光谱植被指数与水稻叶面积指数相关性的研究
光谱植被指数与水稻叶面积指数相关性的研究内容摘要：
维普资讯 http://www.cqvip.com 植物生态学报 ２ ０ ０４，２ ８（ １ ） ４ ７～５ ２ Ａｃｔ ａ Ｐｈｙｔ ｏｅｃ ｏｌ ｏ ｇｉ ｃａ Ｓｉ ｎｉ ｃａ 光 谱 植 被 指 数 与 水 稻 叶 面 积 指 数 相 关 性 的 研 究 薛 利 红 曹 卫 星 罗卫 红 王 绍 华 （ 南京农业大学农业部作物生长调控重点开放实验室 ， 南京 摘 要 ２１ ０ ０９ ５） 综合分析 比较 了几种常见光 谱植被 指数与水 稻 （Ｄ ｓ ａ ｔ ｉ ｖ ａ） 叶 面积指数 的相 关性 及其 预测力 。结 果表 明， 植被指数 的预测力在水稻 营养生长 旺盛期 间最好 。植被 指数 的预测 力 主要依赖 于叶 面积 指数 （ ）的整体变 化范 围。因此 ， 综合不 同生育 时期 和氮肥处理 的试验 资料 ， 光谱植被指数能准确地预测 的变化 。 与各植被 指数均呈 曲线相关 ， 与比值植被指数 （ＲＶ Ｉ） 、 再归一化植被指数 （肋 ）和 Ｒ啪／Ｒ５ ６ ｏ 显 著幂相关 ， 与归 一化植被 指数 （ ＮＤＶ Ｉ ）、 垂直植被指数 （ ＰＶ Ｉ ）、 差值植 被指数（ＤＶ Ｉ ）、 土壤 调整植被指数 （ｓ４ ）和转换 型土壤调 整指数 （Ｔ Ｓ ＡＶ Ｉ） 显著 指数相关 。其 中， 近红外与绿光波段 的比值 Ｒ啪／Ｒ５ ６ ｏ的预测力最佳 。用不同移栽秧龄 、 不 同密度 、 不 同水 分和氮肥 处理 的数据对 Ｒ啪／Ｒ５ ６ ｏ 的表现进 行 了检验 ， 结 果表 明估算 精度 平均 为 ９ １． ２ ２ ％， 估计 的 均方 差根 （ＲＭＳ Ｅ） 平 均为 ０． ４ ８ ０ ５， 平均相对误差为 一０． ０ １ ３。表 明宽波段光谱植被指数可以准确地用来监测水稻叶面积指数。 关键词 水稻 叶面积指数 植被指数 预测力 光谱监测 ＲＥＬＡｒ Ｉ １ 】 【 （ ］ Ｉ ＮＳＨＩ Ｐ ＢＥｒ ＭＥＥＮ ＳＰＥＣＴＲＡＩ ＶＥＧＥＴＡｒ Ｉ１ 】 【 ０Ｉ Ｎ Ｄ ＤＩＣＥｓ ＡＮＤ Ｌ （ ＩＵＣＥ ＸＵＥ Ｌｉ —Ｈｏｎｇ ＣＡ０ Ｗｅｉ — Ｘｉ ｎｇ Ｌｌ Ｊ ０ Ｗｅｉ — Ｈｏｎｇ ａｎｄ ＷＡＮＧ Ｓｈａｏ—Ｈｕａ ２１ ００ ９５，Ｃｈｉ ｎａ） Ｌａｂ ｏ ｒ ａｔ ｏ ｒ ｙ ｏ ｆＣｒ ｏ ｐ Ｇｒ ｏ ｗｔ ｈ Ｒｅ ｇｕｌ ａ ｔ ｉ ｏｎ，ＭＯＡ，舳 ｎ ｇＡｇｒ ｉ ｃ ｕｌ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ Ｕｎｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ，舭 咖 Ａｂｓ ｔ ｒ ａｃ ｔ Ｌｅ ａ ｆ ａ ｒ ｅａ ｉ ｎｄｅ ｘ （／ ＡＩ）ｉ Ｓ ａｌ ｌ ｉ ｍｐｏ ｒ ｔ ａｎｔ ｐａ ｒ ａ ｍｅｔ ｅｒ ｉ ｎ ｃ ｍｐ ｇ ｒ ｏ ｗｔ ｈ ｓ ｔ ａ ｔ ｕｓ ｍｏｎｉ ｔ ｏ ｉｎｇ ｒ ａｎ ｄ ｙｉ ｅｌ ｄ ｆ ｏ ｒ ｅ— ｃ ａ ｓｔ ｉ ｎｇ．Ａ ｖｅ ｇ ｅｔ ａｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｄｅ ｘ（Ｖ／）ｂａ ｓｅ ｄ ｏ ｎ ｓ ｐｅ ｃｔ ｒ ａｌ ｒ ｅｆ ｌｅ ｃ ｔ ｎ ｃｅ ａ ｍｅ ｓｕｒ ａ ｅ ｍｅ ｎｔ ｓ ｈ ｓ ａ ｂｅ ｅｎ ｐｍｐ ｏｓ ｅ ｄ ａ ｓ ａ ｅｌ ｒ ｉ ａｂｌ ｅ ｎｏｎｄｅｓｔ ｕｃｔ ｒ ｉ ｖｅ ｍｅｔ ｈｏｄ ｏｒ ｆ ｑｕｉ ｃｋｌ ｙ ｅｓ ｔ ｉ ｍａｔ ｉ ｎｇ Ｌ４，．Ｔｏ ｄｅｔ ｅｒ ｍｉ ｎｅ ｈ ｅ ｂｅｓｔ ｔ ｂｒ ｏａｄｂａ ｎ ｄ ｉ ｎｄｅｘ ｆ ｏｒ ｅｓｔ ｉ ｍａｔ ｉ ｎｇ Ｌ４，ｉ ｎ ｉｃ ｒ ｅ（Ｏｒ ｙ ｚ ａ ｓ ａｔ ｉ ｖ ａ），ｆ ｉｅ ｌ ｄ ｃ ｎｏ ａ ｐｙ ｅｆ ｒ ｌｅｃ ｔ ｎｃ ａ ｅ ｖａ ｌｕｅ ｓ ｗｅ ｒ ｅ ｍｅ ｓｕｒ ａ ｅｄ ｏｖ ｅ ｒ ｔ ｈｅ ｗｈ ｏｌ ｅ ｒ ｉｃ ｅ ｇｒ ｏ ｗｔ ｈ ｃ ｙ ｃｌ ｅ ｕｓ ｉ ｎｇ ａ ｐｏｒｔ ａｂｌ ｅ ｍｕｌ ｔ ｉ — ｓｐｅｃｔ ｒａ ｌ ｒ ａｄｉ ｏｍｅｔ ｅｒ，ａ ｎ ｄ Ｌ４，ｗｅｒ ｅ ｓｉ ｍｕｌ ｔ ｎ ｅｏｕｓｌ ａ ｙ ｄｅｔ ｅｒ ｍ ｉ ｎｅｄ ｂｙ ｄｅｓ ｔ ｒ ｕｃｔ ｉ ｖｅ ｓａｍｐｌ ｉ ｎｇ Ｓｅｖｅｒａ ｌ ． ｖ ｅ ｇｅ ａｔ ｔ ｉ ｏｎ ｉ ｎ ｄｉ ｃ ｅｓ ｓ ｕｃ ｈ ｓ ａ ｎｏ ｒ ｍａ ｌ ｉ ｚ ｅｄ ｄｉ ｆ ｆ ｅ ｅｎ ｒ ｃｅ ｖ ｅｇ ｅ ａｔ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎｄ ｅｘ（ＮＤＶＩ），ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｖ ｅｇ ｅ ａｔ ｔ ｉ ｏｎ ｉ ｎｄ ｅｘ（ ），ｓ ｏｉ ｌ — ａ ｄ ｊ ｕ ｓ ｔ ｅ ｄ ｖ ｅ ｇｅ ａｔ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｄｅｘ（Ｓ ＡＶ ／）ａ ｎｄ ｈｅ ｔ ｌ ｉ ｋｅ ｗｅｒ ｅ ｄｅ ｒ ｉ ｖ ｅ ｄ ｆ ｒ ｏ ｍ ｈｅ ｔ ｓ ｅ ｓ ｐｅｃ ｔ ｒ ｌ ａ ｍｅａ ｓｕｒ ｅ ｍｅ ｎｔ ｓ ｎｄ ａ ｈｅ ｔ ｉ ｒ ｃｏ ｒ ｌ ￣． １ ａｔ ｉ ｏｎ ｗｉ ｈ ｔ ｒ ｅｓｐｅｃｔ ｔ ｏ／ＡＩ ｕａ ｑ ｎｔ ｉ ｉｅ ｆ ｄ ．Ａｌ ｓ ｏ，ｔ ｈｅｉ ｒ ｅｌ ｒ ａｔ ｉ ｖｅ ｐｒ ｄｉ ｅ ｃｔ ｉ ｖｅ ｐ ｏ ｗｅｒｓ ｗｅｒ ｅ ｅｓ ｔ ｉ ｍａｔ ｅｄ ｂｙ ｃｏｍｐａｒ ｉ ｎｇ ｄｅｔ ｅｒ． ｍｉ ｎ ｅ ｃ ｏ ｅ ｉｃ ｆ ｉ ｅｎｔ（Ｒ ），ｒ ｏ ｏｔ ｍｅ ａ ｎ ｓ ｕａ ｑ ｒ ｅ ｅ ｒ ｒ ｏｒ（ Ｅ）ａ ｎｄ ｐ ｒ ｅｃ ｉ ｓ ｉ ｏｎ ｎｄ ａ ａ ｃ ｃｕｒ ａ ｃ ｙ。１１ ｈ ｅ ｅｓ ｒ ｌｔ ｕ ｓ ｓ ｈｏ ｗｅ ｄ ｔ ｈａ ｔ ｈｅ ｐ ｔ ｏ ｗｅｒ ｏｆ Ｖ／ ｆ ０ｒ Ｌ４，ａ ｓ ｓｅ ｓｓ ｍｅｎｔ Ｗａ ｓ ｔ ｈｅ ｂ ｅ ｓｔ ｄｕｒ ｉｎｇ ｖｅｇｅｔ ａｔ ｉ ｖｅ ｇｒ ｏｗｔ ｈ．ａ ｎ ｄ ｍａｉ ｎｌ ｙ ｄｅｐｅｎｄｅ ｄ ｏｎ ｔ ｈ ｅ ｒ ａｎｇｅ ｏｆ ｖａｒ ｉ ａｔ ｉ ｏｎ ｉ ｎ ｈ ｅ ｔ ｅｘｐｅｒ ｉ ｍｅｎｔ ｌ ｄａｔ ａ ａ ．Ｖｅｇｅｔ ａｔ ｉ ｏｎ ｉ ｎｄｉ ｃｅｓ ａｃｃｕｒ ａｔ ｅｌ ｙ ｔ ｒ ａｃｋｅｄ ｃｈａ ｎ ｇｅｓ ｉ ｎ Ｌ４，ｗｈｅｎ ｄａｔ ａ ｗｅｒ ｅ ａ ｎ— ｌｙｚｅｄ ａｃｒ ａ ｏｓｓ ａ ｂｒ ｏａｄ ｒ ａｎｇｅ ｏｆ ｄｉ ｆｅｒ ｅｎｔ ｇｒ ｏｗｔ ｈ ｓ ｔ ａｇｅｓ ａｎｄ ｎｉ ｔ ｏ ｇｅｎ ｌ ｒ ｅｖｅｌ ｓ 肋 ，ａｎｄ Ｒ８１ Ｏ／ ５ ６ ｏ ｓ ｈｏｗｅ ｄ Ｖ／ｓｈｏｗｅ ｄ ａ ｎ ｅｘｐｏｎｅｎｔ ｉ ｌ ｒ ａ ｅｌ ａｔ ｉ ０ｎ Ｒｔ ｏｏ／ Ｒ５ ６ ｏ ｐｒ ｏｄｕｃｅｄ ｔ ｈｅ ｂ ｅｓ ｔ ｓｔ ｅ ｉ ｍａｔ ｅ ｏｆ上， ４，ａ ｍ ｏｎｇ ｈ ｅｓｅ ｔ ｉ ｎｄｉ ｃｅｓ．Ｔｈｅ ｅ ｇｒ ｒ ｅｓ ｓｉ ｏｎ ｅｑｕａｔ ｉ ｏｎ Ｗａ ｓ ｔ ｓｔ ｅ ｄ ｂｙ ｉ ｅ ｎｄｅｐ ｅ ｎｄｅｎｔ ． ａ ｏ ｗｅｒ ｐ ｒ ｅｌ ａｔ ｉ ｏｎ ｗｉ ｈ ／ＡＩ，ｗｈｉ ｔ ｌ ｅ彻 Ｖ／，ＰＶ／，ＤＶ／， ， Ｖ／ａｎｄ ． ｄａｔ ａｓｅｔ ｓ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｅｓｔ ｉ ｍａｔ ｉ ｏｎ ａｃｃｕｒ ａｃｙ Ｗａ ｓ ａｂｏｕｔ ９１．２２％ ｗｉ ｔ ｈ ＲＭｓＥ ０ｌ ０． ４８０ ５ ａｎｄ ａｖｅｒａ ｇｅ ｒ ｅｌ ａｔ ｉ ｖｅ ｅｉ Ｔｏｒ ｏｆ 一 ０． ０１ ３．Ｔｈ ｅ ｅｓ ｒ ｌｔ ｕ ｓ ｉ ｎ ｄｉ ｃ ａｔ ｄ ｅ ｈａ ｔ ｔ ，ｍｏｎｉ ｔ ｏ ｉｎｇ ｒ ｉ ｎ ｉｃ ｒ ｅ ｂｙ ｎ ￣ａ ｎｓ ｏ ｆｔ ｈｅ ｒ ａｔ ｉ ｏ ｉ ｎｄｅ ｘ ｏ ｆ ｎｅ ａ Ｙ ｉ ｎｆ ｒ ａ ｒ ｅ ｄ ｂａ ｎｄ ｔ ０ ｇｒｅｅｎ ｂａｎｄ ｆ ｒ ｏｍ ｂｒ ｏａｄｂａｎｄ ｓｐｅｃｔ ｒ ａｌ ｓｉ ｇｎａｔ ｕｒ ｅｓ ａｐｐｅａｒ ｓ ｖｅｒ ｙ ｐｒ ｏ ｍｉ ｓｉ ｎｇ ． Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ｄｓ Ｒｉ ｃ ｅ，Ｌｅａ ｆａ ｒ ｅａ ｉ ｎｄｅ ｘ（ ，），Ｖｅ ｇ ｅｔ ａｔ ｉ ｏｎ ｉ ｎｄｉ ｃ ｅ ｓ（Ｖ／），Ｐｒ ｅ ｄｉ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏｗｅ ｐ ｒ，Ｒｅ ｌｅ ｆ ｅ ｔ ｎｃ ａ ｅ ｍｏ ｎｉ ｔ ０ 卜 ● ｌ ｎｇ 叶面积指数 （ ｅａ Ｌ ｆ ａｒ ｅ ａ ｉ ｎｄ ｅ ｘ， ）是 反 映 作 物 作 物 的长 势 监 测 和 精 准 农 业 。早 在 ２０世 纪 ７０年 长 势与 预报 作物产 量 的一个 重要农 学 参数 。 由于样 代， Ｗｉ ｅ ｇａ ｎｄ等 就研 究 了光谱 特征 与 本数 目的庞大 及 不规 则 性 ， 增 加 了 ，实 测 的 工 作 （ Ｗｉ ｅ ｇａ ｎｄ ｅ ｔ ａ１．，１ ９７ ４），随 后 比值 植 被 指 数 （Ｒａ ｔ ｉ ０ 量且 往往 具有 一定 的破坏 性 。而遥 感技 术 以其 简便 ｖ ｅ ｇｅ ａｔ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎｄｅ ｘ，ＲＶ／）、归 一 化 植 被 指 数 （Ｎｏ ｒ ｍａ ｌｉ ｚ ｅ ｄ 快速 、 灵敏 准确 、 非破 坏性 等优 点越来 越 多地应 用 于 ｄｉ ｆｅ ｅｎｃ ｒ ｅ ｖ ｅｇ ｅ ａｔ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎｄ ｅ ｘ， ＮＤＶ Ｉ）、垂 直 植 被 指 数 收稿 日期 ：２ ｏｏ ２— １１ － ２１ 接受 日期 ：２０ ０３－ ０５－ ２ ０ 基金项 目：国家重点基础研究发展规划 （ｃ２咖 ７ ９０ｏ）和国家 自然科学基金（ ３０ｏ ３０ ０９ｏ） Ｅ— ｍａ ｉ ｌ：ｎ ｊ ｘ ｕｅ ｈ＠ １ ６３． ｎ ｅ ｔ 之 间的关 系 维普资讯 http://www.cqvip
