基于连续小波变换估测干旱胁迫下玉米籽粒产量OA北大核心CSTPCD

利用高光谱遥感技术监测作物水分状况和籽粒产量,对于调控作物生长、优化水分管理和改善产量形成具有重要意义。本研究玉米品种选用正红505,于2018—2019年在四川雅安和仁寿的试验田设置4个水分处理(正常水分、轻度、中度和重度干旱),分析玉米在拔节期(V6)、抽雄期(VT)和灌浆期(R^(2))的冠层含水量(canopy water content,CWC)与籽粒产量的定量关系,利用植被指数和连续小波变换对光谱反射率数据进行处理,采用线性回归方法构建CWC定量反演模型,进一步探索以CWC为桥梁建立的玉米籽粒产量的预测模型效果。结果表明,(1)利用小波特征构建的CWC估测模型的预测效果高于植被指数,V6、VT和R^(2)期分别以小波特征gaus3770,64、rbio3.31635,2和rbio3.3838,2构建的线性回归模型检验精度较高,R^(2)分别为0.770、0.291和0.233。(2)CWC与玉米籽粒产量间建立的线性回归模型均达极显著水平(P<0.01),V6、VT和R^(2)期的R^(2)分别为0.596、0.366和0.439。(3)基于光谱反射率构建的产量预测模型以V6期小波特征gaus3770,64的验证效果最好(R^(2)=0.577,RMSE=1.625 t hm^(–2)),可作为预测玉米籽粒产量的最佳时期。因此,本研究提出的“光谱反射率—冠层含水量—产量”建模方法能够实现对玉米籽粒产量的精确估测,为未来大面积监测玉米生产力提供了理论依据。