叶绿素含量对作物的光合作用有直接影响,同时影响作物有机质的积累,成为监测作物生长的重要指标,烟草作为一种特殊的经济作物,快速监测其叶绿素含量具有重要意义.无人机遥感技术的发展为实现快速、无损监测提供了有利条件.为了探索一种快速便捷的估算烤烟冠层叶绿素含量的方法,实现方便高效的作物监测,利用SPAD-502型叶绿素仪测定烟草不同生育期叶绿素含量的实际值,并利用搭载多光谱相机的无人机采集对应时期烟草的光谱图像,研究不同施氮水平下烟草冠层叶绿素含量的变化规律,另外选取58种常用植被指数与冠层实测叶绿素含量进行相关性分析,选择与实测叶绿素含量极显著相关的11种植被指数,构建烟草冠层叶绿素含量逐步回归的随机森林模型.结果表明,不同施氮浓度下,旺长期叶绿素含量最高,同一生育期,叶绿素含量随施氮浓度的增加而上升;采用随机森林建立的烟草旺长期模型r2为0.790,RMSE为2.140.本研究证明,叶绿素含量随施氮浓度增加而变化明显,2种建模方法中随机森林模型的精度优于逐步回归模型,研究为烟草叶绿素含量的快速估算提供了一种新的方法,为利用无人机平台进行作物监测提供了可行的参考.
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