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1、2008年4月农业机械学报第39卷第4期大豆叶绿素和钾素信息的冠层光谱响应*乔欣马旭张小超梁留锁摘要以大豆为研究对象,结合田间试验,采用反高斯(IG)光学模型拟合红边光谱反射率,一阶微分后得到红边振幅,建立估测叶绿素含量的S函数模型,相关系数达到07812。同时,采用连续统去除法提取吸收深度特征参数,运用多元统计回归的方法估算全钾含量(TK),相关系数达到07625。实现了仅用特定波段光谱数据预测作物营养状况的目的,为实现田间在线检测与变量投入提供了理论依据。关键词:大豆叶绿素钾素冠层光谱中图分类号:TP7511;S12
2、9;O43413文献标识码:AResponseofCoronarySpectrumonChlorophyllandKInformationofSoy1MaXu2ZhangXiaochao3LiangLiusuo1QiaoXin(1.JilinUniversity2.SouthChinaAgriculturalUniversity3.ChineseAcademyofAgriculturalMechanizationSciences)AbstractThesoywastakenastheinvestigativeobject
3、andtherededgespectralreflectivitywassimulatedbyinvertedGaussianmodel.Therededgeswing(Dred)wasgainedafterdifferentialcoefficientoriginalspectrumandSWeibullmodeltoestimatechlorophyllhasbeensetup.Thecorrelativecoefficientwas07812.Atthesametimethemultivariateunlinear
4、regressionequationbetweenTKcontentandabsorptiondepthparameterswereobtainedbythemethodofcontinuumremovalwiththeircorrelativecoefficientof07625.Itisprovedthatthepossibilityofforecastplants!nutritionstatusbytheleastspectraldatawithingivenwavebandandthetheoryalsoprov
5、idedafoundationalconsulttoexploitonlinedetectingnutritionandvariablefertilizationinthefields.KeywordsSoybean,Chlorophyll,K,Canopyspectralreflectance引言的不足,其中光谱遥感诊断技术已经得到了广泛的应用。作物无损测试技术是指在不破坏植物组织结构Daughtry[1]提出可以运用两类光谱植被指数进的基础上,利用各种手段对作物的生长状况和营养行作物冠层叶绿素含量的评价,并讨论了背景
6、因素信息进行监测。农作物的生物化学营养参数主要包和叶面积指数(LAI)对模型的干扰,但并未解决这括叶绿素、氮、磷、钾、木质素等。叶绿素是植被光合一问题。HansenPM[2]采用458~884nm波段的[2]采用458~884nm波段的作用能力、生长发育状态及氮素含量的灵敏指示剂,光谱植被指数建立了叶绿素等指标的偏最小二乘回而钾素含量的盈缺与植物叶片的水分含量密切相归(PLS)反演模型,但模型精度同时也受到叶面积关。以往的实验室化学测试方法费时、费工、且破坏指数的影响;MaBL[3]等人运用光谱图像分析了基田间植株营养状
7、况,无损检测技术弥补了传统方法因、环境和氮肥对春小麦生长的影响。Nicolas收稿日期:20070620*国家∀863#高技术研究发展计划资助项目(项目编号:2003AA209012、2006AA10A3057)乔欣吉林大学生物与农业工程学院博士生,130025长春市马旭华南农业大学南方农业机械与装备关键技术省部共建教育部重点实验室教授博士生导师通讯作者,510642广州市张小超中国农业机械化科学研究院研究员,100083北京市梁留锁吉林大学生物与农业工程学院讲师第4期乔欣等:大豆叶绿素和钾素信息的冠层光谱响应109Tr
8、emblay进行测量,太阳高度角45∃。采样时探头垂直向下,[4]等运用多/高光谱数据探讨了对环境最小破坏度的作物氮肥利用率有效模型(nitrogenuse距离植株冠层04~05m,保证观测范围直径达到efficiency,简称NUE),扩展了营养诊断的应用领04m,光谱采样每次记录2个,取平均值作为一个域。样本的光
