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基于高光谱和数字图像特征指数的受渍冬小麦SPAD估算

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为了探索基于高光谱和数字图像技术的受渍冬小麦SPAD最优监测方法,本研究基于排灌可控的微区试验,通过分析常用的15个高光谱特征指数和14个数字图像特征指数与受渍冬小麦叶绿素相对含量(SPAD)的相关关系,构建了基于最优监测特征指数的BP神经网络模型,对受渍冬小麦的SPAD进行估算.结果 表明:与正常小麦相比,短期渍水(≤7 d)对冬小麦的SPAD值和高光谱反射率影响不明显,当渍水时间大于12d时,SPAD值随着渍水时间的增加急剧降低,在生长后期接近于0;基于数字图像特征指数(绿红差值植被指数、超红指数、红光标准化值和超绿指数)的冬小麦SPAD估算结果,与基于相对应的高光谱波段的估算结果基本一致,估算模型实测值与预测值的R2最高达到0.86,均方根误差(RMSE)为3.98;与基于数字图像特征指数相比,基于类胡萝卜素反射指数、黄边幅值、归一化植被指数和结构不敏感指数4个高光谱特征指数的冬小麦SPAD估算模型的实测值与预测值的R2最高达到0.97,RMSE低至1.95.可见,基于高光谱和数字图像技术均可以进行受渍冬小麦SPAD估算,且基于高光谱特征指数的BP神经网络模型的估算结果较好.
Estimation of SPAD value in waterlogged winter wheat based on characteristic indices of hyperspectral and digital image

高小梅、李燕丽、卢碧林、熊勤学、吴启侠、李继福

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湿地生态与农业利用教育部工程研究中心/长江大学农学院,湖北荆州434025

高光谱 数字图像 SPAD 冬小麦 渍害

湖北省教育厅科学研究计划项目湿地生态与农业利用教育部工程研究中心开放基金国家自然科学基金

B2020037KF20201631871516

2021

10.13287/j.1001-9332.202103.009

应用生态学报
中国生态学学会 中国科学院沈阳应用生态研究所

应用生态学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：2.114
ISSN：1001-9332
年,卷(期)：2021.32(3)
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