基于叶冠尺度高光谱的冬小麦叶片含水量估算

发布时间：2021-05-16 09:03

　　叶片含水量（leaf water content,LWC）的快速监测对于作物的干旱诊断和灌溉决策至关重要。以叶片、冠层两个尺度,原始、一阶导数两种光谱处理形式的高光谱数据为基础,采用两波段植被指数如归一化差分（normalized difference spectral index,NDSI）和比值光谱指数（ratio spectral index,RSI）,偏最小二乘回归（partial least squares regression,PLSR）和竞争自适应重加权采样-偏最小二乘回归（competitive adaptive reweighted sampling-partial least squares regression,CARS-PLSR）三种方法对叶片含水量进行建模分析,以确定最佳冬小麦叶片含水量预测模型。结果表明:三种方法中,基于叶片一阶导数光谱的CARS-PLSR模型对LWC的预测效果最好, LWC的预测值与实测值高度重合（R²=0.969, RMSE=0.164, RRMSE=6.00%）。相同条件下,三种方法的叶片光谱模型对LWC的预测效果... 

【文章来源】：光谱学与光谱分析. 2020,40(03)北大核心EISCICSCD

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
引 言
1 实验部分
    1.1 试验设计
    1.2 光谱采集与预处理
    1.3 叶片含水量测定
    1.4 数据分析方法
2 结果与讨论
    2.1 原始光谱与一阶导数光谱经验植被指数相关性分析
    2.2 叶片、 冠层尺度下冬小麦LWC模型构建与分析
        2.2.1 两波段植被指数回归建模
        2.2.2 PLSR/CARS-PLSR回归建模
3 结 论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于敏感波段的小麦冠层氮含量估测模型[J]. 杨宝华,陈建林,陈林海,曹卫星,姚霞,朱艳.  农业工程学报. 2015(22)
[2]用光谱反射率诊断小麦叶片水分状况的研究[J]. 王纪华,赵春江,郭晓维,田庆久.  中国农业科学. 2001(01)
[3]用光谱反射率诊断小麦水分状况的可行性分析[J]. 田庆久,宫鹏,赵春江,郭晓维.  科学通报. 2000(24)



本文编号：3189400