不同生育时期冬小麦叶面积指数高光谱遥感监测模型

• 作者: 刘冰锋 李军 贺佳
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 农作物 遥感 监测 冬小麦 叶面积指数 高光谱遥感 监测模型
• 年，卷（期）: 2014,（24）
• 所属期刊栏目: 农业信息与电气技术
• 页码范围: 141-150
• 页数: 10页
• 分类号: S512.1|S127
• 字数: 8465字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2014.24.017

摘要

高光谱遥感能快速无损获取植被冠层信息，是实现作物长势实时监测的重要技术。为研究不同氮磷水平下冬小麦不同生育时期叶面积指数高光谱遥感监测模型，提高叶面积指数高光谱监测精度，该研究连续5a定位测定黄土高原旱地不同氮磷水平和不同冬小麦品种各生育时期冠层光谱反射率与叶面积指数，通过相关分析、回归分析等统计方法，构建不同生育时期冬小麦叶面积指数监测模型。结果表明：不同氮磷水平下，冬小麦叶面积指数随施肥量增加呈递增趋势，随生育时期改变呈抛物线趋势变化；随着氮磷供应量的增加，冠层光谱反射率在可见光波段显著降低2%～5%（P<0.05），在近红外波段显著增加4%～10%（P<0.05）；不同生育时期叶面积指数与优化土壤调整植被指数、增强型植被指数Ⅱ、新型植被指数、修正归一化差异植被指数、修正简单比值植被指数均达极显著相关（P<0.01）；拔节期、孕穗期、抽穗期、灌浆期和成熟期叶面积指数分别与优化土壤调整植被指数、增强型植被指数Ⅱ、增强型植被指数Ⅱ、修正归一化差异植被指数和修正简单比值植被指数拟合效果较好，决定系数分别为0.952、0.979、0.989、0.960和0.993；以不同年份独立数据验证模型表明，所建预测模型均有较好的验证结果，相对误差分别为13.0%、13.5%、12.8%、12.6%和14.0%，均方根误差分别为：0.313、0.336、0.316、0.316、0.324。因此，优化土壤调整植被指数、增强型植被指数Ⅱ、增强型植被指数Ⅱ、修正归一化差异植被指数和修正简单比值植被指数能有效评价拔节期、孕穗期、抽穗期、灌浆期和成熟期冬小麦叶面积指数。同时，叶面积指数分段监测模型较统一监测模型精度有所改善。该结果为实现不同肥力水平下冬小麦不同生育时期长势精确监测提供理论依据和技术支撑。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李军	西北农林科技大学农学院	99	2169	28.0	42.0
2	贺佳	西北农林科技大学农学院	5	94	4.0	5.0
3	刘冰锋	西北农林科技大学农学院	1	62	1.0	1.0