呂 曉，殷 紅，蔣春姬，張兵兵，戰(zhàn)莘曄，辛明月，張美玲

（1.遼寧省錦州市生態(tài)與農(nóng)業(yè)氣象中心，錦州 121000；2.沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院，沈陽 110866；3.鞍山市氣象局，鞍山114004；4.盤錦市氣象局，盤錦 124010, 5.大洼縣氣象局，盤錦 124200）

基于高光譜遙感的不同品種花生冠層葉面積指數(shù)的通用估算模型*

呂 曉1，殷 紅2**，蔣春姬2，張兵兵1，戰(zhàn)莘曄3，辛明月4，張美玲5

（1.遼寧省錦州市生態(tài)與農(nóng)業(yè)氣象中心，錦州 121000；2.沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院，沈陽 110866；3.鞍山市氣象局，鞍山114004；4.盤錦市氣象局，盤錦 124010, 5.大洼縣氣象局，盤錦 124200）

為了快速、無損地監(jiān)測(cè)花生冠層LAI，獲取其長(zhǎng)勢(shì)信息，于2014年通過大田試驗(yàn)選用5個(gè)品種花生作為供試品種，使用ASD FieldSpec HandHeld便攜式野外光譜儀采集花生不同生育時(shí)期的冠層高光譜數(shù)據(jù)，同時(shí)使用SUNSCAN冠層分析系統(tǒng)實(shí)測(cè)花生冠層葉面積指數(shù)（LAI），并應(yīng)用光譜微分技術(shù)和統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)，分別分析4種光譜形式和6種植被指數(shù)與LAI的相關(guān)關(guān)系，建立估算模型。結(jié)果表明：高光譜反射率及其光譜變換形式中最優(yōu)波段與LAI的相關(guān)性均極顯著，其中一階微分光譜ρ'在793nm波段處構(gòu)建的估測(cè)方程對(duì)花生冠層 LAI的估算效果最好（r=-0.5391，P＜0.01，RE=0.2497），其模擬值與實(shí)測(cè)值的擬合度達(dá)極顯著水平（R=0.4435，P＜0.01）；一階微分光譜ρ'在734nm波段處LAI的實(shí)測(cè)值與模擬值的擬合效果最好（R=0.5485，P＜0.01）。6種植被指數(shù)所選的最優(yōu)組合波段與 LAI均通過了 0.01水平的顯著性檢驗(yàn)（r≥0.5731，P＜0.01），其中歸一化植被指數(shù)NDVI[760，976]對(duì)花生冠層LAI的估算效果最好（r=-0.6421，P＜0.01，RE=0.2167），模擬值與實(shí)測(cè)值的擬合度達(dá)極顯著水平（R=0.6731，P＜0.01），且優(yōu)于 ρ'對(duì) LAI的估算效果；LAI實(shí)測(cè)值與模擬值擬合效果最好的為DVI[760，976]（R=0.6893，P＜0.01）。研究結(jié)果表明一階導(dǎo)數(shù)光譜和植被指數(shù)對(duì)花生冠層LAI的估算精度均較高，植被指數(shù)的估算精度尤高，研究同時(shí)進(jìn)一步證實(shí)了導(dǎo)數(shù)光譜和植被指數(shù)能較好地消除土壤、大氣等環(huán)境背景信息的影響。

花生；高光譜遙感；葉面積指數(shù)；估算模型

葉面積指數(shù)（Leaf Area Index，LAI）是反映作物群體結(jié)構(gòu)和光能利用等的重要參數(shù)，它與作物的蒸騰、光合和呼吸作用、光能截獲等生物物理過程密切相關(guān)[1-2]，為農(nóng)作物田間管理等提供重要的理論指標(biāo)[3]。高光譜遙感技術(shù)克服了傳統(tǒng)測(cè)定LAI方法繁瑣費(fèi)事耗力的缺點(diǎn)，在以光譜學(xué)為基礎(chǔ)[4]的對(duì)地觀測(cè)中可以快速有效、非接觸、非破壞性地獲得連續(xù)性的大量光譜信息，因此，利用高光譜遙感技術(shù)快速獲取作物L(fēng)AI，可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)作物長(zhǎng)勢(shì)、營(yíng)養(yǎng)狀況，估測(cè)作物農(nóng)學(xué)參數(shù)、產(chǎn)量和品質(zhì)等[5]。因作物冠層反射光譜隨其變化，LAI被視為高光譜遙感長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)中最常用的綜合參數(shù)[6]，早在1974年就有學(xué)者對(duì)LAI與植被光譜特征間的關(guān)系展開了研究[7]。隨著遙感和計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展與完善，對(duì)作物L(fēng)AI與其冠層光譜間關(guān)系的研究也不斷深入，劉偉東等[8]研究表明，水稻LAI與740-770nm光譜呈顯著相關(guān)，且與其一階導(dǎo)數(shù)光譜有良好的線性關(guān)系。趙娟等[9]建立了不同生育時(shí)期冬小麥LAI的不同植被指數(shù)的高精度模擬模型。宋開山等[10]研究發(fā)現(xiàn)，利用高光譜的窄波段構(gòu)建的NDVI、RVI植被指數(shù)與作物L(fēng)AI有緊密的相關(guān)性，且其預(yù)測(cè)精度較高。林卉等[11]發(fā)現(xiàn)優(yōu)化土壤調(diào)整植被指數(shù)OSAVI對(duì)小麥LAI的反演精度很高。此外還有學(xué)者運(yùn)用不同反演方法來提高作物L(fēng)AI反演精度[12-15]。辛明月等[16]通過光譜數(shù)據(jù)形式和植被指數(shù)法建立水稻不同生育階段葉面積指數(shù)估算模型，發(fā)現(xiàn)植被指數(shù)法能更好地估算冠層LAI，并且分生育階段建立估算模型非常重要。

遼寧省是中國(guó)花生出口主要基地和產(chǎn)區(qū)，花生是該省繼玉米和水稻的第三大種植作物，并躍居為第一大油料作物[17]。花生冠層結(jié)構(gòu)是否合理對(duì)其生長(zhǎng)狀況及高產(chǎn)至關(guān)重要。雖然目前國(guó)內(nèi)外關(guān)于高光譜估算作物葉面積指數(shù)已做了大量研究，但是利用高光譜遙感技術(shù)監(jiān)測(cè)花生冠層特征參數(shù)的研究報(bào)道很少。因此，本試驗(yàn)以遼寧省主栽花生品種為研究對(duì)象，測(cè)定花生生育期冠層反射光譜及葉面積指數(shù)，利用花生冠層原始光譜的反射率及其變換形式、一階導(dǎo)數(shù)光譜和植被指數(shù)與葉面積指數(shù)（LAI）進(jìn)行相關(guān)分析，并構(gòu)建花生冠層LAI的定量監(jiān)測(cè)模擬模型，以便更快速準(zhǔn)確而便捷地為監(jiān)測(cè)花生生長(zhǎng)、估測(cè)產(chǎn)量和實(shí)時(shí)診斷提供理論依據(jù)，為遼寧地區(qū)基于高光譜估算花生冠層葉面積指數(shù)提供參考依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

試驗(yàn)于2014年在沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)花生研究所試驗(yàn)田（123°56′E，41°82′N）進(jìn)行。為使供試花生形成不同冠層結(jié)構(gòu)，本試驗(yàn)選用5個(gè)遼寧地區(qū)常用花生品種進(jìn)行試驗(yàn)：魯花 11（LH11）、四粒紅（SLH）、白沙1016（1016）、農(nóng)花5號(hào)（NH5）和農(nóng)花13號(hào)（NH13）。其中四粒紅為蔓生型，其它4個(gè)品種均為直立型；白沙1016為遼寧省常用品種。采用田間小區(qū)試驗(yàn)方法，田間管理按大田管理方式進(jìn)行。土壤肥力中等，地力均勻，施花生專用肥750kg·hm-2。小區(qū)面積為12m2，株距8cm，行距60cm，設(shè)3次重復(fù)，隨機(jī)區(qū)組排列，共15個(gè)小區(qū)。選取第1、2次重復(fù)的10個(gè)小區(qū)的花生數(shù)據(jù)建立模型，選取第3次重復(fù)的5個(gè)小區(qū)的花生數(shù)據(jù)對(duì)所建立模型預(yù)測(cè)效果進(jìn)行檢驗(yàn)。

花生冠層光譜數(shù)據(jù)的測(cè)定應(yīng)選擇晴朗無風(fēng)、無云或少云的天氣，避開陰雨大風(fēng)等天氣。但是由于2014年7月上旬-8月下旬沈陽符合光譜測(cè)定的天氣很少，雖是晴天但水汽含量大，會(huì)對(duì)光譜測(cè)定結(jié)果產(chǎn)生一定影響。因此，2014年6月29日-9月12日，分別在花生的分枝盛期、開花期、下針期、結(jié)莢期和成熟飽果期，盡量選擇符合光譜測(cè)定要求的天氣，進(jìn)行花生冠層光譜數(shù)據(jù)的測(cè)定，一共采集11次，采集日期分別為6月29日，7月5、13、23和28日，8月5、13、28和31日，9月4日和12日。

1.2 測(cè)量方法

1.2.1 冠層光譜測(cè)定

使用便攜式野外光譜儀 ASD FieldSpec Hand Held（美國(guó)）采集花生冠層反射光譜數(shù)據(jù)，其探測(cè)器為512陣元陣列PDA，波長(zhǎng)范圍325-1075nm，掃描時(shí)間短至17ms，光譜采樣間隔約為1.5nm。選擇在晴朗無風(fēng)無云或少云的天氣進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，測(cè)定時(shí)間為10：00-12：00。每個(gè)小區(qū)隨機(jī)選取5個(gè)生長(zhǎng)均勻且無病蟲危害的樣本點(diǎn)進(jìn)行測(cè)定，每個(gè)樣本點(diǎn)測(cè)定10條曲線，每個(gè)小區(qū)共測(cè)量50條光譜反射率曲線，取50條曲線的平均值作為該小區(qū)樣本的冠層反射率。測(cè)量時(shí)距冠層頂垂直高度約1m，以便盡可能消除土壤背景等對(duì)花生冠層所測(cè)光譜數(shù)據(jù)的影響，測(cè)量前均用白板進(jìn)行標(biāo)定，使測(cè)得的花生冠層反射光譜為無量綱的相對(duì)反射率和相對(duì)透射率。

1.2.2 冠層葉面積指數(shù)LAI的采集

使用SUNSCAN冠層分析系統(tǒng)（英國(guó)）在采集花生冠層光譜數(shù)據(jù)的當(dāng)日，同步采集花生冠層的葉面積指數(shù)（LAI）。SUNSCAN探測(cè)器長(zhǎng)1m，內(nèi)嵌64個(gè)光合有效輻射傳感器，其工作區(qū)域1000×13mm寬，間距 15.6mm，光譜響應(yīng) 400-700nm，測(cè)量時(shí)間120ms，最大讀數(shù)2500μmol·m-2·s-1，分辨率0.3μmol·m-2·s-1。

1.3 數(shù)據(jù)處理

為了提高光譜測(cè)定過程中對(duì)花生的識(shí)別性，并降低土壤、大氣等環(huán)境背景的噪聲對(duì)所測(cè)光譜產(chǎn)生的影響，本試驗(yàn)對(duì)所測(cè)光譜進(jìn)行多種形式的變換。由于綠色植物對(duì)紅光波段的強(qiáng)吸收和對(duì)近紅外光波段的強(qiáng)反射會(huì)形成強(qiáng)烈反差，本試驗(yàn)中花生冠層原始光譜的反射率在680nm波段附近驟然上升，直到760nm波段左右開始形成一個(gè)高反射率平臺(tái)，故本試驗(yàn)選擇對(duì)紅光波段（ρRED：620-760nm）與近紅外波段（ρNIR：761-1000nm）的反射率進(jìn)行兩兩組合構(gòu)建6種植被指數(shù)，分別為比值植被指數(shù)（RVI）、差值植被指數(shù)（DVI）、歸一化植被指數(shù)（NDVI）、復(fù)歸一化差值植被指數(shù)（RDVI）、垂直植被指數(shù)（PVI）和修改土壤調(diào)整植被指數(shù)（MSAVI）。RVI能較好地反映植被覆蓋度和生長(zhǎng)狀況的差異，DVI對(duì)土壤背景變化較為敏感，NDVI能反映植物冠層的背景影響，RDVI可用于不同植被覆蓋情況，PVI較好地消除了土壤背景的影響，對(duì)大氣的敏感度小于其它植被指數(shù)，MSAVI可以減小不同類型的土壤對(duì)光譜反射產(chǎn)生的影響。它們均可大大消除大氣中氣溶膠對(duì)植被指數(shù)的干擾，提高植被長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)和作物估產(chǎn)精度。

首先利用光譜儀自帶軟件ViewSpec對(duì)每個(gè)樣本品種的冠層原始光譜反射率數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，再用Excel計(jì)算原始光譜反射率的倒數(shù)1/ρ、對(duì)數(shù)logρ和一階導(dǎo)數(shù)光譜 ρ＇，并對(duì)原始光譜反射率的紅光波段（ρRED：620-760nm）與近紅外波段（ρNIR：761-1000nm）進(jìn)行兩兩組合，構(gòu)建6種植被指數(shù)。最后利用SPSS軟件將LAI分別與4種光譜形式和6種植被指數(shù)進(jìn)行相關(guān)分析，建立統(tǒng)計(jì)回歸模擬模型；并將實(shí)測(cè)值與模擬值進(jìn)行擬合，得到度量擬合優(yōu)度的可決定系數(shù)（亦稱確定系數(shù)）R2，擬合優(yōu)度指回歸模擬方程對(duì)實(shí)測(cè)值的擬合程度，R2值越接近1則表明回歸模擬模型對(duì)實(shí)測(cè)值的擬合程度越好，而R2值越接近0則回歸模擬模型對(duì)實(shí)測(cè)值的擬合程度越差；并采用平均相對(duì)誤差RE和擬合系數(shù)R（即對(duì)R2進(jìn)行開平方得到模擬值與實(shí)測(cè)值間的相關(guān)系數(shù)）,對(duì)模擬效果進(jìn)行評(píng)價(jià)。

（1）一階導(dǎo)數(shù)光譜

式中，iλ為每個(gè)波段的波長(zhǎng)；為波長(zhǎng)iλ的一階微分光譜。Δλ是波長(zhǎng)到的間隔。

（2）植被指數(shù)

比值植被指數(shù)RVI：

差值植被指數(shù)DVI：

歸一化植被指數(shù)NDVI：

復(fù)歸一化差值植被指數(shù)RDVI：

垂直植被指數(shù)PVI：

修改土壤調(diào)整植被指數(shù)MSAVI：

（3）模型檢驗(yàn)

平均相對(duì)誤差（RE）的計(jì)算

式中，RMSE為均方差，xi為實(shí)測(cè)值；為模擬值。

2 結(jié)果與分析

2.1 基于高光譜反射率的花生冠層LAI的估算模型

2.1.1 估算冠層LAI的最優(yōu)光譜形式及其敏感波段

將各品種花生冠層LAI與4種不同光譜形式（ρ、1/ρ、logρ和ρ＇）進(jìn)行相關(guān)分析，結(jié)果見圖1。由圖可見，原始光譜反射率 ρ與 LAI在可見光區(qū)域的414-515nm波段和574-709nm波段呈極顯著負(fù)相關(guān)，相關(guān)系數(shù)最大值在紅光區(qū)域的 674nm 波段處（r=-0.5047，P<0.01），藍(lán)光區(qū)域相關(guān)系數(shù)最大值為498nm波段處（r=-0.3282，P<0.01）。在極顯著正相關(guān)區(qū)域729-992nm波段，相關(guān)系數(shù)最大值在近紅外光區(qū)域的772nm波段處（r=0.3828，P<0.01）（圖1a）。反射率倒數(shù) 1/ρ與 LAI在可見光區(qū)域的403-521nm 波段和 565-712nm 呈顯著正相關(guān)（P<0.05），并存在兩個(gè)極顯著正相關(guān)的高平臺(tái)區(qū)（430-517nm和 572-710nm），相關(guān)系數(shù)最大值在紅光區(qū)域的684nm波段處（r=0.5000，P<0.01），藍(lán)光區(qū)域相關(guān)系數(shù)最大值在 498nm 波段處（r=0.3672，P<0.01）。726-1000nm波段為極顯著負(fù)相關(guān)高平臺(tái)區(qū)，負(fù)相關(guān)系數(shù)最大值為近紅外光區(qū)域的763nm處（r=-0.4658，P<0.01）（圖1b）。

圖1 花生冠層反射光譜（ρ）、反射光譜倒數(shù)（1/ρ）與LAI的相關(guān)系數(shù)Fig.1 Correlation coefficient between the reflectance spectral data（ρ），the reciprocal of reflectance spectral data（1/ρ）and LAI of peanut canopy

圖2 花生冠層反射光譜對(duì)數(shù)（logρ）、一階微分光譜（ρ＇）與LAI的相關(guān)系數(shù)Fig.2 Correlation coefficient between the logarithmic of reflectance spectral data（logρ）, the first derivation spectral data（ρ＇）and LAI of peanut canopy

由圖2a可見，反射率對(duì)數(shù)logρ與LAI在可見光區(qū)域404-519nm波段和568-711nm波段呈顯著負(fù)相關(guān)，相關(guān)系數(shù)最大值在紅光區(qū)域的 684nm波段處（r=-0.5134，P<0.01），藍(lán)光區(qū)域相關(guān)系數(shù)最大值在 498nm波段處（r=-0.3583，P<0.01）。極顯著正相關(guān)的高平臺(tái)區(qū)為 728-1000nm波段，正相關(guān)系數(shù)最大值為紅光區(qū)域757nm處（r=0.4297，P<0.01）。由圖 2b可見，一階微分光譜 ρ＇與 LAI有一個(gè)極顯著正相關(guān)的高平臺(tái)區(qū)（709-755nm），正相關(guān)系數(shù)最大值出現(xiàn)在紅光區(qū)域的734nm波段處（r=0.5325，P<0.01）。542-598、680-696、777-784、797-807和 828-848nm波段處 ρ＇與LAI達(dá)顯著負(fù)相關(guān)，相關(guān)系數(shù)最大值出現(xiàn)在近紅外區(qū)域的 793nm波段處（r=-0.5391，P<0.01），藍(lán)光區(qū)域相關(guān)系數(shù)最大值出現(xiàn)在468nm波段處（r=-0.4780，P<0.01）。

4種光譜數(shù)據(jù)形式與花生冠層 LAI相關(guān)系數(shù)最大值波段如表 1所示，由表可見，各波段均通過了0.01水平的顯著性檢驗(yàn)（P<0.01）。在各顯著性波段中，與花生冠層LAI相關(guān)性最好的均為一階導(dǎo)數(shù)光譜ρ＇，證實(shí)了其可以在很大程度上消除土壤、大氣等環(huán)境背景信息的影響，從而大大提高估測(cè)精度。

表1 圖1和圖2中4種光譜數(shù)據(jù)與花生冠層LAI相關(guān)系數(shù)最大的近紅外光、紅光和藍(lán)光波段匯總Table 1 The maximum correlation coefficient and its relative wave length in the near infrared, red and blue bands between the peanut canopy LAI and four spectral forms in Fig.1 and Fig.2

2.1.2 基于不同光譜形式的冠層LAI估算模型及效果

利用花生冠層 4種光譜數(shù)據(jù)形式的敏感波段分別與LAI構(gòu)建估測(cè)模型和擬合模型，結(jié)果見表2。由表中可見，利用793nm波段處花生冠層一階導(dǎo)數(shù)光譜 ρ＇建立的 LAI估測(cè)方程中，相關(guān)系數(shù)最高（r=-0.5391，P<0.01），模擬值對(duì)實(shí)測(cè)值的擬合系數(shù)（即模擬值與實(shí)測(cè)值間的相關(guān)系數(shù)）也比較高（R=0.4435，P<0.01），相對(duì)誤差RE=0.2497，說明該方程的模擬效果比較好。由表中還可看出，花生冠層LAI實(shí)測(cè)值與模擬值擬合效果最好的為根據(jù)734nm波段處一階導(dǎo)數(shù)光譜ρ＇建立的LAI估測(cè)方程（r=0.5325，P<0.01），模擬值與實(shí)測(cè)值的相關(guān)系數(shù)即擬合系數(shù)最高（R=0.5485，p＜0.01），RE=0.2346，擬合效果最好。該兩個(gè)模型的模擬值與實(shí)測(cè)值比較結(jié)果見圖3。

表2 利用最優(yōu)光譜數(shù)據(jù)形式估測(cè)LAI的模型Table 2 Simulation models between LAI and the optimal spectral forms of reflected spectrum

圖3 利用表2中ρ＇793（a）和ρ＇734（b）方程計(jì)算的LAI模擬值與實(shí)測(cè)值比較Fig.3 Correlation analyses between the measured LAI and simulated LAI by ρ＇793（a）eqution and ρ＇734（b）in table 2

2.2 基于不同高光譜植被指數(shù)的花生冠層LAI估算模型及效果

將花生冠層（葉面積指數(shù)）LAI分別與6種植被指數(shù)間進(jìn)行相關(guān)分析，得到每種植被指數(shù)相關(guān)性最大的敏感組合波段（表3），由表3可見，6種植被指數(shù)最優(yōu)組合波段與 LAI的相關(guān)性較好，均通過 0.01水平的顯著性檢驗(yàn)。

利用各植被指數(shù)的敏感組合波段分別與LAI建立估測(cè)模型和擬合模型，其模擬效果通過了0.01水平的顯著性檢驗(yàn)（擬合系數(shù)R≥0.5402，P＜0.01）。由表3可以看出，利用NDVI[760，976]所建立的LAI估測(cè)方程中，相關(guān)系數(shù)最高 （r=-0.6421，P<0.01），模擬值對(duì)實(shí)測(cè)值的擬合系數(shù)（即模擬值與實(shí)測(cè)值間的相關(guān)系數(shù)）也比較高（R=0.6731，P<0.01），相對(duì)誤差RE=0.2167，說明該方程的估算效果較好。由表3還可以看出，花生冠層LAI實(shí)測(cè)值與模擬值擬合效果最好的為根據(jù)DVI[760，976]建立的LAI估測(cè)方程（r=-0.6224，P<0.01），模擬值與實(shí)測(cè)值的相關(guān)系數(shù)即擬合系數(shù)（R=0.6893，P＜0.01）最高，RE=0.2142，擬合效果最好；其次為MSAVI[760，976]（r=-0.6372，P<0.01），模擬值與實(shí)測(cè)值的相關(guān)系數(shù)即擬合系數(shù)（R=0.6817，P＜0.01）也較高，RE=0.2145，預(yù)測(cè)精度也較高，估算效果較好。這是因?yàn)闅w一化植被指數(shù)（NDVI）可以反映植被生長(zhǎng)狀況和LAI；而差值植被指數(shù)（DVI）適用于像花生這樣低矮的植被覆蓋度，修改土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)（MSAVI）則能夠降低土壤背景對(duì)光譜的影響。因此，可以用歸一化植被指數(shù)NDVI[760，976]、差值植被指數(shù)DVI[760，976]和修改土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)MSAVI MSAVI[760，976]來估測(cè)花生冠層LAI值。NDVI[760，976]和DVI[760，976]兩個(gè)模型的模擬值與實(shí)測(cè)值比較結(jié)果見圖4。

表3 利用植被指數(shù)估測(cè)LAI的模擬模型Table 3 Simulation models between LAI and vegetation indices

圖4 利用表3中歸一化植被指數(shù)NDVI（a）和差值植被指數(shù)DVI（b）方程計(jì)算的LAI模擬值與實(shí)測(cè)值比較Fig.4 Correlation analysis between the measured LAI and simulated LAI by NDVI（a）and DVI（b）equations in Table 3

3 結(jié)論與討論

基于高光譜遙感估測(cè)作物冠層LAI的研究很多，前人早已將其成功應(yīng)用于水稻、玉米、小麥和棉花等作物，但是利用高光譜遙感估測(cè)花生冠層LAI的研究在遼寧地區(qū)尚未見報(bào)道。本試驗(yàn)選取 5個(gè)品種花生，采用其冠層高光譜數(shù)據(jù)及變換形式、植被指數(shù)法，旨在選擇最優(yōu)的花生冠層葉面積指數(shù)的通用估算模型。

試驗(yàn)結(jié)果表明，花生冠層原始光譜反射率及其變換形式與LAI相關(guān)性均較好，以一階導(dǎo)數(shù)光譜在793nm 波段處的相關(guān)系數(shù)最大值（r=-0.5391，P<0.01），對(duì)LAI的估算效果最好。本試驗(yàn)所選的6種植被指數(shù)與LAI的相關(guān)性均很好，尤以歸一化植被指數(shù)NDVI[760，976]所建立的估測(cè)方程最優(yōu)，且好于一階導(dǎo)數(shù)光譜對(duì)LAI的估算效果；實(shí)測(cè)值與模擬值擬合效果最好的為差值植被指數(shù) DVI[760，976]，其次為修改土壤調(diào)整植被指數(shù) MSAVI[760，976]。這可能是因?yàn)镹DVI、DVI和MSAVI能更好地消除土壤背景和輻照度因子的影響，更適于覆蓋度較小的作物。因此，研究像花生這種植株低矮且覆蓋度小的農(nóng)作物的冠層高光譜與特征參數(shù)間相關(guān)關(guān)系時(shí)，應(yīng)選擇與之相適的NDVI、DVI和MSAVI植被指數(shù)進(jìn)行估算研究。通過本試驗(yàn)可以看出，一階導(dǎo)數(shù)光譜和植被指數(shù)對(duì)花生冠層LAI的估算精度高，其中植被指數(shù)尤為突出，這不但與前人的研究結(jié)果相似[18]，同時(shí)也進(jìn)一步證實(shí)了導(dǎo)數(shù)光譜和植被指數(shù)在消除土壤、大氣等環(huán)境背景信息的影響方面具有良好作用。

本試驗(yàn)在沈陽進(jìn)行，為了得到普適性更強(qiáng)的模擬模型，特別是水熱條件差異較大的地區(qū)，還需根據(jù)實(shí)際情形重新建立估測(cè)模型；整個(gè)生育期內(nèi)花生冠層結(jié)構(gòu)也會(huì)發(fā)生較大變化，可以對(duì)各生育階段分別建立模型，以確保所建立估測(cè)模型能精確反演花生冠層LAI。

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General Estimation Model of Peanut Canopy LAI Based on Hyperspectral Remote Sensing

LV Xiao1，YIN Hong2，JIANG Chun-ji2，ZHANG Bing-bing1, ZHAN Shen-ye3，XIN Ming-yue4，ZHANG Mei-ling5

(1.Jinzhou Ecological and Agricultural Meteorology Center, Liaoning Province, Jinzhou 121000,China;2.Agricultural College, Shenyang Agricultural University, Shenyang 110866;3.Anshan Meteorological Bureau, Anshan 114004；4.Panjin Meteorological Bureau, Panjin 124010; 5.Dawa Meteorological Bureau, Panjin 124200)

In order to monitor peanut canopy effectively and nondestructively and to get their growth information, hyperspectral data of peanut canopy was measured with ASD FieldSpec and canopy leaf area index was measured with SUNSCAN during different growing stages in the field experiment, including five cultivars with different ecological types.The correlations between four spectral forms, six vegetation index and LAI were analyzed, and the estimation models were established, by using spectral derivative technique and statistical analysis technique.The results showed that the correlation between the optimal bands of hyperspectral reflectance, its transformation forms and LAI were 1% significant, LAI could be estimated better by the first derivative spectra ρ' at 793 nm （r=-0.5391, P＜0.01, RE=0.2497）, the correlation coefficient between simulating data and testing data was 1% significant（R=0.4435, P＜0.01）; simulating LAI and testing LAI could be fitted mostly by the first derivative sPectra ρ ' at 734nm （R=0.5485, P＜0.01）.The correlations between the optimal bands of six vegetation index and LAI were 1% significant （r≥0.5731, P＜0.01）, LAI could be estimated mostly by NDVI[760, 976]（r=-0.6421，P＜0.01, RE=0.2167）, the correlation coefficient between simulating data and testing data was 1% significant （R=0.6731, P＜0.01）; simulating LAI and testing LAI could be fitted mostly by DVI[760, 976]（R=0.6893, P＜0.01）.The results indicated that the estimation accuracy of peanut canopy was higher than that of with ρ' and vegetation index, especially vegetation index.It confirmed further that ρ' and vegetation index played a great role on eliminating the effect of environment background including soil and atmosphere.

Peanut; Hyperspectral remote sensing; LAI; Estimation models

2016?04?26??

國(guó)家現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系花生產(chǎn)業(yè)遼寧創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目

呂曉（1989?），女，助理工程師，碩士生，從事生物氣象研究。E-mail：724452793@qq.com

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