曹英丽，江凯伦，刘亚帝，于正鑫，肖 文，于丰华

（沈阳农业大学信息与电气工程学院/辽宁省农业信息化工程技术中心，沈阳110161）

在水稻生产中，水稻植株的叶绿素含量是反映其营养胁迫、光合能力和健康状况的重要生化指标之一，也是决定水稻产量和品质的关键要素[1]。无人机高光谱遥感技术能够对水稻的叶绿素含量进行大规模的连续监测，实现优化资源利用和控制水稻健康生长，获得更好的水稻产量。

高光谱遥感监测主要是通过提取作物冠层反射率信息构建光谱特征参数，对作物的叶片叶绿素含量、氮素、叶面积指数等生物量进行反演，其中红边位置(red edge position，REP)是绿色植被反射光谱中较为明显的光谱特征参数[2]，与作物的叶绿素含量密切相关[3]。相比于受胁迫和不健康的植物，具有较高叶绿素含量的健康植物的REP会向更长的波长移动(红移)[4]。由于REP对中高密度植被的敏感性更高，因此广泛用于作为监测大田作物生物量的光谱特征参数，例如玉米叶绿素含量[5]、冬小麦叶绿素含量[6]、马铃薯植株氮浓度[2]、油菜叶氮含量[7]和小麦冠层氮浓度[8]等。

高光谱REP提取算法主要包括：最大一阶导数（MFD）[9]、线性四点插值（LI）[10]、线性外推法（LE）[11]、多项式拟合（PF）[12]、拉格朗日插值（LAG）[13]和倒高斯模型（IG）[14]等方法。MFD是从反射光谱中提取REP最常用的方法，但是此方法提取的REP数据在700nm和725nm呈双峰分布，并且出现不连续现象[11]。一些算法倾向于从反射光谱数据中提取连续REP，例如，通过IG方法提取的REP与针叶树叶绿素含量有显著的相关性[14]。……