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CO_(2)浓度和温度升高下不同类型水稻高光谱特征及叶绿素含量反演对比分析
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作者 陈铭杰 何昊 +6 位作者 柯浩楠 曹琰梅 史家宾 屈珂樨 赵婧 李琪 胡正华 《农业环境科学学报》 北大核心 2025年第5期1148-1159,共12页
为了探究大气CO_(2)浓度和温度升高对粳稻和籼稻的高光谱特征及叶绿素含量的影响,本研究以粳稻“金香玉1号”和籼稻“扬稻6号”为试验品种,通过开顶式气室(OTC)进行田间试验,设置四种处理:对照(环境CO_(2)浓度和气温,CK)、CO_(2)浓度比C... 为了探究大气CO_(2)浓度和温度升高对粳稻和籼稻的高光谱特征及叶绿素含量的影响,本研究以粳稻“金香玉1号”和籼稻“扬稻6号”为试验品种,通过开顶式气室(OTC)进行田间试验,设置四种处理:对照(环境CO_(2)浓度和气温,CK)、CO_(2)浓度比CK升高200μmol∙mol^(-1)(C+)、温度比CK升高2℃(T+)、CO_(2)浓度和温度共同升高(C+T+),测定各处理下水稻叶片的叶绿素相对含量(SPAD)和高光谱反射率,对原始光谱进行一阶导数变换,比较粳稻和籼稻的高光谱特征,并采用一元和多元方法构建叶绿素含量的最佳估算模型。结果表明:C+处理使SPAD值增加2.8%~8.8%,而T+处理使其降低4.4%~11.1%,且T+处理下粳稻“金香玉1号”的叶绿素含量下降更为明显。CO_(2)浓度和温度处理虽未改变水稻冠层原始光谱曲线的波形,但显著影响了反射率。水稻一阶导数光谱反射率呈现“单峰”或“双峰”特征,各处理的粳稻在整个生长季中主峰位置均出现蓝移,而籼稻在T+和C+T+处理下呈现先红移后蓝移。粳稻的最优叶绿素反演模型为支持向量回归(SVR),其决定系数R^(2)为0.63,均方根误差(RMSE)为2.94;籼稻的最优叶绿素反演模型为BP神经网络,其R^(2)为0.66,RMSE为2.73。综上,在CO_(2)浓度和温度升高条件下,粳稻和籼稻的高光谱特征存在显著差异,且多元模型在叶绿素含量反演中表现出更优的估算效果。 展开更多
关键词 CO_(2)浓度 温度 水稻 叶绿素含量 光谱参数
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