好地监测叶片 !$% 和 !$% 9 含

14、量， 红边位置 !# :; 相对较好地监测 !$% 含量； 利 用 !# 78 预测 !# 含量也取得了比较准确可靠的估 测效果& 这对作物光合能力评价、 产量潜力预测、 植 株健康状况监测及氮素营养调控具有重大意义， 为 遥感技术在精确农业中的应用提供了理论依据和技 术支撑& 当然， 本文中的小麦色素监测模型是在一个 有待通 生态区 3 年大田试验资料上构建和测试的， 过不同生态点的广泛检验得以不断完善， 以实现模 型的估测精度和普适性的有效统一& 叶片色素包括 多种组分， 不同组分具有特有的变化规律， 同时， 群 体色素状况包括含量和密度 3 个指标， 不同组分及 状态表示方式与光谱的关系

15、存在差异， 需要进一步 系统阐明& 此外， 不同植被指数有不同的特点及适用 范围， 利用高光谱数据选择更敏感、 适用性更广的波 段组合及特征参数仍需进一步开展研究& G 期# # # # # # # # # # # # # # # 冯# 伟等： 小麦叶片色素含量的高光谱监测# # # # # # ! # $%&(*+ ,，-./(012 -34 567&.1( .8(7&1+7 791+: ; 1*7%1& + +7+7 *8 !#$%&%# (* +$,#-,.%/ ?4 1+ !$0 &,-,.+(1# ?4 (1A 67&.1( 81&=. 1+ .(1&%*+ &* 79(*.*690

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