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[1]李靖言,颜安,宁松瑞,等.基于高光谱植被指数的春小麦LAI和SPAD值及产量反演模型研究[J].江苏农业科学,2023,51(20):201-210.
　Li Jingyan,et al.Inversion model of LAI and SPAD values and yield of spring wheat based on hyperspectral vegetation index[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2023,51(20):201-210.
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基于高光谱植被指数的春小麦LAI和SPAD值及产量反演模型研究(PDF)
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《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第51卷
期数:
2023年第20期
页码:
201-210
栏目:
农业工程与信息技术
出版日期:
2023-10-20

文章信息/Info

Title:
Inversion model of LAI and SPAD values and yield of spring wheat based on hyperspectral vegetation index
作者:
李靖言1; 颜安2; 宁松瑞3; 孙萌2; 范君2; 左筱筱2
1.新疆农业大学计算机与信息工程学院，新疆乌鲁木齐 830052； 2.新疆农业大学资源与环境学院，新疆乌鲁木齐 830052； 3. 西安理工大学省部共建西北旱区生态水利国家重点实验室，陕西西安 710048
Author(s):
Li Jingyan; et al
关键词:
春小麦; 生物有机肥; 氮肥减施; 高光谱特征; 机器学习
Keywords:
-
分类号:
S127；TP79
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
快速、准确地获取春小麦生长特征及产量对科学施肥有重要意义。为探索高光谱估测不同施肥处理春小麦叶面积指数(LAI)、叶绿素相对含量(SPAD值)和产量的方法，本研究采用盆栽试验，以不施肥(CK)和常规施肥(CF，常规施氮量120 kg/hm2)处理为对照，设置常规施肥减氮处理(N1，常规施氮量减少15%；N2，常规施氮量减少30%)与生物有机肥处理(2种类型：A和B，2个施量：1 125、2 250 kg/hm2)配施试验，分析春小麦LAI、SPAD值和产量及其冠层高光谱特征。主要结论：(1)B处理春小麦LAI、SPAD值的平均值和产量均高于A处理，N2B1处理的春小麦LAI、SPAD值及产量均最高。(2)在可见光波段下，施生物有机肥处理的“绿峰”和“红谷”特征差异比CK显著增强。随施氮量、生物有机肥施量的升高，近红外波段下春小麦冠层高光谱反射率也随之升高；建议用500~550 nm和670~800 nm 波段的春小麦冠层一阶微分高光谱特征识别春小麦的LAI和SPAD值。(3)优选与春小麦LAI、SPAD值指标较为敏感的不同植被指数构建4种［决策树回归(decision tree regression)、随机森林回归(random forest regression)、梯度提升回归(gradient boosting regression)以及线性支持向量机回归(Linear SVR)］机器学习模型，结果表明，采用线性支持向量机回归模型反演春小麦叶面积指数的效果最好(r2=0.723 3，RMSE=0.256 9)，采用梯度提升回归模型反演春小麦SPAD值的效果最好(r2=0.759 4，RMSE=2.332 9)，采用决策树回归模型反演春小麦产量的效果最好(r2=0809 8，RMSE=597.842 4 kg/hm2)。
Abstract:
-

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2023-01-12
基金项目：新疆维吾尔自治区重点研发任务专项计划(编号：2022B02003)；国家自然科学基金(编号：42007008、32160527)。
作者简介：李靖言(1995—)，男，黑龙江勃利人，硕士，主要从事无人机遥感研究。E-mail：2225435607@qq.com。
通信作者：颜安，博士，教授，主要从事数字农业与生态环境遥感监测研究。E-mail：yanan@xjau.edu.cn。
更新日期/Last Update: 2023-10-20