基于4波段作物光谱测量仪的小麦分蘖数预测

• 作者: Zhang Qin 孙红 张猛 李民赞 郑立华
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 农学
• 关键词: 小麦 分蘖数 冠层反射率 OSAVI EVI2
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 所属期刊栏目: 农业自动化与环境控制
• 页码范围: 341-347
• 分类号: O657.3|S12
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2016.09.046

摘要

使用4波段(550 nm、650 nm 、766 nm和850 nm)便携式作物反射光谱测量仪对泰农18型冬小麦分蘖状态进行自动监测与建模,通过分析植被指数与分蘖数的相关关系实现了对分蘖数的建模预测.首先利用仪器获得小麦冠层在4个波段的反射信号,计算对应波段的作物冠层反射率,经校正后计算得到OSAVI、MSAV1、SAVI、EVI2、TVI、NDGI、NDVI、RVI和DVI 9种多波段组合的植被指数.然后分析以上9种植被指数与小麦分蘖数之间的相关关系,确定了可用于该类型小麦分蘖状态监测和评价的植被指数类型.2013-2014年在山东省淄博市和桓台县开展了田间试验,计算了不同氮素水平下泰农18型小麦返青期和起身期分蘖数以及其两个生育期分蘖数与9种植被指数之间的相关系数,OSAVI(650,850)指数与返青期茎蘖数相关系数最高,决定系数最高为0.85,均方根误差为118.93;EV12(650,850)指数与起身期茎蘖数相关系数最高,决定系数最高为0.84,均方根误差为73.04;以上试验结果表明,在冬小麦返青期和起身期利用OSAVI(650,850)和EVI2(650,850)两种植被指数可以快速预测小麦分蘖状态,可为田间精细管理提供科学依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李民赞	中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室	102	1430	24.0	33.0
2	郑立华	中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室	38	550	12.0	22.0
3	孙红	中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室	40	403	9.0	19.0