基于高光谱遥感的小麦叶干重和叶面积指数监测

• 作者: 冯伟 姚霞 曹卫星 朱艳 田永超
• 来源期刊: 植物生态学报
• 学科: 生物学
• 关键词: 小麦 叶干重 叶面积指数 高光谱遥感 监测模型
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 34-44
• 页数: 11页
• 分类号: Q94
• 字数: 3348字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3773/j.issn.1005-264X.2009.01.004

摘要

生物量和叶面积指数(LAI)是描述作物长势的重要参数,叶干重和LAI的实时动态监测对小麦(Triticum aestivum)生长诊断和管理调控具有重要意义.为分析多种高光谱参数估算小麦叶干重和LAI的效果,建立小麦叶干重和LAI的定量监测模型,该研究连续3年采用不同小麦品种进行不同施氮水平的大田试验,于小麦不同生育期采集田间冠层高光谱数据并测定叶片叶干重和LAI.试验结果显示,小麦叶干重和LAI随施氮水平的提高而增加,随生育进程呈单峰动态变化模式.小麦叶干重和LAI与光谱反射率间相关性较好的区域主要位于红光波段(590～710nm,r<-0.60)和近红外波段(745～1 130 nm,r>0.69).对于不同试验条件下的叶干重和LAI,可以使用统一的光谱参数进行定量反演,其中基于RVI(810,560)、FD755、GM1、SARVI(MSS)和TC3等光谱参数的方程拟合效果较好.经不同年际独立试验数据的检验表明,以参数RVI(810,560)、GM1、SARVI(MSS)、PSSRb、(R750-800/R695-740)-1、VOG2和MSR705为变量建立的叶干重和LAI监测模型均给出较好的检验结果.因此,利用关键特征光谱参数可以有效地评价小麦叶片生长状况,尤其是光谱参数RVI(810,560)、GM1和SARVI(MSS)可以对不同条件下小麦叶干重和LAI进行准确可靠的监测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱艳		113	2719	28.0	45.0
3	田永超		45	1632	23.0	40.0
5	姚霞		32	921	16.0	30.0
7	冯伟		10	866	10.0	10.0