摘要

针对现有两波段光谱仪在实际应用中存在的植被指数单一、生长指标反演精度低等问题,该研究研发了一款便携式三波段作物生长监测仪CGMD303(Crop-Growth Monitoring and Diagnosis,CGMD)并于2018年7—9月开展了水稻田间试验研究。结果表明,CGMD303获取的植被指数与商用仪器ASD FieldSpec HandHeld2呈良好的线性相关关系,同时基于CGMD303构建的水稻生长监测模型可以有效预测叶面积指数、叶片干质量、叶片氮质量分数和叶片氮积累量,决定系数分别为0.85、0.72、0.45和0.68,相对均方根误差分别为0.21、0.32、0.13和0.39。CGMD303可以有效获取冠层光谱反射率,构建的水稻指标监测模型可以精确预测叶面积指数、生物量和氮素指标,可为水稻田间栽培工作提供决策依据。