基于角度指数的油菜叶片等效水厚度估算研究

叶片等效水厚度(EWT)是评估油菜生长状态的一个重要参数。为快速准确估算油菜叶片EWT,选择9个常用的植被水分指数(WI、PRI、NDVI、NDII、NDWI、MSI、PWI、GVMI、NDMI),在6个已有角度指数(β_SWIR1、SANI、SASI、ANIR、NANI、NASI)基础上,提出2种角度比值指数(SARI、NARI),并根据油菜叶片水吸收谷峰高光谱特征,提出基于水吸收谷1 450 nm和1 930 nm的8种改进型角度指数,利用以上25种角度指数估算不同施氮水平下苗期、蕾薹期以及不区分苗期、蕾薹期情况下的油菜叶片EWT。结果表明,苗期ANI₁₄₅₀、ASI₁₄₅₀、MSI、GVMI、NDII估算效果较好,R^2均达到0.81以上;蕾薹期ANI₁₉₃₀、ASI₁₉₃₀、NASI、SANI、GVMI、SARI效果最好,R^2均达到0.71以上;在不区分苗期、蕾薹期的情况下,改进型角度指数ANI₁₄₅₀、ASI₁₄₅₀效果最好,R^2均达到0.832,可以在不区分苗期、蕾薹期情况下对油菜叶片EWT进行估算,适用性更广。本研究提出的改进型角度指数不仅丰富了已有角度指数,且提高了其反演油菜叶片EWT的精度,为快速精确估计油菜叶片EWT提供了新的研究思路。     

基于偏角光谱检索算法的油菜和水稻LAI反演研究

叶面积指数(LAI)是评价植被长势及产量预测的重要指标,对其进行精准快速估测有助于植被的生长状态诊断和管理。本研究以不同施氮水平、不同栽种方式下的油菜和不同品种水稻为试验对象,基于冠层高光谱曲线形态,引入偏角光谱检索算法(DABSR)提取光谱偏角,同时采用植被指数法和主成分分析法进行对比分析,探索适用于水稻、油菜LAI估算的统一模型构建方法。研究结果表明,估算油菜LAI时,DABSR反演精度较高,预测R~2、RMSEP分别为0.74、0.47,偏移量MNB为0.16;主成分分析法反演精度次之,预测R~2、RMSEP、MNB分别为0.73、0.48、-0.04;而植被指数法受不同生育期油菜株型、覆盖度影响反演精度普遍较低,精度较高模型的预测R~2、RMSEP、MNB分别为0.61、0.57、0.17。在估算水稻LAI时,DABSR反演精度最优,预测R~2、RMSEP、MNB可达0.70、0.80、0.05。综合考虑模型的验证精度、特征选择的合理性以及模型计算效率,DABSR偏角光谱检索法估算油菜和水稻LAI具有较高精度,且受施肥水平、栽种方式、生长期等因素影响较小,为构建精确的植被LAI统一估算模型提供了新思路。