王鑫梅，張勁松,，孟 平,，汪貴斌，孫 圣

（1.中國林業(yè)科學研究院 林業(yè)研究所，北京 100091；2.南京林業(yè)大學 南方現(xiàn)代林業(yè)協(xié)同創(chuàng)新中心，江蘇 南京 210037）

葉綠素作為植物光合作用中最重要的色素，其含量高低與植被健康狀況、光合潛力、最終產(chǎn)量等有著極為密切的關系，是評價植被營養(yǎng)脅迫、光合能力以及各生長階段長勢狀況的良好指示劑［1-3］。葉片葉綠素含量反映單株植物的生長狀況，而冠層葉綠素含量則由葉片葉綠素含量和葉面積指數(shù)決定，其冠層層次上葉綠素含量的反演，可有效表征植被群體特征，對植被營養(yǎng)狀況及長勢進行監(jiān)測，從而實現(xiàn)果園精準化管理目的［4］。高光譜遙感技術基于光譜分辨率高、光譜信息量大及物體反射特征在可見光范圍內(nèi)主要受色素含量影響的特點，能直接對地物進行微弱光譜差異的定量分析，并在時空尺度上無損、快速、精準的獲取植被光譜信息，監(jiān)測植被生長動態(tài)，為定量分析植被葉綠素含量與光譜特征的關系提供強有力的工具，因而利用高光譜技術估算植被冠層葉綠素含量具有重要的應用價值［5］。

植被指數(shù)（Vegetation indices，VI）是目前利用高光譜遙感技術估算植被葉綠素、氮素及水分等生理生化參數(shù)最為簡單與常用的方法之一。由于高光譜原始數(shù)據(jù)波段多、數(shù)據(jù)量大且相鄰波段的相關性高，信息冗余性大等［6］特點；且植被冠層葉綠素含量的特征敏感波長因區(qū)域環(huán)境、植被類型及品種的影響而存在差異。因此，部分學者開展了植被葉綠素含量反演的敏感波段、波段組合以及植被指數(shù)篩選研究［7-12］，以進一步提高植被葉綠素含量遙感估算的精度。目前，利用高光譜技術進行植被葉綠素含量診斷、反演的報道，大多集中在小麥［13-14］、水稻［15-16］、玉米［17-18］和棉花［19-20］等大田農(nóng)作物。其中大部分學者通過對光譜數(shù)據(jù)進行微分變換，分析已發(fā)表的植被指數(shù)及紅邊參數(shù)與葉綠素含量的關系；而較少有學者針對經(jīng)濟林果樹,借助高光譜技術將冠層高光譜數(shù)據(jù)進行任意兩波段組合，篩選最優(yōu)特征敏感波段，并基于新建植被指數(shù)反演不同生育期冠層葉綠素含量進行綜合對比研究［21］。因此，能否在冠層尺度上準確定量估算植被冠層葉綠素含量取決于如何從原始波段中提取特征光譜波段及其有效信息，對于精準農(nóng)林業(yè)在生長監(jiān)測、產(chǎn)量預測、精準診斷與動態(tài)調(diào)控中具有重要意義［22-24］。

核桃（Juglans regiaL.）是我國重要的木本油料樹種，具有較高的經(jīng)濟價值和營養(yǎng)價值。因此，其生育期內(nèi)光譜特性的監(jiān)測和診斷對及時掌控樹體長勢、調(diào)整精細化管理方案具有指導作用。然而，到目前為止，基于不同生育期敏感波段高光譜信息的核桃樹冠層葉綠素含量估算研究尚未見報道。本研究以5年生‘香玲’核桃樹為對象，將果實膨大期、果實硬核期、油脂轉(zhuǎn)化期和成熟期4個生育時期400～1 000 nm波段范圍內(nèi)的冠層光譜數(shù)據(jù)進行兩波段組合，生成比值植被指數(shù)（Ratio vegetation index, RVI）、差值植被指數(shù)（Difference vegetation index, DVI）和 歸 一 化 植 被 指 數(shù)（Normalized differential vegetation index, NDVI），與冠層葉綠素含量值進行相關性分析，篩選最佳敏感波段組合，建立基于RVI、DVI及NDVI指數(shù)的不同生育期核桃樹冠層葉綠素含量值估算模型，并采用獨立樣本檢驗其精度和普適性，確立基于兩波段組合核桃樹冠層葉綠素含量在不同生育期的最佳植被指數(shù)及相應的估算模型。以期為實現(xiàn)遙感精準、快速、無損、大范圍監(jiān)測核桃樹冠層葉綠素含量及其生長狀況提供技術支撐與科學依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

試驗地位于河南黃河小浪底森林生態(tài)系統(tǒng)國家定位觀測研究站農(nóng)林復合系統(tǒng)觀測區(qū)(35° 01′ N，112° 28′ E)，屬于暖溫帶大陸性季風氣候，年均降水量641.7 mm，其中6—9月份的降水量占全年的68.3%；土壤以黃褐色黏壤土為主，土層厚度1 m以上，pH值7.66～8.14，有機質(zhì)質(zhì)量分數(shù)在9 g/kg左右，速效氮15.9～38.5 mg/kg，速效磷10.2～15.3 mg/kg，速效鉀98～138 mg/kg，樹形多為自然開心形，林下兼作側(cè)柏（育苗）。本研究選取5年生‘香玲’核桃樹作為觀測試驗樣品，核桃樹栽植密度為5 m×4 m，平均樹高3.5 m，南北行向，行間光照條件良好。在2017年和2018年分別對核桃果實膨大期（測定時間：5月19日—5月22日）、果實硬核期（測定時間：6月22日—6月25日）、油脂轉(zhuǎn)化期（測定時間：7月23日—7月25日）、果實成熟期（測定時間：8月20日—8月23日）進行冠層光譜和冠層葉綠素含量的測定，累計測定8次。

1.2 研究方法

1.2.1 冠層光譜的測定 使用美國ASD 公司生產(chǎn)的FieldSpec4便攜式地物光譜儀( 測量范圍350～2 500 nm；350～1 000 nm 波段，分辨率3 nm，采樣間隔1.4 nm；1 000～2 500 nm，波段分辨率10 nm，采樣間隔2 nm，視場角25°) 進行光譜測定。測量前用標準白板進行校正，在天氣晴朗、無風無云的條件下采集核桃樹冠光譜數(shù)據(jù)，為了減少太陽高度角的影響，采集時間為11:00—13:00。冠層光譜測量時傳感器探頭置于冠層上方1.3 m處，與地面保持垂直，以保證樹冠處于探測視場內(nèi)。每個樣本重復觀測記錄10次，測定過程中每隔15 min進行一次標準白板校正?；贔ieldSpec4便攜式地物光譜儀獲取的冠層高光譜波長在350～2 500 nm之間，由于葉綠素含量反演所使用的光譜數(shù)據(jù)主要來源于可見光—近紅外波段范圍，且冠層光譜在1 350～1 415 cnm和1 800～1 950 nm受大氣和水蒸氣影響較大［25］。因此，本研究選用400～1 000 nm波段范圍（含600個波段），進行敏感波段的篩選及核桃樹冠層葉綠素含量的估算研究。

1.2.2 冠層葉綠素含量的測定 冠層葉綠素含量可由葉片葉綠素含量及葉面積指數(shù)LAI計算獲得，即：CCC=LCC×LAI。首 先，利 用LAI-2200C植 物冠層分析儀的“魚眼”光學傳感器（垂直視野范圍148°，水平視野范圍360°）測量樹冠上、下5個角度的透射光線，從而獲取單位土地面積上核桃葉片總面積占土地面積的比值，即葉面積指數(shù)；然后，在每株核桃樹冠層東南西北4個方向各選取10片完全展開，無機械損傷、無病蟲害的葉片，放入自封袋密封，置于保溫箱中帶回實驗室進行葉綠素含量的化學測定。測定方法詳見參考文獻吉海彥等［26］。2017年在觀測區(qū)內(nèi)選擇72棵核桃樹進行果實膨大期、果實硬核期、油脂轉(zhuǎn)化期和果實成熟期冠層葉綠素含量的測定，累計獲得樣本數(shù)288個，作為建模集；2018年在同一觀測區(qū)內(nèi)選擇54棵核桃樹進行各生育期驗證數(shù)據(jù)的采集，累計獲得樣本數(shù)216個。

1.2.3 數(shù)據(jù)分析 為了便于研究核桃樹冠高光譜數(shù)據(jù)構(gòu)建的任意兩波長組合植被指數(shù)與冠層葉綠素含量的相關關系，如表1所示，本研究選取了計算最為簡單且普適性最強的DVI、RVI和NDVI。利用比值、差值、歸一化計算原理，詳細分析了400～1 000 nm范圍內(nèi)任意兩波段組合構(gòu)建的RVI、DVI和NDVI植被指數(shù)與各生育期內(nèi)核桃樹冠層葉綠素含量的關系，選取最佳的兩波段組合以期找到估算核桃樹冠層葉綠素含量的最優(yōu)植被指數(shù)構(gòu)建估算模型。

表1 本文所用植被指數(shù)計算公式Table 1 Spectral index used for modeling in this study

本研究使用ViewSpecPro6.15軟件對光譜數(shù)據(jù)進行預處理，在Excel中對核桃各生育期冠層葉綠素含量的變化特征進行統(tǒng)計，使用origin9.0軟件對核桃不同生育期冠層光譜變化規(guī)律進行制圖，通過Matlab R2014b 編程將冠層光譜數(shù)據(jù)進行任意兩波段差值、比值、歸一化計算后，與核桃樹冠葉綠素含量進行相關性分析，篩選各生育期最佳敏感波段。然后，基于RVI、DVI、NDVI光譜指數(shù)在各生育期篩選的敏感波段，構(gòu)建核桃樹冠層葉綠素含量估算模型，并將驗證樣本數(shù)據(jù)代入估算模型，計算出冠層葉綠素含量估算值，最后通過估算值與實測值的線性擬合，對估算模型進行精度驗證及評價。除了常用表征估算值與實測值密切程度的決定系數(shù)（R2）外，本研究選用的模型精度評價指標還包括：反映估算值偏離實測值的分散程度的均方根誤差（Root mean square error, RMSE）、相 對 誤 差（Relative Error, RE）、方程斜率（Slope）和截距（Intercept）4個統(tǒng)計指標來綜合檢驗估算值與實測值之間的擬合效果，以評估模型的穩(wěn)定性和適用性。計算公式為:

其中，n為驗證樣本數(shù)，yi、分別代表實測值、估算值。

2 結(jié)果分析

2.1 不同生育期核桃樹冠層葉綠素含量的變化特征

將2017年核桃各生育期72個樣本作為建模集，2018年各生育期54個樣本作為驗證集。各生育期冠層葉綠素含量建模集和驗證集的統(tǒng)計描述如表2所示，核桃樹冠層葉綠素含量在果實膨大期、果實硬核期、油脂轉(zhuǎn)化期和果實成熟期的各變異程度參數(shù)均不相同。表現(xiàn)為：從果實膨大期到油脂轉(zhuǎn)化期核桃樹冠層葉綠素含量逐漸增加，在果實成熟期下降。果實膨大期是核桃整個生育時期中冠層葉綠素含量均值最低的時期；油脂轉(zhuǎn)化期是整個生育期均值最大的時期。各生育期冠層葉綠素含量的變異系數(shù)和標準偏差存在明顯差異。因此，不同生育期冠層葉綠素含量的變化特征為探索核桃冠層光譜變化規(guī)律提供了可能。

表2 核桃樹各生育期冠層葉綠素含量的變異情況Table 2 Variation of canopy chlorophyll value in different growth periods of Juglans regia

2.2 核桃樹各生育期冠層光譜變化規(guī)律

對2017年不同生育期的核桃樹冠進行光譜特征分析，各時期反射光譜曲線形狀大體相似。如圖1所示：在500 nm的藍光波段與680 nm的紅光波段，由于葉綠素強烈吸收輻射能進行光合作用導致核桃樹冠光譜反射率在這2個波段出現(xiàn)吸收谷；在這兩個吸收谷之間（即綠光波段520～600 nm）由于吸收輻射能較少，形成強烈的反射，從而導致核桃樹冠光譜反射率在這2個波段形成反射峰，具有一般綠色植被光譜的“峰和谷”特征；由于植被在紅光波段強烈吸收以及近紅外波段的強烈反射，使得680～760 nm范圍內(nèi)的光譜反射率陡然上升，形成綠色植物光譜最明顯的紅邊特征。760 nm后進入近紅外波段，反射率急劇增加之后形成一個高的反射平臺，核桃樹冠層反射率均呈強烈的反射，這主要是由于葉片內(nèi)部組織結(jié)構(gòu)多次反射散射的結(jié)果。

圖1 核桃不同生育期的冠層光譜變化規(guī)律Fig.1 Canopy spectral changes of Juglans regia at different growth periods

隨著生育期的推進，核桃樹冠層光譜反射率在可見光范圍內(nèi)呈現(xiàn)高—低—高的趨勢，在油脂轉(zhuǎn)化期光譜反射率達到最低；近紅外反射平臺隨著生育期推進呈現(xiàn)先增加后降低的趨勢，即該波段區(qū)間冠層光譜反射率逐漸增大，在油脂轉(zhuǎn)化期達到高峰，果實成熟期下降，各生育期差異明顯。由此可見，可見光和近紅外波段可有效區(qū)分果實膨大期、果實硬核期、油脂轉(zhuǎn)化期和果實成熟期核桃樹冠層的光譜特征差異。

2.3 核桃樹冠層葉綠素含量敏感波段的篩選

利用MATLAB軟件，在核桃果實膨大期、果實硬核期、油脂轉(zhuǎn)化期和果實成熟期進行任意兩波長組合計算RVI、DVI、NDVI，與核桃樹冠層葉綠素含量進行相關性分析。為了方便直觀地進行比較，本研究將對所有相關系數(shù)進行平方處理。RVI、DVI、NDVI與冠層葉綠素含量的相關系數(shù)以（400,400）、（1 000,1 000）2點對角線為軸進行分布，生成各生育期相關系數(shù)R2的二維分布圖，并根據(jù)R2的大小賦予不同顏色。如圖2所示，橫、縱坐標為核桃樹冠層高光譜波長，波長范圍為400～1 000 nm，圖內(nèi)任意點即為該點對應的橫縱軸兩波長組合構(gòu)建的植被指數(shù)與冠層葉綠素含量相關系數(shù)的平方值。

圖2 RVI、DVI和NDVI任意兩波段組合與核桃樹冠層葉綠素含量相關系數(shù)R2的二維分布圖Fig.2 Two-dimensional distribution of correlation coeきcient R2 between RVI、DVI and NDVI two-band combination and Juglans regia canopy chlorophyll value

本研究基于RVI、DVI指數(shù)擬合核桃樹冠層葉綠素含量生成的R2二維圖，在果實膨大期和硬 核 期 選 擇R2≥ 0.80、油 脂 轉(zhuǎn) 化 期R2≥ 0.90、果實成熟期選擇R2≥ 0.50的最大相關區(qū)域進行最佳敏感波段組合的篩選；NDVI指數(shù)與冠層葉綠素含量擬合生成的R2二維圖，在果實膨大期、硬核期、油脂轉(zhuǎn)化期選擇R2≥ 0.90、果實成熟期選擇R2≥ 0.7的最大相關區(qū)域進行最佳敏感波段組合的確定。通過計算可知，RVI在各生育期的最佳敏感波段組合分別為：果實膨大期（R763,R727,R2=0.818）、（R727,R763,R2=0.811）；果實硬核期（R836,R540,R2=0.831）、（R720,R719,R2=0.810）、（R546,R773,R2=0.821）、（R719,R720,R2=0.810）；油脂轉(zhuǎn)化期（R782,R723,R2=0.945）、（R723,R782,R2=0.916）；果實成熟期（R692,R439,R2=0.5 9 0）、（R439,R691,R2=0.588）。DVI在各生育期的最佳敏感波段組合分別為：果實膨大期（R518,R517,R2=0.811）、（R644,R530,R2=0.813）、（R743,R742,R2=0.809）；果實硬核期（R703,R504,R2=0.849）、（R697,R696,R2=0.814）；油脂轉(zhuǎn)化期（R780,R727,R2=0.919）；果實成熟期（R693,R495,R2=0.559）。NDVI在各生育期的最佳敏感波段組合如表3。本研究選用RVI、DVI、NDVI與各生育期核桃樹冠層葉綠素含量相關系數(shù)R2最大的兩波段組合作為核桃樹冠層葉綠素含量的最佳敏感波段，用于后期估算模型的構(gòu)建。

表3 核桃各生育期最佳敏感波段組合Table 3 The best sensitive band combination of Juglans regia growth period

2.4 核桃樹冠層葉綠素含量與植被指數(shù)的回歸分析

通過分析2017年核桃冠層光譜數(shù)據(jù)，分別建立了基于RVI、DVI、NDVI指數(shù)的任意兩波段組合，篩選最佳敏感波段構(gòu)建核桃果實膨大期、果實硬核期、油脂轉(zhuǎn)化期和果實成熟期的冠層葉綠素含量估算模型。從表4可以看出，基于RVI、DVI及NDVI指數(shù)與核桃各生育期冠層葉綠素含量的方程決定系數(shù)R2隨著生育期的推移，呈現(xiàn)先增大后減小的趨勢，除果實成熟期構(gòu)建的模型決定系數(shù)R2小于0.80外，其它生育期構(gòu)建的模型決定系數(shù)均高于0.80。由NDVI在各生育期提取的最佳兩波段組合構(gòu)建的冠層葉綠素含量估算模型方程決定系數(shù)R2最大，依次為：0.823、0.856、0.945、0.762；由RVI在各生育期提取的最佳敏感波段組合構(gòu)建的冠層葉綠素含量估算模型決定系數(shù)R2依次為：0.810、0.829、0.938、0.588；DVI在各生育期構(gòu)建的估算模型決定系數(shù)R2依次為：0.818、0.834、0.931、0.559?；赗VI、DVI和NDVI指數(shù)構(gòu)建的冠層葉綠素含量估算模型，方程決定系數(shù)R2均在油脂轉(zhuǎn)化期最高；基于DVI指數(shù)構(gòu)建的估算模型在果實膨大期和果實硬核期優(yōu)于RVI指數(shù)，而在油脂轉(zhuǎn)化期和果實成熟期反之；基于NDVI指數(shù)在各生育期構(gòu)建的冠層葉綠素含量估算模型，估算結(jié)果均優(yōu)于DVI和RVI指數(shù)?？梢?，基于NDVI指數(shù)提取的兩波段光譜數(shù)據(jù)構(gòu)建的核桃樹冠層葉綠素含量估算模型具有較高的擬合優(yōu)度。

表4 核桃樹冠層葉綠素含量與3種植被指數(shù)的回歸模型與決定系數(shù)Table 4 Quantitative relationship between canopy chlorophyll value of Juglans regia canopy and different vegetation indices and accuracy evaluation

續(xù)表：

構(gòu)建好的核桃樹冠層葉綠素含量估算模型，不僅要求其有較高的擬合優(yōu)度，而且還要求其具有普適性和可重復性。因此，利用2018年同時期觀測的驗證樣本集對2017年構(gòu)建的各生育期擬合方程進行精度評價。由表5可見：各生育期估算值與實測值擬合決定系數(shù)R2與各生育期冠層葉綠素含量估算模型的擬合決定系數(shù)R2變化趨勢一致，均呈現(xiàn)先增加后降低的現(xiàn)象?；赗VI、DVI和NDVI指數(shù)在油脂轉(zhuǎn)化期構(gòu)建的模型，其估算值與實測值的擬合決定系數(shù)R2最大，果實成熟期最小?；贜DVI指數(shù)在油脂轉(zhuǎn)化期提取的最佳兩波段組合構(gòu)建的模型，其估算值與實測值擬合的精度最高，決定系數(shù)R2為0.947，斜率最接近于1為1.014，截距最小為1.056，均方根誤差最小為0.777，相對誤差最小為2.275%；RVI指數(shù)在油脂轉(zhuǎn)化期構(gòu)建的模型，其估算值與實測值的擬合精度較NDVI次之，決定系數(shù)R2為0.945，斜率1.075，截距1.393，均方根誤差為1.113，相對誤差為3.985%；DVI在油脂轉(zhuǎn)化期構(gòu)建的模型，其估算值與實測值的擬合精度較NDVI、RVI最低，決定系數(shù)R2為0.932，斜率1.131，截距為1.793，均方根誤差最大為1.186，相對誤差最大為5.422%。

表5 模型擬合精度評價Table 5 Evaluation of model fitting accuracy

通過比較得出：在各生育期基于NDVI篩選的最佳敏感波段組合構(gòu)建的估算模型，其估算值與實測值擬合方程的斜率更接近于1，截距最小，更接近于實測值。因此，運用NDVI指數(shù)可以有效反演核桃在不同生育期的冠層葉綠素含量。

3 討論與結(jié)論

（1）核桃樹冠層葉綠素含量從果實膨大期到油脂轉(zhuǎn)化期逐漸增加，主要由于前期核桃樹葉片結(jié)構(gòu)和形態(tài)不穩(wěn)定，色素含量低，需要較強的光合作用進行營養(yǎng)積累促進生長；之后葉片結(jié)構(gòu)和形態(tài)逐漸趨于成熟穩(wěn)定，色素含量增高，在油脂轉(zhuǎn)化期冠層葉綠素含量達到最大值；從油脂轉(zhuǎn)化期到果實成熟期冠層葉綠素含量值呈下降趨勢，后期由于生理代謝的需要，營養(yǎng)物質(zhì)不斷向果實轉(zhuǎn)移，葉片開始慢慢衰老，色素含量逐漸分解，從而導致冠層葉綠素含量的降低。該現(xiàn)象與其它植被葉綠素含量在不同生育期的變化趨勢一致，說明一段時期內(nèi)葉綠素含量的變化能夠反映植被所處的生育期，生長狀況等［27-28］。

（2）多數(shù)的地表植被都具有特定的光譜波形，且不同的光譜波形可以體現(xiàn)植被的不同狀態(tài)［29-30］。核桃在不同生育期具有不同的葉綠素變化特征，這些差異將反映在各生育期光譜反射率的變化上。具體表現(xiàn)為：隨著生育期的推進，葉綠素含量越高，核桃樹冠層光譜反射率在520～600 nm的綠光波段越小，在760～1 000 nm的近紅外波段越大；葉綠素含量越低，可見光波段反射率越大，近紅外波段光譜反射率越小。這主要是因為在可見光范圍內(nèi)植物反射光譜主要受葉片色素含量影響，吸收作用越強，光譜反射率越低，與葉綠素含量呈負相關關系；在近紅外范圍內(nèi)反射率越強，葉綠素含量越高，呈正相關關系。

（3）基于RVI、DVI和NDVI指數(shù)與葉綠素含量相關關系表明：與葉綠素含量相關性較高的植被指數(shù)，大都是由綠光550 nm，紅光720 nm以及近紅外780 nm附近的波段組合而成，這與圖1中綠光區(qū)域的反射峰、近紅外區(qū)域高反射平臺相一致。3類植被指數(shù)均在油脂轉(zhuǎn)化期與葉綠素含量相關性達到最大，最佳敏感波段組合分別為RVI(782,723)、DVI(780,727)和NDVI(915,554)，相關系數(shù)R2分別為0.945、0.919和0.970。但是本研究構(gòu)建的最佳波段組合與潘蓓等［31］估算蘋果冠層葉綠素含量所選用的波段組合不同，這是因為當前基于植被指數(shù)法對林木冠層葉綠素含量估算多采用已發(fā)表的、具有通用性的固定波段組合進行遙感反演，具有一定的反演精度，但忽略了不同植被之間細微的光譜差異，從而導致構(gòu)建的估算模型可靠性和穩(wěn)定性較差。因此，在使用海量高光譜數(shù)據(jù)進行葉綠素含量診斷時，需要在特征敏感波段選取和穩(wěn)定性等問題上進行多重考慮。

（4）通過對比分析3類植被指數(shù)在各生育期構(gòu)建的模型及利用第2年數(shù)據(jù)的驗證表明：基于RVI指數(shù)構(gòu)建的估算模型在核桃早中期估算精度較低，中后期估算精度較高。主要原因是早中期核桃樹覆蓋度較低，該指數(shù)對低覆蓋度核桃樹冠層信息的靈敏度較低，中后期核桃樹生長旺盛，并具有較高的覆蓋度，該指數(shù)對核桃樹冠層信息的靈敏性增強；基于DVI指數(shù)構(gòu)建的估算模型在核桃早中期估算精度較高，中后期估算精度較低，其原因與RVI相反；而基于NDVI建模指數(shù)構(gòu)建的估算模型，在核桃各生育期對葉綠素含量的估算效果都最為理想，且隨著生育期的推進呈現(xiàn)先增加后下降的趨勢，估算精度更高。這主要是因為隨著核桃樹生育期的推進，覆蓋度呈現(xiàn)逐漸增大現(xiàn)象，該指數(shù)在油脂轉(zhuǎn)化期對冠層葉綠素含量的估算和驗證均達到峰值；但當覆蓋度大于80%時，NDVI指數(shù)出現(xiàn)飽和狀態(tài)，導致冠層信息的監(jiān)測靈敏度變?nèi)?，估算精度降低?/p>

本研究在2017年核桃生育期內(nèi)測定冠層光譜反射率和葉綠素含量，通過400～1 000 nm范圍內(nèi)任意兩波段組合生成RVI、DVI和NDVI指數(shù)與葉綠素含量的相關系數(shù)R2，提取各生育期的最佳敏感波段組合作為核桃樹冠層葉綠素含量的敏感波段，建立各生育期核桃樹冠層葉綠素含量的估算模型，同時利用第2年的觀測數(shù)據(jù)對估算模型進行精度驗證和評價，確保估算模型的可靠性和穩(wěn)定性，為快速、無損、精準監(jiān)測各生育期核桃樹冠層葉綠素含量提供重要的應用價值。但該模型對于不同地區(qū)，不同品種，不同樹齡的核桃樹是否適用，還需要進一步深入研究。同時，在野外獲取冠層光譜數(shù)據(jù)時，容易受到土壤背景、冠層結(jié)構(gòu)的干擾，因此如何對所測光譜進行不同處理和變換進行降噪，對更精準的進行冠層葉綠素含量的反演具有重要價值。