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通过弱化冠层结构效应和调整高光谱数据采集时间优化行栽作物叶片叶绿素含量监测
英文：Improved estimation of leaf chlorophyll content of row crops from canopy reflectance spectra through minimizing canopy structural effects and optimizing off-noon observation time
研究单位
南京农业大学
摘要
研究数据
高光谱数据：高光谱数据由Cubert S185机载高速高光谱成像仪获取。该成像仪采用框幅式高光谱成像技术，能以更快的速度进行所有光谱通道同步成像，在1/1000秒内获得整个高光谱立方体数据，配套功能强大的测量及处理软件，快速获取大面积高光谱图像，影像具有厘米级地理坐标信息。
图1 Cubert S185高光谱相机所获取影像示意图
研究过程
表1 以往利用反射光谱估算行栽作物LCC的研究
图3 NS、NESW、WE和SENW四个方向行栽作物遮荫土壤日变化（9:00~15:00）
表3 LCC~VI模型校准中使用的数据集
表4 2018年田间试验地块设计和地面采样日期
图5 （A）SAIL-P5B、（B）SAIL-PD、（C）RowSAIL-P5B和（D）RowSAIL-PD模拟LCC和VIs之间的关系
图6 SAIL-PD与RowSAIL-PD模拟的AIVI与LCC之间关系的季节性与昼夜变化
图10 基于RowSAIL-PD模拟并用Syn#1（见表3）校准的VI模型估算的LCC与实测LCC的散点图
图11 利用S185高光谱数据基于RowSAIL-PD模拟并用Syn#1（见表3）校准的VI模型估算的LCC与实测LCC的散点图
图12 SAIL-P5B、RowSAIL-P5B、SAIL-PD和RowSAIL-PD模拟校准的LCC~VI模型比较
研究结论
该研究调查了冠层结构和太阳角度效应（或观测时间）对行栽作物冠层反射率和叶片叶绿素含量（LCC）估算的影响。由于行栽作物的特殊结构，观测到的阳光照射土壤在特定时间可以达到最大或最小值。基于这一特征，本研究提出选择合适的观测时间进行冠层光谱测量，以减少观测到的阳光照射土壤占比，从而提高LCC估算的准确性。基于4SAIL和4SAIL-RowCrop模型模拟了四种典型的作物行栽方向（南北、东北西南、东西、西北东南）。对于南北方向，阳光照射土壤在正午时最大，而在非正午时间减少。因此，LCC估算的准确性在正午时最差，在非正午时间最佳。为了减少土壤效应提高LCC估算，该研究建议对于南北方向的行栽作物，在非正午时间（例如15:00时）进行光谱测量。至于其他作物行栽方向，最佳观测时间取决于地理位置和季节，可以根据实际情况确定。通过提出的指数LICI，使用RowSAIL-PD模拟校准的LCC~LICI模型通过地面和无人机高光谱数据集进行了验证。与11个传统植被指数相比，LICI在地面和无人机平台上于15:00时测量的冠层光谱显示出最低的均方根误差，分别为5.01ug/cm2和3.32ug/cm2。总体而言，基于LICI的半经验模型（LCC=52.85×LICI-16.71）可以应用于大面积的LCC制图和精准农业中的氮肥管理。此外，该研究提高了我们对太阳角度或观测时间对行栽作物LCC估算影响的理解，并为野外光谱反射率采集提出了新见解。
原文链接：
https://doi.org/10.1016/j.rse.2020.111985
END
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