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
文献类型：期刊论文
| 作者 | 宋晓2; 许端阳3; 黄绍敏2; 黄晨晨1; 张水清2; 郭斗斗2; 张珂珂2; 岳克2 |
| 刊名 | 应用生态学报
 |
| 出版日期 | 2020 |
| 卷号 | 31.0期号:005页码:1636 |
| 关键词 | 小麦 氮素监测 高光谱 模型 |
| ISSN号 | 1001-9332 |
| 英文摘要 | 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R~2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。 |
| 语种 | 英语 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/152815]  |
| 专题 | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 作者单位 | 1.郑州大学 2.河南省农业科学院 3.中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 宋晓,许端阳,黄绍敏,等. 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[J]. 应用生态学报,2020,31.0(005):1636. |
| APA | 宋晓.,许端阳.,黄绍敏.,黄晨晨.,张水清.,...&岳克.(2020).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.应用生态学报,31.0(005),1636. |
| MLA | 宋晓,et al."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".应用生态学报 31.0.005(2020):1636. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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