基于多元统计方法的冬小麦叶面积指数光谱估测

叶面积指数(LAI)是评价作物生长状况的指标之一,利用光谱技术实现冬小麦LAI的快速、准确监测具有重要的意义.本文以连续两年的氮素运筹试验为基础,通过测定各生育时期的冠层光谱和LAI,并利用多元统计分析方法(偏最小二乘法,PLS;逐步多元线性回归,SMLR)提取氮素运筹条件下LAI特征波段和构建LAI估测模型.结果表明,光谱波段765、775、1060 nm进入到LAI的预测模型中,结合PLS中VIP参数和B-系数证实,以上波段与冬小麦LAI具有重要的关系;基于PLS-SMLR方法构建的预测模型R2=0.699,RMSE=1.447,RE=0.275,经验证模型仍然具有较好的表现(R2=0.689,RMSE=1.323,RE=0.285).表明利用PLS-SMLR提取特征波段、建模的方法是可行的,可为作物LAI的快速诊断监测提供一定的理论依据.