基于無人機高光譜影像的水稻葉綠素含量反演

何嘉晨，何敬*，王彬，茍靜，林遠楊，劉剛，2

（1.成都理工大學地球科學學院，成都 610059；2.成都理工大學地質(zhì)災害防治與地質(zhì)環(huán)境保護國家重點實驗室，成都 610059）

葉綠素是農(nóng)作物的重要生化參數(shù)，其含量是植物營養(yǎng)脅迫、氮素狀況和生長衰老等各階段的重要指示因子。葉綠素含量通常與植被的光合能力和生長狀況具有良好的相關性，對動態(tài)監(jiān)測植被長勢以及快速診斷施肥具有重要意義[1-2]。傳統(tǒng)檢測作物葉片葉綠素含量的方法是利用有機溶劑提取，不僅需要專業(yè)人員檢測、消耗大量的時間和精力，并且對葉片具有破壞性，不能實現(xiàn)對葉綠素含量的大面積監(jiān)測[3-4]。無人機高光譜遙感技術具有體積小、機動靈活、成本低且時空分辨率高等特點，可以精確地獲取作物的光譜信息，利用無人機遙感技術定量分析作物光譜信息與生物生理指標間的量化關系，可以實現(xiàn)對作物生長狀況的實時監(jiān)控[5-6]。

葉綠素含量反演的最優(yōu)空間分辨率和最優(yōu)植被指數(shù)。常瀟月等[8]以無人機為平臺搭載高光譜儀獲取玉米農(nóng)田高光譜影像，選取基于光譜位置的變量、基于光譜面積的變量以及植被指數(shù)多種特征參數(shù)，構建單因素線性、非線性回歸模型，并制作玉米葉片葉綠素含量分布圖。王浩云等[9]證明基于MMD遷移的光學特性參數(shù)所建立的葉綠素回歸模型比直接使用光學參數(shù)和光譜圖像所建立的模型具有更好的反演效果，可以為葉綠素含量無損估測研究提供參考。……