不同土壤质地小麦叶片叶绿素的高光谱响应及估测模型

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1、麦类作物学报２０１４，３４（５）：６４２－６４７ＪｏｕｒｎａｌｏｆＴｒｉｔｉｃｅａｅＣｒｏｐｓｄｏｉ：１０．７６０６／ｊ．ｉｓｓｎ．１００９－１０４１．２０１４．０５．１１网络出版时间：２０１４－５－１２网络出版地址：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｏｉ／１０．７６０６／ｊ．ｉｓｓｎ．１００９－１０４１．２０１４．０５．１１．ｈｔｍｌ不同土壤质地小麦叶片叶绿素的高光谱响应及估测模型张娟娟１，２，熊淑萍２，翟清云２，张钰洋１，马新明１（１．河南农业大学信息与管理科学学院，河南郑州４５０００２；２．河南农业大学农学院／河南省粮食作物生理生态与遗传改良重点实验室

2、，河南郑州４５０００２）摘要：为给小麦生长过程中叶绿素的实时监测和氮肥调控提供参考，设置３种不同土壤质地（沙土、壤土和粘土）、５种不同施氮水平（０、１２０、２２５、３３０和４３５ｋｇ·ｈｍ－２）和３个河南省主栽小麦品种（矮抗５８、周麦２２和郑麦３６６），同步测定小麦主要生育时期冠层光谱反射率和叶绿素（Ｃｈｌａ＋ｂ）含量，系统分析了３种土壤质地条件下小麦Ｃｈｌａ＋ｂ含量与３５０～１０５０ｎｍ波段范围内冠层光谱参数的相关关系。结果表明，３种土壤质地下小麦叶绿素的冠层光谱响应趋势基本一致。光谱指数ＲＥＰＩＧ和ｍＮＤ７０５对叶片Ｃｈｌａ＋ｂ含量的监测效果较好，建模决定系数分别为０．７

3、６和０．７５。利用独立样本数据对用于建模的此二光谱参数进行检验，其预测效果表现较为稳定，预测决定系数分别为０．８７和０．８５，均方根偏差分别为０．４６和０．４８。说明利用光谱指数ＲＥＰＩＧ和ｍＮＤ７０５为自变量建立的估测模型可以较好地预测当地生产条件下小麦叶片叶绿素，同时为氮肥施用及调控提供技术依据。关键词：小麦；土壤质地；施氮量；叶绿素含量；高光谱遥感；估测模型中图分类号：Ｓ５１２．１；Ｓ３３４文献标识码：Ａ文章编号：１００９－１０４１（２０１４）０５－０６４２－０６Ｈｙｐｅｒ－ｓｐｅｃｔｒａｌＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇＲｅｓｐｏｎｓｅａｎｄＥｓｔｉｍａｔｉｏｎＭｏｄｅｌｏ

4、ｆＬｅａｆＣｈｌｏｒｏｐｈｙｌｌＣｏｎｔｅｎｔｏｆＷｈｅａｔｕｎｄｅｒＤｉｆｆｅｒｅｎｔＳｏｉｌＴｅｘｔｕｒｅｓ１，２，ＸＩＯＮＧＳｈｕｐｉｎｇ２，ＺＨＡＩＱｉｎｇｙｕｎ２，ＺＨＡＮＧＹｕｙａｎｇ１，ＭＡＸｉｎｍｉｎｇ１ＺＨＡＮＧＪｕａｎｊｕａｎ（１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＨｅｎａｎＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ，Ｈｅｎａｎ４５０００２，Ｃｈｉｎａ；２．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＡｇｒｏｎｏｍｙ，ＨｅｎａｎＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ／ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＰｈｙｓｉｏｌｏｇｙ，Ｅｃ

5、ｏｌｏｇｙａｎｄＧｅｎｅｔｉｃＩｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｆＦｏｏｄＣｒｏｐｓｉｎＨｅｎａｎＰｒｏｖｉｎｃｅ，Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ，Ｈｅｎａｎ４５０００２，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｕｓｉｎｇｈｙｐｅｒ－ｓｐｅｃｔｒａｌｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｔｏｄｒａｗｔｈｅｌｅａｆｃｈｌｏｒｏｐｈｙｌｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｗｈｅａｔ，ｔｈｅｒｅｂｙｅｓｔａｂｌｉｓｈｉｎｇｔｈｅｓｐｅｃｔｒｕｍｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｍｏｄｅｌｏｆｃｈｌｏｒｏｐｈｙｌｌ，ｉｓｉｍｐｏｒｔａｎｔｆｏｒｒｅａｌ－ｔｉｍｅｍｏｎｉｔｏ－ｒｉｎｇｏｆｃｈｌｏｒｏｐｈｙｌｌａｎｄｎｉｔｒｏｇｅｎｆｅｒｔｉｌｉｚｅ

6、ｒｉｎｗｈｅａｔｇｒｏｗｔｈ．Ｆｉｅｌｄｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｗｅｒｅｃｏｎｄｕｃｔｅｄｗｉｔｈｔｈｒｅｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｏｉｌｔｅｘｔｕｒｅｓ（ｓａｎｄ，ｌｏａｍａｎｄｃｌａｙ）ａｎｄｆｉｖｅｎｉｔｒｏｇｅｎｌｅｖｅｌｓ（０，１２０，２２５，３３０ａｎｄ４３５－２）ｉｎｔｈｒｅｅｗｈｅａｔｃｕｌｔｉｖａｒｓｏｆＨｅｎａｎ（Ａｉｋａｎｇ５８，Ｚｈｏｕｍａｉ２２ａｎｄＺｈｅｎｇｍａｉ３６６）．Ｔｈｅｈｙ－ｋｇ·ｈｍｐｅｒ－ｓｐｅｃｔｒａｌｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅａｎｄＣｈｌａ＋ｂｃｏｎｔｅｎｔｏｆｃａｎｏｐｙｗｅｒｅｔａｋｅｎｂｙｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｄ

7、ｕｒ－ｉｎｇｍａｉｎｇｒｏｗｔｈｓｔａｇｅｓｏｆｗｈｅａｔ．Ｔｈｅｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓｙｓｔｅｍａｔｉｃａｌｌｙｂｅｔｗｅｅｎｗａｖｅｌｅｎｇｔｈｒａｎｇｅｏｆ３５０～１０５０ｎｍａｎｄｗｈｅａｔｃｈｌｏｒｏｐｈｙｌｌｕｎｄｅｒｔｈｒｅｅｓｏｉｌｔｅｘｔｕｒｅｓｗａｓａｎａｌｙｚｅｄ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｔｒｅｎｄｗａｓａｌｍｏｓｔｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔｉｎｔｈｅｈｙｐｅｒ－ｓｐｅｃｔｒａｌｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅｏｆｌｅａｆｃｈｌｏｒｏｐｈｙｌｌｕｎ