基于高光谱遥感的冬小麦叶水势估算模型

摘要：

[目的]采用高光谱技术,建立快速、无损与准确获取冬小麦叶水势的估算模型,为小麦灌溉的精确管理提供科学依据.[方法]利用不同水分处理的大田试验,于小麦主要生育期同步测定冠层光谱反射率、叶水势、土壤水分等信息,并探讨高光谱植被指数与冬小麦叶水势之间的定量关系.通过相关性分析、回归分析等方法,基于不同水分处理,构建4种植被指数与冬小麦叶水势的估算模型.[结果]不同水分处理和不同生育期的冬小麦,其冠层光谱反射率具有显著的变化特征.在可见光波段,冬小麦冠层反射率随着水分含量的增加而逐渐降低,而在近红外波段,其冠层反射率则随着土壤水分含量的增加而升高.随着小麦生育期的推进,在近红外波段,抽穗期的冠层反射率比拔节期的高,在灌浆期之后,红波段(670 nm)、蓝波段(450 nm)的反射率上升加快;4种植被指数与叶水势显著相关(P＜ 0.05),相关系数|r|均在0.711以上,四者均可用于冬小麦叶片水势的定量监测.在充分供水条件下(70％ FC),植被指数0SAVI和EVI2与叶水势的相关系数|rl(分别为0.75和0.771)均低于植被指数NDVI和RVI与叶水势的相关系数|r|(分别为0.808和0.896),而在重度水分亏缺条件下(50％ FC),植被指数0SAVI和EVI2与叶水势的相关系数|r|(分别为0.857和0.853)均高于植被指数NDVI和RVI与叶水势的相关系数|r|(分别为0.711和0.792);所建模型对4 5个未知样的预测结果与实测值相似度较高,其回归模型R2、验证模型MRE、RMSE的范围分别为0.616-0.922、-17.50％-12.52％、0.102-0.133.在70％ FC水分处理下,基于EVI2(enhanced vegetation index)所得叶水势估算模型的R2最高,为0.922,而在60％ FC和50％ FC水分处理下,由于考虑了土壤背景的影响,基于0SAVI所建模型的R2最高,分别为0.922和0.856.[结论]4种植被指数均可用于冬小麦叶水势的定量监测.但是,在构建不同水分处理的叶水势估算模型时,应考虑土壤背景对冠层光谱的影响.研究结果可以为小麦精准灌溉管理提供技术依据,为星载数据的参数反演提供模型支持.

关键词：高光谱遥感、冬小麦、植被指数、叶水势、估算

所属期刊栏目：50

分类号：TP7;S51

资助基金：国家自然科学基金51609245;水利部公益性行业科研专项经费项目201501016-2;国家现代农业产业技术体系建设专项CARS-3-1-30;国家公益性行业农业科研专项201203077

在线出版日期：2017-05-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：871-880