基于高光谱的冬小麦叶面积指数估算方法

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1、中国农业科学2012,45(10):2085-2092ScientiaAgriculturaSinicadoi:10.3864/j.issn.0578-1752.2012.10.022基于高光谱的冬小麦叶面积指数估算方法11122夏天，吴文斌，周清波，周勇，于雷12(中国农业科学院农业资源与农业区划研究所/农业部农业信息技术重点实验室，北京100081；华中师范大学城市与环境科学学院，武汉430079)摘要：【目的】冬小麦叶面积指数是评价其长势和预测产量的重要农学参数，高光谱技术监测叶面积指数的方法能够实现快速无损的监测管理。本文旨在将田间监测和高光谱遥感相结合，探索研

2、究中国南方江汉平原地区冬小麦的最佳波段、光谱参数及监测模型。【方法】研究选取江汉平原的湖北省潜江市后湖管理区，利用ASD地物光谱仪和SunScan冠层分析系统在田间对冬小麦的冠层光谱及叶面积指数的变化进行监测，并探讨高光谱植被指数与冬小麦叶面积指数之间的定量关系。通过相关性分析、回归分析等方法构建6种植被指数与冬小麦叶面积指数的反演模型。【结果】冬小麦冠层光谱反射率中近红外波段870nm，红光波谷670nm，绿光波峰550nm，蓝2光450nm波段对叶面积指数变化最为敏感，通过构建植被指数与叶面积指数模型，相关性均较好，决定系数（R）2为0.675—0.757，其中ND

3、VI反演模型的R最高为0.757。【结论】经模型精度检验，NDVI植被指数反演模型的精度较其它模型好，较适合对研究样区的冬小麦进行叶面积指数反演。关键词：高光谱；冬小麦；叶面积指数；估算AnEstimationMethodofWinterWheatLeafAreaIndexBasedonHyperSpectralData11122XIATian,WUWen-bin,ZHOUQing-bo,ZHOUYong,YULei1(InstituteofAgriculturalResourcesandRegionalPlanning,ChineseAcademyofAgricult

4、uralSciences/KeyLaboratoryof2AgriculturalInformationTechnology,MinistryofAgriculture,Beijing100081;CollegeofUrbanandEnvironmentSciences,HuazhongNormalUniversity,Wuhan430079)Abstract:【Objective】Leafareaindex(LAI)isoneoftheimportantparametersforevaluatingwinterwheatgrowthstatusandforecasti

5、ngitsyield.HyperspectralremotesensingisanewtechnicalapproachthatcanbeusedtoacquiretheinstantinformationofwinterwheatLAIwithoutharmtothegrowingcrops.Byintegratinghyperspectralremotesensingandtraditionalfieldmonitoring,thisstudyaimstoexplorethebestbandspectralparametersandmonitoringmodelfo

6、rwinterwheatLAIinversioninsouthChina.【Method】ThestudywascarriedoutatHouhuManagementDistrictofQianjiangcity,SouthChina’sJianghanPlain.Atwinterwheatgrowthstage,thewinterwheatcanopyspectralreflectanceandLAIweremonitoredinfieldusingtheASDFieldSpec3andSunScancanopyanalysissystem.Thenthecorrel

7、ationbetweentheHyperspectralVegetationIndex(HVI)andLAIwasanalyzed.SixinversionmodelswereconstructedforestimatingLAIbyusingcorrelationanalysis,regressionanalysisandothermethods.【Result】Theresultsshowthatwinterwheatcanopyspectralreflectanceinnearinfraredbandof870nmplatform,