已有研究發(fā)現,植物的最大凈光合速率(A_max)決定了其潛在的光合能力。以冬小麥為研究對象,以2017年、2018年4-6月獲取的拔節(jié)期、挑旗期、開花期和灌漿期4個重要生育期的不同葉位葉片的原始光譜（350～1 350 nm）與氣體交換數據為基礎,旨在建立基于連續(xù)小波變換的冬小麥葉片最大凈光合速率估算模型。結果表明,基于連續(xù)小波變換方法估算的模型,2017年、2018年的建模決定系數（R²）分別為0.62、0.77,驗證R²分別為0.65、0.77,其估算模型的精度遠高于基于植被指數建立的模型。通過對比分析幾種植被指數與高光譜數據對最大凈光合速率的估算結果發(fā)現,植被指數對小麥葉片A_max的解釋能力較低,無法對光合能力作出正確且精確的估算�；谶B續(xù)小波變換方法對冬小麥葉片A_max的估算精度較高,可以作為預估冬小麥生長狀況、產量的依據。 

【文章來源】：江蘇農業(yè)學報. 2020,36(03)北大核心CSCD

【文章頁數】：9 頁

【部分圖文】：

試驗田分布情況

本研究選取2017年、2018年拔節(jié)期、挑旗期、開花期、灌漿期共190張冬小麥葉片的反射率原始光譜與Amax作為研究對象,其中2017年、2018年的葉片信息數分別為112個、78個,根據方法1.4,得到2017年、2018年光譜對應的多尺度小波系數與Amax的決定系數。由圖2、圖3可以看出,原始光譜對Amax較為敏感的波段主要集中在350～800 nm。根據原始光譜與Amax在不同尺度、不同波段的決定系數得出,2017年的決定系數滿足0.01顯著水平的敏感波段集中在第1、2、3、4、5、6、7、9、10尺度;2018年的決定系數滿足0.01顯著水平的敏感波段集中在第1～9尺度。圖3 2018年試驗數據的小波系數與Amax的決定系數

圖2 2017年試驗數據的小波系數與Amax的決定系數基于圖2與圖3的結果,挑選出R2滿足0.01顯著水平的10個敏感波段區(qū)間,再從10個敏感波段區(qū)間中挑選出決定系數最高的10個波段作為輸入變量。本研究主要分析350～1 350 nm區(qū)間的波段,由表2、表3可以看出,2017年選中的波段尺度集中在第1、2、3、6、7尺度,在已選取的波段中,R2最高的為第7尺度,為0.53,選取的10個波段的R2均大于0.40。2018年選取的波段尺度為1、2、3、5,共4個,在已選取的波段中,R2最高的為第1尺度,為0.58,選取的10個波段的R2均大于0.50。2017年、2018年2年選取的波段范圍為350～800 nm,選取的敏感波段對應的R2均滿足0.01顯著水平�？梢钥闯�,2017年、2018年2年內敏感波段的選取受當年外部條件的影響較大,關于選取不同年份、固定波段的方法還需要深入探討。

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3248894