不同灌溉量夏玉米葉綠素含量的高光譜特征及其反演

袁小康,周廣勝,王秋玲,何奇瑾

1 湖南省氣象科學(xué)研究所,長(zhǎng)沙 410118 2 中國(guó)氣象科學(xué)研究院,北京 100081 3 南京信息工程大學(xué)氣象災(zāi)害預(yù)警協(xié)同創(chuàng)新中心,南京 210044 4 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院,北京 100193 5 氣象防災(zāi)減災(zāi)湖南省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，長(zhǎng)沙 410118

葉綠素含量多寡對(duì)植物光合作用能力具有指示作用[1],快速、準(zhǔn)確地測(cè)量植物葉片的葉綠素含量在生態(tài)學(xué)、農(nóng)學(xué)及林學(xué)等領(lǐng)域均具有重要的應(yīng)用價(jià)值。研究表明,植物光譜特征與葉綠素含量關(guān)系密切[2-6]： 體現(xiàn)在葉綠素變化敏感波段或者由此衍生的敏感指數(shù)與葉綠素含量關(guān)系方面[7-8],或一階微分光譜與葉綠素含量關(guān)系方面[9-10],或光譜特征參數(shù)(如紅邊位置、藍(lán)邊位置等)與葉綠素含量關(guān)系方面[11-14]。

干旱脅迫下小麥[15]、草坪草[16-17]、大豆[18]、烤煙[19]、雷竹[20]、白術(shù)[21]等的葉片葉綠素含量與光譜特征顯著相關(guān),并由此建立葉綠素含量光譜估算模型,而干旱脅迫下玉米葉片光譜響應(yīng)特征及其與葉綠素含量的關(guān)系鮮見(jiàn)報(bào)道。干旱是影響我國(guó)北方夏玉米生長(zhǎng)發(fā)育、產(chǎn)量和品質(zhì)的主要因素之一[22-24]。弄清玉米葉綠素含量對(duì)干旱脅迫的高光譜響應(yīng),并據(jù)此建立葉綠素含量反演模型,對(duì)大田玉米生長(zhǎng)狀況的診斷及精確管理具有重要意義。為此,本研究基于夏玉米七葉期開(kāi)始的多個(gè)水分灌溉模擬實(shí)驗(yàn),分析不同灌溉量下夏玉米冠層光譜特征及其葉綠素含量的變化規(guī)律,根據(jù)多個(gè)生育期的光譜和葉綠素含量數(shù)據(jù),建立統(tǒng)一的建立基于高光譜特征的夏玉米冠層葉綠素含量反演模型,為實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中夏玉米葉綠素含量動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)提供理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究地點(diǎn)

本研究在中國(guó)氣象科學(xué)研究院固城生態(tài)與農(nóng)業(yè)氣象試驗(yàn)站的水分試驗(yàn)場(chǎng)進(jìn)行。該站位于河北省定興縣固城鎮(zhèn)(39°08′N,115°40′E,海拔 15.2m),屬溫帶大陸性季風(fēng)氣候,夏季炎熱多雨,冬季寒冷干燥,年平均氣溫13.6℃,年降水量494mm,其中夏季降水量占 70%,7月份降水量最多(約150mm)。試驗(yàn)場(chǎng)設(shè)有大型電動(dòng)遮雨棚,占地750m2,共設(shè)42 個(gè)試驗(yàn)小區(qū),小區(qū)面積8m2(4m×2m),小區(qū)之間筑有3m深混凝土隔離墻,避免水分水平交換。試驗(yàn)場(chǎng)土壤類型為砂壤土,含有機(jī)碳13.67g/kg,全氮0.87g/kg,有效磷25.76mg/kg,有效鉀118.55mg/kg,pH 值8.1,平均土壤容重1.37g/cm3,0—30cm平均田間持水量為21.23%[25]。

1.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

試驗(yàn)于2013年6—10月開(kāi)展,供試夏玉米品種為鄭單958,由固城生態(tài)與農(nóng)業(yè)氣象試驗(yàn)站提供。6月27日進(jìn)行播種,10月8日收獲。小區(qū)玉米行距為50cm,株距為30cm,每小區(qū)52株玉米。播種前一次性施磷酸二銨300kg/hm2。苗期各小區(qū)適當(dāng)灌溉,土壤水分保持在保持在適宜水平(田間持水量的70%左右),保證苗齊、苗壯[26]。于2013年7月24日(七葉期)按照當(dāng)?shù)?月份多年平均降水量的53%、40%、17%、10%,即按照80、60、25mm和15mm進(jìn)行一次性灌溉,形成4個(gè)初始土壤水分梯度(處理2—5),此后不再灌溉,并在全生育期用大型電動(dòng)遮雨棚遮擋自然降水;同時(shí)以自然降水(不灌水,未用遮雨棚遮擋)作為處理1(表1)。每個(gè)處理設(shè)3個(gè)重復(fù)小區(qū),不同處理的小區(qū)隨機(jī)排列。定期用烘干稱重法測(cè)定土壤含水量,每個(gè)小區(qū)在兩行玉米中間選取1個(gè)取樣點(diǎn),用土鉆鉆取10、20、30、40 cm和50 cm深土樣,取5個(gè)土層土壤相對(duì)濕度的平均值作為該小區(qū)的土壤相對(duì)濕度。

1.3 光譜的采集與預(yù)處理

本試驗(yàn)采用美國(guó) ASD 公司的 Field Spec Pro3 光譜儀采集玉米光譜反射率數(shù)據(jù),其測(cè)量的波長(zhǎng)范圍為350—2500 nm。去除受外界噪聲影響較大的波1301—2500 nm,取 350—1300 nm。這一波段包括了遙感常用的可見(jiàn)光和近紅外波段,可滿足本研究分析需要。試驗(yàn)選擇晴朗無(wú)云或少云的天氣,于10:00—12:00,分別在拔節(jié)期(8月8日、8月18日)、抽雄期(8月25日)、乳熟期(9月5日、9月20日)和成熟期(10月8日)測(cè)定夏玉米冠層光譜反射率。測(cè)定時(shí)光譜儀探頭垂直向下,距玉米冠層頂部垂直高度約70 cm,為消除外界干擾以保證精度,對(duì)每個(gè)樣品同時(shí)采集20條光譜曲線,取平均后作為該樣品的代表性光譜曲線,測(cè)量時(shí)及時(shí)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)白板校正。

表1 夏玉米七葉期不同灌溉量處理方式

1.4 葉綠素含量的測(cè)定

測(cè)量光譜的同時(shí),采用對(duì)植物無(wú)破壞性的SPAD- 502 葉綠素儀測(cè)定玉米葉綠素SPAD 值,在光譜儀探頭所能輻射的范圍內(nèi),選取不同方向的玉米葉片各3個(gè),每個(gè)葉片隨機(jī)選取10個(gè)點(diǎn)測(cè)定其SPAD,最終取3個(gè)葉片的平均值代表該玉米葉片葉綠素含量。

1.5 光譜參數(shù)

本研究選取原始光譜、光譜一階微分以及應(yīng)用較廣泛的基于光譜位置、光譜面積及基于植被指數(shù)等高光譜參數(shù),作為估算玉米葉片葉綠素的參數(shù)。采用公式(1)對(duì)原始光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行一階微分計(jì)算：

(1)

式中,Ri:第inm處光譜反射率;R′:Ri的一階微分;λi:第i個(gè)通道的波長(zhǎng)。

1.6 模型檢驗(yàn)

用均方根誤差(RMSE)和相對(duì)誤差(RE)對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行精度檢驗(yàn),計(jì)算公式為:

(2)

(3)

2 結(jié)果與分析

2.1 不同灌水量下土壤相對(duì)濕度變化

不同灌水量處理下土壤相對(duì)濕度變化如圖1所示,T1(自然降水)處理土壤相對(duì)濕度在整個(gè)試驗(yàn)過(guò)程中均最大,且保持在70%以上,說(shuō)明T1處理下玉米未受水分脅迫。T2、T3、T4和T5在灌水處理前土壤相對(duì)濕度都非常接近,經(jīng)不同程度灌水后,土壤相對(duì)濕度立即增大(處理后5d),然后逐漸降低。在整個(gè)試驗(yàn)過(guò)程中,T2、T3、T4和T5處理的土壤相對(duì)濕度的大小均與灌水量多少一致,即灌水多,土壤濕度大,說(shuō)明灌水處理效果良好。

圖1 不同灌水量處理下土壤相對(duì)濕度變化Fig.1 Changes of soil relative moisture under different water irrigationtreatments

2.2 不同灌水量下夏玉米葉片葉綠素含量變化

表2是夏玉米葉片葉綠素含量對(duì)水分脅迫的響應(yīng)。從拔節(jié)期到成熟期,夏玉米葉片葉綠素含量均隨水分脅迫程度的增大而降低,處理2、3、4、5的葉綠素含量與處理1差異顯著。隨生育期的推進(jìn),各處理下玉米葉片葉綠素含量呈現(xiàn)先增加后減少的趨勢(shì)。

表2 不同灌水量處理下夏玉米葉片葉綠素含量

2.3 不同灌水量下夏玉米冠層原始光譜變化

由圖2知,夏玉米在拔節(jié)期、抽雄期和乳熟期的光譜反射率體現(xiàn)了綠色植物的光譜特征：在可見(jiàn)光波段存在明顯的“綠峰”、“紅谷”,即在550nm附近(綠光波段)存在一個(gè)反射峰,在680nm附近(紅光波段)存在一個(gè)反射谷[27]。而在成熟期,“紅谷”明顯,而“綠峰”不明顯。各處理下夏玉米冠層反射光譜率隨波長(zhǎng)的變化趨勢(shì)保持一致,即在可見(jiàn)光波段,不同灌水處理下夏玉米冠層反射率低且差別小,在近紅外反射平臺(tái)(750—1300nm),反射率數(shù)值陡增,形成一個(gè)反射率較高的平臺(tái)。

圖2 不同灌水量處理下夏玉米在不同生育期光譜反射率Fig.2 Spectra of summer maize canopy at different developmental stages under different water irrigationtreatmens

不同灌水量處理對(duì)夏玉米冠層光譜反射率大小有明顯的影響。從拔節(jié)期到成熟期,光譜反射率均體現(xiàn)一個(gè)規(guī)律：在可見(jiàn)光大部分波段(400—680 nm)及紅外波段,光譜反射率在不同處理間呈現(xiàn)明顯差異,隨著水分脅迫程度加重,光譜反射率隨之增加。在680—750 nm 波段,光譜反射率急劇增大,但不同處理間光譜反射率差異較小。從拔節(jié)期到乳熟期,隨玉米生育期的推進(jìn),光譜反射率大小隨生育期推進(jìn)逐漸減少。但進(jìn)入成熟期后,光譜反射率略微增大。不同水分脅迫處理對(duì)夏玉米冠層反射光譜“綠峰”位置也有影響,隨水分脅迫程度的增加,“綠峰”位置“紅移”,即綠峰位置向紅光波段偏移。如在拔節(jié)期,處理1的綠峰位置為550nm,而處理2、處理3、處理4和處理5的綠峰位置分別是554、556、557nm和559nm,與處理1相比,處理2到處理5的“綠峰”位置均向紅光波段偏移。

2.4 不同灌水量下夏玉米冠層不同生育期紅邊特征變化

圖3是不同灌水量下夏玉米冠層一階微分光譜(以拔節(jié)期為例)。由圖3知,不同處理下夏玉米冠層一階微分光譜均明顯體現(xiàn)出“三邊”特征?！叭叀敝傅氖撬{(lán)邊(490—530 nm)、黃邊(560—640 nm)和紅邊(680—760 nm)?！叭叀笔侵参锕庾V的典型特征,可以反映植物的生長(zhǎng)狀況,其中“紅邊”是綠色植物光譜最明顯的特征之一。從圖3可以看出,480—550nm和680—716nm波段光譜一階微分值隨水分脅迫程度增加而增加。

描述“三邊”特征的參數(shù)主要有三邊位置、三邊面積。從表3可以看出,除成熟期外,水分脅迫處理下夏玉米紅邊位置“藍(lán)移”(向短波方向移動(dòng))。除拔節(jié)期外,紅邊面積呈現(xiàn)隨水分脅迫程度增大而增大的趨勢(shì)。隨生育期的推進(jìn),紅邊位置和紅邊面積呈現(xiàn)先增加后減小的趨勢(shì)：從拔節(jié)期到抽雄期,各處理下紅邊位置和紅邊面積均增加;從抽雄期到成熟期,它們隨生育期推進(jìn)而減少。

圖3 拔節(jié)期不同灌水量處理下夏玉米冠層一階微分光譜 Fig.3 First derivative of spectral reflectance of summer maize leaves under different water irrigation treatments

表3 不同灌水量處理下夏玉米一階微分光譜“紅邊”特征變化

2.5 夏玉米冠層光譜特征參數(shù)與葉綠素含量相關(guān)性分析

計(jì)算各生育期不同處理下所測(cè)夏玉米冠層光譜反射率和與之對(duì)應(yīng)葉綠素含量相關(guān)系數(shù),按照波長(zhǎng)從小到大順序繪成相關(guān)系數(shù)隨波長(zhǎng)變化曲線(圖4)。由圖4知,可見(jiàn)光范圍內(nèi),光譜反射率與葉綠素含量呈的顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系(P<0.01),其中在685nm處相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值達(dá)到最大(r=-0.689)。同樣,可以計(jì)算出各生育期不同處理下光譜一階微分與葉綠素含量的相關(guān)系數(shù),結(jié)果顯示在459nm處相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值達(dá)到最大(r=-0.832)。

圖4 夏玉米葉片葉綠素含量與光譜反射率相關(guān)系數(shù)(n=60) Fig.4 The correlation coefficient between summer maize canopy reflectance and chlorophyll content相關(guān)系數(shù)為正時(shí),虛線、實(shí)線以上波段分別通過(guò)0.05、0.01水平顯著性性檢驗(yàn);相關(guān)系數(shù)為負(fù)時(shí),虛線、實(shí)線以下波段分別通過(guò)0.05、0.01水平顯著性性檢驗(yàn)

光譜特征參數(shù)的定義及其與葉綠素含量的相關(guān)系數(shù)由表4所示,夏玉米葉片葉綠素含量與綠峰反射率、紅谷反射率、綠峰面積、紅谷面積、黃邊幅值和黃邊面積之間呈極顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系(P<0.01或P<0.001),而與紅邊幅值、紅邊面積之間呈極顯著正相關(guān)關(guān)系(P<0.001)。

表4 反射光譜特征參數(shù)的定義及其與葉綠素含量的相關(guān)系數(shù)

2.6 植被光譜指數(shù)與葉綠素含量相關(guān)性分析

選取目前廣泛采用的植被光譜指數(shù)與葉綠素含量進(jìn)行相關(guān)分析后,得到相關(guān)系數(shù)如表5。由表5所示,夏玉米葉片葉綠素含量與歸一化植被指數(shù)、綠色歸一化植被指數(shù)、紅邊歸一化植被指數(shù)及其他植被指數(shù)(黃邊面積與紅邊面積的比值)都呈極顯著正相關(guān)關(guān)系(P<0.001)。

2.7 夏玉米葉片葉綠素含量估算模型的構(gòu)建與檢驗(yàn)

選取與葉綠素含量相關(guān)系數(shù)較大的光譜特征參數(shù)和植被光譜指數(shù),用拔節(jié)期、抽雄期、乳熟期和成熟期4次測(cè)定數(shù)據(jù)(n=60)來(lái)構(gòu)建夏玉米葉片葉綠素含量高光譜估算模型,用在拔節(jié)期和乳熟期測(cè)定的另外2次數(shù)據(jù)(n=30)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ托Ч?結(jié)果如表6。藍(lán)邊面積與紅邊面積的比值模型和藍(lán)邊面積與紅邊面積的歸一化模型的決定系數(shù)較大,RMSE和RE較小,因此模擬效果較好;綠色歸一化植被指數(shù)模型和NDVI模型的決定系數(shù)次之,RMSE、RE也較小,模擬效果也較好;DR459模型雖然決定系數(shù)較大,但是RMSE和RE也很大,模擬效果相對(duì)較差。

表5 植被光譜指數(shù)的定義及其與葉綠素含量的相關(guān)系數(shù)

表6 夏玉米葉片葉綠素含量估算模型驗(yàn)證

3 討論

3.1 水分脅迫對(duì)夏玉米葉片葉綠素含量的影響

葉綠素是綠色葉片吸收、轉(zhuǎn)化光能的主要物質(zhì),其含量多少直接決定了植物光合同行能力以及物質(zhì)積累的多少。便攜式葉綠素儀SPAD- 502 能夠及時(shí)迅速地獲取表征葉綠素含量的SPAD值,不會(huì)破壞植被本身,也不容易受到時(shí)間、光照、天氣等因素的限制,因此可用 SPAD 值代替?zhèn)鹘y(tǒng)方法測(cè)得葉綠素含量[32]。本研究結(jié)果表明,隨著干旱脅迫程度的增大,夏玉米葉片葉綠素含量逐漸降低,與張仁和[33]、李芬等[34]、宋賀等[35]對(duì)玉米干旱研究結(jié)果一致。原因是水分脅迫影響植物正常生理機(jī)能,妨礙葉片葉綠素的生物合成,并促進(jìn)已有葉綠素的加速分解,導(dǎo)致植物葉片中的葉綠素含量降低[36]。從拔節(jié)期到抽雄期,隨生育期的推進(jìn),各處理下玉米葉片葉綠素含量均增加;而從抽雄期到乳熟期,再到成熟期,各處理下玉米葉片葉綠素含量逐漸減少。這與前人在冬小麥[15]、烤煙[37]對(duì)干旱的響應(yīng)研究結(jié)果一致。原因是玉米在營(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)階段,長(zhǎng)勢(shì)旺盛,葉片擴(kuò)展,葉綠素含量增加;而從乳熟期開(kāi)始,玉米進(jìn)入生殖生長(zhǎng)階段,葉片開(kāi)始發(fā)黃、脫落,逐漸衰老,葉綠素含量逐漸降低。因此,葉綠素是一個(gè)重要的表征植物生長(zhǎng)狀況的指標(biāo),它與植物的發(fā)育階段具有較好的相關(guān)性,可以視作發(fā)育階段(特別是衰老階段)的指示器[38]。

3.2 水分脅迫對(duì)夏玉米冠層光譜特征的影響

水分脅迫處理影響夏玉米冠層的反射光譜特征。從拔節(jié)期到成熟期,均體現(xiàn)一個(gè)規(guī)律：隨著水分脅迫程度加重,玉米冠層光譜反射率隨之降低,與雷竹[20]、白術(shù)[21]、小麥[15]、大豆[18]光譜反射率對(duì)干旱的響應(yīng)一致。原因是受水分脅迫越重,葉片光合作用越弱,對(duì)光的吸收能力越弱,因而反射越強(qiáng),光譜反射率越大。從拔節(jié)期到乳熟期,隨生育期的推進(jìn),各處理下夏玉米冠層光譜反射率隨生育期推進(jìn)而逐漸減少,但進(jìn)入成熟期略微增大,與高雨茜[31]對(duì)玉米的研究結(jié)果一致,原因可能是不同生育期夏玉米的冠層結(jié)構(gòu)以及葉片的成分不同,隨生育期發(fā)生了變化。尤其是玉米進(jìn)入成熟期后,葉綠素含量明顯下降,對(duì)光的吸收減少,因而光譜反射率增大。植物的光譜反射率會(huì)因生育期或養(yǎng)分、水分等因素而存在明顯差別[31]。

本研究結(jié)果表明,水分脅迫下夏玉米冠層綠峰位置向長(zhǎng)波方向偏移(“紅移”),而紅邊位置向短波方向偏移(“藍(lán)移”)。李苑溪[39]指出,銅脅迫下玉米葉片光譜紅邊位置向短波方向移動(dòng)。有研究[31]指出,當(dāng)植物生長(zhǎng)狀況良好、葉綠素含量高時(shí),綠峰位置“藍(lán)移”,綠峰反射率減小,而紅邊位置“紅移”;而當(dāng)植物受到病蟲(chóng)害、物候變化或營(yíng)養(yǎng)不良等因素的影響時(shí),綠色植物會(huì)出現(xiàn)“失綠”現(xiàn)象,綠峰位置“紅移”,綠峰反射率增大,紅邊位置“藍(lán)移”。因此,綠峰位置和紅邊位置對(duì)植物生長(zhǎng)狀況具有重要的指示意義。本研究結(jié)果表明：隨生育期的推進(jìn),紅邊位置和紅邊面積呈現(xiàn)先增大后減小的趨勢(shì),原因是從拔節(jié)期到抽雄期,玉米植株生長(zhǎng)速度加快,葉片覆蓋度也相應(yīng)增加,紅光的吸收增強(qiáng),紅邊位置向長(zhǎng)波方向移動(dòng)(“紅移”);進(jìn)入抽雄期后,玉米進(jìn)入生殖生長(zhǎng)階段,葉面覆蓋度逐漸減小,紅光的吸收也逐漸減弱,紅邊位置向短波方向移動(dòng)。

3.3 基于光譜的葉綠素含量反演模型

作物冠層光譜反射率在可見(jiàn)光波段受到葉綠素、類胡蘿卜素等植被色素和葉面覆蓋度的影響,在近紅外波段主要受到冠層結(jié)構(gòu)、植株的纖維素與蛋白質(zhì)、地上生物量等因素的影響[40]。因此,通過(guò)光譜反射率來(lái)反演葉綠素這樣的農(nóng)學(xué)參數(shù),完全可行[41]。本研究發(fā)現(xiàn),可見(jiàn)光波段夏玉米光譜反射率與葉綠素含量呈現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系,與易秋香[8]、解飛[12]等對(duì)玉米光譜反射率的研究結(jié)果一致。本研究表明,夏玉米在波長(zhǎng)685nm處光譜反射率與葉綠素含量相關(guān)系數(shù)最大,與Horler[42]、易秋香等[8]研究結(jié)果一致。Horler等[42]指出波長(zhǎng) 700nm左右光譜反射率對(duì)葉綠素有良好的相關(guān)性和預(yù)測(cè)性。易秋香等[8]研究指出,玉米在713 nm左右光譜反射率與葉綠素相關(guān)系數(shù)最大。

本研究結(jié)果表明,一階微分光譜與葉綠素的相關(guān)性高于原始光譜與葉綠素相關(guān)性,與大多數(shù)學(xué)者[9- 11]一致,原因可能是一階微分光譜能一定程度上消除或減弱大氣、土壤背景和測(cè)量高度等因素對(duì)光譜的影響。植被光譜指數(shù)也被國(guó)內(nèi)外學(xué)者用來(lái)反演葉綠素含量。本研究用常用的光譜植被指數(shù)來(lái)反演夏玉米葉片葉綠素含量,結(jié)果表明藍(lán)邊面積與紅邊面積的比值模型、藍(lán)邊面積與紅邊面積的歸一化模型模擬效果最好。通過(guò)兩個(gè)光譜波段構(gòu)建的植被指數(shù)模型比基于單一波段構(gòu)建的反演模型效果好,原因可能是植被指數(shù)可以消除各種干擾,成為提取植被生化組分信息的重要手段[28]。

4 結(jié)論

(1)水分脅迫降低夏玉米葉綠素含量。灌溉量越少,水分脅迫越嚴(yán)重,夏玉米葉片葉綠素含量越低。隨生育期的推進(jìn),各處理下玉米葉片葉綠素含量呈現(xiàn)先增加后減少的趨勢(shì)。

(2)在可見(jiàn)光波段,夏玉米冠層光譜反射率存在明顯的“綠峰”、“紅谷”。水分脅迫使夏玉米冠層光譜反射率增高,使綠峰位置“紅移”,而紅邊位置發(fā)生“藍(lán)移”。隨生育期的推進(jìn),光譜反射率大小隨生育期推進(jìn)逐漸減少。但進(jìn)入成熟期后,光譜反射率略微增大。

(3)夏玉米葉片葉綠素含量與原始光譜、光譜特征參數(shù)和植被光譜指數(shù)之間存在極顯著相關(guān)關(guān)系。據(jù)此建立基于光譜的夏玉米葉綠素含量反演模型,并用獨(dú)立數(shù)據(jù)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),藍(lán)邊面積與紅邊面積的比值模型、藍(lán)邊面積與紅邊面積的歸一化模型模擬效果最好。

致謝：中國(guó)氣象科學(xué)研究院固城生態(tài)與農(nóng)業(yè)氣象試驗(yàn)站對(duì)試驗(yàn)給予支持,試驗(yàn)實(shí)施與數(shù)據(jù)獲取得到了麻雪艷、王敏政、周懷林、張利、李柏貞、張峰和石耀輝等的幫助，特此致謝。