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通过田间小区试验,测定了4个春小麦品种(定西24号、陇春8139、高原602和定西38号)在不同生育期和不同种植密度下的光谱反射率及对应的叶面积指数(LAI).综合分析比较了9个常见植被指数与春小麦LAI的相关性及预测性.结果表明:在4个不同的生育阶段,这9个植被指数与对应的LAI都有很好的相关性以及对LAI有很好预测性,其中以抽穗-开花期植被指数的表现为最好;全生育期这9个植被指数与春小麦LAI的相关性更高,对LAI的预测性更佳,并且大于任何一个生育阶段;其中以近红外与绿光波段的比值R810/R560的预测力最好,故选取R810/R560(x)作为预测全生育期春小麦LAI(y)的最佳植被指数,建立最优模型y=0.1769x1.5261,并采用不同品种和不同种植密度的数据对模型进行了精度分析,结果表明,模拟值和实测值之间的R2平均为0.9280,估算的RMSE平均为0.0762,准确度平均为0.9068,说明此模型具有较好的可靠性和适用性.

作者:张凯;王润元;王小平;郭铌;韩海涛

来源:生态学杂志 2008 年 27卷 10期

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作者:
张凯;王润元;王小平;郭铌;韩海涛
来源:
生态学杂志 2008 年 27卷 10期
标签:
春小麦 叶面积指数 光谱植被指数 相关分析 预测模型 陇中黄土高原
通过田间小区试验,测定了4个春小麦品种(定西24号、陇春8139、高原602和定西38号)在不同生育期和不同种植密度下的光谱反射率及对应的叶面积指数(LAI).综合分析比较了9个常见植被指数与春小麦LAI的相关性及预测性.结果表明:在4个不同的生育阶段,这9个植被指数与对应的LAI都有很好的相关性以及对LAI有很好预测性,其中以抽穗-开花期植被指数的表现为最好;全生育期这9个植被指数与春小麦LAI的相关性更高,对LAI的预测性更佳,并且大于任何一个生育阶段;其中以近红外与绿光波段的比值R810/R560的预测力最好,故选取R810/R560(x)作为预测全生育期春小麦LAI(y)的最佳植被指数,建立最优模型y=0.1769x1.5261,并采用不同品种和不同种植密度的数据对模型进行了精度分析,结果表明,模拟值和实测值之间的R2平均为0.9280,估算的RMSE平均为0.0762,准确度平均为0.9068,说明此模型具有较好的可靠性和适用性.