基于高光谱的大麦籽粒蛋白质含量遥感预测

摘要：

利用高光谱信息检测作物籽粒蛋白质含量具有无损、快速的特点,而当前国内外开展大麦籽粒蛋白质含量高光谱遥感预测的研究并不多见.以内蒙古自治区海拉尔农垦大麦为研究对象,利用地面高光谱数据寻找大麦植株氮素含量的特征波段,分析了多种典型光谱植被指数与大麦植株氮素含量的相关关系；然后根据氮素运转规律,利用植株氮含量与大麦籽粒蛋白质含量之间的相关关系,构建了基于高光谱数据的大麦籽粒蛋白质含量遥感预测模型.结果表明:(1)550～590nm与670～710nm是大麦植株氮含量的敏感波段区域；(2)植被指数(green-red vegetation index,GRVI)与大麦植株含氮量的相关性最好,R2达到0.665 1.(3)大麦籽粒蛋白质含量与植株氮含量相关性高,建立了基于GRVI的大麦籽粒蛋白质含量的预测模型,R2达到0.658 1.最后,对构建的预测模型进行了验证,其精度达到了一定要求.该研究表明运用高光谱信息来预测大麦籽粒蛋白质含量是可行的,这将为大面积“按质论价”的大麦订单收购提供科学支撑.

关键词：高光谱、GRVI、大麦、籽粒蛋白质

所属期刊栏目：32

分类号：TP79(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金项目41071228;农业部公益性行业科技专项200803037

在线出版日期：2012-04-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：435-438