受渍冬小麦不同叶位叶片的SPAD高光谱估算

实时、准确获取叶绿素含量信息对及时了解农作物受害程度、指导农业生产和估测产量等具有重要意义。为探索受渍冬小麦各层叶片叶绿素相对含量(SPAD)的最优估测模型,本研究设置排灌可控的冬小麦渍害胁迫梯度微区试验,分析了15个常用高光谱特征指数与SPAD的相关关系,并对基于多元线性回归、支持向量机、BP神经网络、决策树和随机森林模型的受渍冬小麦各层叶片SPAD的估算结果进行了对比分析。结果表明：短期渍水(≤3 d)对冬小麦分层叶片的SPAD值影响不明显,当渍水时间大于9 d时,SPAD值随着渍水时间的增加降低较为明显,在生长后期为0;15个高光谱特征指数与SPAD均达到极显著相关水平(P<0.05),其中Ctr2、Dy、NDVI和SIPI 4个指数与SPAD的相关性最好,其相关系数的绝对值分别达到0.880、0.868、0.868和0.833;与基于L1、L2和L3层叶片SPAD相比,基于平均SPAD的高光谱估算结果最好,其R²达到0.719;与其他4个估算模型相比,随机森林模型可较好地估算各层叶片的SPAD值,其R²、RMSE、RE分别为0....     

基于高光谱和数字图像特征指数的受渍冬小麦SPAD估算

为了探索基于高光谱和数字图像技术的受渍冬小麦SPAD最优监测方法,本研究基于排灌可控的微区试验,通过分析常用的15个高光谱特征指数和14个数字图像特征指数与受渍冬小麦叶绿素相对含量(SPAD)的相关关系,构建了基于最优监测特征指数的BP神经网络模型,对受渍冬小麦的SPAD进行估算.结果 表明:与正常小麦相比,短期渍水(...