【摘 要】
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通过人工田间诱发不同等级条锈病,在不同生育期测定感染不同严重程度条锈病的冬小麦冠层光谱与冠层叶绿素密度(canopy chlorophyll density,CCD)。把CCD与高光谱指数进行相关
【机 构】
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中国矿业大学（北京）地测学院,北京师范大学资源学院,国家农业信息化工程技术研究中心
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通过人工田间诱发不同等级条锈病,在不同生育期测定感染不同严重程度条锈病的冬小麦冠层光谱与冠层叶绿素密度(canopy chlorophyll density,CCD)。把CCD与高光谱指数进行相关性分析,选取相关系数大于0.7的指数构建反演模型,并对模型进行检验,结果表明微分指数(D750-D550)/(D750+D550)反演精度以及稳定性最好,其次是微分指数(D725-D702)/(D725+D702)。对上述两个微分指数分别进行饱和度分析,发现当CCD大于12μg.cm-2时微分指数(D750-D550)/(D750+D550)易达到饱和,因此当CCD小于12μg.cm-2时,微分指数(D750-D550)/(D750+D550)反演CCD结果较好;但当CCD大于12μg.cm-2时,利用微分指数(D725-D702)/(D725+D702)反演CCD较好,该指数不易达到饱和状态。由于CCD与小麦病情指数(diseaseindex,DI)之间存在极显著负相关性,利用高光谱遥感精确估测小麦冠层CCD,不仅可以帮助判断作物的长势,而且可为识别小麦病害提供辅助信息。因此,该研究对于农业防灾减灾也具有重要现实意义。
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