小麦生物量和真实叶面积指数的高光谱遥感估算模型

利用大田小麦的参数数据和冠层光谱数据,基于光谱一阶微分技术和光谱响应函数,构建等效MODIS植被指数,建立小麦生物量(本文指总干生物量,下同)和真实叶面积指数的高光谱遥感估算模型。结果表明:①小麦生物量与冠层光谱在552 nm,721 nm处呈现最显著相关关系,叶面积指数与冠层光谱的相关性在400～1 100 nm范围内较显著;②红边位置与生物量的关系最为显著,相关系数R为0.818;③6种等效MODIS植被指数中,增强型植被指数对生物量最为敏感;④红边位置估算小麦总生物量的指数模型最优,决定系数R2为0.829;⑤增强型植被指数与小麦叶面积指数的指数模型拟合度最强,决定系数R2为0.94。利用实测光谱模拟MODIS等效反射率构建植被指数反演小麦参数的方法,可为利用卫星数据进行大面积、无破坏和及时获取地面植被信息研究提供重要手段。

不同施肥决策对冬小麦生长影响的高光谱监测及对比分析

为了明确不同变量施肥算法下的冬小麦冠层光谱特征,以及确定适宜我国气候条件的变量施肥算法,于2006年通过田间试验,分别测量了六种不同施肥决策下的冬小麦冠层光谱和产量,对这六种施肥算法进行了对比分析。结果表明,通过对施肥后冬小麦冠层光谱反射率、施肥前后反射率变化量以及不同时期的归一化植被指数的分析,得知不同施肥处理的冬小麦冠层光谱反射率存在差异,可以反映出冬小麦长势的强弱,其中基于光谱指数和作物生长模型相结合的算法(Z)进行施肥的冬小麦长势最佳。与均一施肥(W)和不施肥(CK)处理相比,变量施肥处理均显著提高小麦产量;除基于土壤养分变量施肥处理(T)外,产量变异系数明显降低,其中基于归一化SPAD值变量施肥处理(S)的变异系数最小。Z变量施肥算法综合效果最佳,S变量施肥算法在降低产量变异度方面效果最佳。拔节期施肥对开花期或灌浆初期小麦生长影响最大;并且这两时期的植被指数与产量的相关性也最好,尤其红边三角光谱指数(RTVI)最好(相关系数达到0.700),可见采用RTVI指数进行产量预测效果更优。