农业机械学报

作者：竞霞，吕小艳，张超，白宗璠

单位：西安科技大学,西安科技大学;中国农业大学,中国农业大学,西安科技大学,

关键词：冬小麦; 条锈病; 早期探测; 日光诱导叶绿素荧光; 偏最小二乘算法; 光谱指数

基金：国家自然科学基金项目(41601467）

为实现冬小麦条锈病早期探测、提高冬小麦产量和品质，研究了日光诱导叶绿素荧光(Solar induced chlorophyll fluorescence，SIF)对冬小麦条锈病早期探测的可行性。基于3波段夫琅和费暗线(3?band Fraunhofer line discrimination, 3FLD)和反射率荧光指数2种方法提取了冠层SIF数据，计算了对小麦条锈病敏感的光谱指数（Spectral index，SI），通过相关性分析优选了遥感探测小麦条锈病早期的特征参量，利用偏最小二乘（Partial least squares，PLS）算法构建冬小麦条锈病早期光谱探测模型。研究结果表明：O2-A波段的荧光强度（SIF-A）以及反射率荧光指数?ρ440/ρ690、ρ675?ρ690?/ρ2683、ρ690?/ρ655、ρ690?/ρ600、DλP?/D744?、D705/D722?均与小麦条锈病早期病情指数（Disease index, DI）达到了极显著相关，相关系数分别为-0.793、-0.523、-0.539、-0.497、0.541、0.446、0.490，可作为冬小麦条锈病早期光谱探测的荧光特征参量；基于3组SIF数据构建的PLS-SIF检验模型的决定系数分别为0.801、0.772、0.807，均方根误差分别为3.3%、3.1%、3.2%，较反射率光谱指数构建的SI-PLS 模型决定系数至少提高了27%，均方根误差至少减少了24%。因此，冠层SIF数据更适于冬小麦条锈病的早期探测。本研究结果对及时进行冬小麦条锈病防控具有重要应用价值，可为利用卫星荧光遥感数据对小麦条锈病早期大面积、无损探测提供参考依据。?

来源：2020年第6期

《农业机械学报》期刊编辑部

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