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题名水稻叶片全氮浓度与冠层反射光谱的定量关系
被引量：29
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作者
周冬琴
田永超
姚霞
朱艳
曹卫星
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机构
南京农业大学江苏省信息农业高技术研究重点实验室
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出处
《应用生态学报》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第2期337-344,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(30571092
30400278)
+3 种基金
国家高技术研究发展计划项目(2006AA10Z202-1)
国家科技支撑计划项目(2006BDA10A01)
江苏省高技术研究发展计划项目(BG2006340)
江苏省农机三项工程资助项目(NJ2007-32)
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文摘
利用数学统计方法分析了不同施氮水平和不同水稻品种群体叶片全氮浓度(LNC)与冠层反射光谱的定量关系,建立了水稻群体叶片全氮浓度的光谱监测模型.结果表明:基于原始反射率构造的光谱参数与叶片全氮浓度的相关程度均高于原始反射率,近红外波段(760～1220nm)与可见光波段510、560、680及710nm组成的比值植被指数、差值植被指数和归一化植被指数与群体叶片全氮浓度呈极显著正相关,其中与归一化植被指数(NDVI)的相关性最好;对拟合较好的6个两波段组合参数及4个特征光谱参数的预测标准误(SE)和决定系数(R2)进行比较后,选取参数NDVI(1220,710)为反演群体叶片全氮浓度的最佳光谱参数,方程为LNC=3.2708×NDVI(1220,710)+0.8654.利用不同粳稻品种、水分和氮肥处理的试验数据对监测模型进行了检验,估计的根均方差(RMSE)均小于20%,预测值和实测值的拟合R2为0.674～0.862,拟合斜率为0.908～1.010,RMSE为11.315%～19.491%,表明模型预测值与实测值之间符合度较高,对不同栽培条件下的水稻群体叶片全氮浓度具有较好的预测性.
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关键词
水稻
冠层反射光谱
叶片全氮浓度
监测模型
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Keywords
rice
canopy reflectance spectra
leaf total nitrogen concentration
monitoring model.
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分类号
S511
[农业科学—作物学]
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题名苹果树叶片全氮含量高光谱估算模型研究
被引量：35
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作者
李丙智
李敏夏
周璇
张林森
张海燕
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机构
西北农林科技大学园艺学院
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出处
《遥感学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第4期761-773,共13页
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基金
国家科技支撑计划(编号:2007BAK31B01)
国家现代农业(苹果)产业技术体系
农业部948项目(编号:2006-G28)~~
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文摘
采用Field-Spec Pro便携式光谱仪,测定了不同苹果品种叶片的光谱反射率及对应的全氮含量,采用相关性及单变量线性与非线性拟合分析技术,对全氮含量与原始光谱反射率、一阶微分光谱、高光谱参数之间的关系进行了分析。研究确立叶片全氮含量的定量监测模型,以期为遥感技术在苹果氮素营养诊断中的实际应用提供理论依据。结果表明:全氮含量与原始光谱在715nm处具有最大负相关系数(r=?0.817),并且基于此波长所构建的对数关系估算模型明显优于线性模型;光谱反射率一阶微分值在723nm处具有最大正相关系数(r=0.87),并且基于此波长所构建的线性和非线性模型的拟合效果接近;对于所选取的3类高光谱特征变量,全氮含量除了与黄边位置及由红边位置和黄边面积所构建的比值植被指数和归一化植被指数的相关性较弱外,与其余变量均呈极显著相关,说明这些变量对苹果叶片全氮含量进行估算具有可行性。对所建立的各类方程进行检验,最终筛选确定在723nm处的光谱反射率一阶微分值所构建的指数模型作为苹果叶片全氮含量的预测模型最为理想。
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关键词
苹果
光谱参数
叶片全氮含量
检测模型
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Keywords
apple
spectral parameter
leaf total nitrogen concentration
monitoring model
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分类号
O242.1
[理学—计算数学]
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