| 不同生育时期冬小麦叶面积指数地面高光谱遥感模型研究 |
| |
| 引用本文： | 李军玲,彭记永.不同生育时期冬小麦叶面积指数地面高光谱遥感模型研究[J].麦类作物学报,2018(8):979-987. |
| |
| 作者姓名： | 李军玲 彭记永 |
| |
| 作者单位： | （中国气象局·河南省农业气象保障与应用技术重点实验室/河南省气象科学研究所，河南郑州 450003） |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金联合基金项目（U1204406）；中国气象局农业气象保障与应用技术重点开放实验室开放研究基金项目（AMF201609）；河南省气象局科学技术研究项目（KM201814） |
| |
| 摘 要： | 为建立不同生育时期冬小麦叶面积指数（LAI）的高光谱遥感预测模型，2017年在荥阳和鹤壁大田区域进行野外试验，利用便携式光谱仪ASD FieldSpec Handheld测量不同生育时期冬小麦冠层高光谱数据，使用LAI2200冠层分析系统采集冬小麦冠层LAI。通过对高光谱数据进行不同形式的变换以及高光谱特征变量的计算，并与叶面积指数进行相关分析。结果表明，在拔节-抽穗期，LAI与Dr（红边幅值）、SDr（红边面积）、VI3（红边面积SDr与蓝边面积SDb的比值指数）、VI5（红边面积SDr与蓝边面积SDb的归一化指数）、VI6（红边面积SDr与黄边面积SDy的归一化指数）的相关性较大，相关系数均大于0.85；在开花-乳熟期，LAI与Rr（红谷反射率）、VI1（绿峰反射率Rg与红谷反射率Rr的比值指数）、VI2（绿峰反射率Rg与红谷反射率Rr的归一化指数）、VI3、VI5的相关性较大，相关系数均大于0.7，且均通过0.01水平显著性检验。因此，拔节-抽穗期选择变量Dr、SDr、VI3、VI5、VI6作为估算模型的自变量；开花-乳熟期选择变量Rr、VI1、VI2、VI3、VI5作为估算模型的自变量。拔节-孕穗期叶面积指数单变量估算模型中大部分变量的二次模型决定系数较大，其中VI3、VI5、lg(1/ρ676）、dρ750/dλ750的二次模型决定系数超过0.6，拟合程度较高，同时dρ750/dλ750的RMSE值最小，因此认为以dρ750/dλ750为自变量的二次模型最优。开花-乳熟期单光谱变量建立的叶面积指数估算各类模型中大部分参数的指数模型决定系数较大，其中Rr、VI3、VI5的指数模型决定系数超过0.7，拟合程度最高，同时VI5的RMSE值最小，因此认为以VI5为自变量的指数模型最优。
|
| 关 键 词： | 叶面积指数 高光谱数据 拔节-孕穗期 开花-乳熟期 模型精度 |
Estimation of Winter Wheat LAI at Different Growth Stages Based on Canopy Hyperspectral Remote Sensing System |
| |
| LI Junling,PENG Jiyong.Estimation of Winter Wheat LAI at Different Growth Stages Based on Canopy Hyperspectral Remote Sensing System[J].Journal of Triticeae Crops,2018(8):979-987. |
| |
| Authors: | LI Junling PENG Jiyong |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | Leaf area index Hyperspectral data Jointing to heading stage Flowering to milking stage Model accuracy |
|
| 点击此处可从《麦类作物学报》浏览原始摘要信息 |
| 点击此处可从《麦类作物学报》下载免费的PDF全文 |
