白粉病胁迫下小麦冠层叶绿素密度的高光谱估测

为了明确病害胁迫下作物生长特征及其危害程度,基于大田小区和盆栽小麦白粉病接种试验,在病害胁迫下不同生育时期测定群体光谱及叶绿素密度。综合分析群体光谱反射率、一阶微分及传统光谱特征参数与冠层叶绿素密度间关系,建立病害叶绿素密度估算模型并检验。结果表明,随病情指数增加,叶绿素含量下降,不同感性品种均如此,对白粉病易感品种的危害较重。病害冠层叶绿素密度与红光600～630nm和红边690～718nm的反射率及红边长波段(718～756nm)的一阶微分间相关性最显著。在传统植被指数中,以SDr/SDb和VOG3为变量的估测模型拟合精度较高,决定系数R2分别为0.752和0.723,模型检验相对误差(RE)最小,RE分别为18.0%和18.6%。利用红边区域(680～760nm)波段差异特性,选取680、718和756nm波段新建红边角度指数(REAI),较传统植被指数的模型拟合精度更高,归一化角度指数NDAI(α,β)和比值角度指数RAI(α,β)的R2分别为0.783和0.776,模型检验误差更小,RE分别为16.8%和17.5%。因此,NDAI(α,β)是估测病害小麦冠层叶绿素密度的可靠指标,对利用该模型监测小麦光合潜力和病害影响评价具有积极意义。     

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     

关中地区夏玉米抽穗期叶绿素含量的高光谱估算

[目的]利用高光谱数据进行叶绿素估算,为快速获取作物的生长信息、生长诊断及精确管理提供依据。[方法]基于陕西省关中地区抽穗期夏玉米冠层光谱特征及叶绿素含量的测定,运用线性及非线性分析方法建立了基于原始光谱敏感波段和一阶微分光谱敏感波段叶绿素估算模型。[结果]夏玉米抽穗期反射光谱在可见光及中远红外区域,叶绿素含量越高,光谱曲线越向下偏移;在红边区域,叶绿素含量对光谱曲线影响不显著;在近红外波段,叶绿素含量越高,光谱曲线越向上偏移。基于一阶微分光谱敏感波段的夏玉米叶绿素含量估算模型拟合精度要优于基于原始光谱敏感波段估算模型,决定系数R2分别为0.81和0.60,均方根误差(RMSE)分别为2.39,4.41。[结论]基于一阶微分光谱敏感波段建模分析是估测抽穗期夏玉米冠层叶绿素含量的重要方法,对指导西北地区夏玉米种植与生产具有积极的借鉴意义。     

冬小麦越冬中期冻害高光谱敏感指数研究

利用试验箱进行冬小麦冻害盆栽试验,观测受冻前后叶片光谱反射率、叶绿素含量并分析其变化规律;通过对高光谱数据进行倒数对数、一阶导数、二阶导数变换,与叶绿素含量进行相关分析,寻找表征冻害胁迫的特征值,获得识别和评价冻害差异程度的波段或指数。结果表明,（1）在可见光范围内叶绿素含量与原始光谱反射率呈负相关,在近红外范围内呈正相关,与倒数对数光谱的相关性则相反。一阶导数光谱大部波段相关性通过0．01水平的显著性检验,二阶导数光谱仅少部分波段通过。（2）相关性分析表明,冻害监测的敏感性波段为684．92nm处倒数对数光谱、578．37nm处一阶导数光谱、571．93nm处二阶导数光谱,这些波段与叶绿素的相关系数均通过0．01水平的显著性检验,且相关系数最大,其中以倒数对数光谱为自变量的估算模型最优。（3）叶绿素含量与高光谱特征变量的相关性分析表明,以由蓝边面积（SDb）和红边面积（SDr）计算的VI3（VI3=SDr／SDb）或VI3[VI5=（SDr—SDb）／（SDr＋SDb）]为自变量的抛物线模型最优,其训练样本拟合与验证样本精度检验水平均最高,因此VI3、VI5为冬小麦冻害监测的敏感指数。研究结果揭示了冬小麦冻害后高光谱特征,可为促进高光谱技术在冬小麦长势监测和估产中的应用,提高冬小麦冻害遥感监测的准确性提供依据。     

基于棉花红边参数的叶绿素密度及叶面积指数的估算

利用野外非成像高光谱仪,测试棉花两个品种4种配置种植方式两年关键生育时期的冠层反射光谱数据,应用光谱微分技术,获取棉花微分光谱680～750 nm波段的红边参数：红边面积（SDr）、红边斜率（Dr）以及红边位置（λr）变量;将棉花红边面积、红边斜率分别与其冠层叶绿素密度（CH.D）、叶面积指数（LAI）进行相关分析,它们的相关性均达到1%极显著水平,其中红边面积与叶绿素密度的相关性最好（RCH.D=0.8787**,n=137）;并且红边面积较红边斜率对叶绿素密度、叶面积指数的预测精度更高。以棉花新陆早13号和19号为建模样本,通过红边面积与叶绿素密度的线性相关模型,分别反演新陆早13号、19号冠层叶片的叶绿素密度,结果表明对这两个棉花品种的叶绿素密度估算精度分别达87.4%和83.3%,说明高光谱红边参数是估算棉花叶绿素密度和叶面积指数的一种简单、快捷、非破坏性的有效方法。     

基于高光谱的夏玉米冠层SPAD值监测研究

开展夏玉米冠层SPAD值监测技术研究,建立叶绿素含量与敏感波段、光谱指数间的定量关系模型,以促进高光谱技术在玉米快速、无损长势监测及水肥精准管理的应用。以小型蒸渗仪夏玉米光谱反射率与植株冠层SPAD值的监测为基础,研究了夏玉米植株冠层光谱信息与SPAD值的响应关系,并优选出监测夏玉米冠层SPAD值的敏感波段与最优光谱指数。结果表明:夏玉米冠层光谱反射率在可见光波段随玉米冠层SPAD值增加而下降,在近红外波段却与之相反;采用原始光谱反射率、一阶微分光谱监测夏玉米冠层SPAD值的最敏感波段分别为700,690nm,与SPAD值的相关性分别为-0.498(p<0.05)和-0.538(p<0.01);而根据多元逐步回归分析获得的最优波段组合由405,408,700nm波段构成;从已报道的73个光谱指数中筛选出与夏玉米冠层SPAD值相关性较高的(SDr-SDb)/(SDr+SDb)、MCARI∥OSAVI、TCARI/OSAVI、SDr/SDb和MTCI等5个光谱指数,光谱指数(SDr-SDb)/(SDr+SDb)与SPAD值的相关性在各生育期均达极显著正相关,且在全生育期相关系数高达0.697(p<0.01),进一步优选出监测夏玉米冠层SPAD值最适宜的光谱指数为(SDr-SDb)/(SDr+SDb);在基于敏感波段、光谱指数和最优波段组合建立的夏玉米SPAD值的回归模型中,按照模拟效果由高到低排序依次为最优波段组合、光谱指数、原始光谱反射率、一阶微分光谱,其决定系数分别为0.777,0.539,0.351,0.282;推荐以(SDr-SDb)/(SDr+SDb)指数构建的二次多项式模型与基于405,408,700nm波段组合建立的线性回归监测模型作为夏玉米植株冠层SPAD值光谱监测适宜模型,且R2大于0.539,RMSE及MAE分别小于6.194和4.702。     

棉花地上鲜生物量的高光谱估算模型研究

通过测试棉花6个生育时期350～2500 nm波段的冠层高光谱数据，采用连续统去除和波段深度归一化的分析方法，计算出棉花反射光谱550～750 nm波段深度参数(Dc)；同时，将冠层反射光谱数据与棉花鲜生物量进行逐步回归分析，确定了近红外波段763 nm及红光波段670 nm是棉花鲜生物量的2个敏感波段，并组成了高光谱归一化植被指数(NDVI)和比值植被指数(RVI)；基于Dc参数和NDVI、RVI植被指数，建立了棉花地上鲜生物量的5种单变量线性与非线性函数模型，分析表明，RVI的指数函数模型反演的棉花地上鲜生物量的估计值与实测值的相关系数最大(R=0.7289^**，RMSE=0.8776)；5种函数模型方程，经检验均达到1%的极显著水平，其中，以指数函数、幂函数和双曲线函数构建的棉花鲜生物量估算模型精度相对较高；该研究采用高光谱植被参数和指数，实时、无损、动态、定量提取了棉花地上鲜生物量，为分析、模拟、评价、预测棉花群体大小，设计理想棉花群体及棉花高光谱遥感估产提供了科学的依据。     

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。     

基于高光谱的中国干旱区棉花遥感估产（英）

该文测定了棉花盛蕾期至吐絮后期各时期冠层的高光谱反射率以及产量,并对棉花产量与冠层光谱植被指数进行相关分析。结果表明：棉花各生育期可见光波段、近红外波段及短波红外波段光谱反射率与产量间分别呈显著负相关、显著正相关与显著负相关。根据棉花冠层光谱波形特征,利用植被红边波段560 nm反射峰、670 nm吸收谷、近红外波段890 nm反射峰、980和1?210 nm两个弱水汽吸收谷、短波红外1?650和2 200 nm反射峰,设计归一化差值光谱指数,并与棉花产量进行相关分析,上述波段组合定义的归一化差值光谱指数与产量在各生育期均达显著或极显著相关。VARI_700抗大气植被指数在各生育期均达极显著相关。     

基于高光谱遥感的不同品种花生冠层叶面积指数的通用估算模型

为了快速、无损地监测花生冠层LAI,获取其长势信息,于2014年通过大田试验选用5个品种花生作为供试品种,使用ASD FieldSpec HandHeld便携式野外光谱仪采集花生不同生育时期的冠层高光谱数据,同时使用SUNSCAN冠层分析系统实测花生冠层叶面积指数（LAI）,并应用光谱微分技术和统计分析技术,分别分析4种光谱形式和6种植被指数与LAI的相关关系,建立估算模型。结果表明：高光谱反射率及其光谱变换形式中最优波段与LAI的相关性均极显著,其中一阶微分光谱ρ'在793nm波段处构建的估测方程对花生冠层LAI的估算效果最好（r=-0.5391,P＜0.01,RE=0.2497）,其模拟值与实测值的拟合度达极显著水平（R=0.4435,P＜0.01）;一阶微分光谱ρ'在734nm波段处LAI的实测值与模拟值的拟合效果最好（R=0.5485,P＜0.01）。6种植被指数所选的最优组合波段与LAI均通过了0.01水平的显著性检验 （r≥0.5731,P＜0.01）,其中归一化植被指数NDVI[760,976]对花生冠层LAI的估算效果最好（r=-0.6421,P＜0.01,RE=0.2167）,模拟值与实测值的拟合度达极显著水平（R=0.6731,P＜0.01）,且优于ρ'对LAI的估算效果;LAI实测值与模拟值拟合效果最好的为DVI[760,976] （R=0.6893,P＜0.01）。研究结果表明一阶导数光谱和植被指数对花生冠层LAI的估算精度均较高,植被指数的估算精度尤高,研究同时进一步证实了导数光谱和植被指数能较好地消除土壤、大气等环境背景信息的影响。     

基于波段深度分析和BP神经网络的水稻色素含量高光谱估算

该文以水稻田间氮肥水平试验为基础,采用单变量的线性和非线性回归方法,建立基于植被指数的水稻色素含量高光谱估算模型。各植被指数对色素含量的估计能力分析结果显示,植被指数在色素含量较大时存在饱和问题,为此尝试将波段深度分析(BDA)与BP神经网络结合,以提高利用高光谱技术对水稻叶片色素含量的估算精度。基于连续统去除处理的水稻冠层高光谱数据(400~750 nm),选取波段深度(BD)、波段深度比(BDR)、归一化波段深度(NBDI)和归一化面积波段指数(BNA)4种波段指数,在此基础上进行主成分分析(PCA)实现降维,然后采用反向传播(BP)神经网络方法对水稻叶片色素含量进行高光谱反演,探讨BDA与BP神经网络结合解决植被指数饱和问题的可能性和有效性。结果表明,波段深度分析突出了光谱吸收特征差异,挖掘了更多的潜在信息,使得光谱曲线的差异性得到增强。BD与BP结合的估算模型对水稻叶片中的类胡萝卜素含量估算精度最高(R~2=0.61,RMSEP=0.128 mg?g~(-1)),BNA与BP结合的估算模型对水稻叶片中的叶绿素含量估算精度最高(R~2=0.73,RMSEP=0.343 mg?g~(-1))。对比分析BDA与BP结合的模型和植被指数最佳回归模型的精度,发现波段深度分析建立的BP神经网络模型能较好地解决饱和问题,提高水稻叶片色素含量的估算精度。     

Estimating chlorophyll content from hyperspectral vegetation indices: Modeling and validation

Leaf chlorophyll content, a good indicator of photosynthesis activity, mutations, stress and nutritional state, is of special significance to precision agriculture. Recent studies have demonstrated the feasibility of retrieval of chlorophyll content from hyperspectral vegetation indices composed by the reflectance of specific bands. In this paper, a set of vegetation indices belonged to three classes (normalized difference vegetation index (NDVI), modified simple ratio (MSR) index and the modified chlorophyll absorption ratio index (MCARI, TCARI) and the integrated forms (MCARI/OSAVI and TCARI/OSAVI)) were tested using the PROSPECT and SAIL models to explore their potentials in chlorophyll content estimation. Different bands combinations were also used to derive the modified vegetation indices. In the sensitivity study, four new formed indices (MSR[705,750], MCARI[705,750], TCARI/OSAVI[705,750] and MCARI/OSAVI[705,750]) were proved to have better linearity with chlorophyll content and resistant to leaf area index (LAI) variations by taking into account the effect of quick saturation at 670 nm with relatively low chlorophyll content. Validation study was also conducted at canopy scale using the ground truth data in the growth duration of winter wheat (chlorophyll content and reflectance data). The results showed that the integrated indices TCARI/OSAVI[705,750] and MCARI/OSAVI[705,750] are most appropriate for chlorophyll estimation with high correlation coefficients R² of 0.8808 and 0.9406, respectively, because more disturbances such as shadow, soil reflectance and nonphotosynthetic materials are taken into account. The high correlation between the vegetation indices obtained in the developmental stages of wheat and Hyperion data (R² of 0.6798 and 0.7618 for TCARI/OSAVI[705,750] and MCARI/OSAVI[705,750], respectively) indicated that these two integrated index can be used in practice to estimate the chlorophylls of different types of corns.     

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。     

基于红边参数的植被叶绿素含量高光谱估算模型

利用ASD便携式野外光谱仪和SPAD-502叶绿素计实测了落叶阔叶树法国梧桐、毛白杨叶片的高光谱反射率与叶片绿度,并对原始光谱反射率及一阶导数光谱与叶片绿度进行了相关分析,建立了基于红边位置、峰度系数、偏度系数的叶片叶绿素含量的高光谱估算模型,最后采用红边位置、峰度、偏度作为BP人工神经网络的输入变量进行了叶绿素含量的估算。结果表明：基于红边位置的法国梧桐、毛白杨叶绿素估算模型的决定系数达到0.7366、0.7289;基于峰度、偏度建立的估算模型可以有效提高估算精度,模型的决定系数均达0.8341以上;法国梧桐和毛白杨人工神经网络模型的确定系数决定系数分别达到0.9574和0.9523。与单变量模型相比人工神经网络模型反演精度明显提高,是一种良好的植被叶绿素含量高光谱反演模式。     

水稻遥感估产模拟模式比较

通过大田小区试验,测定了2个品种、3个供氮水平处理的水稻抽穗后不同时期冠层的光谱反射率、叶面积指数及最后的理论产量和实际产量,模拟MSS、TM、SPOT、资源一号CCD相机、IKONOS、MODI S和高光谱的波段来构建光谱差值植被指数DVI、比值植被指数RVI、差值归一化植被指数NDVI和绿度G,并模拟建立遥感估产模式.结果表明:单变量估产模式以差值植被指数DVI效果最好,蜡熟期估产效果要优于抽穗期和灌浆期;多时期复合估产模式估产效果要优于单一生育期;成熟期各种数据的DVI估产模式具有相近估产精度,达91%以上,其中MSS波段的估产精度最高.     

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。     

基于高光谱维数约简与植被指数估算冬小麦叶面积指数的比较

高光谱遥感反演LAI时,由于实际样本数远小于光谱维数,易导致基于全谱段建立的模型不稳定。针对该问题,该文提出将基于原始光谱反射率与LAI相关性和基于光谱曲线特征的2种波段选择方式分别与主成分回归(PCR)或偏最小二乘回归(PLSR)结合的高光谱维数约简方法,估算冬小麦LAI。并选择归一化植被指数(NDVI)、增强型植被指数(EVI)、重归一化植被指数(RDVI)、修正土壤调节植被指数(MSAVI)和三角形植被指数(TVI)5种代表性植被指数,利用2009、2010年实测大田冬小麦冠层高光谱和LAI数据,将提出的基于维数约简的方法与基于植被指数的LAI估算方法进行了比较,独立样本集验证结果和交叉验证结果均表明,提出的基于维数约简的方法比基于植被指数方法的估算精度高,在交叉验证结果中,基于维数约简的方法R2最高达到0.818,相应RMSE为0.685。该研究可为后续基于高光谱的LAI估算提供参考。     

基于高光谱参数建立苗期高温条件下草莓叶片叶绿素含量估算模型

以“红颜”草莓（Fragaria×ananassa Duch“Benihope”）为试材,于2021年9−11月在人工气候室进行苗期（9～12片真叶,叶长≥5cm）动态高温环境控制实验,日最高温度以32℃为起点,设置日最高气温/日最低气温分别为32℃/22℃、35℃/25℃、38℃/28℃和41℃/31℃共4个水平,持续时间分别为2d、5d、8d和11d,以28℃/18℃为对照（CK）。试验期间空气相对湿度60%～70%,光周期12h/12h（6：00−18：00）,光照强度800μmolm⁻²s⁻¹。测定不同处理下叶片叶绿素含量及高光谱反射率,对原始光谱进行变换,从而细化光谱特征信息。在相关分析的基础上,建立原始和一阶敏感波段植被指数,进而筛选出表征叶绿素含量的光谱特征参数,以期构建叶绿素含量最佳估算模型。结果表明：（1）随着温度的升高和高温持续时间的延长,草莓叶片叶绿素a、叶绿素b和总叶绿素（a+b）含量呈下降趋势。（2）草莓叶片原始光谱在可见光区域均存在绿峰和红谷,除绿峰和红谷外各处理间差异不明显,高温条件下的近红外区域反射率与CK相比出现不同程度的上升。与原始光谱相比,一阶导数光谱曲线震荡更剧烈,且能够显著突出红边参数特征,各处理的红边位置λ_r稳定在716nm,红边幅值D_r与红边面积S_r差异显著;而在连续统去除光谱中各处理的绿峰（550nm附近）和红谷（675nm附近）被完全突显出来。（3）在光谱反射率与叶绿素含量相关性分析的基础上,选取原始光谱与一阶导数光谱在可见光和近红外波段相关性最强的R₇₄₇、R₈₀₀和R'₇₁₆、R'₉₀₆为敏感波段组合,构建植被指数。（4）PVI、MSAVI、TSAVI、TSAVI'、DVI'、MSAVI'、PVI'、SAVI'、D_r和S_r指数与叶绿素含量相关性达极显著水平,可作为表征设施草莓叶片叶绿素含量对苗期高温胁迫响应的高光谱特征参数。其中以TSAVI、DVI'和PVI'植被指数建立的逐步回归模型为叶绿素含量最佳估算模型,其决定系数（R²）为0.843,均方根误差（RMSE）为0.379,相对误差（RE）为12.65%。     

植被参数高光谱遥感反演最佳波段提取算法的改进

高光谱信息量巨大,如何选取最佳组合波段构建高精度光谱模型,是植被参数遥感反演模型研究的重要工作基础。该研究将最佳指数与相关系数通过熵权评价值进行融合,提出最佳指数-相关系数法(optimum index factor and correlation coefficient,OIFC)。基于OIFC法选取了小麦叶片叶绿素含量的最佳组合波段,并利用最佳组合波段的高光谱数据建立小麦叶片叶绿素含量预测模型。结果表明:利用OIFC法所提取的小麦叶绿素最佳组合波段是760、1 860、1 970 nm;对比最佳指数法(optimum index factor,OIF)、最大相关系数法(maximum correlation coefficient,MCC)提取波段以及归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、土壤调和植被指数(soil-adjusted vegetation index,SAVI)所建立的叶片叶绿素含量高光谱模型,基于OIFC法构建的模型预测值与实测值具有显著的线性关系,决定系数达0.827,且均方根误差最小(RMSE=5.44)。可见,基于OIFC法构建的小麦叶绿素含量模型具有更高的精度,该结果验证了利用OIFC法提取高光谱特征波段的可行性,并且能够获得更高建模精度的特征波段。