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摘要
以2021年8月初夏玉米抽雄期无人机飞行数据和地面实测夏玉米穗位叶叶绿素含量(SPAD值）数据为基础，构建了基于多光谱数据的归一化植被指数（NDVI）、冠层叶绿素含量指数（CCCI）、无蓝色波段增强型植被指数（EVI2）、比值植被指数（RVI）、土壤调整植被指数（SAVI）、绿色归一化植被指数（GNDVI）、土壤调节植被指数（OSAVI）、红边优化土壤调节植被指数（REOSAVI）、绿色比值植被指数（GRVI）、红边归一化植被指数（RENDVI），建立了各植被指数与SPAD值间的一元线性回归模型。结果表明：在对夏玉米抽雄期穗位叶SPAD值的模拟中，上述10种植被指数的反演能力有区别，反演能力最好的是由CCCI构建的模型；反演能力最差的是由REOSAVI构建的模型；基于EVI2和RVI构建的模型对于夏玉米叶片SPAD值均具备一定的反演能力。
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