本文選題：花生 + 葉綠素含量�。� 參考：《江蘇農業(yè)科學》2017年01期

【摘要】：葉綠素是植物體進行光合作用吸收光能物質的主要色素,直接影響植被的光合作用。高光譜遙感為快速、大面積監(jiān)測植被的葉綠素變化提供了可能。實測了不同品種、肥水條件下,花生冠層的高光譜反射率與葉綠素含量數(shù)據(jù),對二者進行了相關分析;首先采用相關系數(shù)較大的波段作為變量進行葉綠素含量的估算,其次采用特定葉綠素敏感波段建立葉綠素估算模型。經對比發(fā)現(xiàn),以原始高光譜反射率所構建的估算模型精度不高;一階導數(shù)與葉綠素含量之間的關系采取同樣的方法,表明線性模型可較好地預測葉綠素含量;最后在高光譜特征變量中,λr、λg、λo為自變量所構建的模型均通過極顯著檢驗,以λr所構建的指數(shù)模型具有最大的決定系數(shù)(r2=0.543 5)和F值(F=33.333);通過精度檢驗,綜合分析認為,以662 nm處的一階微分反射率所構建的線性模型和以紅邊位置所構建的指數(shù)模型均可作為葉綠素含量估算較為合適的高光譜模型。
[Abstract]:Chlorophyll is the main pigment of photosynthesis, which directly affects the photosynthesis of vegetation. Hyperspectral remote sensing provides the possibility for rapid and large area monitoring of chlorophyll changes in vegetation. The hyperspectral reflectance and chlorophyll content data of peanut canopy were measured and analyzed under different varieties and water conditions. Firstly, the band with high correlation coefficient was used as a variable to estimate chlorophyll content. Secondly, a specific chlorophyll sensitive band is used to establish a chlorophyll estimation model. The comparison shows that the estimation model based on the original hyperspectral reflectance is not accurate, and the relationship between the first derivative and chlorophyll content is the same, which shows that the linear model can predict chlorophyll content well. Finally, among the hyperspectral characteristic variables, the models constructed by 位 _ r, 位 _ g and 位 _ o as independent variables have passed the extremely significant test, and the exponential model constructed by 位 _ r has the largest determinant coefficient (r _ 2n _ (0.543 ~ 5) and F value (F ~ (33) 333C). The linear model based on the first order differential reflectance at 662 nm and the exponential model based on the red edge position can be used as hyperspectral models for estimating chlorophyll content.
【作者單位】： 山東省農業(yè)可持續(xù)發(fā)展研究所;中國礦業(yè)大學;
【基金】：山東省農業(yè)科學院科技創(chuàng)新重點項目(編號:2014CXZ09-2)
【分類號】：S565.2;S127

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本文編號：1903784