不同覆膜处理下春玉米叶面积指数高光谱估算

黄 茜 杨伟才 魏夏永 毛晓敏

(1.中国农业大学水利与土木工程学院， 北京 100083； 2.农业农村部作物高效用水武威科学观测实验站， 武威 733000)

0 引言

玉米是黑龙江省种植的主要粮食作物之一，2018年玉米种植面积6.318×106hm2，占全省粮食作物种植面积的44.45%[1]。覆膜种植可以增加土壤温度，从而促进作物生长、提高作物产量[2-4]。叶面积指数(Leaf area index，LAI)是反映作物长势、胁迫程度的重要指标之一[5-7]，因此精准监测不同覆膜处理下春玉米LAI，对准确掌握玉米生长状况具有重要意义。传统测量LAI的方法不仅费时、费力，还对作物有一定的破坏性。高光谱遥感技术能从光谱信息中获得作物生长的相关参数，可实现对作物生长状况的实时、无损、快速监测[8-9]。

基于高光谱遥感数据对作物LAI进行估算已有大量的研究成果，形成了较为成熟的LAI反演方法，主要分为统计经验模型反演、机器学习算法模型反演和物理模型反演[10-11]。统计经验反演通过建立作物LAI与光谱变量之间的统计关系求得LAI。袁媛[12]研究确定了夏玉米各个生育期LAI高光谱估算模型的最佳植被指数。LIANG等[13]根据光谱数据收集计算了43种不同的植被指数，经相关性分析，确定了用于估计LAI的最佳植被指数。谭昌伟等[14]研究发现，R810/R560为夏玉米LAI最佳估算植被指数。NGUYEN等[15]分别测定了两个不同品种水稻的冠层反射率，确定了水稻LAI的特征植被指数。ALI等[16]分析比较了不同方法获取的红边位置，并以此为因变量建立了柑桔LAI的最小二乘法估算模型。何小安等[17]基于相关性分析优选47个植被指数，构建了冬小麦生育前期LAI的反演模型。……