不同光谱植被指数反演冬小麦叶氮含量的敏感性研究

【目的】氮素是作物生长发育过程中最重要的营养元素之一,研究叶氮含量反演的有效光谱指标设置,为应用高光谱植被指数反演作物叶氮含量,以及作物的实时监测与精确诊断提供重要依据。【方法】以冬小麦为例,选取涵盖冬小麦全生育期不同覆盖程度225组冠层光谱与叶氮含量数据,通过遥感方法建立模型,模拟了不同光谱指标,即中心波长、信噪比和波段宽度对定量模型的影响,通过模型精度评价指标决定系数（coefficient of determination,R2）、根均方差（root mean square error,RMSE）、平均绝对误差（mean absolute error,MAE）、平均相对误差（mean relative error,MRE）和显著性检验水平（P<0.01）确定最优模型及最佳指标,分析光谱指标对叶氮含量定量模型反演的敏感性和有效性。【结果】反演冬小麦叶氮含量的最佳植被指数为MTCIB,与实测叶氮含量的相关性最好（R2=0.7674,RMSE=0.5511%,MAE=0.4625%,MRE=11.11个百分点,且P<0.01）,对应的最佳指标为中心波长420 nm、508 nm和405 nm,波段宽度1 nm,信噪比大于70 DB;高覆盖状况反演的最优指数为RVIinfr（R2=0.6739,RMSE=0.2964%,MAE=0.2851%,MRE=6.44个百分点,且P<0.01）,最优中心波长为826 nm和760 nm;低覆盖状况反演的最优指数为MTCI（R2=0.8252,RMSE=0.4032%,MAE=0.4408%,MRE=12.22个百分点,且P<0.01）,最优中心波长为750 nm、693 nm和680 nm;应用最适于高低覆盖的植被指数RVIinfr和MTCI构建的联合反演模型（R2=0.9286,RMSE=0.3416%,MAE=0.2988%,MRE=7.16个百分点,且P<0.01）,明显优于最佳单一指数MTCIB;模拟Hyperion和HJ1A-HSI传感器数据,联合反演模型精度（R2为0.92—0.93,RMSE在0.37%—0.39%,MAE为0.285%左右,MRE约为7.00个百分点）明显优于单一植被指数反演精度（R2为0.79—0.81,RMSE为0.63%—0.66%,MAE为0.455%左右,MRE约为10.90个百分点）。【结论】利用高光谱植被指数可有效实现作物叶氮含量反演,作物叶氮含量定量反演对不同光谱指标—中心波长、信噪比和波段宽度,具有较强敏感性。应用多指数联合反演模型,可显著提高反演精度,并且联合反演模型在不同高光谱传感器下有一定普适性。