【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870 nm,红光波谷670 nm,绿光波峰550 nm,蓝光450 nm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(R2)为0.675—0.757,其中NDVI反演模型的R2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。
Sunscan 冠层分析仪可以间接测量叶面积指数,具有简单快捷,对植物无损伤的特点,但是,受田间因素影响,Sunscan冠层分析仪测定的植物叶面积指数与传统手测方法测定的叶面积指数有一定的差异,本研究在大田情况下,通过与传统手测叶面积进行比较,分析Sunscan冠层分析仪在小麦叶面积测定中的可行性。结果表明,Sunscan冠层分析仪测定的叶面积指数与传统方法测定的叶面积指数有很好的相关性(r2=0.59~0.86)。随着小麦生育进程发展,两者的相关性有下降的趋势,主要因为小麦生育后期,冠层枯黄叶片影响Sunscan冠层分析仪的测定数据,导致测定结果偏大;而叶片之间的遮蔽对两者相关性并没有显著影响。因此,在实际的测量过程中,通过抬高底端的测量位置可以减小枯黄叶片对测量的影响。
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