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整个生育期玉米叶片SPAD高光谱预测模型研究

第3第13卷,0期            光谱学与光谱分析

年201310月            SectroscondSectralAnalsisppyapyVol.33,No.10,28382842pp

,October2013 

整个生育期玉米叶片犛犘犃犇高光谱预测模型研究

陈志强,王 磊,白由路,杨俐苹,卢艳丽,王 贺,王志勇

中国农业科学院农业资源与农业区划研究所,农业部植物营养与肥料重点实验室,北京 100081

摘 要 以两年完整生育期玉米田间试验为基础,利用便携式地物光谱仪和叶绿素仪(分别测定SPAD502),在两者相关分析的基础上,选取多种光谱参数分别构建了每年的了叶片高光谱数据和叶绿素含量(SPAD)叶片SPAD预测模型,并对模型进行了详细的验证和评价。结果表明:两年间叶片光谱反射率及其一阶导数的平均值曲线差别很小;两年间叶片SPAD与光谱反射率及其一阶导数的相关系数曲线的敏感区域基本((相同;以一阶导数为光谱参数构建的预测模型效果不稳定;以L和DCI和DSI犚犚SI犚550附近,680附近)680附近,构建的预测模型效果良好,能有效预测玉米叶片S犚PAD。710附近)关键词 玉米叶片;SPAD;高光谱数据;预测模型

:/()中图分类号:S513  文献标识码:A   犇犗犐10.3964201310283805.issn.10000593j

大田试验地点设在中国农业科学院国际农业产业园区

引 言

  叶绿素是作物叶片的重要色素,其含量高低能反映作物

1]

,叶绿素含量对作物氮素管理具有重要意的氮素营养状况[

2]

。地物光谱仪叶片夹持器能直接测定叶片高光谱数义[[]

据3,但是,利用高光谱技术构建叶绿素含量的预测模型

4]

,直接测定大量的叶绿素含量也比较时,数据需求量较大[

5,6]

。便携式叶绿素仪(繁琐[能够准确测定叶片SPAD502)[,][,0]

。叶片SSPAD78,被广泛应用于作物氮肥管理中91PAD

[11]

,提高预测模型的又易于实现与高光谱数据的准确对应

稳定性,因而利用高光谱技术构建叶片SPAD预测模型的研

12]

。究也较为常见[

内,耕种方式为冬小麦/夏玉米的常年轮作,玉米品种为“郑

”,种植密度约为55(),数据来源于单95800株/667m

2011年和2012年的整个生育期玉米试验。试验采用单因素(,设计,共设7个处理(N)N0,N1,N2,N3,N4,N5,N6)施肥量依次为(0,60,120,180,240,300,360kN·g,Nhm-2)3为正常施肥处理;肥料的施入方式为:氮肥40%用作基肥,60%拔节至大喇叭口期间施入,磷肥、钾肥在冬小麦季施入,玉米生长季不再施肥。12 数据采集

叶片光谱测定选用美国ASDFieldSec便携式地物光谱p。为确保数仪,叶绿素含量测定选用叶绿素仪(SPAD502)据之间的可比性,两年试验测定时间都在拔节期、大喇叭口期、开花吐丝期、灌浆期和蜡熟期。在每个处理中选取代表性植株,利用自带光源型手持叶片光谱探测器直接测定叶片光谱,自上部第一片完全展开叶至底部最后一片完全展开叶,依次测定所有叶片光谱,同时在所测光谱部位测定叶片SPAD,多次测量后取SPAD平均值,实现两种数据之间的精准对应。13 数据分析

利用软件ViewSecPro5.7导出光谱数据,利用Excelp进行后期数据的处理。依据光谱反射率(及其一阶导数犚)(与叶片S表1)构建犚′)PAD值的关系,选取多种光谱参数(预测模型,利用平均相对误差(和相对根均方误差MRE)

进行预测模型构建时,光谱参数的选择方法多种多

13]

,而后期对模型验证时,许多光谱参数为无效参数,不样[

但耗时费力且效果不明显,如何有效选取光谱参数显得尤为重要。本文以此为基点,以两年完整生育期的玉米田间试验为基础,在选取多种光谱参数的基础上,建立基于高光谱技术的玉米叶片SPAD预测模型,并利用两年的试验数据分别对预测模型进行验证和评价,最终为玉米田间氮素的实时管理提供技术支持。

1 实验部分

11 试验设计

20130112,修订日期:20130322 收稿日期:

))和北京市自然科学基金项目(资助310009376122029 基金项目:国家自然科学基金项目(

:1984年生,中国农业科学院农业资源与农业区划研究所博士研究生  emailczcxc26.com 作者简介:陈志强,@1qygg

:mailwanlei02@caas.cn通讯联系人  eg

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