张　猛　孙　红　李民赞　Zhang Qin　郑立华

(1.中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室， 北京 100083；2.华盛顿州立大学精细农业及农业自动化研究中心， 普罗瑟 99350-8694)



基于4波段作物光谱测量仪的小麦分蘖数预测

张猛1,2孙红1李民赞1Zhang Qin2郑立华1

(1.中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室， 北京 100083；2.华盛顿州立大学精细农业及农业自动化研究中心， 普罗瑟 99350-8694)

使用4波段(550 nm、650 nm、766 nm和850 nm)便携式作物反射光谱测量仪对泰农18型冬小麦分蘖状态进行自动监测与建模，通过分析植被指数与分蘖数的相关关系实现了对分蘖数的建模预测。首先利用仪器获得小麦冠层在4个波段的反射信号，计算对应波段的作物冠层反射率，经校正后计算得到OSAVI、MSAVI、SAVI、EVI2、TVI、NDGI、NDVI、RVI和DVI 9种多波段组合的植被指数。然后分析以上9种植被指数与小麦分蘖数之间的相关关系，确定了可用于该类型小麦分蘖状态监测和评价的植被指数类型。2013—2014年在山东省淄博市和桓台县开展了田间试验，计算了不同氮素水平下泰农18型小麦返青期和起身期分蘖数以及其两个生育期分蘖数与9种植被指数之间的相关系数，OSAVI(650,850)指数与返青期茎蘖数相关系数最高，决定系数最高为0.85,均方根误差为118.93；EVI2(650,850)指数与起身期茎蘖数相关系数最高，决定系数最高为0.84,均方根误差为73.04；以上试验结果表明，在冬小麦返青期和起身期利用OSAVI(650，850)和EVI2(650，850)两种植被指数可以快速预测小麦分蘖状态，可为田间精细管理提供科学依据。

小麦; 分蘖数; 冠层反射率; OSAVI; EVI2