基于高光譜數(shù)據(jù)的棉花生長(zhǎng)信息定量模型研究.pdf

1、[研究目的]利用高光譜儀對(duì)不同處理下的棉花冠層進(jìn)行多時(shí)相監(jiān)測(cè)，獲取棉花全生育期各種生長(zhǎng)信息?；诠庾V微分技術(shù)和多種分析算法，研究棉花葉面積指數(shù)、生物量、覆蓋度與高光譜數(shù)據(jù)的相關(guān)性，篩選適宜的特征參數(shù)和植被指數(shù)，旨在建立棉花全生育期生長(zhǎng)信息最佳定量模型。 [研究方法]選用北疆棉田主栽品種(新陸早13號(hào)和新陸早19號(hào))，以19種高光譜特征參量和18種植被指數(shù)做光譜參數(shù)的自變量，分別與棉花LAI、生物量、覆蓋度進(jìn)行相關(guān)分析，建立擬合棉

2、花生長(zhǎng)信息的數(shù)學(xué)回歸模型：為確立精度較高的棉花生長(zhǎng)信息定量模型進(jìn)行模型驗(yàn)證和精度檢驗(yàn)。 [本文特色]首次使用數(shù)碼拍照結(jié)合Maflab軟件提取棉花覆蓋度數(shù)據(jù)；選用多種波段組合的NDVI與RVI等植被指數(shù)形式；重點(diǎn)引入3種垂直植被指數(shù)形式，嘗試應(yīng)用于棉花生長(zhǎng)信息估算。 [研究?jī)?nèi)容與結(jié)果]： 一、不同的品種、密度、配置下兩品種棉花(XLZ-13和XLZ-19)全生育期LAI動(dòng)態(tài)變化符合S型單峰曲線趨勢(shì)，LAI于花鈴期達(dá)

3、峰值。22.5萬(wàn)株·hm<'-1>的種植密度可獲得較理想的LAI；等行距或小三膜棉花產(chǎn)量較高。4種配置下棉花冠層光譜反射率或微分值的變化與各生育時(shí)期LAI的變化具有同步對(duì)應(yīng)性，符合棉花生育規(guī)律。4配置下兩品種棉花全生育期LAI值與37個(gè)光譜參數(shù)的相關(guān)分析表明：Dr、λg、Rr、、SDr/SDb、NDVI-5、NIR/G、GNDVI等與棉花LAI顯著相關(guān)；回歸方程為一元二次曲線、乘冪和指數(shù)函數(shù)三種非線性形式。以XLZ-13做訓(xùn)練樣本，XL

4、Z-19做檢驗(yàn)樣本，以NDVI-5為自變量估算棉花全生育期LAI的冪函數(shù)模型最佳。 二、棉花地上干物質(zhì)積累呈S型曲線增長(zhǎng)，開花至盛鈴期是干物質(zhì)累積的關(guān)鍵時(shí)期。4配置下兩品種棉花生殖器官總鮮重和地上鮮生物量均于盛鈴期達(dá)峰值；生殖器官總干重和地上干生物量同在吐絮初期達(dá)峰值。4配置下兩品種棉花的6項(xiàng)生物量指標(biāo)(LFW、LDW、BFW、BDW、AFM和ADM)與37個(gè)光譜參數(shù)的相關(guān)分析中，只有棉花鮮葉重和干葉重與植被指數(shù)相關(guān)；棉花6項(xiàng)生

5、物量指標(biāo)與高光譜特征參量的回歸模型呈一元二次曲線、乘冪和指數(shù)函數(shù)三種形式。以XLZ-13生物量數(shù)據(jù)為建模樣本，XLZ-19為檢驗(yàn)樣本，經(jīng)驗(yàn)證，以SDr/SDb、(SDr-SDb)/(SDr+SDb)、SDr/SDy為自變量估算棉花全生育期LDW、AFM、BFW和ADM的幾個(gè)一元二次曲線模型和冪函數(shù)模型最佳。 三、4配置下兩品種棉花覆蓋度f(wàn)v于盛鈴期達(dá)最高覆蓋水平，等行距棉花全期fv值高于其它配置。高光譜反射率和微分光譜曲線與棉花