基于多光谱图像的水稻叶片叶绿素和籽粒氮素含量检测研究

• 作者: 叶少挺 姚旭国 张小斌 张浩 祝利莉 胡为群 郑可锋
• 来源期刊: 中国水稻科学
• 学科: 农学
• 关键词: 多光谱成像 光谱反射率 水稻 植被指数 遥感
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 研究简报
• 页码范围: 555-558
• 页数: 4页
• 分类号: S127|S511
• 字数: 4003字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-7216.2008.05.019

摘要

先利用常规技术分析了水稻的叶片叶绿素和籽粒氮素含量.然后用包含绿(G)、红(R)和近红外(NIR)三波段通道的电荷耦合器件(CCD)成像技术对水稻叶片和籽粒进行了无损检测.试验结果显示,水稻叶片叶绿素a、叶绿素b分别与G、NIR通道图像灰度呈极显著线性相关,叶绿素(a+b)含量则与上述两通道图像灰度呈显著线性相关;而且,水稻籽粒氮素含量与G、NIR通道、归一化植被指数(NDVI)耿度呈显著线性相关.由此建立了水稻叶片叶绿索和籽粒氮素含量的多光谱图像顶测模型,并分别用21个样本对模型进行检验,其中线性显著相关的7个模型的相对误差RE(%)介于9.36%～15.7%,实现了对水稻叶片叶绿素和籽粒氮素含量的快速、准确、非破坏性检测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	祝利莉	浙江省农业科学院数字农业研究中心	34	195	8.0	12.0
2	郑可锋	浙江省农业科学院数字农业研究中心	47	291	10.0	14.0
3	张小斌	浙江省农业科学院数字农业研究中心	27	131	6.0	10.0
4	叶少挺	浙江省农业科学院数字农业研究中心	29	179	8.0	12.0
5	胡为群	浙江省农业科学院数字农业研究中心	30	176	8.0	12.0
6	张浩	浙江省农业科学院数字农业研究中心	13	131	6.0	11.0
7	姚旭国	浙江省农业科学院数字农业研究中心	17	106	6.0	9.0