期刊专题

10.3864/j.issn.0578-1752.2012.10.022

基于高光谱的冬小麦叶面积指数估算方法

引用
[目的]冬小麦叶面积指数是评价其长势和预测产量的重要农学参数,高光谱技术监测叶面积指数的方法能够实现快速无损的监测管理.本文旨在将田间监测和高光谱遥感相结合,探索研究中国南方江汉平原地区冬小麦的最佳波段、光谱参数及监测模型.[方法]研究选取江汉平原的湖北省潜江市后湖管理区,利用ASD地物光谱仪和SunScan冠层分析系统在田间对冬小麦的冠层光谱及叶面积指数的变化进行监测,并探讨高光谱植被指数与冬小麦叶面积指数之间的定量关系.通过相关性分析、回归分析等方法构建6种植被指数与冬小麦叶面积指数的反演模型.[结果]冬小麦冠层光谱反射率中近红外波段870nm,红光波谷670nm,绿光波峰550nm,蓝光450nm波段对叶面积指数变化最为敏感,通过构建植被指数与叶面积指数模型,相关性均较好,决定系数(R)为0.675-0.757,其中NDVI反演模型的R2最高为0.757.[结论]经模型精度检验,NDVI植被指数反演模型的精度较其它模型好,较适合对研究样区的冬小麦进行叶面积指数反演.

高光谱、冬小麦、叶面积指数、估算

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S512.11(禾谷类作物)

国家自然科学基金;全球变化研究国家重大科学研究计划;农业部农业信息技术重点实验室开放基金;中央级公益性科研院所基本科研业务费专项

2012-08-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

2085-2092

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中国农业科学

0578-1752

11-1328/S

45

2012,45(10)

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国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
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