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摘要:
选择山东省泰安市山东农业大学实验田为研究区,利用 ADC 便携式多光谱相机和 SPAD -502叶绿素计采集该区泰农18和山农15两个品种小麦越冬期、返青期、起身期冠层近地多光谱图像和 SPAD 值,构建不同生育期小麦的归一化植被指数(NDVI)与 SPAD 值的线性、对数、乘幂、指数、二次函数5种模型,进而优选小麦叶绿素含量最佳估测模型。结果显示:泰农18和山农15两个小麦品种不同时期的 SPAD 值与NDVI 值均具有极显著相关关系(P <0.01),相关系数在0.797~0.915之间;泰农18小麦冠层 SPAD 值估测最佳模型为 y =68.585x0.5841,山农15小麦冠层 SPAD 值估测最佳模型为 y =124.4x2+23.212x +44.973。该研究探索了基于近地多光谱数据的小麦叶绿素含量估测方法,为小麦叶绿素含量估测及营养诊断提供了一种快速有效的技术方法。
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内容分析
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文献信息
篇名 基于小麦冠层近地多光谱图像的叶绿素(SPAD 值)估测方法
来源期刊 山东农业科学 学科 农学
关键词 小麦冠层 多光谱图像 SPAD NDVI 估测模型
年,卷(期) 2016,(6) 所属期刊栏目 信息技术?农业工程
研究方向 页码范围 138-141,146
页数 5页 分类号 S132+|S512.1
字数 2901字 语种 中文
DOI 10.14083/j.issn.1001-4942.2016.06.034
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵庚星 山东农业大学资源与环境学院 167 5137 43.0 64.0
2 周雪 山东农业大学资源与环境学院 3 19 2.0 3.0
3 王芳 4 71 3.0 4.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
小麦冠层
多光谱图像
SPAD
NDVI
估测模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
山东农业科学
月刊
1001-4942
37-1148/S
大16开
济南市工业北路202号
24-2
1963
chi
出版文献量(篇)
7549
总下载数(次)
16
总被引数(次)
44865
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