高光谱数据估测稻麦叶面积指数和叶绿素密度

Estimating LAI and CCD of rice and wheat using hyperspectral remote sensing data

二维码有效期 120s

摘要该研究利用高光谱遥感技术分析水稻和小麦两种作物不同生育期的冠层光谱及其叶面积指数和叶绿素密度的变化,比较高光谱植被指数与两种作物的叶面积指数和叶绿素密度之间的关系,最后确定估算两种作物的叶面积指数和叶绿素密度最佳植被指数.结果表明:水稻和小麦两作物的叶面积指数和叶绿素密度在整个生育期内的变化规律基本一致,即先升高后下降的趋势,但两作物叶绿素密度与叶面积指数最大值出现的时期不同:稻麦两作物在整个生育期内的光谱反射率曲线,在可见光区域(400～700nm)变化无明显规律,在近红外区域(700～1 000nm),生育前期反射率由低到高,到生育后期则由高到低,其中最大值分别出现在抽穗期和灌浆期左右;通过14种植被指数与两作物的叶面积指数和叶绿素密度相关性比较分析得知,二次修正土壤调节植被指数(MSAVI2)与水稻农学参数相关性最好,相关系数r>0.91,而小麦在800 nm处的光谱反射率(R_(800))与其农学参数相关性最好,相关系数r>0.92:并利用线性回归的方法,建立了估算两作物叶面积指数和叶绿素密度的模型,决定系数R~2>0.85.这样为不同环境条件下(水作和旱作)农作物的动态监测和科学管理及决策提供了技术支持.