协同冠层SIF和PRI光谱指数的构建及其在小麦条锈病监测中的应用

编号 zgly0001732852

文献类型 期刊论文

文献题名 协同冠层SIF和PRI光谱指数的构建及其在小麦条锈病监测中的应用

作者 闫菊梅  竞霞  张腾  邹琴  董莹莹 

作者单位 西安科技大学测绘科学与技术学院  中国科学院空天信息创新研究院数字地球重点实验室 

母体文献 西北农林科技大学学报(自然科学版 

年卷期 2021,(12)

页码 2-15

年份 2021 

分类号 S435.121.42  S127 

关键词 日光诱导叶绿素荧光  光化学反射率指数  反射率光谱  小麦条锈病  病害监测  遥感技术 

文摘内容 [目的]利用反射率光谱在作物生物物理方面的优势和日光诱导叶绿素荧光(solar-induced chlorophyll fluorescence,SIF)、光化学反射率指数(photochemical reflectance index,PRI)在光合生理方面的优势,构建协同冠层SIF和PRI光谱指数(synergistic spectral index of SIF and PRI,SISP),旨在提高作物病害遥感探测精度。[方法]基于3FLD(three-bands fraunhofer line discrimination)算法,估测小麦条锈病在不同病情严重度下的单波段SIF强度,利用对作物冠层几何结构敏感的归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和重归一化植被指数(re-normalized vegetation index,RDVI)对SIF和PRI进行处理,再利用处理后的SIF和PRI数据构建SISP指数,通过建立传统的光谱指数和SIF、PRI及其组合对小麦条锈病的遥感监测模型,以病情指数(disease index,DI)实测值与预测值之间的决定系数(R~2)、均方根误差(RMSE)和相对分析误差(RPD)评价模型精度,进而与SISP指数建立的模型进行比较,分析SISP指数对作物病害遥感监测的有效性。[结果](1)综合利用SIF和PRI数据能够提高对小麦条锈病的遥感探测精度,3组验证样本数据集中,以PRI和SIF的简单组合PRI+SIF为自变量构建的小麦条锈病监测模型,预测DI值与实测DI值间的R~2比单一PRI和SIF至少提高14.0%和1.7%,RMSE至少降低7.1%和3.7%。(2)利用反射率光谱指数NDVI和RDVI处理后的SIF和PRI构建的SISP指数,对小麦条锈病DI的预测精度优于直接利用PRI和SIF组合的各种指数,验证样本数据集中预测DI值与实测DI值间的R~2至少提高3.7%,RMSE至少降低9%。(3)以SISP和反射率光谱指数为自变量构建的小麦条锈病多元线性回归(multiple linear regression,MLR)和径向基神经网络(radial basis function neural network,RBFN)模型的精度,高于仅利用反射率光谱指数构建的模型精度,其预测DI值与实测DI值间的R~2分别较反射率光谱指数提高13.42%和5.72%,RMSE分别减少29.93%和19.24%,RPD分别提高44.53%和29.80%。[结论]利用NDVI和RDVI处理后的SIF和PRI构建SISP指数,能够减弱作物群体生物量对冠层SIF和PRI信号的影响,提高小麦条锈病的遥感监测精度。