基于高光谱的油菜叶面积指数估计
以冬油菜为研究对象,2014-2015年度设计了不同施氮水平直播油菜小区试验,在不同生育时期测量冠层光谱、土壤背景光谱以及叶面积指数(leaf area index,LAI),通过相关分析选取了12个光谱特征参数和11个植被指数,建立6叶期至角果期LAI的5种线性和非线性定量反演模型.结果表明:二次多项式反演模型比较适合估算油菜LAI苗期时以红边参数为代表的光谱特征参数,可准确估算出LAI;6叶期时红边幅值预测模型R2为0.81,RMSEP为0.39,RPD为1.62;8叶期时红蓝边面积比归一化预测模型R2为0.79,RMSEP为0.60,RPD为2.30;10叶期时红边幅值预测模型R2为0.92,RMSEP为0.47,RPD为2.36;盛花期时蓝边面积预测模型R2为0.87,RMSEP为0.34,RPD为2.57;角果期时以RDVI为代表的植被指数也可准确估算出LAI,预测模型R2为0.74,RMSEP为0.57,RPD为1.36.油菜全生育期采用相同光谱特征参数、植被指数建模估计LAI精度明显降低,预测R2远小于0.75,RMSEP大于0.65,RPD值均小于1.40,表明难以采用统一参数建模准确估计油菜全生育期LM,不同生长时期需选择合适的光谱参数、植被指数分段建模估计LAI.
油菜、叶面积指数、高光谱、相关分析
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S565.4(经济作物)
国家高技术研究发展计划“863”项目2013AA102401-3
2017-04-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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