红外光谱指数反演大田冬小麦覆盖度及敏感性分析

       摘要：植被的覆盖度能反映植被对光的截获、指示植物的生物产量等。常用的红光/近红外构成的植被指数能指示作物覆盖度,但它们易受到不确定因素的影响,估测结果往往偏差较大。该文以冬小麦为例,研究了利用近红外和短波红外光谱指数估测覆盖度的可行性,并评价了这些指数对品种、肥水处理和叶色的敏感性。试验中对冬小麦用数码相机垂直成像获取照片,利用分类算法自动提取覆盖度。根据同步获取的冬小麦光谱特征,构造了56个红外比值和28个红外归一化光谱指数,并选取了8个基于红光近红外的植被指数,利用通用线性模型(GLM)评价它们对覆盖度的预测能力及敏感性分析。结果表明,短波红外光谱指数R1690/R1450,R1450/R1690及(R1450-R1690)/(R1450+R1690)等不易受品种,肥水管理及叶色的影响,能很好地预测大田冬小麦覆盖度。