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期刊文章详细信息

基于鲜叶光谱估测氮素营养的新植被指数  ( EI收录)  

New vegetation index for estimating nitrogen concentration using fresh leaf spectral reflectance

  

文献类型:期刊文章

作  者:张金恒[1] 王珂[2]

机构地区:[1]青岛科技大学生态环境与农业信息化研究所,青岛266042 [2]浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所,杭州310029

出  处:《农业工程学报》

基  金:Project supported by the Hi-tech Research and Development Program of China(863 Program)(2007AA10Z205);the National NaturalScience Foundation of China(40601062,30571112)

年  份:2008

卷  号:24

期  号:3

起止页码:158-161

语  种:中文

收录情况:AJ、BDHX、BDHX2004、CAB、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号:20081911245188)、FSTA、IC、JST、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘  要:采用田间试验的方法开展利用鲜叶光谱反射率估测水稻氮素营养状况的研究。基于氮素在水稻不同功能叶片之间运转规律的机理,文章重点分析了第一和第三完全展开叶红边斜率和红边位置的变化,并基于红边位置和红边斜率构建了一个新的植被指数(命名为"红边曲线肩夹角植被指数",简称为RSAVI)监测水稻氮素营养状况。为了证明RSAVI在监测水稻氮素营养状况的可行性,分析了不同生育时期氮素含量和RSAVI之间的相关性。结果表明RSAVI和叶片氮素含量显著相关,相关系数介于0.867~0.938之间。并且RSAVI和氮素含量之间建立的回归模型以多项式模型效果最佳,决定系数介于0.7512~0.8796之间,模型均通过0.01水平检验。因此研究结果表明,在本次试验中使用RSAVI估测水稻氮素营养是可行的。

关 键 词:叶片光谱反射率  植被指数 水稻 氮素状况

分 类 号:S14] S311]

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