【摘 要】
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在大田精准作业中,叶面积指数（Leaf Area Index,LAI）作为表征作物长势的重要参数作物,对它的研究就尤为重要。冠层分析仪LAI-2200C作为广泛应用于植被叶面积指数测量的设备,可以对作物叶面积指数进行连续、无损、快速的地面监测,但需要对不同冠层类型、叶片形状、生育时期的作物制定对应的测量方案。本研究选择旱作大田栽培背景下的玉米（九圣禾257）、谷子（张杂谷10号）、大豆（汾豆65）
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在大田精准作业中,叶面积指数（Leaf Area Index,LAI）作为表征作物长势的重要参数作物,对它的研究就尤为重要。冠层分析仪LAI-2200C作为广泛应用于植被叶面积指数测量的设备,可以对作物叶面积指数进行连续、无损、快速的地面监测,但需要对不同冠层类型、叶片形状、生育时期的作物制定对应的测量方案。本研究选择旱作大田栽培背景下的玉米（九圣禾257）、谷子（张杂谷10号）、大豆（汾豆65）,采用冠层分析仪LAI-2200C设计了三种不同的观测方案,在作物不同生长阶段进行了叶面积的连续观测、破坏性取样以及同步的无人机五波段多光谱相机的动态监测。以破坏性取样的结果为标准,比较分析了不同观测方案下作物的叶面积指数测量精度,筛选出不同作物在不同生长阶段的最佳测量方案,并通过其测定值与无人机光谱植被指数建立叶面积指数的模拟模型,开展了冠层分析仪与无人机遥感技术协同快速获取田块尺度下作物叶面积指数的动态研究。取得的主要结果和结论如下:（1）在使用LAI-2200C观测过程中,针对三种作物不同生育时期可以选用不同方案。在玉米的拔节期、抽穗期、灌浆成熟期分别使用观测方案二、一、一进行观测。在谷子的抽穗期与灌浆成熟期均可使用观测方案一进行观测。在大豆的开花结荚期、鼓粒期、成熟期分别使用观测方案二、一、二进行观测。（2）在冠层分析仪与无人机多光谱的协同方式下,快速得到不同作物不同生长阶段田块尺度的叶面积指数动态。在玉米拔节期NDVI-LAI回归模型的估测结果较好;抽穗期EVI-LAI的估测结果最好;灌浆成熟期EVI-LAI的估测结果较好。各时期多元线性回归模型的R~2可以达到0.914、0.922、0.913。在谷子抽穗期NDVI-LAI回归模型预测效果最好;谷子灌浆成熟期时EVI-LAI的估测结果较好。各时期多元线性回归模型的测效R~2可以达到0.901、0.920,均有较好的估测效果。大豆开花结荚期NDVI-LAI效果最佳;大豆鼓粒期EVI-LAI预果较好;大豆成熟期EVI-LAI的预测效果最好。各时期多元线性回归模型的R~2可以达到0.926、0.916、0.863,均有良好的预测效果。综上结果分析表明,通过使用LAI-2200C的特定观测方案可以快速获取三种作物在不同生长阶段的相对可靠的观测结果,结合多光谱计算得到的植被指数能够快速帮助研究者与生产者获取时效性较强的大田叶面积指数。通过叶面积指数反映出的作物长势状况为旱作条件下大田作物的绿色健康生长过程的精准管控提供必要的信息支撑。
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