毛竹生化組分含量直接影響和制約毛竹生理生態(tài)過程。為利用高光譜遙感快速準(zhǔn)確獲取毛竹生化組分含量,本研究結(jié)合實測數(shù)據(jù)集和PROSPECT輻射傳輸模型,探討了毛竹葉片葉綠素含量、等效水厚度和干物質(zhì)含量的普適性高光譜指數(shù)提取方法,提出了毛竹葉片葉綠素含量指數(shù)ND （565,2 245）、等效水厚度指數(shù)D （770,1 465）及干物質(zhì)量指數(shù)SR （1 425,2 300）,指數(shù)模型估算值與實驗室化學(xué)分析測量值間的均方根誤差（RMSE）分別為3.30μg/cm²,3.6×10-4g/cm²和5.5×10-4g/cm²。得出的指數(shù)可以用于毛竹葉片生化組分的高光譜快速監(jiān)測,對于實時掌握毛竹生長狀態(tài)具有重要意義。 

【文章來源】：三峽生態(tài)環(huán)境監(jiān)測. 2020,5(04)

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

基于D (770,1 465）指數(shù)估算的EWT值與實際值間關(guān)系圖

目前，國內(nèi)外對于植物葉片尺度的生化組分高光譜遙感研究已經(jīng)較為成熟。Le Maire等總結(jié)[24]幾乎所有類型的指數(shù)歸為如下幾類：1）使用簡單的一個波段反射率或者簡單的兩個反射率的差；2）兩個波段反射率的比值（SR);3）變形的歸一化指數(shù)（ND）。本文較為全面地研究了五種不同指數(shù)類型在毛竹葉片生化組分估算中的應(yīng)用。有研究表明光譜指數(shù)對植被水分狀態(tài)變化的敏感性在不同物種間的表現(xiàn)不同，而國內(nèi)外對毛竹生化組分高光譜遙感的研究較少[25-26]。Sims和Gamon等[16]指出指數(shù)NDVI (800,680）、SR (750,680）和1/R700與葉片葉綠素含量相關(guān)，但是這些指數(shù)不能準(zhǔn)確估算毛竹葉綠素，其RMSE分別為6.78μg/cm2,6.88μg/cm2和7.24μg/cm2。由于植被水分含量在生態(tài)系統(tǒng)中有重要的作用，同樣有很多指數(shù)用于葉片水分含量估算，比如Pe?uelas[27]的WI指數(shù)，R (895,972);Gao[28]的指數(shù)NDWI(860,1 240);Hardisky[29]的NDII指數(shù)（R819-R1649）/（R819+R1649）。此外，隨著葉片尺度的模型PROSPECT的廣泛應(yīng)用，EWT的研究熱度也越來越高。但是，這些估算EWT的指數(shù)在毛竹的實測數(shù)據(jù)集中表現(xiàn)都不佳。本文得出的最佳指數(shù)，除了R型，其他幾種類型的RMSE值均較小，精度較高。葉片高光譜信息相對較少用于LMA的預(yù)測。Ourcival[30]等提出高光譜信息可以用來估算冬青樹葉的LMA含量。然而，他們的研究是基于偏最小二乘（PLS）分析，需要使用400～2 500 nm范圍內(nèi)的全部光譜信息，本文只需2個波段，模型較為簡單。

實測毛竹葉片反射率（a）和PROSPECT模型模擬葉片反射率（b)

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號：3557528