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冬小麦叶片氮含量的多角度高光谱监测( Monitoring of leaf nitrogen content of winter wheat using multi-angle hyperspectral data )
T Li Z Zhu J Cui J Chen H Wang
已用于作物氮素状况快速无损监测的高光谱技术，对于现代农业的氮肥施肥管理具有重要意义。然而，大多数研究都是从垂直角度收集高光谱数据，总是导致作物氮素的估计不准确。研究发现，利用多角度光谱数据可以提高作物叶片氮含量(LNC)的估算精度。本研究测定了5个氮素处理下冬小麦不同叶位的LNC并采集了叶片的多角度光谱反射率。结果表明，上第三叶对施氮量最敏感。相关分析表明,LNC与0°处获得的光谱反射率的相关程度最高,其次是10°、30°、40°和20°处获得的光谱反射率。在此基础上,将差分蔬菜指数(DVI)、归一化差分蔬菜指数(NDVI)和比值蔬菜指数(RVI)结合起来,利用多个叶片倾角的光谱数据,建立了基于多角度复合植被指数(MACVI)的LNC估计模型,该模型可以提高LNC估计的精度。以0°、10°和20°的光谱反射率为基础的模型精度较高,MACVID,R为基础的模型的决定系数(R)最高。本研究提出的基于MACVI的模型可有效提高冬小麦氮素含量的估算精度，为冬小麦栽培中的氮肥管理提供科学指导。
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