研究論文
孫九林研究團隊在Remote Sensing of Environment上最新發表的SCI文章
文章來源： | 發布時間：2010-08-30 | 【打印】 【關閉】
陳鵬飛與合作者最新發表的SCI文章New spectral indicator assessing the efficiency of crop nitrogen treatment in corn and wheat在期刊Remote Sensing of Environment上發表。
變量施肥是減少農業化肥面源污染的重要技術手段之一。它的實施依賴于對作物氮素營養狀況的準確探測，以及施肥處方的恰當定制。近年來，氮素營養指數（Nitrogen Nutrition Index, NNI）被證明可用于準確判定作物氮素營養狀況，但它的計算需要田間取樣以及實驗室分析獲得作物植株氮濃度和生物量信息，耗時、耗力，不利于在生產中應用。遙感技術可用于反演多種作物生理、生化參數，如能用遙感技術實現NNI的即時估測，對優化農業氮肥管理將有重要意義。
本研究的目的是構建新的診斷植株氮濃度的光譜指數，以實現NNI的遙感估測。為此，2005至2008年間，研究利用地面光譜儀ASD獲取了玉米和小麥不同生育期冠層反射光譜及對應作物植株氮濃度、葉綠素等生理生化參數信息。其中，2006至2008年數據用于進行光譜特征分析，構建新光譜指數，并用于比較新光譜指數與已有光譜指數的在診斷植株氮濃度上的優劣。2005年數據用于對最優光譜指數進行驗證。此外，與地面取樣同步，2005年還獲取了一景航空高光譜影像(Compact Airborne Spectrographic Imager, CASI)，它也用于驗證最優光譜指數。研究中構建了新的診斷植株氮濃度的光譜指數——雙峰冠層氮指數（Double-peak Canopy Nitrogen Index, DCNI）。與已有光譜指數相比，DCNI與植株氮濃度有最好的對應關系?；谛←湐祿?、玉米數據、小麥和玉米混合數據的決定系數分別為0.72，0.44和0.64。2005年數據驗證結果表明：基于地面高光譜數據，利用DCNI預測的植株氮濃度與實際植株氮濃度間的預測決定系數為0.62，預測標準誤為2.7 mg N g-1 d.m.；基于CASI航空高光譜影像，利用DCNI預測的植株氮濃度與實際植株氮濃度間的預測決定系數為0.51，預測標準誤為3.1 mg N g-1 d.m.。以上結果表明，利用DCNI可實現作物植株氮濃度的準確估測，結合預測生物量的光譜指數，將可能實現NNI的遙感探測。
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