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题名基于光谱指数的植物叶片叶绿素含量的估算模型
被引量：95
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作者
宫兆宁
赵雅莉
赵文吉
林川
崔天翔
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机构
首都师范大学资源环境与旅游学院
三维信息获取与应用教育部重点实验室
资源环境与地理信息系统北京市重点实验室
北京市城市环境过程与数字模拟国家重点实验室培育基地
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出处
《生态学报》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第20期5736-5745,共10页
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基金
863计划课题(2012AA12A308)
国家青年科学基金项目(41101404)
+3 种基金
国家基础测绘项目(2011A2001)
北京市教委科技计划面上项目(KM201110028013)
国土资源部重点实验室开放基金(KLGSIT2013-04)
国家国际科技合作专项资助(2014DFA21620)
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文摘
叶绿素是光合作用能力和植被发育阶段的指示器,是监测湿地植被生长健康状况的重要指标之一;高光谱遥感技术可以为植物叶绿素含量的定量化诊断提供简便有效、非破坏性的数据采集和处理方法。为保证被探测叶片面积相同,消除背景反射、叶片表面弯曲造成的光谱波动及叶片内部变异造成的影响,研究采用Field Spec 3光谱仪加载手持叶夹式叶片光谱探测器,测定野鸭湖湿地典型植物的叶片高光谱反射率数据,同时通过分光光度计室内测定相应叶片的叶绿素含量。采用相关性及单变量线性拟合分析技术,建立二者的关系模型,包括叶绿素含量与"三边"参数的相关模型以及比值光谱指数(SR)模型和归一化差值光谱指数(ND)模型,并采用交叉检验中的3K-CV方法对估算模型进行模型精度检验。结果表明:植物叶片叶绿素含量与"三边"参数大多都呈极显著相关,相关系数最大达到0.867;计算光谱反射率组成的比值(SR)和归一化(ND)光谱指数与叶绿素含量的决定系数,总体相关性比较高,较好的波段组合均为550—700nm与700—1400nm以及550—700nm与1600—1900nm,与叶绿素含量相关性最好的指数分别是SR(565nm,740nm)和ND(565nm,735nm)。并通过选取相关性最佳的光谱特征参数,分别基于"三边"参数和ND模型指数构建了植物叶片叶绿素含量的估算模型。其中,基于红边位置(WP_r)光谱特征参数和ND(565nm,735nm)光谱指数建立的叶绿素含量估算模型,取得了较好的测试效果,检验拟合方程的决定系数(R2)都达到0.8以上,估算模型分别为y=0.113x-78.74,y=5.5762x+4.4828。通过3K-CV方法进行测试和检验,植物叶绿素含量估算模型均取得了较为理想的预测精度,预测精度的分别为93.9%及90.7%。高光谱遥感技术对植被进行微弱光谱差异的定量分析,在植被遥感研究与应用中表现出强大优势,为植物叶绿素含量诊断中的实际应用提
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关键词
叶绿素含量
高光谱模型
“三边”参数
光谱指数
北京野鸭湖湿地植物
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Keywords
chlorophyll content
hyperspectral model
trilateral parameters
spectral index
the plants of Wild Luck Lake wetland in Beijing
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分类号
Q945
[生物学—植物学]
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