一种估测小麦冠层氮含量的新高光谱指数

提出了一种估测小麦冠层氮含量的新高光谱指数--微分归一化氮指数(FD-NDNI)。以FieldSpec Pro FR地物光谱仪采集拔节后至孕穗前小麦的冠层光谱190份,随机抽取142份作为训练集,其余48份作为预测集。将光谱以小波阈值去噪法去噪后,利用其525、570 与730 nm处的一阶导数值,采用差值、比值以及归一化的方法构建了12种光谱指数以实现小麦冠层氮含量的估测,并与mNDVI705、mSR以及NDVI705等22种常用指数进行了比较分析。发现指数FD-NDNI对小麦冠层氮含量的估测结果最佳,其估测模型(指数形式)校正集决定系数(C-R²)与预测集决定系数(P-R²)分别达0.818与0.811,优于mNDVI705等常用指数。进一步分析表明,在各指数中,FD-NDNI对叶面积系数最不敏感,可最有效地避免冠层郁闭度等因素对氮含量估测的影响。为优化结果,采用最小二乘支持向量回归算法(LS-SVR)对模型进行了改进,当模型惩罚系数C与RBF核函数参数g取得最优解6.4与1.6时,其C-R²与P-R²分别提高至0.846与0.838,具有比指数模型更高的精度。结果表明:FD-NDNI是小麦冠层氮含量估测的优选指数,LS-SVR为建模的优选算法。     

基于地面观测光谱数据的冬小麦冠层叶片氮含量反演模型

冬小麦冠层叶片氮含量是反映其产量与品质的重要指标,构建高普适性、高精准性冬小麦冠层叶片氮含量高光谱反演模型对提高其监测效率具有重要意义。以不同地点、品种、年份、施氮水平、生育期的大田试验数据为基础,基于两波段光谱植被指数NDRE和550 nm光谱反射率组合构建一个三波段植被指数NEW-NDRE,并与11个传统冬小麦冠层叶片氮素光谱指数进行比较。结果表明: NEW-NDRE及传统植被指数中NDRE、NDDA、RI-1dB与冬小麦冠层叶片氮含量的相关性较好;其中,灌浆初期NEW-NDRE与冬小麦冠层叶片氮含量相关性最好,决定系数R²为0.9,均方根误差(RMSE)为0.4;经独立数据检验,以NEW-NDRE为变量建立的冬小麦冠层叶片氮含量反演模型的平均相对误差(RE)为9.3%,明显低于以NDRE、NDDA、RI-1dB为变量的模型RE。总体上,新构建的NEW-NDRE对冬小麦冠层叶片氮含量的模拟能力显著优于传统指数,减弱了试验条件的限制性,可为精准施肥提供新的技术支撑。     

稻麦叶片氮积累量与冠层反射光谱的定量关系

作物氮素积累动态是评价作物群体长势及估测产量和品质的重要指标,对于作物氮素的实时监测和精确管理具有重要意义。该文以5个小麦(Triticum aestivum)品种和3个水稻(Oryza sativa)品种在不同施氮水平下的3年田间试验为基础,综合研究了稻麦叶片氮积累量与冠层反射光谱的定量关系。结果表明,不同试验中拔节后叶片氮积累量均随施氮水平呈上升趋势;稻麦冠层光谱反射率在不同施氮水平下存在明显差异,可见光区(460~710 nm)反射率一般随施氮水平的增加逐渐降低,近红外波段(760~1 220 nm)反射率却随施氮水平的增加逐渐升高;就单波段而言,810和870 nm处的冠层光谱反射率均与稻麦叶片氮积累量具有相对较高的相关性;在光谱参数中,比值植被指数(Ratio vegetation index, RVI)(870,660)和RVI(810,660)均与稻麦叶片氮积累量具有高度的相关性,且相关系数明显高于单波段反射率,尤其是水稻作物;对于小麦和水稻,均可以利用统一的波段和光谱指数来监测其叶片氮积累量,并可以采用统一的回归方程来描述其叶片氮积累量随单波段反射率和反射光谱参数的变化模式,但若采用单独的回归系数则可以提高稻麦叶片氮积累量估测的准确性。     

Threshold values of canopy reflectance indices and chlorophyll meter readings for optimal nitrogen nutrition of tomato

Sustainable and optimal economic N management requires correct and timely on‐farm assessment of crop N status to detect N deficiency or excess. Optical sensors are promising tools to assess crop N status throughout a crop or at critical times. The ability of optical sensor measurements of canopy reflectance (Crop Circle ACS 470) and leaf chlorophyll (SPAD 502 chlorophyll meter) to assess crop N status was evaluated weekly throughout an indeterminate tomato crop. Strong linear relationships with the optical sensor measurements were obtained, throughout most of the crop, for both (a) crop N content for ranges of 1.5–4.5%, and (b) the nitrogen nutrition index (NNI) for ranges of 0.4–1.3. The relationships of the optical sensor measurements to crop NNI were generally equal to or slightly better than with crop N content. Indices based on reflectance in the red, the normalised difference vegetation index (NDVI) and the red vegetation index (RVI), were the best predictors of crop N status in terms of goodness of fit, earliness and maintenance of relationships throughout the crop. SPAD chlorophyll readings and reflectance indices based on reflectance in the green, the normalised difference vegetation index on greenness (GNDVI) and the green vegetation index (GVI), were good indicators of crop N status for most of the crop, but with lower goodness of fit in the latter part of the crop. The linear relationships between sensor indices and readings with NNI or crop N content, each week, demonstrated the potential for using proximal canopy reflectance indices such as NDVI and RVI, and chlorophyll meter for monitoring crop N status of indeterminate tomato crops. Threshold values for optimal crop N nutrition for canopy reflectance indices and for chlorophyll meter readings were derived for each day of measurement from the relationships between optical sensor measurements and NNI by solving for NNI = 1. The threshold values obtained for each index and type of measurement varied during the crop cycle. The approach developed for determining threshold values from NNI can facilitate on‐farm use of optical sensors for monitoring crop N status, by enabling assessment of whether crop N status is excessive, deficient or adequate.     

于星载通道光谱指数与小麦冠层叶片氮素营养指标的定量关系

利用空间遥感信息大面积监测小麦冠层氮素营养状况和生产力指标具有重要意义和应用前景.本研究基于不同施氮水平下小麦冠层反射光谱信息,利用响应函数模拟基于不同卫星通道构建的光谱指数(包括单波段、比值光谱指数和归一化光谱指数),分析基于星载通道的光谱指数与小麦冠层叶片氮素营养指标的定量关系,确定监测小麦冠层叶片氮素营养的较好卫星传感器和光谱波段,建立小麦冠层氮素营养指标监测方程.结果表明：利用NDVI(MSS₇, MSS₅)、NDVI(RBV₃, RBV₂)、TM₄、CH₂、MODIS₁和MODIS₂遥感数据可以预估小麦叶片氮含量(LNC),其决定系数（R₂）在0.60以上;应用NDVI(PB₄, PB₂)、NDVI(CH₂, CH₁)、NDVI(MSS₇, MSS₅)、RVI(MSS₇, MSS₅)、MODIS₁和MODIS₂可以预测小麦叶片氮积累量(LNA),其R₂大于0.86.比较而言,NDVI(MSS₇, MSS₅)和NDVI(PB₄, PB₂)分别为预测小麦LNC和LNA的适宜星载通道光谱参数.     

不同水氮条件下水稻冠层反射光谱与植株含水率的定量关系

研究了不同土壤水氮条件下水稻 (Oryzasativa) 冠层光谱反射特征和植株水分状况的量化关系。结果表明, 水稻冠层近红外光谱反射率随土壤含水量的降低而降低, 短波红外光谱反射率随土壤含水量的降低而升高。相同土壤水分条件下, 高氮水稻的冠层含水率高于低氮水稻的冠层含水率 ;同一水分条件下, 高氮处理的可见光区和短波红外波段光谱反射率低于低氮处理, 近红外波段光谱反射率高于低氮处理。发现拔节后比值植被指数 (R810 /R460 ) 与水稻叶片含水率和植株含水率呈极显著的线性相关, 模型的检验误差 (RootmeansquareError, RMSE) 分别为 0.93和 1.5 0。表明比值植被指数R810 /R460 可以较好地监测不同生育期水稻叶片和植株含水率。     

小麦叶片氮素状况与光谱特性的相关性研究

 系统分析了不同时相下两个小麦(Triticum aestivium)品种叶片含氮量及叶片氮积累量与冠层光谱反射特征的关系。结果表明,随施氮水平的增加,小麦冠层在可见光区的反射率逐渐降低,而近红外波段的反射率逐渐升高。小麦叶片氮素状况与比值指数或归一化指数显著相关,两个品种表现极为一致,可以用一个指数方程来拟合。分阶段建模并没有提高模型的精度,因此可以建立一个适用于整个生育时期的通用氮素诊断方程。叶片含氮量同光谱指数在整个生育期内的关系要优于叶片氮积累量的,其中,与叶片含氮量关系最佳的指数为红波段(660 nm)和蓝波段(460 nm)的组合(R2>0.80);与叶片氮积累量关系最佳的光谱指数为中红外波段(1 220 nm)与红波段(660 nm)的组合(R2>0.62)。     

棉花冠层高光谱参数与叶片氮含量的定量关系

建立棉花(Gossypium hirsutum)氮素状况的光谱监测技术对于棉花营养诊断和长势估测具有重要意义。该研究利用冠层高光谱反射率及演变的多种高光谱参数,分析了不同施氮水平下不同棉花品种叶片氮含量与冠层反射光谱的定量关系,建立了棉花叶片氮含量的敏感光谱参数及预测方程。结果显示,棉花叶片氮含量和冠层高光谱反射率随不同施氮水平呈显著变化。棉花叶片氮含量的敏感光谱波段为600~700 nm的可见光波段和750~900 nm的近红外波段,且叶片氮含量与比值植被指数RVI [average (760~850), 700]有密切的定量关系,4个品种的平均决定系数在0.70左右。进一步分析表明,可以用统一的回归方程来描述不同品种、不同生育时期和不同氮素水平下棉花叶片氮含量随反射光谱参数的变化模式,从而为棉花氮素营养的监测诊断与精确施肥提供技术依据。     

水稻氮素营养高光谱遥感诊断模型

对水稻氮素含量与原始光谱反射率、一阶微分光谱以及高光谱特征参数间的相关性进行了分析,并构建和验证了以遥感参数为自变量的水稻氮素营养诊断模型.结果表明：氮素含量在水稻各器官中总的变化趋势为茎<鞘<穗<叶;各器官在可见光波段的光谱反射能力为叶<穗<鞘<茎,在近红外波段则与此相反.以波长796.7 nm处的光谱反射率和738.4 nm处的一阶微分光谱反射率为自变量的线性模型和指数模型的决定系数（R²）分别为0.7996和0.8606,二者均能较好地诊断水稻氮素营养,但最适合诊断水稻氮素含量的拟合模型是以植被指数的归一化变量（SD_r-SD_b）/（SD_r+SD_b）为自变量构建的水稻氮素营养高光谱遥感诊断模型［y=365871+639323（SD_r-SD_b）/（SD_r+SD_b）,R₂＝0.8755,RMSE＝0.2372,相对误差＝11.36％］,该模型可定量诊断水稻氮素营养.     

基于高光谱遥感的小麦叶干重和叶面积指数监测

生物量和叶面积指数(LAI)是描述作物长势的重要参数, 叶干重和LAI的实时动态监测对小麦(Triticum aestivum)生长诊断和管理调控具有重要意义。为分析多种高光谱参数估算小麦叶干重和LAI的效果, 建立小麦叶干重和LAI的定量监测模型, 该研究连续3年采用不同小麦品种进行不同施氮水平的大田试验, 于小麦不同生育期采集田间冠层高光谱数据并测定叶片叶干重和LAI。试验结果显示, 小麦叶干重和LAI随施氮水平的提高而增加, 随生育进程呈单峰动态变化模式。小麦叶干重和LAI与光谱反射率间相关性较好的区域主要位于红光波段(590~710 nm, r<-0.60)和近红外波段(745~1 130 nm, r>0.69)。对于不同试验条件下的叶干重和LAI, 可以使用统一的光谱参数进行定量反演, 其中基于RVI (810, 560)、FD755、GM1、SARVI (MSS)和TC3等光谱参数的方程拟合效果较好。经不同年际独立试验数据的检验表明, 以参数RVI (810, 560)、GM1、SARVI (MSS)、PSSRb、(R_750-800/R_695-740) -1、VOG2和MSR705为变量建立的叶干重和LAI监测模型均给出较好的检验结果。因此, 利用关键特征光谱参数可以有效地评价小麦叶片生长状况, 尤其是光谱参数RVI (810, 560)、GM1和SARVI (MSS)可以对不同条件下小麦叶干重和LAI进行准确可靠的监测。     

Corn (Zea mays L.) growth, leaf pigment concentration, photosynthesis and leaf hyperspectral reflectance properties as affected by nitrogen supply

Plant nitrogen (N)deficiency often limits crop productivity. Early detection of plant N deficiency is important for improving fertilizer N-use efficiency and crop yield. An experiment was conducted in sunlit, controlled environment chambers in the 2001 growing season to determine responses of corn (Zea mays L. cv. 33A14) growth and leaf hyperspectral reflectance properties to varying N supply. Four N treatments were: (1) half-strength Hoagland's nutrient solution applied throughout the experiment (control); (2) 20% of control N starting 15 days after emergence (DAE); (3) 0% N starting 15 DAE; and (4) 0% N starting 23 DAE (0% NL). Plant height, the number of leaves, and leaf lengths were examined for nine plants per treatment every 3–4 days. Leaf hyperspectral reflectance, concentrations of chlorophyll a, chlorophyll b,and carotenoids, leaf and canopy photosynthesis, leaf area, and leaf N concentration were also determined during the experiment. The various N treatments led to a wide range of N concentrations (11 – 48 g kg^–1 DW) in uppermost fully expanded leaves. Nitrogen deficiency suppressed plant growth rate and leaf photosynthesis. At final harvest (42 DAE), plant height, leaf area and shoot biomass were 64–66% of control values for the 20% N treatment, and 46-56% of control values for the 0% N treatment. Nitrogen deficit treatments of 20% N and 0% N (Treatment 3) could be distinguished by changes in leaf spectral reflectance in wavelengths of 552 and 710 nm 7 days after treatment. Leaf reflectance at these two wavebands was negatively correlated with either leaf N (r = –0.72 and –0.75^**) or chlorophyll (r = –0.60 and –0.72^**) concentrations. In addition, higher correlations were found between leaf N concentration and reflectance ratios. The identified N-specific spectral algorithms may be used for image interpretation and diagnosis of corn N status for site-specific N management.     

水稻上部叶片叶绿素含量的高光谱估算模型

叶片叶绿素 (Chl) 状况是评价植株光合效率和营养胁迫的重要指标,实时无损监测Chl状况对作物生长诊断及氮素管理具有重要意义.以不同生态点、不同年份、不同施氮水平、不同类型水稻品种的4个田间试验为基础,于主要生育期同步测定了水稻主茎顶部4张叶片的高光谱反射率及Chl含量,并计算了350～2500 nm范围内任意两波段组合而成的比值(SR[λ1,λ2])和归一化(ND[λ1,λ2])光谱指数以及已报道的对Chl敏感的光谱指数,进一步系统分析了叶片Chl含量与上述光谱指数之间的定量关系.结果表明,红边波段的比值和归一化光谱指数可以较好地预测水稻上部4叶的Chl含量(R~2>0.9),但对于不同Chl指标其最佳组合波段有所差异.估算叶绿素a (Chla)、叶绿素总量(Chla+b)和叶绿素b (Chlb)的最佳比值光谱指数分别为SR(724,709)、SR(728,709)和SR(749,745),方程拟合决定系数R~2分别是0.947、0.946、0.905;最佳归一化光谱指数分别为ND(780,709)、ND(780,712)和ND(749,745),R~2分别是0.944、0.943、0.905.引入445 nm波段反射率对上述光谱指数进行修正,可以降低叶片表面反射差异的影响,提高模型的应用范围.利用不同年份独立的试验资料对所建模型进行了检验,结果表明,修正型比值光谱指数 mSR(724,709)、mSR(728,709) 和 mSR(749,745),以及修正型归一化光谱指数mND(780,709)、mND(780,712) 和 mND(749,745) 预测 Chla、Chla+b 和 Chlb 的效果更好,其测试的RMSE分别为 0.169、0.192、0.052、0.159、0.176、0.052,RE分别为8.18%、7.74%、13.01%、8.26%、7.59%、12.96%,均较修正前降低,说明修正后的光谱指数普适性更好.     

基于减量精细采样法估算小麦叶片氮积累量的最佳归一化光谱指数

基于6个小麦品种、5个施氮水平、4年田间试验条件下不同生育时期的小麦叶片高光谱反射率和相应的氮含量及生物量,采用减量精细采样法,系统构建了350～2500 nm范围内所有两两波段组成的归一化光谱指数［NDSI（i, j）］,综合分析了小麦叶片氮积累量(LNA, g N·m^-2)与NDSI（i, j）的定量关系,确定了估算叶片氮积累量的新高光谱特征波段和光谱指数,进而建立了小麦叶片氮积累量监测模型.结果表明：估算小麦叶片氮积累量的敏感波段主要存在于可见光区和近红外区,最佳特征波段组合为720 nm和860 nm;基于NDSI(860,720)的叶片氮积累量监测模型为LNA=26.34×［NDSI(860,720)］^1.887（R²=0.900,SE=1.327）.利用独立试验资料的检验结果表明,基于NDSI(860,720)建立的回归模型对小麦叶片氮积累量的估测精度为0.823,RMSE为0.991 g N·m^-2,模型预测值与观察值之间的符合度较高.可利用新的归一化高光谱参数NDSI(860,720)来估算小麦叶片氮积累量.     

光谱植被指数与水稻叶面积指数相关性的研究

 综合分析比较了几种常见光谱植被指数与水稻（Oryza sativa）叶面积指数的相关性及其预测力。结果表明,植被指数的预测力在水稻营养生长旺盛期间最好。植被指数的预测力主要依赖于叶面积指数(LAI)的整体变化范围。因此,综合不同生育时期和氮肥处理的试验资料,光谱植被指数能准确地预测LAI的变化。LAI与各植被指数均呈曲线相关,与比值植被指数(RVI)、再归一化植被指数(RDVI)和R810/R560显著幂相关,与归一化植被指数(NDVI)、垂直植被指数(PVI)、差值植被指数(DVI)、土壤调整植被指数(SAVI)和转换型土壤调整指数(TSAVI)显著指数相关。其中,近红外与绿光波段的比值R810/R560的预测力最佳。用不同移栽秧龄、不同密度、不同水分和氮肥处理的数据对R810/R560的表现进行了检验,结果表明估算精度平均为91.22%,估计的均方差根(RMSE)平均为0.480　5,平均相对误差为-0.013。表明宽波段光谱植被指数可以准确地用来监测水稻叶面积指数。     

花期苹果树冠氮素营养状况的卫星遥感反演

以山东栖霞为研究区,基于TM和ALOS影像获取花期苹果树的冠层反演反射率,结合实测反射率,构建并筛选氮素敏感光谱指数,以敏感光谱指数为自变量,建立氮素反演模型,利用精度最高模型进行空间反演.结果表明： 光谱指数与氮素营养相关性为：冠层＞叶＞花,敏感指数构成以绿、红、近红外波段为主;反演模型精度为：支持向量机回归＞逐步回归＞单变量回归;基于不同影像的反演结果近似,叶N含量均以3～4等(27～33 g·kg^-1)为主,冠N指标均以2～4等(TM: 38～47 g·kg^-1; ALOS: 32～41 g·kg^-1)为主;基于不同影像的空间布局亦类似,研究区北部和南部的营养水平高于中部,叶N和冠N高等级区域位于西北部的苏家店镇和松山街道、东北部的臧家庄镇和亭口镇、南部的蛇窝泊镇等,与苹果生产重点镇布局一致.此研究为果树营养状况的宏观数据获取提供了可行方法,也可为其他类似遥感反演提供借鉴.     

Monitoring leaf nitrogen accumulation in wheat with hyper-spectral remote sensing

The water-retaining capacity, percolation and evaporation of stony soil in Liupan Mountains, China, were measured in order to understand the effect of rock fragments on soil hydrological processes. The results indicated that the effective water-retaining capacity of soil is positively related with the volumetric content of rock fragments, but there is no relation between saturated water-retaining capacity and rock fragment content. For the soil layers within 0–40 cm, the steady infiltration rate increases with increasing volumetric content of rock fragments until it reaches the range of 15%–20%, and then it decreases when the rock fragment content further increases. For the soil layers below 40 cm, the steady infiltration rate always increases with increasing rock fragment content. The soil evaporation rate decreases with increasing volumetric content of rock fragments when it varies in the range of 0–20%, while the soil evaporation rate keeps basically stable when the rock fragment content is higher than 20%. The soil evaporation rate shows a rising tendency with increasing size of rock fragments.     

小麦冠层反射光谱与植株水分状况的关系

研究了不同土壤水、氮条件下小麦冠层光谱反射特征与叶片和植株水分状况的相关性．结果表明,在小麦主要生育期,冠层叶片含水率与460～510、610～680和1480～1500nm波段范围内的光谱反射率有较高的相关性,植株含水率与810～870nm波段范围内的光谱反射率密切相关．在整个生长期内,小麦冠层叶片含水率与460～1500nm波段范围内的光谱反射率均有良好相关性,植株含水率与560～1480nm波段范围内光谱反射率的相关性均达到极显著水平．冠层叶片(CL)、上层叶(UL)和下层叶片(LL)含水率与光谱指数的相关程度为CL>LL>UL．冠层叶片和植株含水率与比值指(R(610,560))和光谱指数(R(610,560)／ND(810,610))呈极显著线性负相关,与归一化指数((R810-R610)／(R810+R610))呈极显著线性正相关．其中,用光谱指数(R(610,560)／ND(810,610))监测不同生育期小麦冠层叶片和植株含水率的效果最好。     

基于挺水植物高光谱信息的再生水总氮含量估测——以北京市门城湖湿地公园为例

高光谱信息是探测植物体内氮素含量状况的重要手段,而植物体中的氮素与水体含氮量息息相关.本研究区为以再生水为主要补给水水源的北京门城湖湿地公园,通过获取区内典型的再生水氮净化挺水植物芦苇和香蒲叶片的高光谱数据,并在室内测定对应样点的水体总氮含量指标, 探讨基于典型湿地挺水植物高光谱数据对水体总氮进行遥感探测的可行性.采用4种高光谱参数(光谱指数、归一化差值指数、“三边”参数及吸收特征参数)分别建立一元线性模型、逐步多元回归模型和偏最小二乘模型,根据决定系数(R²)和均方根误差(RMSE)进行模型精度检验.结果表明: 逐步多元回归和偏最小二乘模型的预测精度高于一元线性模型. 3种模型对芦苇的拟合效果均优于香蒲.偏最小二乘模型对芦苇的拟合效果最优(R²=0.854,RMSE=0.647).500～700 nm是反映水氮含量的最佳波段范围,绿峰与红谷反射率的比值与水体总氮含量具有较强的相关性,尤其是吸收特征参数能够较好地预测水体总氮含量.     

小麦叶面积指数与冠层反射光谱的定量关系

在分析不同氮素水平下小麦叶面积指数（LAI）和冠层光谱反射率随生育期变化模式的基础上,确立了LAI与冠层光谱反射率及光谱参数的相关关系,提出了小麦LAI的敏感光谱参数及预测方程.结果表明,小麦LAI和近红外短波段（760～1 220 nm）反射率都随施氮量的增加呈上升趋势,可见光波段反射率则相反;从拔节期到成熟期,LAI和近红外短波段反射率均表现为先上升后下降的趋势,而可见光波段（460～710 nm）反射率随生育期的推进先降低后升高,以孕穗期反射率最低,近红外长波段区域（1 480～1 650 nm）反射率的变化与可见光部分相同.LAI与可见光波段反射率呈负相关,与近红外短波段反射率呈极显著正相关,其中以810 nm相关性最好.可以选择RVI(810,510)和DVI(810,560)作为反演小麦LAI的光谱参数.另外,在证明垂直植被指数PVI和转换型土壤调整指数TSAVI对LAI预测能力的同时,发现利用RVI(810,510)、DVI(810,560)和PVI 3个植被指数共同推算小麦LAI的准确度更高.     

利用水稻冠层光谱特征诊断土壤氮素营养状况

系统测定了不同秸秆还田和氮肥处理下水稻(Oryza sativa)关键生育期的冠层反射光谱及土壤速效氮含量,并对两者之间的关系进行了详尽的分析。结果表明: 土壤速效氮含量在整个水稻生育期内均与可见光波段反射率呈负相关,与近红外波段反射率呈正相关。归一化及比值植被指数与土壤速效氮含量有更好的相关性,分蘖期要优于其它生育时期,以870、1 220 nm波段与560和710 nm波段的组合最佳,但两者的关系易受土壤等背景的干扰。而转换型土壤调节植被指数TSAVI能较好地消除分蘖期土壤背景的影响,两生态点可用统一的方程来拟合,用该研究中所筛选出的最佳波段组合计算出的TSAVI的表现更好,尤其是870 nm波段和710 nm波段的组合,决定系数(R²)由0.46提高到0.60。抽穗期和灌浆期由1 220和760 nm计算的比值指数R(1 220, 760)和新土壤调节植被指数SAVI(1 220,760)与土壤速效氮含量的关系则不受生态点的影响,可用统一回归方程来拟合。这说明水稻冠层反射光谱可以用来评价稻田土壤肥力状况,但仍需进一步研究。