科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
马铃薯是继水稻、小麦、玉米之后的一种重要的粮食作物，其优化种植和生产对于保障粮食安全具有重要的意义。作物的地面生物量(AGB)被广泛认为与作物的生长状态密切相关，常常被直接用来参与作物产量预测和健康状态参数评估。现有的研究表明，遥感植被指数在中高作物覆盖度时会丧失对作物参数的敏感性，即“饱和现象”,这制约了作物生长中后期AGB的准确监测。采用了一个新型垂直生长作物AGB估算模型(VGC-AGB)结合高光谱遥感开展马铃薯多生长阶段的AGB估算研究。针对多生长时期遥感光谱指数开展作物生物量监测中存在的“饱和问题”, VGC-AGB定义了叶片干物质含量(Cm)和垂直器官干物质含量(Csm)2个参数，分别描述马铃薯叶片和茎的平均干物质含量，并通过叶面积指数(LAI)×Cm计算叶片的地上生物量(AGBl),通过种植密度(Cd)、马铃薯株高(Ch)和Csm的乘积，即Cd×Ch×Csm计算垂直器官的地上生物量(AGBv)。基于国家精准农业研究示范基地2019年马铃薯田间实验，分别获取了马铃薯4个关键生长时期的地面ASD高光谱数据、实测株高、 AGB和LAI数据等，并利用高光谱反射率数据构建了高光谱特征参数，分别对比了(1)高光谱特征参数+株高，(2)地面测量参数+VGC-AGB模型和(3)高光谱特征参数+VGC-AGB模型的3种马铃薯AGB估算模型的性能。结果表明，与传统的高光谱遥感植被指数+株高的AGB估算方法相比，新型VGC-AGB模型结合高光谱遥感数据可以提供更高性能的马铃薯AGBl、 AGBv和总AGB估算结果，该方法可为马铃薯AGB的快速无损监测提供技术支撑。
- 单位
