张矞勋 齐拓野 孙 源 璩向宁 曹 媛 吴梦瑶 刘春虹 王 磊,*

1 宁夏大学西北土地退化与生态系统恢复省部共建国家重点实验室培育基地, 宁夏银川 750021; 2 宁夏大学西北退化生态系统恢复与重建教育部重点实验室, 宁夏银川 750021; 3 中国科学院遥感与数字地球研究所, 北京 100101; 4 宁夏大学生态环境学院, 宁夏银川750021

冬小麦的种植面积和产量对我国粮食安全、经济发展有重要影响。苗期是冬小麦生长的关键时期, 及时管理有利于冬小麦最终产量的提高[1]。因此, 冬小麦苗期长势信息的实时快速获取, 可以为冬小麦苗期管理措施的实施提供有效的数据支撑[2]。叶面积指数(LAI)是作物长势的重要参数之一[3-4], 其大小与分布对光能利用产生重要的影响, 可作为冬小麦苗期长势信息评估的有效指标[5-6]。

随着光谱技术的发展, 通过地面、无人机和卫星平台搭载的各类光谱测定设备来获取冠层光谱成为LAI测量的主要方法之一[7-14]。由于卫星具有大范围成像的优势,被广泛用于植物LAI反演中, 作为与在轨高分一号(GF-1)组网运行的高分六号(GF-6), 具有窄幅(PMS)和宽幅(WFV) 2种不同空间分辨率影像, 但GF-6宽幅影像除具有更大的幅宽(800 km)的成像优势外, 还在原有4个波段基础上新增了红边I、红边II、紫和黄4个波段。光谱的红边波段(Red Edge, RE)对植被的营养情况、生物量、冠层含水量及物候期变化的响应显著[15-18], 农业生产方面有极高的应用价值[19-21]。因此, 红边波段的加入理论上可以有效提高传感器对作物分类、叶面积指数反演、生理参数估算的应用精度。……