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小麦叶面积指数估测的最佳高光谱参数研究

曹中盛  朱艳  田永超  曹卫星  姚霞  
【摘要】:作物叶面积指数是评价长势和预测产量的重要指标。小麦叶面积指数的快速监测对于掌握小麦生长状况以及精确水肥管理具有重要作用。本文旨在通过对高光谱信息的精细分析和信息提取,探索小麦叶面积指数估算的最佳波段、光谱参数并建立监测模型。利用7年的系统观测资料,分别根据现有植被指数和新构建的三波段植被指数,采用精细采样法,详细分析350~2500nm波段范围内原始光谱反射率任意三波段组合而成的主要高光谱指数与小麦叶面积指数的定量关系。发现两波段指数中土壤调节光谱指数SASI(R_(947),R)(539))(L=0.08)和比值光谱指数DSI(FD_(751),FD_(956))构建的叶面积指数估算模型决定系数(R~2)分别为0.834和0.832。三波段植被指数中(R_(1208)-R_(946))/(R_(1208)+R_(946))-0.5R_(1083)、(R_(954)-(R_(724)+R_(1271)))/(R_(954)+(R_(724)+R_(1271)))和(R_(954)-(R_(1271)-2R_(551))/(R_(954)+R_(1271)+2R_(551))构建的叶面积指数估算模型决定系数(R~2)分别为0.795、0.856和0.861。利用独立试验资料对模型检验的结果显示,模型测试的精度(R~2)均大于0.800,RRMSE均小于0.300,尤其是三波段光谱指数(R_(954)-(R_(724)+R_(1271)))/(R_(954)+(R_(724)+R_(1271)))和(R_(954)-(R_(1271)-2R_(551))/(R_(954)+R_(1271)+2R_(551))表现最好。总体上,利用精细采样法确定最佳波段,构建植被指数和叶面积指数的估算模型,可显著提高模型的精确度和可靠性,从而为快速估算小麦叶面积指数提供新的波段选择和技术途径。

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