叶面积指数(LAI,leaf area index)和地上部生物量是评价冬小麦长势的重要农学参数,其实时动态监测对冬小麦的长势诊断、产量预测和管理调控等具有重要意义。该研究通过分析叶面积指数、地上部生物量与冬小麦冠层光谱参数的相关性,筛选...叶面积指数(LAI,leaf area index)和地上部生物量是评价冬小麦长势的重要农学参数,其实时动态监测对冬小麦的长势诊断、产量预测和管理调控等具有重要意义。该研究通过分析叶面积指数、地上部生物量与冬小麦冠层光谱参数的相关性,筛选出冬小麦长势指标敏感波段及最佳带宽范围;基于敏感光谱波段下图像的彩色因子,构建冬小麦叶面积指数和地上部生物量监测模型。结果表明,叶面积指数、地上部生物量长势指标的敏感波段及最佳带宽范围为(560±6)和(810±10)nm。敏感波段560、810 nm波段下获得的图像特征因子中,RGB颜色空间R810、G560、B810对叶面积指数的拟合效果最好,决定系数高达0.989;HSI颜色空间H810、S810、I560对地上部生物量的拟合效果最好,决定系数为0.937。试验数据检验表明,叶面积指数、地上部生物量监测模型的均方根误差RMSE分别为0.4515、3.3556,相对误差分别为15.7%、15.9%,所构建监测模型的精确度较高。因此,基于敏感光谱波段及相应图像特征构建的监测模型可有效对冬小麦叶面积指数、地上部生物量进行实时、快速、准确监测与诊断。展开更多
文摘叶面积指数(LAI,leaf area index)和地上部生物量是评价冬小麦长势的重要农学参数,其实时动态监测对冬小麦的长势诊断、产量预测和管理调控等具有重要意义。该研究通过分析叶面积指数、地上部生物量与冬小麦冠层光谱参数的相关性,筛选出冬小麦长势指标敏感波段及最佳带宽范围;基于敏感光谱波段下图像的彩色因子,构建冬小麦叶面积指数和地上部生物量监测模型。结果表明,叶面积指数、地上部生物量长势指标的敏感波段及最佳带宽范围为(560±6)和(810±10)nm。敏感波段560、810 nm波段下获得的图像特征因子中,RGB颜色空间R810、G560、B810对叶面积指数的拟合效果最好,决定系数高达0.989;HSI颜色空间H810、S810、I560对地上部生物量的拟合效果最好,决定系数为0.937。试验数据检验表明,叶面积指数、地上部生物量监测模型的均方根误差RMSE分别为0.4515、3.3556,相对误差分别为15.7%、15.9%,所构建监测模型的精确度较高。因此,基于敏感光谱波段及相应图像特征构建的监测模型可有效对冬小麦叶面积指数、地上部生物量进行实时、快速、准确监测与诊断。
