基于小麦冠层近地多光谱图像的叶绿素(SPAD值)估测方法

选择山东省泰安市山东农业大学实验田为研究区,利用ADC便携式多光谱相机和SPAD-502叶绿素计采集该区泰农18和山农15两个品种小麦越冬期、返青期、起身期冠层近地多光谱图像和SPAD值,构建不同生育期小麦的归一化植被指数(NDVI)与SPAD值的线性、对数、乘幂、指数、二次函数5种模型,进而优选小麦叶绿素含量最佳估测模型。结果显示:泰农18和山农15两个小麦品种不同时期的SPAD值与NDVI值均具有极显著相关关系(P0.01),相关系数在0.797~0.915之间;泰农18小麦冠层SPAD值估测最佳模型为y=68.585x0.5841,山农15小麦冠层SPAD值估测最佳模型为y=124.4x~2+23.212x+44.973。该研究探索了基于近地多光谱数据的小麦叶绿素含量估测方法,为小麦叶绿素含量估测及营养诊断提供了一种快速有效的技术方法。