区域尺度冬小麦叶绿素含量的高光谱预测和空间变异研究

摘要：

为从区域尺度探讨小麦SPAD的近地高光谱遥感监测技术,采用ASDField Spec 3.0型便携式高光谱仪获取的冬小麦冠层高光谱数据,利用相关分析和偏最小二乘法(PLSR)对SPAD进行建模预测,并采用地统计学方法进行空间变异制图.结果表明,冬小麦叶片SPAD值在不同生长阶段存在一定的差异,但在不同区域之间差异不显著.基于PLSR建立模型,并利用原始光谱和二阶导数光谱进行预测,R2分别为0.653和0.995,均方根误差分别为2.622和0.327,相对析误差分别为1.549和13.66.综合来看,二阶导数光谱所建立的模型预测能力比原始光谱好.选择拔节期和成熟期进行区域化表达,与实测得到的SPAD空间分布图相比,采用全光谱数据和二阶导数光谱数据预测的SPAD均表现出了较高的空间相似性,其中二阶导数接近实测值.

关键词：冬小麦、叶绿素、高光谱、空间变异

所属期刊栏目：37

分类号：S512.1;S314(禾谷类作物)

资助基金：国家自然科学基金项目41601213;高分辨率对地观测系统重大专项09-Y30B03-9001-13/15;河南省科技攻关重点项目172102110090;河南省农业科学院优秀青年基金项目2016YQ21

在线出版日期：2017-08-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：970-977