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第42 卷第7 期 红外与激光工程 2013 年7 月 Vol.42 No.7 Infrared and Laser Engineering Jul.2013 利用图谱特征解析和反演作物叶绿素密度 1,2 3 3 4 1 张东彦 , 刘良云 袁黄文江 袁Coburn Craig 袁梁 栋 (1. 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室袁安徽 合肥 230039 曰 2. 北 农业信息技术研究中心袁北 100097 曰 3. 中国科学院数字地球重点实验室袁北 100094 曰 4. Department of Geography , University of Lethbridge, Alberta T1K3M4, Canada) 摘 要 地面成像光谱仪可对作物个体及群体信息进行野图谱冶同步解析袁因此在农业定量化研究中 具有巨大的应用潜力遥 利用可见-近红外成像光谱仪采集不同生育期玉米和大豆的冠层野图谱冶数据袁 在逐步提取影像中光照土壤尧阴影土壤尧光照植被尧阴影植被四种组分光谱的基础上袁通过选取的敏 感波段构建光谱植被指数和叶绿素密度进行波段自相关分析袁 探讨各个分量对作物叶绿素密度反演 的影响遥 研究发现 当植被与土壤混合存在时袁对叶绿素密度敏感的波段基本在红光与近红外波段曰 当植被光谱提纯后(剔除土壤光谱) 袁对叶绿素密度敏感的波段范围增大袁表现在蓝尧绿波段曰当阴影叶 片光谱剔除后袁对叶绿素密度敏感的波段表现为可见光波段增加袁近红外波段减少袁红边波段决定系 数最高遥 上述变化特征在不同作物中有相同的趋势袁为探索地面成像光谱仪野图谱冶协同反演作物生 化参数进行了有意义的探索遥 关键词 图谱解析曰 光谱指数曰 叶绿素密度曰 大豆曰 玉米 中图分类号 TP79 曰 S127 文献标志码 A 文章编号 1007-2276(2013)07-1871-11 Inversion and evaluation of crop chlorophyll density based on analyzing image and spectrum 1,2 3 3 4 1 Zhang Dongyan , Liu Liangyun , Huang Wenji ang , Coburn Craig , Liang Dong (1. Computing Signal Processing , Ministry of Education, Anhui University , Hefei 230039, China; 2. Beij ing Research Center for Information Technology in Agriculture , Beij ing Academy of Agriculture and Forestry Sciences, Beij ing 100097, China; 3. Key Laboratory of Digital Earth, Chinese Academy of Sciences , Beij ing 100094, China; 4. Department