渍害胁迫下基于数字图像的小麦叶绿素估算研究 |
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引用本文: | 李燕丽,雷仁清,宋潇,李滔,伍梦起,张路平,王谢添.渍害胁迫下基于数字图像的小麦叶绿素估算研究[J].湖北农业科学,2019,58(23). |
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作者姓名: | 李燕丽 雷仁清 宋潇 李滔 伍梦起 张路平 王谢添 |
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作者单位: | 长江大学农学院,湖北 荆州,434025 |
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基金项目: | 农业部商丘农业环境科学观测实验站2018年度开放基金项目;长江大学第十批大学生创新创业训练计划项目;长江大学博士启动基金项目 |
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摘 要: | 通过田间试验分析了16种常用图像特征指数在不同受渍时长下的变化特征及其与小麦叶绿素的相关关系,并建立了基于图像特征指数衰减量的小麦叶绿素灾损估算模型。结果显示,红光(R)、红光标准化值(NRI)、绿-红差值指数(GMR)、超红指数(EXR)、植被颜色指数(CIVE)、Woebbecke指数(WI)随渍水时间的增加极显著上升,而绿光标准化值(NGI)、归一化绿红差值指数(NGRDI)、超绿指数(EXG)、绿红比值指数(GRVI)则极显著下降;且这10个图像特征指数均与小麦叶绿素呈极显著的相关关系,相关系数的最大绝对值达到0.98;基于图像指数衰减量建立的叶绿素减少量的估算模型均以二次多项式为最优模型,且以NGRDI、CIVE、EXG、NGI和GRVI指数衰减量构建的估算模型精度较高,R2均达到0.99以上。由此可以看出,基于数字图像技术可以有效估算小麦叶绿素含量,进行小麦渍害监测,且NGRDI、CIVE、EXG、NGI和GRVI可作为灾损图像指数来反映小麦叶绿素的受渍程度。
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关 键 词: | 渍害 叶绿素 冬小麦 数字图像 |
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