基于近红外波段玉米叶绿素含量最佳预测模型研究

doi:10.11924/j.issn.1000-6850.casb14120006

中国农学通报 ›› 2015, Vol. 31 ›› Issue (15): 260-264.doi: 10.11924/j.issn.1000-6850.casb14120006

所属专题：玉米

基于近红外波段玉米叶绿素含量最佳预测模型研究

武倩雯,熊黑钢,王莉锋,靳彦华,王凯龙

新疆大学资源与环境科学学院,北京联合大学应用文理学院城市系;新疆大学资源与环境科学学院,新疆大学资源与环境科学学院,新疆大学资源与环境科学学院,新疆大学资源与环境科学学院

收稿日期:2014-12-01 修回日期:2015-05-12 接受日期:2015-01-21 出版日期:2015-06-02 发布日期:2015-06-02
通讯作者: 武倩雯
基金资助:
国家自然科学基金“新疆天山北坡人类活动影响下绿洲水盐耦合关系与环境效应”(41171165)；北京市属高等学校高层次人才引进与培养计划项目(IDHT20130322)；北京联合大学人才强校计划资助项目(BPHR2012E01)。

Optimum Prediction Model of Maize Leaf Chlorophyll Content Based on Near-infrared Band

Received:2014-12-01 Revised:2015-05-12 Accepted:2015-01-21 Online:2015-06-02 Published:2015-06-02

摘要/Abstract

摘要： 为了进一步探究近红外波段玉米光谱反射率与其叶绿素含量之间的关系，笔者采用线性和非线性法对玉米叶绿素含量与近红外波段光谱反射率及植被指数之间的关系进行分析，建立叶绿素含量最佳预测模型。结果表明：在近红外波段，光谱反射率与玉米叶绿素含量的相关性较大；叶绿素含量与RVI(R1001/R760)、RSI(R765/R720)、NDVI(R990-R760)/(R760+R990)、NDSI(R813-R763)/(R813+R763)、CCI(D794/D763)等植被指数均达极显著相关，其中与NDVI的相关性最大，为0.91。基于近红外波段的植被指数建立玉米叶绿素含量预测模型中，采用RVI、RSI、NDVI、NDSI所建的二次多项式模型其决定系数R2均高达0.75以上。采用990、760nm处的归一化植被指数NDVI建立的二次多项式为玉米叶绿素含量最佳预测模型，其具有最大决定系数(R2=0.855)，较小RMSE(2.433)和RE%(0.61%)，为利用高光谱信息反映玉米生长状况的叶绿素信息提供了基础。

关键词: 液体菌种, 液体菌种, 生物量, 菌球密度, 萌发活力

Abstract: In order to further explore the relationship between near-infrared band reflectance of maize and its chlorophyll content, the author analyzed the relationship between chlorophyll content of maize and nearinfrared band reflectance and vegetation index by linear and non- linear methods to establish the optimum chlorophyll content prediction model. The results showed that the correlation spectral reflectance and chlorophyll content was great at near-infrared band; chlorophyll content had highly significant correlation with RVI (R1001/R760), RSI (R765/R720), NDVI (R990-R760)/(R760+R990), NDSI (R813-R763)/(R813+R763), CCI (D794/D763) and so on, and NDVI had the biggest correlation index (0.91). Determination coefficient R2 of all quadratic polynomial adopted RVI、 RSI、 NDVI、 NDSI reached 0.75 in the maize chlorophyll content prediction model based on nearinfrared band vegetation index. The quadratic polynomial which based on NDVI at 990, 760 nm was the optimum maize chlorophyll content prediction model, it had the biggest determination coefficient (R2=0.855) and lesser RMSE (2.433) and RE% (0.61%). All those results could offer basis for using spectral information to reflect chlorophyll content in maize growth condition.

武倩雯,熊黑钢,王莉锋,靳彦华,王凯龙. 基于近红外波段玉米叶绿素含量最佳预测模型研究[J]. 中国农学通报, 2015, 31(15): 260-264.

参考文献

[1]Champagne C M,Staenz K, Bannari A, et al. Remote Sensing of Environment,2003,87:148.
[2]Batt B,Mcvicar T R Vanniel T G, et al. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2000,31:634.
[3]Gitelson A A,Yuri Gritz , Merzlyak M N,et al,Journal of Plant Physiology ,2003,160:271.
[4]易秋香,黄敬峰,王秀珍,等.玉米叶绿素高光谱遥感估算模型研究[J].科技通报,2007,23(1):83-87.
[5]刘秀英,林辉,万玲凤,等.樟树幼林叶绿素含量的高光谱遥感估算模型[J].中南林业科技大学学报,2007,27(4):49-54.
[6]李云梅,倪少祥,王秀珍,等.线性回归模型估算水稻叶片叶绿素含量的适宜性分析[J].遥感学报,2003,7(5):364-371.
[7]何挺,王静.土壤氧化铁光谱特征研究[J].地理与地理信息科学,2006,3(2):30-34
[8]李敏夏,张林森,李丙智,等.苹果叶片高光谱特性与叶绿素含量和SPAD值的关系[J].西北林学院学报,2010,25(2).
[9]朱新开,盛海君,顾晶,等.应用SPAD值预测小麦叶片叶绿素和氮含量的初步研究[J].麦类作物学报, 2005,25(2):46-50.
[10]卢晓萍,杨丙贤,徐婵娟,等.3种小檗科植物叶片SPAD值与叶绿素的相关性及通径分析[J].浙江大学学报(农业与生命科学版),2012:39(3):261-266.
[11]李凤秀,张柏,宋开山, 玉米叶面积指数与高光谱植被指数关系研究[J].遥感技术与应用,2007,22(5):586-592.
[12]潘蓓,赵庚星,朱西存,等.利用高光谱植被指数估测苹果冠层叶绿素含量[J].光谱学光谱分析,2013,33(8):2203-2206.
[13]姚霞,朱艳,田永超,等.小麦叶层氮含量估测的最佳高光谱参数研究[J].中国农业科学,2009,42(8):2716-2725.
[14]卢晓萍,杨丙贤,徐婵娟,等.3种小檗科植物叶片SPAD值与叶绿素的相关性及通径分析[J].浙江大学学报(农业与生命科学版),2012:39(3):261-266.
[15]蒋金豹,陈云浩,黄文江,等.病害胁迫下冬小麦冠层叶片色素含量高光谱遥感估测研究[J].光谱学与光谱分析,2007,27(7):1363-1367.
[16]杨杰,田永超,等.水稻上部叶片叶绿素含量的高光谱估算模型[J].生态学报,2009,12(29) :6561-6571.
[17]吉海彦,王鹏新,严泰来.冬小麦活体叶片叶绿素和水分含量与反射光谱的模型建立[J].光谱学与光谱分析,2007,27(3):514-516.
[18]王凯龙,熊黑钢,张芳.干旱区冬小麦不同生长阶段的光谱特征与叶绿素含量估测研究[J].干旱区资源与环境,2013,27(11):45-49.
[19]张强,李自超,傅秀林.等. 不同株穗型水稻超高产品种叶绿素含量变化规律及籽粒灌浆动态研究[J].作物学报,2005,31(9):1198-1206.
[20]陈志强,王磊,白由路,等.整个生育期玉米叶片SPAD高光谱预测模型研究[J].光谱学与光谱分析,2013,33(10):2838-2842.

基于近红外波段玉米叶绿素含量最佳预测模型研究

Optimum Prediction Model of Maize Leaf Chlorophyll Content Based on Near-infrared Band

PDF (PC)

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价

关于本刊

作者中心

审者中心

在线期刊

联系我们

[1]	董文彩, 刘宪斌, 李红梅, 赵双梅, 包金美, 沈健萍, 梁芳, 鲁美. 不同水平供钙量对木本观赏植物生长发育的影响[J]. 中国农学通报, 2022, 38(8): 42-50.
[2]	赵双梅, 刘宪斌, 李红梅, 董文彩, 沈健萍, 包金美, 梁芳, 鲁美. 云南哀牢山湿性常绿阔叶林土壤碳分布特征[J]. 中国农学通报, 2022, 38(8): 88-95.
[3]	李雪枫, 王坚, 叶晓园, 张秀婷, 王丽学. 苦瓜植株水浸提液对水稻种子萌发和秧苗生长的影响[J]. 中国农学通报, 2022, 38(6): 1-7.
[4]	吴文. 切根对乌桕容器苗质量的影响[J]. 中国农学通报, 2022, 38(3): 25-29.
[5]	马思琦, 李畅, 樊阳, 孙莹, 尹紫良, 林宜萌, 葛菁萍. 产油单针藻的最适培养基筛选及产油特性提升[J]. 中国农学通报, 2022, 38(27): 157-164.
[6]	梁培鑫, 唐榕, 郭晨荔, 郭睿, 何皇成, 王腾飞, 刘建国. 油莎豆对自然盐碱胁迫的生长及生理响应[J]. 中国农学通报, 2022, 38(26): 1-8.
[7]	连晓倩, 陶长铸, 郭昊澜, 李娜娜, 曹越, 吴鹏飞. 光照对芦苇生物生产力及光合能力的影响[J]. 中国农学通报, 2022, 38(20): 47-52.
[8]	马想, 蔡永立, 梁晶. 有机改良材料对滨海吹填土肥力质量的影响[J]. 中国农学通报, 2022, 38(19): 120-127.
[9]	王艳, 肖洋. 不同施肥处理对谷稗生物量和品质的影响[J]. 中国农学通报, 2022, 38(12): 20-25.
[10]	明佳佳, 向极钎, 康宇, 黄林, 陈永波, 瞿勇, 胡百顺, 殷红清. 不同钝化剂对恩施Cd污染土壤的钝化效果研究[J]. 中国农学通报, 2022, 38(1): 93-99.
[11]	魏建林, 谭德水, 李国生, 李燕, 孙燕, 刘朋朋, 崔荣宗. 基肥施用方式对小麦出苗及苗期生长的影响[J]. 中国农学通报, 2021, 37(4): 8-12.
[12]	王小林, 张盼盼, 纪晓玲, 张静, 张雄, 乔文渊. 黄土塬区施肥策略对大豆生物量分配及转化积累的影响[J]. 中国农学通报, 2021, 37(33): 23-29.
[13]	李建查, 李坤, 潘志贤, 孙毅, 方海东, 史亮涛, 张雷, 岳学文. 灌水量和种植密度的配置对干热河谷紫甘蓝生物量分配、产量及水分利用效率的影响[J]. 中国农学通报, 2021, 37(26): 50-57.
[14]	刘幸红, 张文馨, 黄雯佳, 马海林, 潘亚冬, 刘方春, 刘翠兰, 燕丽萍, 吴德军. 容器育苗基质对蓉城竹(Phyllostachys bissetii)生长的影响[J]. 中国农学通报, 2021, 37(25): 47-51.
[15]	哈发都曼, 马露露, 印彩霞, 苏维, 李冬梅, 丁怡人, 吕新, 张泽. 基于叶片SPAD的棉花氮营养指数估算研究[J]. 中国农学通报, 2021, 37(18): 31-37.