棉花冠层叶片叶绿素含量与高光谱参数的相关性

【目的】研究棉花冠层叶片叶绿素含量与高光谱参数的相关性,建立叶绿素含量估算模型。【方法】2014年,以鲁棉研28号为研究对象,测定不同施氮水平和生育期棉花冠层叶片叶绿素含量及350~2 500nm光谱反射率,以棉花冠层高光谱反射率与冠层叶片叶绿素含量为数据源,在分析叶绿素含量与原始高光谱反射率(R)、一阶导数光谱反射率(DR)、光谱提取变量和植被指数相关性的基础上,采用一元线性与多元逐步回归的方法构建了叶绿素含量估算模型,并对从中筛选的6种棉花冠层叶片叶绿素含量估算模型进行精度对比。【结果】1)棉花冠层叶片叶绿素含量在反射光谱766nm处相关系数达到最大值,相关系数r=0.836;对于一阶导数光谱,叶绿素含量的敏感波段发生在753nm处,r=0.878;2)以9种光谱提取变量与8种植被指数为自变量,建立叶绿素含量的估算模型,筛选出的特征变量为红边面积(SDr)、绿峰与红谷的归一化值((Rg-Rr)/(Rg+Rr))、绿峰幅值(Rg),仅采用8种常用植被指数建立估算模型,筛选出的变量为比值植被指数(RVI);3)所建立的6种模型中以基于一阶导数光谱反射率建立的多元逐步回归估算模型精度最高,均方根误差(RMSE)为1.075,相对误差(RE)为2.22%,相关系数(r)为0.952。【结论】采用原始光谱、一阶导数光谱、光谱提取变量及植被指数均可对棉花叶绿素含量进行监测,其中基于一阶导数光谱的多元逐步回归模型对叶绿素含量的估算效果最优。     

基于GA-BP神经网络高光谱反演模型分析玉米叶片叶绿素含量

叶绿素是评价玉米健康状况的重要生理生化参数,而快速、准确检测玉米叶片叶绿素含量,是实现玉米长势及健康状况精准诊断的关键。为提高玉米叶片叶绿素含量的高光谱反演精度,以玉米试验小区为基础,测定了东北地区玉米不同生长期的叶片光谱反射率及其对应的叶绿素含量。首先采用一阶微分方法提取光谱特征,构建9种高光谱特征参数(Db、Dy、Dr、λb、λy、λr、SDb、SDy和SDr),并分析一阶微分光谱、高光谱特征参数与叶绿素含量间的相关关系,优选出与叶绿素含量相关性较高的3种特征参数作为自变量,分别为535nm处的一阶微分值、蓝边内最大一阶微分值Db、蓝边面积SDb,叶绿素含量实测值作为因变量,随后采用遗传算法对BP神经网络进行优化,建立BP神经网络(BPNN)和遗传算法优化的BP神经网络(GA-BPNN)反演模型,并对模型进行验证;再结合主成分回归(PCR)和偏最小二乘回归(PLSR)模型进行比较。结果表明:叶绿素含量与一阶微分光谱在535nm处具有最大相关系数(R=-0.738),并且与特征参数Db、SDb呈显著相关,相关系数R分别为-0.732和-0.728;遗传算法可以有效地对BPNN初始权值随机化、易陷入局部极值等不足实现优化,并为其定位出理想的搜索空间;GA-BPNN模型的建模集与验证集R2分别为0.878和0.898,RMSE为0.731,与其他反演模型相比,GA-BPNN模型的稳定性和预测能力均表现最好,可为定量预测玉米叶片叶绿素含量提供一定的理论和技术依据。     

基于水稻冠层高光谱的叶片SPAD值估算模型研究

为进一步提高水稻冠层光谱对叶片叶绿素相对含量(soil and plant analyzer development,SPAD)值的反演精度,利用光谱仪和叶绿素计实测了水稻全生育期的冠层高光谱反射率和SPAD值,并对原始光谱反射率及一阶导数光谱与叶片SPAD值进行了相关性分析;利用主成分分析(principle component analysis,PCA)对原始光谱数据进行降维,将得到的主成分作为输入变量,分别应用逐步多元线性回归分析法(stepwise multiple linear regression,SMLR)与支持向量回归(support vector regression,SVR)构建叶片SPAD值的高光谱估算模型;另分析322种冠层光谱参数与叶片SPAD值之间的相关关系,筛选相关系数高的14种特征参数作为输入变量,分别应用逐步回归与支持向量回归构建SPAD值的高光谱估算模型,并进行验证。结果表明,叶片SPAD值与水稻冠层原始光谱反射率的相关性在669 nm处高达-0.876,与一阶导数光谱的相关性在543 nm处最高达-0.834;不同模型的精度值各异,以特征参数为输入变量建立的逐步回归模型和SVR模型的均方根误差RMSEv分别为2.926、3.895,相对分析误差RPD分别为2.064、1.55。而基于主成分分析建立的逐步回归模型和SVR模型的RMSEv分别为3.349、2.631,RPD分别为1.803、2.295。对比发现主成分分析结合支持向量机模型可以很好地预测叶片SPAD值。     

花生叶绿素含量的高光谱遥感估算模型研究

叶绿素是植物体进行光合作用吸收光能物质的主要色素,直接影响植被的光合作用。高光谱遥感为快速、大面积监测植被的叶绿素变化提供了可能。实测了不同品种、肥水条件下,花生冠层的高光谱反射率与叶绿素含量数据,对二者进行了相关分析;首先采用相关系数较大的波段作为变量进行叶绿素含量的估算,其次采用特定叶绿素敏感波段建立叶绿素估算模型。经对比发现,以原始高光谱反射率所构建的估算模型精度不高;一阶导数与叶绿素含量之间的关系采取同样的方法,表明线性模型可较好地预测叶绿素含量;最后在高光谱特征变量中,λr、λg、λo为自变量所构建的模型均通过极显著检验,以λr所构建的指数模型具有最大的决定系数(r2=0.543 5)和F值(F=33.333);通过精度检验,综合分析认为,以662 nm处的一阶微分反射率所构建的线性模型和以红边位置所构建的指数模型均可作为叶绿素含量估算较为合适的高光谱模型。     

沿海滩涂棉花叶片叶绿素含量高光谱遥感估算模型研究

以连云港滩涂棉花地为研究区域,利用ASD便携式光谱仪在晴朗天气条件下测试了野外采集的棉花叶片反射光谱,选取原始光谱和一阶导数光谱作为多变量,三边参数（红边、黄边和蓝边）和归一化植被指数NDVI、比值植被指数RVI、结构相关色素指数SIPI、叶面叶绿素指数LCI、水分指数WI、窄波段微分植被指数1DZ_DGVI和窄波段植被指数TCARI/OSAVI作为单变量,分析棉花叶片叶绿素含量与这些变量之间的相关性;在相关分析的基础上构建棉花叶片叶绿素含量估算模型。结果表明,叶绿素a、b和a＋b含量与单变量参数之间的相关性均未达显著水平;而与原始光谱、导数光谱都存在显著相关性。对叶绿素a含量而言,基于440 nm处的一阶导数光谱应用指数函数和幂函数构建的估算模型精度最高,R2为0.231。对叶绿素b含量而言,基于652 nm处的一阶导数光谱应用一元线性回归法构建的高光谱估算模型精度最高,R2为0.165。对叶绿素a＋b含量而言,基于440 nm处的一阶导数光谱应用指数函数、复合函数和生长函数构建的估算模型精度高,R2为0.155。该研究为进一步加强滩涂农业管理和提高滩涂农作物的产量提供技术支持。     

基于支持向量机的棉花冠层叶片叶绿素含量高光谱遥感估算

【目的】建立并研究棉花冠层叶片叶绿素含量的高光谱估算模型,探讨合适的建模方法,以提高棉花叶绿素含量的高光谱遥感估算精度。【方法】以2016年种植的渭北旱塬区棉花鲁棉研28号为试验对象,用SPAD-502型手持式叶绿素仪和HR-1024i便携式地物光谱仪,分别测定棉花不同生育期冠层叶片SPAD值和对应的光谱反射率,分析SPAD值与光谱反射率的相关性。选取8个光谱参数,分析SPAD值与这8个光谱参数的相关性,并采用单因素回归、多元逐步回归和支持向量机(SVM)回归方法,构建棉花冠层叶片叶绿素含量的高光谱估算模型,比较各模型的决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)以及相对误差(RE),评价模型的精度。【结果】(1)棉花冠层叶片光谱反射率在400～700nm波段随叶片SPAD值升高而降低,在700～1 000nm波段表现为SPAD值越高,叶片光谱反射率越高;(2)在530～570nm和680～730nm处叶绿素含量与光谱反射率呈极显著负相关(99.99%置信区间,n=144);(3)所选用的8个光谱参数与叶绿素含量均达到极显著相关,相关系数最高为0.686;(4)SVM回归模型验证R2达到了0.884,RMSE和RE最低,分别为2.186和3.419,比单因素回归模型中预测精度最高的SPAD-RVI1的RMSE和RE分别降低46.4%和46.3%,较多元逐步回归模型SPAD-MSR的RMSE和RE分别降低33.4%和32.1%,明显提高了棉花叶绿素含量的估算效果。采用8个光谱参数构建的SPAD-SVM8模型RMSE和RE比采用4个光谱参数构建的SPAD-SVM8模型分别降低了19.2%和23.5%。【结论】支持向量机(SVM)回归方法可以作为棉花冠层叶片叶绿素含量高光谱遥感估算的优选方法,且采用较多光谱参数构建的SVM模型估算精度更高。     

塔里木河流域上游天然胡杨叶片叶绿素与可见光-近红外光谱反射率的相关性研究

采用ISI921VF-512野外地物光谱辐射计实地测量了塔里木河上游天然胡杨5月至10月叶片可见光-近红外波段光谱反射率以及叶绿素含量,比较了不同月份间叶绿素含量的差异,并对叶绿素含量与光谱反射率进行了相关分析.研究结果表明:不同月份之间胡杨叶片叶绿素a、叶绿素b、叶绿素a+b含量差异极显著(p＜0.01),叶绿素含量最高的月份是8月,最低的月份是10月;胡杨叶片的可见光-近红外波段反射光谱与绿色植物的反射光谱曲线是一致的,不同波长位置的光谱反射率与叶绿素含量的相关性因波长不同而存在明显差异.在510 ～ 710 nm,胡杨光谱反射率与叶绿素含量之间呈极显著负相关,其中645nm处的相关系数最低(r在-0.45～-0.35之间);在415 ～510 nm和710～920 nm,胡杨光谱反射率与叶绿素含量之间呈极显著正相关,其中769 nm处相关系数最高(r在0.34～0.41之间).645nm和769 nm是两个具有特殊意义的波长位置,用于指示胡杨叶片叶绿素与反射率的相关性.     

酸雨与凋落物复合作用对柳杉叶片色素和反射光谱的影响

采用盆栽3年生柳杉Cryptomeria fortunei幼苗研究了酸雨(pH 4.0,Tr1),柳杉凋落物(60 g,Tr2)以及酸雨和柳杉凋落物复合作用(Tr3)对其叶片色素质量分数和反射光谱的影响,并对柳杉叶片色素质量分数与光谱反射率、一阶微分光谱和反射光谱参数的相关性进行了分析。结果表明:①Tr1,Tr2和Tr3处理下,柳杉叶片叶绿素a质量分数比对照分别降低了11.6%,26.1%和39.1%,说明酸雨增强了凋落物化感作用对柳杉叶绿素a质量分数的抑制作用,加快了其降解速度。②Tr1和Tr2处理均显著减小了光谱参数反射率倒数、改良的归一化差值指数和反射光谱比值指数a等(P<0.05)。Tr3处理的柳杉反射光谱参数均对照有极显著差异(P<0.01)。③叶绿素质量分数与柳杉反射和一阶微分光谱呈极显著相关(P<0.01),可见光和近红外区域是酸雨与凋落物复合作用下柳杉幼苗反射光谱和微分光谱的敏感区域。④反射率倒数、归一化差值指数和蓝边位置等11个反射光谱参数与叶绿素a,叶绿素b质量分数和叶绿素a/b之间的相关性达到显著水平(P<0.05),其中反射率倒数、蓝边幅值、蓝边面积、黄边幅值、黄边面积、红边幅值和红边面积与柳杉叶绿素a,叶绿素b质量分数和叶绿素a/b之间的相关性高于或接近0.8,说明酸雨与凋落物作用下柳杉幼苗反射光谱特征及其参数可用来估算叶绿素质量分数,并为利用反射光谱监测柳杉胁迫提供了可能。     

冬小麦冠层水平叶绿素含量的高光谱估测

【目的】利用高光谱数据对抽穗期冬小麦冠层叶绿素含量进行估测,旨在为叶绿素含量快速准确估测提供参考。【方法】利用ASD便携式野外光谱仪和SPAD-502叶绿素仪实测了冬小麦抽穗期冠层光谱反射率及叶绿素含量,并对原始光谱反射率及其一阶导数光谱与叶绿素相对含量进行了相关分析,建立了基于敏感波段、红边位置、原始光谱峰度和偏度、一阶导数光谱峰度和偏度的叶绿素估算模型,并进行检验,从中筛选出精度最高的模型。【结果】冬小麦冠层光谱曲线特征与叶绿素含量之间有着密切联系。基于原始光谱一阶导数偏度和峰度的冬小麦(抽穗期)叶绿素含量估算模型拟合精度优于其他4种估算模型,决定系数R2分别为0.847和0.572,均方根误差RMSE分别为0.397和0.697,相对误差RE分别为61.0%和119.0%,拟合精度优于其他4种估算模型。【结论】原始光谱一阶导数的偏度和峰度作为自变量能很好地估测抽穗期小麦冠层叶绿素含量。     

基于高光谱数据的马尾松松萎蔫病早期监测1）

选取健康马尾松（ Pinus massnoi ana）进行松材线虫接种试验,利用地面光谱仪（350～2500 nm）对健康植株及感病植株在不同感病时期的光谱特征进行数据获取,同时对各时期植株叶绿素质量分数变化进行分析。结果表明：健康马尾松与感病马尾松的原始光谱反射率在感病的中后期差异明显,表现在可见光及近红外区域的反射峰与吸收谷特征随病程推移逐渐减弱直至消失;感病植株叶绿素质量分数与波长1405 nm处的光谱反射率有显著的相关关系,并以此建立感病马尾松叶绿素质量分数定量模型：CHL＝－1．74（ X1405）2＋4．72X1405－0．76;通过波长593nm 处光谱反射率的一阶导数光谱特征分析,结合相应时期的叶绿素质量分数定量反演可用于判断马尾松是否感染了松萎蔫病,尤其对肉眼可见感病特征前的早期阶段具有良好的监测效果。     

桉树叶片光合色素含量高光谱估算模型

色素在植物的生理生态过程中非常重要,利用高光谱数据,揭示光谱反射率上特征波段与光合色素含量间的关系将有助于理解光合色素光谱反射特征的规律,同时为利用高光谱遥感技术快速无损监测植物叶片光合色素提供了技术支持.利用野外采集的桉树叶片样本,在实验室内测定了叶片的高光谱反射率及对应的叶绿素、类胡萝卜素含量.利用光谱分析技术和统计学方法对光谱数据进行处理分析,提取了光谱特征参量,并建立叶绿素、类胡萝卜素含量与光谱特征参量间的估算模型.通过精度检验,研究结果表明以(SDr-SDb)/(SDr+SDb)为变量建立的指数模型估算效果最佳.     

基于光谱植被指数的冬小麦叶绿素含量反演

植物功能叶的SPAD值与其氮素和叶绿素有较强的相关性,研究功能叶SPAD与其冠层光谱的关系,对实现植株叶绿素含量快速、无损检测具有重要意义。本文通过对冬小麦生育期的冠层原始光谱进行一阶导数变换,研究其功能叶片SPAD值与冠层光谱的相关性,对监测冬小麦叶绿素含量的敏感波段进行了提取,并建立了叶绿素含量与冠层反射光谱的定量关系。结果表明,基于小麦冠层原始光谱反射率、冠层光谱导数反射率与SPAD的相关系数曲线,提取的各形式下冬小麦叶绿素含量的敏感波段分别为500、690、760和470、630、723nm;并构建了冬小麦叶绿素含量的预测模型,以FDNDVI(630,723)预测模型较好,其R2可达0.9485,模型验证参数R2、MRE和RMSE分别为0.8099、0.0294和1.805,拟合效果较好,表明该模型能有效地对冬小麦叶绿素含量进行预测。该研究结果可为冬小麦长势监测提供一定的理论参考。     

低温胁迫下毛竹叶片色素质量分数与反射光谱的相关性

为了探讨低温处理后毛竹Phyllostachys edulis叶片反射光谱特性与色素质量分数的相互关系,筛选出能够准确监测低温胁迫下毛竹伤害程度的光谱参数。测定了低温处理后毛竹叶片色素质量分数与反射光谱的变化参数,分析叶片光谱反射率、微分光谱及特征参数与色素质量分数的相关性。结果表明:随着温度的降低,叶绿素a和类胡萝卜素质量分数呈下降趋势(P<0.01)。反射光谱参数光谱反射指数、改良红边比、色素比值指数、归一化植被指数、红边归一化指数、改良类胡萝卜素指数和光化学反射指数等均随着温度的降低而降低(P<0.01);红边面积随着胁迫加深不断减小,红边位置向短波方向移动。在绿光区和红光区,叶绿素a和类胡萝卜素质量分数与光谱反射率及微分光谱显著相关(P<0.05),且与大部分光谱参数达到极显著相关(P<0.01),说明反射光谱特征及其参数可用来估算叶片色素质量分数。图4表5参40     

基于高光谱成像技术的油菜叶片叶绿素含量预测

叶绿素是作物生长中的重要因素，可用于实时监测作物的生长状况。以常规高油酸油菜品种为材料，采用大田试验研究油菜叶片在不同栽培措施下幼苗期、蕾薹期叶片的光谱响应，通过计算反射光谱及其反射光谱的一阶导数与SPAD值的相关性，结合逐步回归挑选出油菜叶片敏感波段，并计算光谱指数。采用一元线性回归和神经网络建立叶绿素含量估算模型。结果表明，由光谱指数所构建的神经网络叶绿素估算模型，精度评价结果均显示比较高的水平，幼苗期反射率光谱指数构建的模型精度最高，决定系数R2为0807 0,均方根误差（RMSE）为1131 5，蕾薹期一阶导数光谱指数构建的模型精度最高，决定系数R2为 0873 2, 均方根误差（RMSE）为1322 3，在蕾薹期和幼苗期通过构建BP神经网络模型能够较好的对油菜叶绿素进行反演。为利用高光谱技术大范围监测油菜叶绿素含量提供了一定的理论依据。     

小麦条锈病单叶片光谱和叶绿素含量关系分析

为了利用遥感监测小麦条锈病,研究条锈病侵染后小麦单叶光谱和叶绿素含量变化,人工接种条锈病菌在小麦幼苗上,测得接种1～24d的光谱和叶绿素含量,将其叶绿素含量与光谱及其一阶微分做相关性分析,利用光谱微分参数进行方程的模拟。接种1～12d,感染条锈病的叶片叶绿素含量与原始光谱及其一阶微分光谱在可见光波段呈负相关关系,接种13～24d,两者在可见光波段呈正相关的关系。接种后1～12d的方程模拟中以SDb为变量的模型为最佳模型,接种13～24d的方程模拟中以SDr/SDg为变量的模型为最佳模型,说明可利用光谱参数进行条锈病侵染小麦的早期监测。     

棉花叶面积指数冠层反射率光谱响应及其反演

【目的】研究棉花冠层光谱对不同叶面积指数（LAI）的响应，建立棉花LAI光谱反演模型。【方法】利用2003～2004年采集的棉花光谱与LAI的246组数据，分析LAI与冠层反射率光谱和反射率一阶微分光谱间的定量关系。【结果】当LAI大于2.5后不同LAI棉花群体光谱反射率在可见光波段趋于饱和；LAI与可见光波段和短波红外波段（水分吸收带除外）光谱反射率呈显著负相关，与近红外波段高光谱反射率呈显著正相关；LAI与棉花反射率一阶微分光谱主要在蓝边（523～531 nm）、黄边（570～576 nm）、红边（700～755 nm）形成3个相关系数高台区，均达极显著水平，其中红边区的相关性最高。棉花红边位置固定，分别在718 nm和723 nm，且以 723 nm处对LAI更敏感。在反演棉花LAI的高光谱参数中VI (660、800)、VI (550、800)、VI (500、800)、VI (670、800)、Sdy (570～573 nm)、SDr (714～755 nm)、D723、Dr 估算LAI相对误差低于30%，RSME小于0.6，其中VI (600、800)、VI(550、800)两个参数估算水平最高，相对误差分别为21.7%与21.0%，RMSE分别为0.416与0.419；利用SDr与SDr/SDb分别对LAI大于1.0 与小于1.0 的棉花群体反演，能显著提高LAI的估算水平。【结论】应用高光谱分析方法能够提取棉花冠层特征光谱信息，构建LAI高光谱反演参数，建立估算模型，并且利用包含不同光谱参数的分段模型可以进一步提高LAI反演精度。     

Relationship Between Hyperspectral Parameters and Physiological and Biochemical Indexes of Flue-Cured Tobacco Leaves

The experiment was set up for examining the physiological and biological indexes quickly and exactly, for obtaining information of tobacco-field fertilizing and tobacco growing. The ASD Field spec FR 2500 was used to measure spectra reflectance of flue-cured tobacco and the relationship between hyperspectral parameters and biochemical contents （total nitrogen, chlorophyll, carotenoid）, and physiological indexes （fresh weight, dry weight, moisture content） of flue-cured tobacco leaves was studied by correlation and stepwise regression statistic methods at different nitrogen and potassium levels. The results indicated that the spectra curves of different treatments had obvious rules and great diversities. There were high correlations between different types of spectra parameters and ten physiological and biochemical indexes of flue-cured tobacco leaves. Hyperspectral characteristic variables of ten physiological and biochemical indexes were found through stepwise regression, and SDr/SDb was the characteristic variable closest to seven biochemical contents. Simultaneously, the R2 and regression coefficient of equations reached 0.05 significant level and the equations had good estimating effects through the examination of other samples. Accordingly, this study suggested that the ten physiological and biochemical indexes could be estimated quickly by the estimating models, at the same time nitrogen-potassium fertilization and growth condition of flue-cured tobacco could be inspected.     

基于高光谱遥感的棉花叶片叶绿素含量估算

为提高高光谱植被指数对棉花叶绿素含量的估算精度,以陕西省关中地区棉花花铃期叶片高光谱反射率为数据源,分析了13种植被指数与棉花叶片叶绿素相对含量(SPAD)的相关关系;同时采用降精细采样法,详细分析400~2 000nm波段范围内原始光谱反射率的任意两两波段组合而成的优化光谱指数RSI与SPAD值的定量关系,构建线性及非线性回归监测模型,并对模型进行验证。结果表明:1)所提取的13种植被指数中NIR/NIR与SPAD值的相关系数最大(r=0.914),并且基于NIR/NIR(R780/R740)构建的回归方程模型优于其他植被指数,其构建的二次曲线方程回归模型建模与验模R2分别为0.900和0.785,RMSE为4.762,RE为7.86%,为基于提取的12种植被指数构建SPAD值估算模型中最佳模型;2)优化后的比值光谱指数RSI(Ration spectral index)的敏感波段为500和563nm,RSI(500,563)与SPAD值的相关系数r=0.999,与棉花叶片SPAD含量在0.01水平下呈显著相关,其构建的二次曲线方程模型效果最优,建模和验模R2分别为0.912和1.000,RMSE为2.848,RE为4.38%。与提取的13种植被指数相比,基于RSI指数二次曲线回归模型为估算叶绿素含量的最佳模型,并且模型预测值和实测值之间的符合度较高R2=0.843,表明基于波段优化算法的优化光谱指数RSI能更好的预测棉花叶片叶绿素含量。     

截形叶螨危害下枣叶片叶绿素含量高光谱估算模型

以不同截形叶螨(Tetranychus truncatus Ehara)危害等级下枣叶片高光谱和叶绿素含量数据为基础,分析不同截形叶螨危害等级(0级、1级、2级、3级、4级)下枣叶片高光谱特征,构建基于一阶微分光谱的不同截形叶螨危害等级枣叶片叶绿素含量高光谱线性回归估测模型。结果表明:截形叶螨危害造成叶片中叶绿素含量减少,导致光谱反射率降低,表现为随危害等级的增加叶绿素含量呈逐级减少趋势。在不同截形叶螨危害等级枣叶片叶绿素估测模型中,危害等级为0级时,模型拟合度最好,达到0.810,表明利用高光谱数据构建不同危害等级枣叶片叶绿素含量估算模型具有一定的潜力,对危害植被叶片的虫害诊断意义重大。     

基于高光谱植被指数的马铃薯叶片叶绿素含量估测模型

【目的】筛选相关性好的植被指数构建马铃薯叶片叶绿素a、叶绿素b估测模型,为科学、无损地进行马铃薯叶片叶绿素含量估算提供技术支撑。【方法】采用便携式高光谱地物波谱仪,获取不同施氮水平下不同生育时期的马铃薯植株叶片光谱反射率,提取植被指数,测定马铃薯叶片叶绿素a、叶绿素b含量,并研究叶绿素含量与植被指数的相关性。【结果】12个植被指数与叶绿素a、叶绿素b含量相关性较好,其中修正归一化差异指数(mND_(705))、修正简单比值指数(mSR_(705))、地面叶绿素指数(MTCI)、修改叶绿素吸收反射指数(MCARI)与叶绿素a、叶绿素b含量相关性最好。基于这4个植被指数建立的估测模型中,MTCI构建的乘幂模型估测叶绿素a含量的效果最佳,mND_(705)构建的指数模型估测叶绿素b含量的效果最佳。【结论】MTCI构建的乘幂模型能较为精确地估测叶绿素a含量,mND_(705)构建的指数模型能较为精确地估测叶绿素b含量;这2种模型可用于间接监测马铃薯植株的氮营养亏缺状态。