李珺　宋文龙

(东北林业大学，哈尔滨，150040)



基于光谱反射特征的草莓叶片含水率模型1)

李珺宋文龙

(东北林业大学，哈尔滨，150040)

以草莓为试材，通过对冠层叶片含水率与不同波段组成的水分指数(WI)和归一化植被指数(ND，V，I)进行线性、指数、对数、幂函数以及多项式回归分析，研究了干旱(DT)、轻度干旱(MDT)、适量(AWT)及溢水(OWT)4种不同水分处理方式下草莓光谱反射特征与叶片水分状况之间的关系。研究结果显示：在不同生长时期下冠层叶片含水率的敏感波段分别为540、660、930、1 630、2 990、3 300 nm。草莓冠层叶片含水率与水分指数和归一化植被指数呈显著相关，决定系数分别达到0.834 3、0.874 7。并建立了预测草莓叶片含水率的预测模型，利用精度检验证明了预测模型的稳定性和敏感性。

草莓；叶片含水率；反射光谱；光谱指数；回归模型

We studied the relationship between canopy reflectance characteristics and leaf water status of strawberry by regression analysis under different water levels. The water contents of canopy leaf had a significant correlation with the spectral reflectance bands of 540, 660, 930, 1 630, 2 990, and 3 300 nm at different growth stages. The water contents of canopy leaf had a best correlation with the ratio water index WI and the normalized difference vegetation index NDVI, whose coefficient of determination were 0.834 3 and 0.874 7, respectively. The best prediction models to estimate leaf water content were set up, and the model was stable and sensitive to predict leaf water content by the precision test.

植株水分状况评价是评估干旱胁迫、节水灌溉、预测野火和检测植被一般生理状态的重要参数。实验室采用便携式光谱辐射仪分析估测植株水分状态，存在测试时间长及植株损伤性大等缺陷。随着遥感技术的发展，利用空中和卫星多光谱和超光谱传感器估测植株水分状态，能够有效地解决现场无损采样并能够提供连续的大面积空间覆盖[1]，这已成为遥感领域近年来的研究热点[2-3]。目前，通过可见光、近红外及短波红外光谱数据获取叶片含水率已经被广泛采用。Saleem[3]从中波红外区域中测试了3个窄波段指数来获取叶片含水率。结果表明，中波红外光谱数据中包含可以用来准确估测叶片含水率的充足信息，特别是2.588～2.650、3.814～3.900、4.220～4.272、5.150～5.268 μm波段的光谱反射率与叶片含水率具有很强的相关性。……