印玉明，王永清，马春晨，郑恒彪，程 涛，田永超，朱 艳，曹卫星，姚 霞

（南京农业大学国家信息农业工程技术中心/江苏省信息农业重点实验室/农业农村部农作物系统分析与决策重点实验室/智慧农业教育部工程研究中心/现代作物生产省部共建协同创新中心，南京 210095）

0 引 言

叶绿素含量与叶片光合作用和氮素营养密切相关[1]，实时、准确获取作物叶片叶绿素含量，对作物生长与产量预测以及精确诊断与动态调控中具有重要意义。遥感监测方法具有快速、无损、覆盖范围广的优点，相比实验室测定有更大的应用前景。

估测作物叶绿素含量的遥感监测方法主要有基于植被指数和小波特征[2]等构建经验模型和运用物理模型反演叶片生理生态参数的方法[3]。武旭梅等[4]基于植被指数构建了西北引黄灌区水稻冠层叶绿素含量的高精度估算模型。于丰华等[5]构建红边优化植被指数实现寒地水稻叶片叶绿素含量遥感反演研究。钱彬祥等[6]利用红边位置改进算法反演冬小麦叶绿素含量。尼加提·卡斯木[7]利用高光谱特征和偏最小二乘法实现春小麦叶绿素含量估算。但经验模型法监测叶绿素含量结果不稳定，同一植被指数对不同地区效果不同，且易出现饱和现象，缺乏可移植性和鲁棒性[3]。物理模型法是将叶片化学物质从光谱数据中反演得出的辐射传输模型，更具有可移植性和稳定性，可直接应用于全新的数据集[8]。

近年来，日光诱导叶绿素荧光的迅速发展为叶绿素含量监测提供一种新方法。……