10.13207/j.cnki.jnwafu.2021.12.014
协同冠层SIF和PRI光谱指数的构建及其在小麦条锈病监测中的应用
[目的]利用反射率光谱在作物生物物理方面的优势和日光诱导叶绿素荧光(solar-induced chloro-phyll fluorescence,SIF)、光化学反射率指数(photochemical reflectance index,PRI)在光合生理方面的优势,构建协同冠层SIF和PRI光谱指数(synergistic spectral index of SIF and PRI,SISP),旨在提高作物病害遥感探测精度.[方法]基于3FLD(three-bands fraunhofer line discrimination)算法,估测小麦条锈病在不同病情严重度下的单波段SIF强度,利用对作物冠层几何结构敏感的归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和重归一化植被指数(re-normalized vegetation index,RDVI)对SIF和PRI进行处理,再利用处理后的SIF和PRI数据构建SISP指数,通过建立传统的光谱指数和SIF、PRI及其组合对小麦条锈病的遥感监测模型,以病情指数(disease index,DI)实测值与预测值之间的决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和相对分析误差(RPD)评价模型精度,进而与SISP指数建立的模型进行比较,分析SISP指数对作物病害遥感监测的有效性.[结果](1)综合利用SIF和PRI数据能够提高对小麦条锈病的遥感探测精度,3组验证样本数据集中,以PRI和SIF的简单组合PRI+SIF为自变量构建的小麦条锈病监测模型,预测DI值与实测DI值间的R2比单一PRI和SIF至少提高14.0％和1.7％,RMSE至少降低7.1％和3.7％.(2)利用反射率光谱指数NDVI和RDVI处理后的SIF和PRI构建的SISP指数,对小麦条锈病DI的预测精度优于直接利用PRI和SIF组合的各种指数,验证样本数据集中预测DI值与实测DI值间的R2至少提高3.7％,RMSE至少降低9％.(3)以SISP和反射率光谱指数为自变量构建的小麦条锈病多元线性回归(multiple linear regression,MLR)和径向基神经网络(radial basis function neural network,RBFN)模型的精度,高于仅利用反射率光谱指数构建的模型精度,其预测DI值与实测DI值间的R2分别较反射率光谱指数提高13.42％和5.72％,RMSE分别减少29.93％和19.24％,RPD分别提高44.53％和29.80％.[结论]利用NDVI和RDVI处理后的SIF和PRI构建SISP指数,能够减弱作物群体生物量对冠层SIF和PRI信号的影响,提高小麦条锈病的遥感监测精度.
日光诱导叶绿素荧光;光化学反射率指数;反射率光谱;小麦条锈病;病害监测;遥感技术
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S127;S435.121.4+2(农业物理学)
2021-12-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共14页
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