文档介绍：万方数据
叶绿素干重含量笕ǜ搿。。用高光谱微分指数估测条锈病胁迫下小麦冠层叶绿素密度蒋金豹略坪,黄文江牧嫌敕椒引言光谱学与光谱分析·时,微分指数幌/囱軨结果较好;但当笥时,利用微分指数籇/西囱軨较好,该指数不易达到饱和状态。由于胄÷蟛∏橹甘:.,第月摘要通过人锛溆辗⒉煌燃短跣獠。诓煌诓舛ǜ腥静煌现爻潭忍跣獠〉亩÷蠊诓愎谱与冠层叶绿素密度珻0袰与高光谱指数进行相关性分析,选取相关系数大于的指数构建反演模型,并对模型进行检验,结果表明微分指数。一反演精度以及稳定性最好,其次是微分指数狣凸6陨鲜隽礁鑫⒎种甘直鸾斜ズ投确析,发现当笥豨·蔽⒎种甘一易达到饱和,因此当救缧∮珼之间存在极显著负相关性,利用高光谱遥感精确估测小麦冠层唤隹梢园镏卸作物的长势,而且可为识别小麦病害提供辅助信息。因此,该研究对于农业防灾减灾也具有重要现实意义。关键词高光谱遥感;小麦;条锈病胁迫;冠层叶绿素密度;饱和度分析;反演模型中图分类号:.甋文献标识码:痡..—叶绿索含量是植物生长过程中一个重要的生化参数,对植被光合能力、发育阶段以及营养状况有指示作用R镀叶绿素浓度只能够反映单株植物的长势,而冠层叶绿素密度珻堑ノ幻婊堵趟氐暮量,恰好与遥感获取的面状信息相对应,因此,研究感估测方法就显得十分重要。目前,国内外有些学者已经开始这方面的研究。取芯糠⑾植荽庸诓愎馄住昂毂摺位置能较好地反映出叶绿素密度信息;吴长山等⒒拼貉等直鹧芯苛怂尽⒂衩住⒚藁ü诓愎馄子胍堵趟孛芏认关性,发现反射率与叶绿素密度高度相关;王登伟等⑾唤孜⒎止馄字涤胍堵趟孛芏雀叨认喙兀等芯苛诵÷蟾吖馄追瓷渎视胍堵趟孛芏鹊缺淞的相关波段,认为红边光谱范围内是敏感波段。尽管一些研究发现微分光谱町以提高反演木ǘ龋但目前利用微分指数反演难芯拷仙佟1疚某⑹远员植被指数与微分指数反演小麦哪芰Γ云谘罢乙桓优秀的指数能够较好地反演小麦@酶吖馄滓8屑测小麦长势以及病害诊断提供信息支持。材料来源实验设计、小麦条锈病接种、冠层光谱测晟、病情指数珼调查以及样本采集方法见参考文献叶绿素密度测量方法冠层叶绿素密度捎孟旅和浇屑扑鉡叶绿素密度堵趟馗芍睾俊帘纫吨亍叶面积指数·比叶重为单位面积叶片的干物质质鼍,其单位为R睹婊⒁堵趟叵手睾坎饬糠椒ú渭慰嘉南光谱数据预处理光谱平滑可以消除测量仪器引起的随机误差,本文采用基金项目:国家自然科学基金项目。国际科技合作计划项目,中央高校基本科研业务费专项资金作者简介:蒋金豹,年生,中国矿业大学本地测学院讲师泄笠荡笱北京夭庋г海本本┦Ψ洞笱ё试囱г海琷遗┮敌畔⒒こ碳际跹芯恐行模本收稿日期:—P薅┤掌冢—和国土环境与灾害监测圈家测绘局重点实验摩开放基金项目手琋,—,
万方数据
,琈约Ⅵ,同时还采用微分比毛胁的相天系数较大,分别为与。光谱学与光谱分析第卷慵尤ㄆ交ǘ圆杉脑脊诓愎馄捉衅交恚浼算公式如下式中行为过滤窗口中间点的加权均值,优是未平滑前数据点的值。对平滑后的光谱曲线进行一阶微分处理,一阶微分光谱的计算方法参见文献高光谱指数本文借鉴前人研究的经验,结合小麦冠层光谱特征,挑选、构建了一些植被指数与微分指数,文中所使用高光谱指数参见文献一饕2捎弥脖恢甘齆琒琍,值与归一化指数—/,其中表微分值,蚸分别代表波段位置。图荂与的关系曲线,从图杉孀挪∏加重,小麦叶绿素密度逐渐降低,闪此隓示哂极显著负相关