基于无人机多光谱遥感的夏玉米冠层叶绿素含量估计

陈浩，冯浩，杨祯婷，王乃江，李悦，王青松

(1.西北农林科技大学水利与建筑工程学院，陕西 杨凌 712100；2. 西北农林科技大学中国旱区节水农业研究院，陕西 杨凌 712100； 3. 西北农林科技大学水土保持研究所，陕西 杨凌 712100; 4. 中国科学院水利部水土保持研究所，陕西 杨凌 712100)

叶绿素是植物进行光合作用的主要色素，在光合作用过程中，可将光能转化为植物内部化学能，为植物的生长发育提供物质和能量基础[1].叶绿素含量决定了植物吸收太阳辐射量的多少，是评价植物光合作用的主要化学参数，并且对判断植物生理状况有着重要意义[2].同时，叶绿素在叶片中的分布与叶片氮含量密切相关，是估测作物叶片氮含量的重要指标，与农作物的产量和品质密切相关[3].较高时空分辨率的农作物叶绿素含量遥感监测对于评价植被健康状况和发展精准农业具有重要意义[4].

遥感技术的快速发展使叶绿素可被广泛应用于作物生化参数估计[5].卫星遥感面临重访周期长、影像分辨率粗糙、混合像元易受气象条件影响等问题，对实际农业管理帮助有限，无人机遥感具有时效性高、空间分辨率高、作业成本低和损耗风险低等优点，在农情监测中占据了重要的地位[6-7].国内外学者利用无人机遥感在作物生长及营养状况诊断方面进行了广泛研究.毛智慧等[8]对比了2种多光谱传感器(MAC和Sequoia)在不同施肥水平下对玉米冠层叶绿素含量的预测能力，研究结果表明，利用绿波段和……