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基于冠层高光谱参数的水稻叶片碳氮比监测
引用本文:周冬琴,朱 艳,杨 杰,田永超,姚 霞,曹卫星.基于冠层高光谱参数的水稻叶片碳氮比监测[J].农业工程学报,2009,25(3):135-141.
作者姓名:周冬琴  朱 艳  杨 杰  田永超  姚 霞  曹卫星
作者单位:南京农业大学,江苏省信息农业高技术研究重点实验室,农业部作物生长调控重点开放实验室,南京,210095
基金项目:教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-08-0797);国家863计划(2006AA10Z202);国家科技支持计划(2006BAD10A01,2008BADA4B02);博士点基金(20070307035);江苏省创新学者攀登项目(BK20081479)
摘    要:叶片碳氮比反映了植物碳氮代谢的相对强弱,对诊断和调节植物生长与产量形成具有重要作用。该文基于不同水稻品种和不同施氮水平下2 a的田间试验,系统分析了不同生育时期水稻叶片碳氮比与对应冠层高光谱反射特征的定量关系。结果表明,叶片碳氮比与拔节后不同生育时期冠层原始反射率的相关性趋势一致,与可见光波段(350~742 nm)极显著正相关,与近红外波段(750~1143 nm)极显著负相关。8个参数与2个品种不同生育时期的叶片碳氮比均有较好的相关性。通过比较模型的拟合决定系数(R2)和预测标准误(SE),确定672 nm的归一化吸收深度(ND672)与冠层叶片碳氮比(LCNR)的线性回归方程为水稻冠层叶片碳氮比的最佳监测模型。模型经过不同生育时期数据的交叉测试和独立试验资料的检验,得出对冠层叶片碳氮比的预测精确度范围为0.687~0.986,准确度为0.907~1.126,相对跟均方差为7.07~18.25,表明水稻冠层高光谱特征可以用来定量估测不同栽培条件下叶片碳氮比的变化状况。

关 键 词:光谱分析  光谱仪  参数估算  监测模型  叶片碳氮比
收稿时间:2007/3/10 0:00:00
修稿时间:2008/12/4 0:00:00

C/N content ratio of rice leaf monitoring based on canopy hyperspectral parameters
Zhou Dongqin,Zhu Yan,Yang Jie,Tian Yongchao,Yao Xia and Cao Weixing.C/N content ratio of rice leaf monitoring based on canopy hyperspectral parameters[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering,2009,25(3):135-141.
Authors:Zhou Dongqin  Zhu Yan  Yang Jie  Tian Yongchao  Yao Xia and Cao Weixing
Institution:Hi-Tech Key Laboratory of Information Agriculture of Jiangsu Province;Key Laboratory of Crop Growth Regulation of Ministry of Agriculture;Nanjing Agricultural University;Nanjing 210095;China
Abstract:Carbon(C)content and nitrogen(N)content ratio of leaf is a key index of carbon and nitrogen metabolic status,thus it is important for precision diagnosis and management of plant growth and yield formation.In order to study the feasibility of estimating the ratio of C and N contents of rice leaves with properties of canopy reflectance spectra,two field experiments were conducted with different nitrogen levels and rice cultivars(Oryza sativa L.)in two years.Then the relationships of C/N ratio of leaf to refle...
Keywords:spectrum analysis  spectrometers  parameter estimation  monitoring models  carbon-nitrogen ratio of leaf
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