基于叶片反射光谱和叶绿素荧光估测水稻叶片含水量

水稻冠层叶片含水量(leaf water content, LWC)快速无损监测对指导稻田精准灌溉和提高水稻水分利用效率具有重要意义。试验设置3个不同水分处理(传统淹灌、轻度干湿交替-15 kPa、重度干湿交替-30 kPa),于水分敏感期(抽穗-灌浆期)动态监测顶1叶(L₁)、顶2叶(L₂)和顶3叶(L₃)的光谱数据和叶绿素荧光参数,通过全光谱波段筛选出水分敏感波段,建立新型植被指数,结合叶绿素荧光参数,以期建立基于叶位组合的水稻冠层LWC精准监测模型。结果表明：水稻叶片水分敏感波段在近红外波段(1 000～1 400 nm),所构建新型植被指数NDSII₍(1114,1387))较传统植被指数能更好地监测LWC;通过筛选与LWC有高相关性的荧光参数,基于实际光量子产量Y(Ⅱ)和植被指数NDSII₍(1114,1387))的耦合监测模型较单一植被指数NDSII₍(1114,1387))模型精度提高71.807%～83.976%。与单叶相比,L_2...