不同作物叶片和茎全磷含量与高光谱植被指数的关系OA北大核心CSTPCD
为研究不同作物叶片和茎全磷含量与不同高光谱植被指数的关系,于2020年11月至2021年10月进行田间试验,测定冬小麦、油菜、蚕豆、大豆、玉米、红薯6种作物不同生长阶段的叶片、茎全磷含量和高光谱冠层反射率,进而计算归一化植被指数(NDVI)、差值植被指数(DVI)、比值植被指数(RVI)、增强植被指数(EVI)、光化学植被指数(PRI)、红边叶绿素指数(RECI)6种高光谱植被指数。利用Pearson相关分析研究了不同作物叶片、茎全磷含量与高光谱植被指数的关系,并以多元非线性回归建立了基于高光谱植被指数的叶片、茎全磷含量模拟模型。结果表明,随着作物生长,冬小麦、油菜、蚕豆、大豆叶片全磷含量逐渐降低,玉米、红薯叶片全磷含量在生长季中期较高,6种作物茎全磷含量与叶片全磷含量的季节变化规律类似。6种作物叶片全磷含量季节平均值均高于茎全磷含量季节平均值。6种作物NDVI、DVI、RVI、EVI、PRI、RECI在生长中期相对较高。6种作物叶片全磷含量与不同高光谱植被指数之间的相关系数不同,且与叶片和茎全磷含量存在显著相关关系的高光谱植被指数也不同。基于6种植被指数NDVI、DVI、RVI、EVI、PRI、RECI的模型可模拟6种作物叶片全磷含量33.9%(R^(2)=0.339)~75.2%(R^(2)=0.752)的季节变化,6种作物叶片全磷含量实测值与模拟值之间的一元线性回归线接近1∶1线,一元线性回归方程R^(2)=0.657。基于5种植被指数NDVI、RVI、EVI、PRI、RECI的模型可模拟6种作物茎全磷含量23.4%(R^(2)=0.234)~60.0%(R^(2)=0.600)的季节变化,6种作物茎全磷含量实测值与模拟值之间的一元线性回归线接近1∶1线,一元线性回归方程R^(2)=0.524。不同作物叶片或茎全磷含量的特征植被指数不同,基于多种植被指数的多元回归模型可较好地模拟冬小麦、油菜、蚕豆、大豆、玉米、红薯叶片和冬小麦、油菜、玉米、红薯茎全磷含量季节变化。
许嘉桐;陈书涛;张苗苗;夏可;王晖
南京信息工程大学江苏省农业气象重点实验室,江苏南京210044 南京信息工程大学应用气象学院,江苏南京210044南京信息工程大学江苏省农业气象重点实验室,江苏南京210044 南京信息工程大学应用气象学院,江苏南京210044南京信息工程大学应用气象学院,江苏南京210044南京信息工程大学江苏省农业气象重点实验室,江苏南京210044 南京信息工程大学应用气象学院,江苏南京210044南京信息工程大学应用气象学院,江苏南京210044
农业科技
作物叶片茎全磷含量高光谱植被指数模拟
《河南农业科学》 2022 (9)
P.141-150,10
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