通过对大田稻纵卷叶螟为害情况进行系统观测,测定不同生育期稻纵卷叶螟不同危害程度下的水稻叶绿素相对含量(Soil and Plant Analyzer Development,SPAD),并对水稻SPAD与冠层原始光谱反射率、冠层一阶光谱率以及植被指数进行相关性分析...通过对大田稻纵卷叶螟为害情况进行系统观测,测定不同生育期稻纵卷叶螟不同危害程度下的水稻叶绿素相对含量(Soil and Plant Analyzer Development,SPAD),并对水稻SPAD与冠层原始光谱反射率、冠层一阶光谱率以及植被指数进行相关性分析,利用相关性高的光谱特征波段的植被指数建立SPAD估算模型。建立水稻拔节期植被指数与SPAD的关系模型,利用高分二号遥感数据反演地面水稻生长的SPAD值,并使用地面实测点数据对反演数据进行精度验证。主要研究结果如下:(1)不同生育期不同稻纵卷叶螟危害程度下的水稻SPAD与水稻冠层一阶光谱反射率的相关性高于与原始冠层光谱反射率的相关性,光谱敏感波段主要位于红光和近红外波段,SPAD与各种植被指数之间存在显著的相关性。(2)不同生育期不同稻纵卷叶螟危害程度下的SPAD多元逐步回归估算模型的拟合效果好于单因子估算模型,且2种模型均在拔节期拟合效果最好。(3)根据高分二号遥感的波段范围计算出的7个宽波段植被指数与SPAD的相关性比较好,多元逐步线性回归模型的拟合效果优于单变量模型。(4)基于高分二号数据建立的R2最高的模型反演出的SPAD与地面实测的SPAD具有显著的线性相关关系,这表明利用高分二号数据进行地面SPAD遥感反演是可行的,为准确评估稻纵卷叶螟危害程度提供了新的思路和方法。展开更多
文摘通过对大田稻纵卷叶螟为害情况进行系统观测,测定不同生育期稻纵卷叶螟不同危害程度下的水稻叶绿素相对含量(Soil and Plant Analyzer Development,SPAD),并对水稻SPAD与冠层原始光谱反射率、冠层一阶光谱率以及植被指数进行相关性分析,利用相关性高的光谱特征波段的植被指数建立SPAD估算模型。建立水稻拔节期植被指数与SPAD的关系模型,利用高分二号遥感数据反演地面水稻生长的SPAD值,并使用地面实测点数据对反演数据进行精度验证。主要研究结果如下:(1)不同生育期不同稻纵卷叶螟危害程度下的水稻SPAD与水稻冠层一阶光谱反射率的相关性高于与原始冠层光谱反射率的相关性,光谱敏感波段主要位于红光和近红外波段,SPAD与各种植被指数之间存在显著的相关性。(2)不同生育期不同稻纵卷叶螟危害程度下的SPAD多元逐步回归估算模型的拟合效果好于单因子估算模型,且2种模型均在拔节期拟合效果最好。(3)根据高分二号遥感的波段范围计算出的7个宽波段植被指数与SPAD的相关性比较好,多元逐步线性回归模型的拟合效果优于单变量模型。(4)基于高分二号数据建立的R2最高的模型反演出的SPAD与地面实测的SPAD具有显著的线性相关关系,这表明利用高分二号数据进行地面SPAD遥感反演是可行的,为准确评估稻纵卷叶螟危害程度提供了新的思路和方法。
