부산대학교 도서관

作物光谱红边参数与叶绿素含量密切相关, 是作物生长发育和营养状况的指示器。基于红边参数构建叶绿素含 量探测模型是大尺度监测作物长势的有效方法。为提升冬小麦叶绿素含量探测精度, 构建适用于不同生育期和施氮水平 条件的叶片叶绿素相对含量（chlorophyll content, CHL）估算模型。该研究通过 4 a 大田试验, 获取冬小麦 4 个关键生育 期（拔节期, 抽穗期, 开花期和灌浆期）和 3 种施氮水平条件下的冠层光谱反射率和叶片 CHL。系统比较和评估了 47 种光谱红边参数对 CHL 的敏感性, 同时采用逐步选择红边参数相对重要性提升了随机森林机器学习模型估算冬小麦 CHL 的精度。结果表明：光谱红边参数对 CHL 的敏感性受到冬小麦生育期和施氮水平的影响, 在单一生育期中的最佳 红边参数与 CHL 的决定系数 R² 在 0.39 和 0.89 之间。全生育期中最佳红边参数为 NDDRmid, 与 CHL 的决定系数 R² 为 0.76。灌浆期敏感性最高, 红边参数 REPRpi, NDDRmid, RVI2, RVI4, RVI5, RVI6, NDRE, RVI12 和 RVI13 与 CHL 的决定系数都高于 0.80, 红边参数 RVI5 与 CHL 的决定系数 R² 为 0.89。单一施氮水平条件下敏感性最佳的红边参 数与 CHL 的决定系数在 0.75 和 0.81 之间。在 N1 和 N2 条件下, 最佳红边参数为 NDDRmid。在 N3 条件下 RIDRfd 与 CHL 的决定系数最高, R² 为 0.81。在所评估的光谱红边参数中, NDDRmid, RVI5, RVI12 和 DIDA 在单一生育期和施 氮水平条件下都表现出较高的相关性。逐步选择相对重要性红边参数特征优化随机森林模型提升了 CHL 的估算精度, 全生育期中最佳估算精度为 R² =0.80 和 RMSE=4.25。不同生育期和施氮水平条件下, 红边参数 DIDA 和 RVI13 都作为随 机森林模型的重要特征。研究结果揭示了光谱红边参数在不同生育期和施氮条件下估算冬小麦 CHL 的潜力, 同时也为 基于红边参数特征的其他类型农作物叶绿素含量探测研究提供了参考。 [ABSTRACT FROM AUTHOR]