检测高光谱和多光谱分辨率下龙爪稷的生物物理学特性和氮状态

检测高光谱和多光谱分辨率下龙爪稷的生物物理学特性和氮状态

  龙爪稷对小农户来说是一种重要的谷类作物，通过遥感技术对一些作物参数（比如作物生长情况和含氮量）进行可靠评估，

可以促进龙爪稷的应季管理。本研究采用偏最小二乘回归(PLSR)选择最佳波段法，

研究了高光谱反射率与龙爪稷冠层高度、绿色冠层覆盖度、叶面积指数(LAI)和氮浓度的关系。

就叶面积指数和干重来看，用PLSR方法得到的最佳波段大多数集中在1,000–1,100 nm，而对于其他冠层参数，

所得结果是分散的。SLR统计结果表明，在预测LAI值（R2v=0.53–0.59）和冠层覆盖度（R2v=0.72–0.76）时，

简单比例色素指数(SRPI)和冠层覆盖度（R2v=0.72–0.76）的值最大。

不管光谱分辨率如何，蓝/绿色指数(BGI1)与冠层高度（R2v=0.65–0.78）、干重（R2v=0.42–0.49）和氮浓度（R2v=0.70–0.83）都有很高的相关度。

                                            5种氮肥速率下龙爪稷的平均冠层反射率，分别于种植后(A)38、(B)46、(C)52和(D)76天取样。

与SLR方法和波段选择法相比，使用四个最大VIs值作为输入量的MLR方法，对氮浓度的预测精度都提高了14%。

对龙爪稷不同冠层参数的预测，由卫星数据计算所得的VIs值与高光谱数据近似，或者更高。

这表明，公开可访问的多光谱数据可以替代高光谱数据，用于通过精确农业来改进作物管理决策。