选择山东省泰安市山东农业大学实验田为研究区，利用 ADC 便携式多光谱相机和 SPAD －502叶绿素计采集该区泰农18和山农15两个品种小麦越冬期、返青期、起身期冠层近地多光谱图像和 SPAD 值，构建不同生育期小麦的归一化植被指数（NDVI）与 SPAD 值的线性、对数、乘幂、指数、二次函数5种模型，进而优选小麦叶绿素含量最佳估测模型。结果显示：泰农18和山农15两个小麦品种不同时期的 SPAD 值与NDVI 值均具有极显著相关关系（P ＜0．01），相关系数在0．797～0．915之间；泰农18小麦冠层 SPAD 值估测最佳模型为 y ＝68．585x0．5841，山农15小麦冠层 SPAD 值估测最佳模型为 y ＝124．4x2＋23．212x ＋44．973。该研究探索了基于近地多光谱数据的小麦叶绿素含量估测方法，为小麦叶绿素含量估测及营养诊断提供了一种快速有效的技术方法。
小麦冠层 多光谱图像 SPAD NDVI 估测模型