以长期定位氮肥梯度试验地为靶区,采集的42个玉米冠层叶片SPAD值作为训练样本,利用无人机为平台搭载高光谱相机获取玉米冠层高光谱影像,从中提取17个光谱参数,采用相关性分析方法遴选出4个与数学变换(R、lgR、1/1gR、1/R、√R、√1/R)前后SPAD值密切相关的光谱参数,并用来构建一元、多元回归方程作为SPAD值一元、多元诊断模型.结果表明,光谱参数λr、Rg、SDb、NDVI与SPAD值关系最密切,该参数与SPAD值的一元归回方程具有较高的决定系数,分别为0.19、0.83、0.71、0.80,而该参数与SPAD值多元回归方程决定系数为0.93.利用训练样本之外的21个独立样本对一元、多元诊断模型进行验证分析,结果表明,基于λr、Rg、SDb、NDVI的SPAD值"多元诊断模型"具有较高的预测精度.与 前人研究结果相比,本文所建立的玉米冠层SPAD值高光谱反演模型参数数量更少、决定系数更高,在高光谱或多光谱遥感与作物冠层叶绿素监测领域具有一定的参考价值.
高光谱 玉米 叶绿素 诊断模型 回归分析