基于冠层光谱的不同株型冬小麦籽粒蛋白质预测模型

冬小麦冠层光谱因不同株型而异，依不同株型建立模型是提高冬小麦蛋白质预测精度的重要途径之一。该研究利用ASD2500高光谱仪对不同株型冬小麦冠层光谱进行了测定，分析了冬小麦叶片叶绿素含量在冠层垂直方向上的变化及其与籽粒品质指标和冠层光谱特征参量间的相关性。结果表明，冠层叶绿素含量垂直梯度变化因不同生育时期和不同株型而异。同等条件下，其梯度以平展型品种大于直立型品种。并且，当将两种株型品种分别考虑时，第一二叶组之间叶绿素含量的差值(DCC)与小麦籽粒部分品质参数和冠层光谱特征参量具有显著的相关性。通过DCC可以间接地建立籽粒蛋白品质和冠层光谱特征之间的相关模型。通过研究筛选出预测籽粒蛋白质含量(GPC)的最佳时期为灌浆期，最佳光谱特征参量为560 nm的反射峰深度P_Depth560。并且，建立了不同株型品种GPC的预测模型并初步通过验证。     

不同品种夏玉米光谱特征差异及其与农学参量相关性研究

研究测定了不同品种夏玉米在六个典型生育期地上部分全氮、叶绿素含量、干生物量、叶面积指数(LAI)以及冠层光谱反射率,利用不同方法比较了不同品种玉米光谱特征的差异,系统分析了单波段反射率、可见光和近红外波段组合而成的8种常见植被指数与相应时期不同农学参量的相关性。结果表明:不同品种夏玉整个生育期不同品种冠层在可见光范围内反射率差异一直没有达到显著水平,苗期和拔节期在近红外区域反射率也无显著差异,从孕穗期到乳熟期在近红外区域反射率差异增大,普遍呈显著性差异。采用F检验法可以准确地反映不同品种在不同波段反射率的差异。常见光谱植被指数从拔节期到孕穗期绝大部分都可以准确反映不同品种夏玉米的农学参量,以GRVI最佳,它不仅可以区分不同品种夏玉米在中后期的长势,又可以准确拟合这段时期作物的农学参量。     

水稻微分光谱和植被指数的作用探讨

通过两年两个不同品种水稻在不同供氮水平下的田间试验，测定了水稻冠层在生长过程中不同时期的高光谱反射率及对应的叶绿素、类胡萝卜素含量，分析了微分光谱对消除水稻冠层光谱的背景影响和植被指数在农学参数测定中的作用。结果表明：由微分光谱所得的红边位置、红边斜率与盖度和供氮水平之间有一定的相关性，与叶面积指数、地上生物量及冠层叶绿素、类胡萝卜素含量有显著相关；水稻多光谱植被指数RVI、NDVI与叶面积指数LAI及其地上部生物量之间有极显著相关性；高光谱植被指数及其变量与植被盖度、供氮水平、叶面积指数、地上生物量及叶绿素、类胡萝卜素含量之间存在相关性。这表明，用微分光谱技术与植被指数方法来监测水稻的色素含量和长势应该是可行的。     

棉田土壤水分的高光谱定量遥感模型

在棉花大田水分试验的基础上,采用自主设计的不同土层取样方法,同步获取了棉花冠层高光谱数据和不同深度土壤的水分含量数据以及棉花冠层水分含量数据,分析了棉花冠层含水量与土壤含水量之间的关系、棉花冠层高光谱数据与土壤含水量之间的相关性,构建了基于棉花冠层高光谱数据的土壤水分含量反演模型。结果表明:不同土层的水分含量具有较大差异,棉花冠层对不同土层水分含量的响应程度不同,0~30 cm土层水分含量与棉花冠层含水量的相关性最强,决定系数达到0.58;棉花冠层反射率与土壤水含量在可见光波段呈负相关,近红外波段呈正相关;在所有以棉花冠层高光谱数据的不同变换形式构建的不同土层含水量的PLSR反演模型中,以反射率倒数对数所建的模型对0~30 cm土层和以反射率对数所建模型对0~10 cm土层含水量的预测RPD均达到2.0以上,具有较好的预测能力,其余模型的预测效果不理想。     

水稻叶片氮素及籽粒蛋白质含量的高光谱估测模型

研究水稻叶片氮素和籽粒蛋白质含量的高光谱快速、无损监测方法,对于水稻营养诊断、籽粒品质监测及氮肥高效利用具有重要意义。本文通过水稻盆栽试验,测定水稻叶片氮素、籽粒蛋白质含量和冠层光谱,采用不同的光谱建模方法来提高氮素、籽粒蛋白质含量的估测精度。先用主成分分析(PCA)方法进行特征波段的提取,再用多元线性回归(MLR)、人工神经网络(ANN)和偏最小二乘回归(PLSR)进行建模。结果表明,水稻叶片氮素和籽粒蛋白质含量与特征光谱存在很好的模型关系,3种模型预测的决定系数(R2_p)均在0.847以上,并以PLSR模型的预测效果为最好,可以实现水稻氮素营养和籽粒品质的高光谱估测。     

利用高光谱数据预测水稻籽粒粗蛋白含量研究

籽粒粗蛋白含量是水稻营养食味品质的重要指标之一。通过大田小区试验，测定了2个品种、3个供氮水平处理下水稻冠层和旗叶在成熟过程中不同时期的高光谱反射率，及茎、叶、穗和稻米的含氮量及粗蛋白含量，分析了它们之间的相关性。结果表明：稻穗和稻米粗蛋白质含量与孕穗期、灌浆期和乳熟期的茎、叶粗蛋白质含量极显著相关，与灌浆期、乳熟期的冠层光谱ρ_λ及其一阶导数光谱D_λ、冠层光谱RVI在某些波段也达到极显著相关；稻穗粗蛋白质含量与主茎旗叶某些高光谱指数极显著相关。这表明能用高光谱方法来估测水稻籽粒粗蛋白含量，它将为水稻品质遥感监测提供依据。     

基于氮素营养指数的冬小麦籽粒蛋白质含量遥感反演

基于遥感实现小麦籽粒蛋白质含量提早估测对农业生产具有重要意义。为提高预测小麦籽粒蛋白质含量的准确度,该研究引入能更好反映作物氮素营养状况的农学参数－氮素营养指数,作为衔接遥感信息与产终籽粒蛋白质含量的桥梁。在田间试验的基础上,探讨氮素营养指数与其他农学参数在诊断籽粒蛋白质含量上的优劣,并基于“遥感参数－氮素营养指数－籽粒蛋白质含量”间关系,利用主成分回归算法构建估测籽粒蛋白质含量的遥感反演模型。结果表明,相比于其他参数,冬小麦旗叶期氮素营养指数能更好的反映产终籽粒蛋白质含量;以氮素营养指数为中间变量,所建遥感反演模型能准确预测小麦籽粒蛋白质含量,模型的预测决定系数为0.48,预测标准误差为0.38%,相对误差为2.32%。     

不同氮营养冬小麦冠层光谱红边特征分析

利用FieldSpec FR2500光谱仪测定了不同氮素处理冬小麦冠层光谱,分析其红边特征变化规律及与农学成分的相关关系。结果表明,波长550 nm、680 nm、980 nm、1100 nm与350～680 nm和750～1100 nm可作为氮素营养诊断的敏感特征点与波段范围。随着施氮量的提高,拔节期、抽穗期以及灌浆期的红边位置（REP）、红谷位置（Lo）与光谱反射率一阶微分极大值（FD_Max）均增大,红边宽度（Lwidth）则有减小的趋势。总体上看,施氮与无氮处理在整个生育期均存在较大差异,施氮处理之间差异较小。冠层反射光谱的红边位置、红谷位置、随生育期向长波方向移动,呈现红移现象;从抽穗期开始逐渐减小,呈现蓝移现象。冬小麦红边参数中红边位置与农学组分之间的相关性优于其他参数,除与地上部生物量正相关显著外,与叶面积指数、叶含水率、叶绿素含量、叶可溶性蛋白含量、叶鲜重、叶含氮量均呈正相关且达到极显著水平。红谷位置则与叶面积指数、叶含水率、叶绿素含量、叶鲜重以及SPAD值呈极显著正相关;与可溶性蛋白呈显著正相关。红边宽度与叶面积指数、叶含水率、叶氮含量、叶绿素含量以及叶鲜重均呈极显著正相关;与可溶性蛋白含量呈显著正相关。反射率一阶导数极大值与叶面积指数、叶含水率、叶鲜重呈极显著正相关,与叶含氮量极显著负相关。通过红边参数与农学组分稳定良好的数学关系,可以对农学组分进行预测估算。     

数学形态学辅助下基于光谱指数的作物冠层组分分类

近地遥感常被用于获取作物冠层组分信息,但在提取叶片反射率时常受到土壤背景、穗和阴影效应的影响。为准确分类并提取作物冠层组分信息,该研究通过分析小麦冠层各组分（光照/阴影叶片、土壤、穗）的光谱及纹理差异,提出了一种光谱指数与数学形态学结合的作物冠层组分分类方法,探讨不同生育时期的最佳冠层组分分类方法,并定量分析不同组分的归一化光谱指数与小麦叶片氮含量的关系。结果表明：光谱指数法能较好地区分小麦抽穗前的不同冠层组分,而抽穗期的分类效果易受麦穗影响;光谱指数与数学形态学结合的分类方法能较好地消除麦穗对光照/阴影叶片提取的干扰（总体分类精度为97.80%,Kappa系数为0.97,运行时间3.87 min）,该方法的分类精度及运行效率均优于传统分类方法（迭代自组织数据分析算法（Iterative Selforganizing Data Analysis Techniques Algorithm, ISODATA）和最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE））;而且,基于光照和阴影叶片的归一化光谱指数对叶片氮含量最敏感。研究结果可为其他作物冠层组分分类和精准农业中农学参数的定量反演提供技术参考。     

长期定位施肥条件下作物光谱特征及养分吸收量预测

为了明确不同施肥条件下典型生育期冬小麦和夏玉米冠层光谱特征差异,该研究以长期定位施肥试验为研究对象,在确定典型生育期作物冠层光谱反射率与收获期作物地上部分主要养分吸收量相关性的基础上,建立收获期作物主要养分吸收量预测模型。结果表明,可见光波段相似生育期夏玉米冠层光谱反射率与冬小麦相近,但在近红外区域平均高于冬小麦8.42%。生育中期2种作物秸秆、籽粒及地上部分氮(N)、磷(P)、钾(K)吸收量与冠层光谱反射率在可见光波段普遍呈极显著负相关关系,在近红外波段呈极显著正相关关系。全生育期夏玉米冠层光谱反射率与作物吸氮量的相关系数在可见光波段基本持平,但在近红外波段平均高于冬小麦0.4152。全生育期夏玉米冠层反射率与地上部分吸磷量的相关系数在可见光波段和近红外区域较冬小麦平均分别低0.3621和0.2072。全生育期夏玉米冠层光谱反射率与地上部分吸钾量相关系数在可见光波段平均低于冬小麦0.1270,在近红外波段高于冬小麦0.0341。除夏玉米吸磷量外,基于冬小麦和夏玉米典型生育期冠层光谱反射率建立的模型均可准确预测收获期作物主要养分吸收量,且对冬小麦养分吸收量的预测精度略高于夏玉米,该结论可以为黄淮海地区冬小麦和夏玉米的长势监测和肥料管理提供科学依据。     

高光谱反射率与大豆叶面积及地上鲜生物量的相关分析

以ASD FieldSpec光谱仪实测了不同生长季大豆的冠层高光谱,同期采集了对应大豆LAI、地上鲜生物量。逐波段分析了冠层光谱反射率、导数光谱与大豆LAI、地上鲜生物量的相关关系;采用单变量线性回归逐波段分析了冠层光谱反射率、导数光谱与大豆LAI、地上鲜生物量确定性系数随波长的变化趋势;并建立了以近红外与可见光波段的冠层光谱反射率的比值植被指数RVI与大豆LAI、地上鲜生物量的高光谱遥感估算模型。结果表明,冠层光谱反射率在350～680 nm、760～1050 nm波谱区与大豆LAI、地上鲜生物量相关性     

不同生育期冬小麦光谱特征对叶绿素和氮素的响应研究

研究测定了不同施氮水平条件下冬小麦冠层在七个典型生育期叶片叶绿素、地上部分全氮含量以及冠层光谱,分析了单波段反射率、可见光和近红外波段组合而成的归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)与相应时期叶片叶绿素和地上部分全氮含量的相关性。结果表明,施氮量增加,两个农学参量、冠层近红外波段反射率都随之增加,但当施氮量增加到300kg hm-(2一次性施入)时,上述各项指标均降低;整个生长期中孕穗期在近红外区域反射率最高,与可见光波段反射率相差最大;除分蘖期外,其它时期单波段510nm～1100nm反射率、NDVI、RVI与叶绿素和全氮含量显著相关,植被指数的相关性较单波段高,且从分蘖期到乳熟期,相关性逐渐增强;整体来讲,可见光中560nm、660nm和近红外760nm、1100nm和1200nm组合的NDVI在各生育期与两个农学指标的相关性较好,选择NDVI(560,760)可以准确拟合叶片叶绿素和地上部分全氮含量。     

基于夏玉米光谱特征的叶绿素和氮素水平及氮肥吸收利用研究

本文首先分析不同施 N 水平条件下夏玉米冠层在6个典型生育期的光谱特征曲线,然后计算了可见光和近红外波段光谱反射率组成的归一化植被指数(NDvI)及相应时期叶片叶绿素含量和地上部分全N含量2个重要指标以及孕穗期冠层NDVI和几个N肥吸收利用效率的相关性.结果表明,孕穗期冠层光谱反射率在近红外区域反射率最大,且其可见光和近红外区域反射率差异最大:从苗期到孕穗期,NDVI和叶绿素、全N含量的相关性逐渐增强,到抽雄期减弱,灌浆期又有所增强;整体来讲绿色归一化植被指数 GNDNI(560,760)在各生育期与不同农学参量的相关性比其他波段组合的指数好,其次为NDVI(660,760)波段组合.随着施N量的增加,N肥利用效率、收获指数和N肥收获指数、N素农艺效率以及N肥回收效率均逐渐降低,对各N肥吸收利用指数的预测以NDVI(660,760)、NDVI(660,1100)和GNDVI(560,760)较理想.     

干旱区棉花冠层高光谱反射特征研究

为揭示棉花冠层高光谱特征,建立棉花高光谱估算模型,促进高光谱技术在棉花长势监测和估产中的应用。基于新疆棉花生长发育规律,对棉花各生育期冠层进行高光谱反射率的测定,研究不同灌水量、氮素营养条件及品种对棉花冠层光谱反射特性的影响。结果表明:在可见光区(400-700nm),适度缺氮(N1)条件下的棉花冠层光谱反射率相对较高,而氮过量(N3)条件下的冠层光谱反射率相对较低;随着灌水量的增加,在近红外波段(700-800nm),棉花冠层光谱反射率呈上升趋势,在盛蕾期和盛花期不同灌水量处理的光谱反射率差异明显;不同棉花品种冠层光谱反射率存在一定差异,在近红外区新陆早13与新陆早10只在吐絮后期光谱反射率差异不明显,在前3个生育期差异较明显。     

不同生育时期冬小麦籽粒蛋白质含量的高光谱遥感监测模型

为研究不同氮磷水平下冬小麦籽粒蛋白质含量高光谱遥感监测模型,提高模型精度,本文通过连续5年定位试验研究不同氮磷耦合水平下,不同生育时期冬小麦冠层光谱反射率、植株氮含量以及成熟期籽粒蛋白质含量,以相关、回归等统计分析方法,建立基于不同生育时期植株氮含量的籽粒蛋白质含量监测模型;然后通过灰色关联度分析,筛选植株氮含量的最佳植被指数,以偏最小二乘回归法,建立基于植被指数的植株氮含量监测模型;最后以植株氮含量为链接点,按照"植被指数—植株氮含量—籽粒蛋白质含量"之间的联系,建立融合植被指数与植株氮含量的冬小麦成熟期籽粒蛋白质含量监测模型。结果表明:在拔节期、孕穗期、抽穗期、灌浆期、成熟期基于植株氮含量建立的成熟期籽粒蛋白质含量监测模型,具有较好的监测精度;拔节期、孕穗期、抽穗期、灌浆期、成熟期分别基于修正叶绿素吸收反射率指数(MCARI_1)、归一化差值叶绿素指数(NDCI)、修正归一化差异指数(mNDVI)、MCARI_1、NDCI植被指数建立植株氮含量监测模型,监测精度(R~2)分别为0.826、0.854、0.867、0.859和0.819;以植株氮含量为链接点,通过"植被指数—植株氮含量—籽粒蛋白质含量"的间接联系,建立基于拔节期、孕穗期、抽穗期、灌浆期、成熟期植被指数且融合植株氮含量的籽粒蛋白质含量监测模型,R~2分别为0.935、0.972、0.990、0.979和0.936;以独立数据对模型进行验证,模型预测值与实测值间相对误差(RE)分别为11.26%、10.74%、8.41%、10.25%和11.36%,均方根误差(RMSE)分别为2.221 g×kg~(-1)、1.825 g×kg~(-1)、1.214 g×kg~(-1)、1.767 g×kg~(-1)和2.137 g×kg~(-1)。说明基于不同生育时期植被指数链接植株氮含量可以对成熟期籽粒蛋白质含量进行有效监测,且模型具有较好的年度间重演性和品种间适应性。     

微分光谱遥感及其在水稻农学参数测定上的应用研究

通过不同氮素营养水平的水稻田间试验,解析了水稻冠层微分光谱对消除背景(湿土、水面)信息的影响,证实微分光谱在消除背景信息的影响方面起到了很好的作用。用微分光谱确定出最优的波段宽度应小于10nm;将微分光谱应用于农学参数测定,存在红边位移现象,在孕穗期之前,红边随施氮量增加向长波方向移动“红移”;孕穗期之后“红移”现象基本消失,而发生“蓝移”。红边参数(红边、红边振幅、红边振幅与最小振幅的比值、红边峰值面积)与上层叶片的叶绿素含量、LAI有着密切的关系,而与叶片中的叶绿素b、类胡萝卜素之间相关性不明显。一些红边参数可作为水稻叶绿素含量、LAI测定的简捷方法。从而证实了利用微分光谱测定一些农学参数的可行性     

稻纵卷叶螟为害水稻的冠层光谱特征及叶绿素含量估算

2017-2018年以南京农业大学农业气象与昆虫生态实验室培养的二龄稻纵卷叶螟幼虫为试验材料,在南京信息工程大学农业气象试验站水稻大田内,设置网罩控制下不同投虫量处理,以无虫量为对照,利用便携式波谱仪和SPAD-502叶绿素仪测定水稻全生育期冠层光谱反射率以及倒一叶叶绿素相对含量(SoilandPlant Analyzer Development,SPAD),分析不同初始虫量条件下、不同生育期水稻冠层的原始光谱、三边参数和SPAD值的变化规律。在此基础上,利用观测光谱中与SPAD值相关性较强的波段,计算基于光谱数据的植被指数和三边参数,并以这两类指数为自变量,建立水稻叶绿素相对含量的回归估算模型。结果表明:(1)稻纵卷叶螟为害下的水稻冠层光谱反射率与对照差异显著(P0.05),其中可见光波段的反射率在分蘖-孕穗期低于对照,在扬花-成熟期高于对照;(2)在近红外波段,表现为虫害处理的反射率低于对照,且随着投虫量的增加反射率呈下降趋势,其中以300头·百株~(-1)(4级)处理近红外波段的反射率最低;(3)随着投虫量的增加,红边位置发生明显"蓝移"。(4)SPAD值随投虫量的增加逐渐降低,4级处理最低;(5)归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)、红边归一化植被指数(Red-Edge Normalized Difference Vegetation Index,NDVI_(705))以及红边位置与SPAD值的相关性较好;(6)利用观测光谱数据构建了SPAD单因子估算模型和多元逐步回归模型,其中以NDVI指数模型的估算效果最优,R~2达到0.72,且高于其它估算模型,说明利用水稻冠层光谱参数,建立全生育期稻纵卷叶螟为害下水稻叶片叶绿素相对含量估算模型的方法是可行的,且具有快速、无损的特点,利于实现持续、动态和长期定位观测。     

GNSS双天线结合AHRS测量农田地形

为分析玉米雄穗对冠层可见光、近红外波段辐射传输特征的影响,运用四维轨道塔吊系统获取连续2 a玉米抽穗期的冠层光谱,并在抽穗初期和末期分别进行了3个梯度的剪穗试验,分析玉米抽穗期冠层二向反射率特征以及雄穗干物质含量特征。结果表明：1）比较抽穗期不同时间冠层反射率的模拟值和实测值得出,在抽穗初期实测值高于模拟值,随着生育期的推进,模拟值逐渐高于实测值。但在可见光波段整个抽穗期实测值均高于模拟值,在近红外波段模拟值总体高于实测值。2）分析不同穗梯度冠层二向反射率特征发现,在可见光波段,太阳主平面和垂直太阳主平面方向上,2个散射方向的无穗反射率值在所有观测角度上均最高,1/2穗次之,全穗最低;近红外波段,在太阳主平面方向,3个穗梯度反射率差异不大,但在垂直太阳主平面方向,后向散射方向反射率值总体高于前向散射方向反射率值,且无穗反射率值依然总体高于1/2穗和全穗;在垂直观测条件下得到相同的结果。3）分析PROSAIL模型模拟值和农学参数相关性,得出模拟值与叶绿素含量、叶面积指数在全波段呈显著负相关,无穗实测值和模拟值分别与叶面积指数和叶绿素含量相关性表现一致。4）在玉米整个抽穗期雄穗鲜质量变化差异较大,而干质量变化差异不大。研究可为修正辐射传输模型、提高模拟精度,使之更好地应用于植被理化参数反演提供科学依据。     

玉米抽穗期雄穗对冠层反射率辐射传输特征的影响

为分析玉米雄穗对冠层可见光、近红外波段辐射传输特征的影响,运用四维轨道塔吊系统获取连续2 a玉米抽穗期的冠层光谱,并在抽穗初期和末期分别进行了3个梯度的剪穗试验,分析玉米抽穗期冠层二向反射率特征以及雄穗干物质含量特征。结果表明：1）比较抽穗期不同时间冠层反射率的模拟值和实测值得出,在抽穗初期实测值高于模拟值,随着生育期的推进,模拟值逐渐高于实测值。但在可见光波段整个抽穗期实测值均高于模拟值,在近红外波段模拟值总体高于实测值。2）分析不同穗梯度冠层二向反射率特征发现,在可见光波段,太阳主平面和垂直太阳主平面方向上,2个散射方向的无穗反射率值在所有观测角度上均最高,1/2穗次之,全穗最低;近红外波段,在太阳主平面方向,3个穗梯度反射率差异不大,但在垂直太阳主平面方向,后向散射方向反射率值总体高于前向散射方向反射率值,且无穗反射率值依然总体高于1/2穗和全穗;在垂直观测条件下得到相同的结果。3）分析PROSAIL模型模拟值和农学参数相关性,得出模拟值与叶绿素含量、叶面积指数在全波段呈显著负相关,无穗实测值和模拟值分别与叶面积指数和叶绿素含量相关性表现一致。4）在玉米整个抽穗期雄穗鲜质量变化差异较大,而干质量变化差异不大。研究可为修正辐射传输模型、提高模拟精度,使之更好地应用于植被理化参数反演提供科学依据。     

苗期低温胁迫对“红颜”草莓叶绿素含量及冠层高光谱的影响

2020年9月−2021年1月以“红颜”（Fragaria×ananassa Duch “Benihope”）草莓为试材，在南京信息工程大学开展低温环境控制试验。设置21℃（日最高气温）/11℃（日最低气温）、18℃/8℃、15℃/5℃和12℃/2℃共4个低温处理，持续时间设置3d、6d、9d、12d共4个水平，以25℃/15℃为对照（CK）。测定草莓叶片叶绿素含量以及冠层高光谱反射率，研究低温胁迫对草莓叶绿素含量及冠层反射光谱的影响，筛选出叶绿素含量估算模型的敏感波段与特征参数。结果表明：（1）同一低温条件下，草莓叶片叶绿素a、叶绿素b和总叶绿素(a+b)等参数随着胁迫天数的延长而减少；同一胁迫天数下，温度越低其含量越低，即低温胁迫程度越大叶绿素含量下降幅度也越大。（2）不同温度同一胁迫天数处理草莓苗期冠层光谱反射率变化规律大致相同。在可见光区域草莓冠层反射光谱曲线均存在绿峰和红谷，在近红外反射平台随着温度降低，光谱反射率数值逐渐增大，即反射平台逐渐增高。（3）草莓冠层一阶微分光谱曲线变化较剧烈，有明显波峰和波谷，在红边范围内偶有双峰现象。随着低温胁迫程度的加深，一阶微分光谱最高峰的值越高，草莓冠层光谱的近红外反射率升高，红边位置蓝移，之后该峰值逐渐降低，红边位置红移。（4）草莓叶绿素(a+b)含量与冠层原始光谱反射率的相关系数均呈负相关，与原始光谱的近红外波段反射率的相关性明显高于可见光波段。叶绿素(a+b)含量与原始光谱反射率相关性较好，均达到显著水平，其中737nm波段相关系数达到最大，因此可以用其作为敏感波段对叶绿素含量进行预测。叶绿素(a+b)含量与植被指数中的DVI、MSAVI、PVI、RDVI、SAVI和TSAVI的相关性达极显著水平，可以选其作为特征参数对叶绿素含量进行预测。