苹果冠层叶绿素含量高光谱估测研究

"基于冠层高光谱参数的苹果叶绿素含量估测研究，通过高光谱技术分析苹果冠层的叶绿素含量，利用ASD FieldSpec 3光谱仪进行数据采集，并通过植被指数筛选和建模来估测叶绿素含量。" 本文深入探讨了使用高光谱遥感技术来评估苹果树冠层的叶绿素含量，这是衡量植物生长健康状况的关键指标。研究中，科研人员潘蓓、赵庚星和李晋采用ASD FieldSpec 3高光谱仪在春梢停止生长期对苹果冠层进行了光谱反射率测量。高光谱数据包含了丰富的光谱信息，可以揭示植物内部的生理状态。 在数据处理方面，研究人员对原始光谱进行了微分变换，这是为了增强光谱中的细微差异，有助于识别与叶绿素含量相关的特征波段。通过对400-1350nm波段范围内的所有两波段组合进行分析，筛选出最敏感的植被指数，即CCI（D794/D763），该指数是基于两个特定波长（794nm和763nm）的反射率比率，这两个波长与叶绿素吸收特性密切相关。 通过建立以CCI指数为自变量的估测模型，研究发现该模型对于苹果冠层叶绿素含量的预测效果最佳。具体模型形式为CCC=6.409+1.89*R3+1.587*R2-7.779*R，其中R3和R2分别代表两个不同波长的反射率，而R表示CCI指数。这一模型为非侵入性、快速且精确地估算苹果树冠层的叶绿素含量提供了可能，对于实时监测苹果生长状况和提升果园管理效率具有重要意义。 此外，本研究还强调了高光谱遥感技术在农业领域的应用价值，特别是在作物健康监测和病虫害预警等方面。通过这种方法，农民和研究人员可以更早地发现潜在问题，从而采取相应措施，确保果树的健康生长和产量优化。 关键词：高光谱遥感；苹果树冠层；叶绿素含量；植被指数；估测模型。本研究属于首发论文，得到了高校博士点基金、山东省自主创新专项项目和国家自然科学基金的资助。研究者来自山东农业大学资源与环境学院的土肥资源高效利用国家工程实验室。