高光谱遥感技术测定棉花叶面积指数的动态监测研究

本研究论文探讨了"高光谱遥感资料无损伤动态监测棉花叶面积指数"这一主题，由李建龙、干晓宇、魏虹和赵德华四位作者合作完成，发表在南京大学生物科学与技术系和西南大学生命科学学院。叶面积指数作为农业生态系统中的关键生物参数，对于精确农业的发展具有重要意义，因为它反映了植物生长状态和生产力。 论文的核心内容聚焦于利用高光谱遥感数据来动态且无损地测量棉花叶面积。作者选取张家港市和浙江大学华家池校区两地的棉花生育期数据，通过分析不同波段的光谱信息，特别是900nm和763.18nm这两个特定波段，发现它们与叶面积指数之间存在显著的相关性。线性和非线性模型的决定系数分别达到了极显著水平，这表明可以通过这些高光谱遥感值建立可靠的叶面积与地面光谱之间的关系模型。 研究者强调了叶面积指数的重要性，它是生态系统研究中的一个基础参数，能够揭示植物冠层功能的过程，并为能量交换提供量化信息。然而，传统上从遥感数据中反演叶面积指数是一项挑战，目前主要依赖于反射模型和光谱导数。李等人的工作发现了绿叶反射率曲线的二阶导数在0.69和0.74微米波长处较为稳定，不受土壤背景干扰。Demetriades-Shah和Steven以及童庆禧等人也利用了一阶导数在940nm处的关联性来估计叶面积指数。 针对棉花这种作物，吴长山等人的研究进一步扩展了高光谱遥感在农作物叶面积指数估算方面的应用，特别是在水稻和玉米等作物上的实验验证了这种方法的有效性。论文的成果为大面积棉花的遥感估产和产量预报提供了新的可能，有助于农业生产实践中的精细化管理和决策支持。 这篇首发论文在高光谱遥感技术与农业生态系统的结合上取得了重要进展，为未来利用遥感数据更准确地监测和预测棉花生长提供了科学依据和技术支撑。