文献类型： 中文期刊
作者： 杨福芹 1 ; 李蕊 2 ; 冯海宽 3 ; 李天驰 1 ; 王果 1 ;
作者机构： 1.河南工程学院土木工程学院
2.河南理工大学测绘与国土信息工程学院
3.国家农业信息化工程技术研究中心
关键词： 冬小麦;植株氮含量;多元线性回归;逐步回归;偏最小二乘回归
期刊名称： 东北农业科学
ISSN： 2096-5877
年卷期： 2023 年 03 期
页码： 118-124
摘要： 及时、有效地预测作物氮含量，能够为作物氮素养分的监测和诊断提供合理的信息支持。本研究通过采集冬小麦开花期和灌浆期的光谱信息和相应的植株氮含量，对原始光谱及其变换形式与植株氮含量进行相关性分析，筛选不同光谱反射条件下的敏感波段，采用多元线性回归、逐步回归和偏最小二乘法分别建立植株氮含量遥感估算模型。结果表明：（1）开花期所筛选的最佳敏感波段为FR_(689)、FLR_(753)、FR_(768)、F/R_(749)、FLR_(495)；灌浆期所筛选的最佳敏感波段为1/R_(955)、LR_(955)、L/RR_(955)、F/R_(490)、R_(955);(2)开花期采用PLS建立的模型效果最好，建模和验证的R~2和RMSE分别为0.72、0.12和0.62、0.16;(3)灌浆期采用PLS建立的模型效果最好，建模和验证的R~2、RMSE分别为0.70、0.11和0.32、0.18。研究发现开花期所构建的植株氮含量遥感估算模型有较高的精度和可靠性，可为更好地检测冬小麦氮素利用效率和精准施肥提供理论依据。
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