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机构地区:[1]浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所,杭州310029
出 处:《上海交通大学学报(农业科学版)》2003年第4期349-355,360,共8页Journal of Shanghai Jiaotong University(Agricultural Science)
基 金:国家自然科学基金资助项目(30070444)
摘 要:本文提出上下叶位叶片红边一阶微分光谱反射峰变化趋势的描述参数LRPSA(leafrededgepeakslopeangle)。利用小区试验测量的数据分析LRPSA与叶片光谱、叶绿素含量、SPAD值、叶片光谱红边斜率以及叶片含氮量之间的相关性,在此基础上分别建立估算氮素含量的回归模型。为了验证LRPSA估算叶片氮素含量效果,利用未知区域测量数据进行模型估算R2和拟和R2比较研究。研究结果表明LRPSA估算氮素含量的效果上位叶好于下位叶,并且在孕穗期、抽穗期、灌浆期内试验测得的数据估算氮素含量效果好于整个生育期的估算效果。另外如果以正常施肥田块水稻作为参照区,测量参照区参数LRPSA,再与未知区域进行对比分析,可以定性评价田间水稻施用氮肥的丰缺状况。The change tendency of the red edge first derivative spectral reflectance peak among different leaves was analyzed (upper and lower) was studied. According to the tendency and a new vegetation index LRPSA(leaf red edge peak slope angle) was developed. The correlation between LRPSA, chlorophyll content and nitrogen content, and given some estimated models, which can be used to estimate leaf nitrogen content. The result shows that the ability that LRPSA estimates upper leaves nitrogen nutrition is better than lower leaves. And LRPSA estimates leaf nitrogen nutrition from booting stage to maturity stage will get better result than the whole growth stage. Meanwhile LRPSA can be used to qualitative estimate the nitrogen nutrition status of rice paddy
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