基于高光谱数据的滴灌甜菜叶绿素含量估算

为明确甜菜叶绿素含量与高光谱植被遥感的定量关系，探索建立干旱区甜菜叶绿素含量估测模型，即时监测甜菜生长状况，选取新疆滴灌甜菜（Beta356）为研究对象，利用ASD野外高光谱仪在甜菜叶丛快速生长期、块根膨大期与糖分积累期采集各处理反射光谱，并同时测定叶绿素含量，分析原始光谱反射率和一阶微分光谱反射率与叶绿素含量的相关关系，并进一步建立光谱特征参数和敏感波段植被指数叶绿素含量估算模型。结果表明：原始光谱反射率在近红外区（700~1 300 nm）随着氮素水平的增加呈先升高后降低趋势，红边（680~760 nm）也表现出相同趋势，原始光谱反射率在近红外区（700~1 300 nm）随着运筹管理的递进呈现升高趋势，红边（680~760 nm）也表现出相同趋势；原始光谱反射率和一阶微分反射率与叶绿素含量均具有较好的相关性，其最大正相关分别位于902 nm（r=0.574，P<0.01）和676 nm（r=0.843，P<0.01）附近，最大负相关分别位于611 nm（r=-0.664，P<0.01）和1 138 nm（r=-0.727，P<0.01）附近。对所建12个线性模型进行精度检验，其中差值植被指数DR₆₇₆–DR₄₄₆和DR₆₇₆估算模型的预测值与实测值的决定系数分别达到0.774和0.781，以DR₆₇₆所建立的估算模型最优。本研究为快速无损监测甜菜生长状况、制定氮素管理方案、指导甜菜氮肥管理提供支持。

Estimation of chlorophyll content in sugar beet under drip irrigation based on hyperspectral data