【摘 要】
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实时无损监测叶干重对小麦生长诊断和肥水管理具有重要意义.本文基于8年、12个品种、9个生态点、不同氮肥、密度的田间试验,利用连续小波分析和经典植被指数,系统分析了
【机 构】
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南京农业大学/国家信息农业工程技术中心/江苏省信息农业高技术研究重点实验室 南京210095
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实时无损监测叶干重对小麦生长诊断和肥水管理具有重要意义.本文基于8年、12个品种、9个生态点、不同氮肥、密度的田间试验,利用连续小波分析和经典植被指数,系统分析了高光谱数据和叶干重的机理性关系.结果表明,通过对105种小波函数的分析发现预测小麦叶干重表现较好的小波函数的特征波段处于近红外短波波段；利用bior1.5,coif1,db3,gaus4,sym3,shan1-0.5,mexh,rbio1.3来预测小麦叶干重表现均较好,以db3,sym3,rbio1.3表现最好；其中rbio1.3在scale为356,波段840nm处,模型的决定系数R2达到0.721.利用独立试验资料对模型进行检验,模型的决定系数R2为0.711,误差RMSE为0.028,远远优于基于经典植被指数的结果(R2=0.67,RRMSE=0.287).总体上,连续小波分析不仅能够很好的预测小麦LDW,具有较高的准确性和普适性,且对其他作物的叶干重估测提供了很好的方法参考.
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