不同作物叶片和茎全磷含量与高光谱植被指数的关系
许嘉桐1
陈书涛1
张苗苗2
夏可1
王晖2
1.南京信息工程大学江苏省农业气象重点实验室,江苏南京210044;南京信息工程大学应用气象学院,江苏南京2100442.南京信息工程大学应用气象学院,江苏南京210044
摘要：为研究不同作物叶片和茎全磷含量与不同高光谱植被指数的关系,于2020年11月至2021年10月进行田间试验,测定冬小麦、油菜、蚕豆、大豆、玉米、红薯6种作物不同生长阶段的叶片、茎全磷含量和高光谱冠层反射率,进而计算归一化植被指数(NDVI)、差值植被指数(DVI)、比值植被指数(RVI)、增强植被指数(EVI)、光化学植被指数(PRI)、红边叶绿素指数(RECI)6种高光谱植被指数.利用Pearson相关分析研究了不同作物叶片、茎全磷含量与高光谱植被指数的关系,并以多元非线性回归建立了基于高光谱植被指数的叶片、茎全磷含量模拟模型.结果表明,随着作物生长,冬小麦、油菜、蚕豆、大豆叶片全磷含量逐渐降低,玉米、红薯叶片全磷含量在生长季中期较高,6种作物茎全磷含量与叶片全磷含量的季节变化规律类似.6种作物叶片全磷含量季节平均值均高于茎全磷含量季节平均值.6种作物NDVI、DVI、RVI、EVI、PRI、RECI在生长中期相对较高.6种作物叶片全磷含量与不同高光谱植被指数之间的相关系数不同,且与叶片和茎全磷含量存在显著相关关系的高光谱植被指数也不同.基于6种植被指数NDVI、DVI、RVI、EVI、PRI、RECI的模型可模拟6种作物叶片全磷含量33.9％(R2=0.339)～75.2％(R2=0.752)的季节变化,6种作物叶片全磷含量实测值与模拟值之间的一元线性回归线接近1:1线,一元线性回归方程R2=0.657.基于5种植被指数NDVI、RVI、EVI、PRI、RECI的模型可模拟6种作物茎全磷含量23.4％(R2=0.234)～60.0％(R2=0.600)的季节变化,6种作物茎全磷含量实测值与模拟值之间的一元线性回归线接近1:1线,一元线性回归方程R2=0.524.不同作物叶片或茎全磷含量的特征植被指数不同,基于多种植被指数的多元回归模型可较好地模拟冬小麦、油菜、蚕豆、大豆、玉米、红薯叶片和冬小麦、油菜、玉米、红薯茎全磷含量季节变化.
关键词：作物叶片茎全磷含量高光谱植被指数模拟
分类号：S181(农业生物学)
资助基金：国家自然科学基金(41775151)大学生创新创业训练计划项目(202110300040)
论文发表日期：2022-09-15
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：10( 141-150 )
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