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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  
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【英文篇名】 Hyperspectral-Based Estimation and Spatial Variability of Chlorophyll Content of Winter Wheat in Regional Scale
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【作者】 郭燕; 程永政; 黎世民; 贺佳; 王来刚; 刘婷; 王利军; 郑国清;
【英文作者】 GUO Yan; CHENG Yongzheng; LI Shimin; HE Jia; WANG Laigang; LIU ting; WANG Lijun; ZHENG Guoqing; Institute of Agricultural Economics and Information; Henan Academy of Agricultural Sciences;
【作者单位】 河南省农业科学院农业经济与信息研究所;
【文献出处】 麦类作物学报 , Journal of Triticeae Crops, 编辑部邮箱 2017年 07期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 冬小麦; 叶绿素; 高光谱; 空间变异;
【英文关键词】 Winter wheat; SPAD; Chlorophyll; Hyperspectral spectral; Spatial variability;
【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,R~2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。
【英文摘要】 Proximal sensing technology has been developed as a useful tool for rapid and economic predictions of many crop physiological and biochemical parameters.Over the past two decades,development of robust and widely applicable visible near-infrared(vis-NIR)diffuse reflectance spectroscopy(DRS)models with an acceptable level of accuracy is an ongoing task.Vegetation SPAD(Soil and Plant Analyzer Development)is one of the most important agronomic parameters(eg.chlorophyll content)for assessing vegetation growth st...
【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)
【更新日期】 2017-08-16
【分类号】 S127;S512.11
【正文快照】 叶绿素含量是反映植被光合能力强弱和衰老进程的重要指标[1-3]。传统的叶绿素含量检测方法一般基于破坏性取样和有机溶剂提取湿化学分析方法[4],难以满足实时、快速、无损、准确诊断的要求,也不符合精准农业的需要。近年来,随着近地遥感技术的发展,通过获取近地地物的高光谱,可

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