不同灌水处理下冬小麦地上干生物量的高光谱监测

地上干生物量是反映作物生长发育和产量的重要指标。本试验通过不同的灌溉处理,研究了冬小麦生育期地上干生物量的变化规律,分别利用多元线性回归(MLR)和连续投影算法-MLR(SPA-MLR)构建了冬小麦地上干生物量光谱监测模型。结果表明:拔节期+孕穗期+开花期+灌浆期的灌溉方案有利于生物量积累;基于SPA-MLR构建的预测模型精度均高于MLR预测模型,其中,以开花期模型最优,R^2达到了0.96,RMSE为0.092,验证集的R^2为0.76,RMSE为0.18;综合冬小麦主要生育时期(拔节期至灌浆期)的预测模型的R^2达到了0.64,RMSE为0.30,验证集的R^2为0.54,RMSE为0.26,可以实现拔节期至灌浆期冬小麦地上干生物量的预测。本研究可为利用高光谱遥感技术预测冬小麦地上干生物量提供技术支持。