文献类型：期刊文章

作　　者：苏亚拉其其格[1] 张振鑫[2] 李卓凌[1] 樊明寿[2] 贾立国[2] 赵金花[1]

Suyala Qiqige;ZHANG Zhen-xin;LI Zhuo-ling;FAN Ming-shou;JIA Li-guo;ZHAO Jin-hua(Department of Botany,College of Grassland and Resource Environment,Inner Mongolia Agricultural University,Huhhot 010019,China;Department of Plant Physiology,College of Agronomy,Inner Mongolia Agricultural University,Huhhot 010019,China)

机构地区：[1]内蒙古农业大学草原与资源环境学院植物学系,内蒙古呼和浩特010019 [2]内蒙古农业大学农学院植物生理系,内蒙古呼和浩特010019

出　　处：《光谱学与光谱分析》

基　　金：国家自然科学基金项目(31960388);内蒙古自然科学基金项目(2023LHMS03046,2018BS03002);内蒙古农业大学优博引进项目(NDYB2017-19)资助。

年　　份：2025

卷　　号：45

期　　号：3

起止页码：774-783

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2023、核心刊

摘　　要：合理水分供应是马铃薯获得高产及优质块茎的必要前提。为实现马铃薯需水关键期的快速水分诊断,采用高光谱遥感和机器学习研究实时监测马铃薯块茎形成期植株水分状况的方法,为干旱地区马铃薯水分高效管理奠定基础。为了构建监测精度高、更具普适性的马铃薯块茎形成期叶片含水量定量估算模型,测定了马铃薯冠层高光谱反射率及叶片含水量数据,筛选响应马铃薯叶片含水量的特征光谱参数,建立预测叶片含水量的偏最小二乘回归、支持向量机和BP神经网络模型。结果表明:针对马铃薯叶片含水量监测,筛选725、856和1000 nm等13个敏感波段,521、555和570 nm等11个特征光谱一阶导数和MSI、NDII、PSRI等7个特征光谱指数。构建的三种模型均能精确定量马铃薯块茎形成期的叶片含水量,说明上述组合光谱特征参数具有较强的实用型。采用全生育期叶片含水量和高光谱数据选择的特征光谱参数对马铃薯关键生育期叶片含水量的定量监测普适性更高,其中BP神经网络模型预测精度最佳。研究结果可以实时、准确地监测马铃薯叶片含水量,对于马铃薯植株水分状态的评估具有重要价值,为马铃薯的快速水分诊断及节水灌溉推荐提供技术支撑。

关 键 词：高光谱  特征参数 马铃薯 叶片含水量 定量监测  

分 类 号：S365]