基于多角度高光谱遥感的冬小麦叶片含水率估算模型

摘要：

准确的作物水分监测对于旱情评估具有重要意义.在分析研究区冬小麦多角度光谱特征后,利用不同水分处理下冬小麦实测叶片含水率和实测多角度光谱数据,基于植被光谱指数法,建立不同观测角度下冬小麦光谱植被指数、水分敏感波段光谱指数与叶片含水率之间的数学模型.结果 显示,相对方位角与相对天顶角越小时,观测到的光谱指数与叶片含水率的相关关系越优;敏感波段组合构建的光谱指数中,1 450 nm波段分别与其他波段组合的NDSI、RSI指数与叶片含水率相关性在各观测角度条件下均较好,1 450nm波段是冬小麦叶片含水率研究的最佳敏感波段;选取常见的4种植被指数(NDVI、EVI、WI和NDII)中WI和NDVI在各观测角度下与叶片含水率的相关性优于其他两种指数,决定系数R2均在0.83以上,P＜0.01呈极显著相关;综上建立的多角度光谱叶片含水率估算模型,平均相对误差MRE均小于0.154、均方根误差RMSE均小于0.098,拟合效果较好,尤其是光谱指数NDSI1160,1450、NDSI980,1450和植被指数NDVI、WI;基于以上4种指数建立的最优观测角度(0°,30°)模型,其中植被指数WI的估算效果最好,相关系数在各角度均达到5％的相关显著水平,MRE＜0.03,可作为最优观测角度反演研究的最优植被指数.

关键词：冬小麦、多角度冠层光谱特征、光谱指数、叶片含水率

所属期刊栏目：46

分类号：S512.11;TP79;S127(禾谷类作物)

资助基金：江苏省重点研发计划现代农业项目BE2015365;公益性行业气象科研专项GYHY201506018;江苏省农业气象重点实验室基金KYQ201304;河南省农业气象保障与应用技术重点实验室基金课题AMF201401;南京信息工程大学大创项目201710300115

在线出版日期：2019-05-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：124-132