基于车载式冠层光谱传感器的玉米拔节期叶绿素含量诊断(英文)

作     者：刘豪杰 李民赞 孙红 赵毅 文瑶 杨玮 

作者机构：中国农业大学"现代精细农业系统集成研究"教育部重点实验室北京100083 农业部农业信息获取技术重点实验室北京100083 

出 版 物：《农业工程学报》 (Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering)

年 卷 期：2015年第31卷第S2期

页      面：169-173页

核心收录：

学科分类：080202[工学-机械电子工程] 08[工学] 09[农学] 0901[农学-作物学] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：948 Project(2011-G 32) NSFC Program(31271619,31501219) 

主　　题：叶绿素 无损检测 光谱分析 CropspecTM 冠层发射率 植被指数:玉米 

摘      要：CropspecTM是一种基于735 nm和808 nm的车载式主动作物冠层光谱传感器,能够快速、无损地检测作物氮素营养状态。为了评价其检测精度,针对农大8号和京农科等2种玉米作物品种,使用该检测系统在拔节期采集作物冠层在808nm和735nm波段处的反射率。然后组合计算了DVI735,NDVI735,PVI735和RDV735等常规的植被指数,并基于RVI735构造了一种新的植被指数MRVI735。通过分析各植被指数与叶绿素含量指标SPAD值之间的相关关系得出:对于农大8号,MRVI735、NDVI735和RVI735与叶绿素含量指标的相关性较好,相关系数分别是:-0.7482、-0.6763和-0.6786,达到强相关水平。对于京农科,NDVI735、MRVI735和RVI735与叶绿素含量指标的相关性较好,相关系数分别是:0.7270、0.7252和0.7245,达到强相关水平。对于2个玉米品种,都分别选取了相关系数最好的一个和两个植被指数为参数,分别建立了一元线性回归模型和二元线性回归模型。农大8号的一元模型和二元模型的R2c分别是0.6052和0.7774,R2v分别是0.5017和0.6911。京农科的一元模型和二元模型的R2c分别是0.5449和0.5626,R2v分别是0.4974和0.4506。结果表明:采用CropspecTM传感器进行拔节期玉米叶绿素含量的快速、无损检测是可行的。该研究为拔节期玉米叶绿素含量的诊断提供了技术支持。