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在很多國(guó)家，龍爪稷對(duì)小農(nóng)戶來說是一種重要的谷類作物，通過遙感技術(shù)對(duì)一些作物參數(shù)（比如作物生長(zhǎng)情況和含氮量）進(jìn)行可靠評(píng)估，可以促進(jìn)龍爪稷的應(yīng)季管理。本研究采用偏最小二乘回歸(PLSR)選擇最佳波段法，研究了高光譜反射率與龍爪稷冠層高度、綠色冠層覆蓋度、葉面積指數(shù)(LAI)和氮濃度的關(guān)系。

對(duì) 由原始高光譜數(shù)據(jù)和Landsat-8 衛(wèi)星與Sentinel-2衛(wèi)星的合成數(shù)據(jù)計(jì)算得到的 對(duì)13種植被指數(shù)（VIs）的性能預(yù)測(cè)進(jìn)行對(duì)比和評(píng)估，通過建立簡(jiǎn)單線性回歸模型(SLR)和多線性回歸模型(MLR) ，來估計(jì)各種作物的參數(shù)。

就葉面積指數(shù)和干重來看，用PLSR方法得到的最佳波段大多數(shù)集中在1,000–1,100 nm，而對(duì)于其他冠層參數(shù)，所得結(jié)果是分散的。SLR統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，在預(yù)測(cè)LAI值（R2v=0.53–0.59）和冠層覆蓋度（R2v=0.72–0.76）時(shí)，簡(jiǎn)單比例色素指數(shù)(SRPI)和冠層覆蓋度（R2v=0.72–0.76）的值最大。不管光譜分辨率如何，藍(lán)/綠色指數(shù)(BGI1)與冠層高度（R2v=0.65–0.78）、干重（R2v=0.42–0.49）和氮濃度（R2v=0.70–0.83）都有很高的相關(guān)度。


與SLR方法和波段選擇法相比，使用四個(gè)最大VIs值作為輸入量的MLR方法，對(duì)氮濃度的預(yù)測(cè)精度都提高了14%。對(duì)龍爪稷不同冠層參數(shù)的預(yù)測(cè)，由衛(wèi)星數(shù)據(jù)計(jì)算所得的VIs值與高光譜數(shù)據(jù)近似，或者更高。這表明，公開可訪問的多光譜數(shù)據(jù)可以替代高光譜數(shù)據(jù)，用于通過精確農(nóng)業(yè)來改進(jìn)作物管理決策。

來源：Frontiers.Detecting Biophysical Characteristics and Nitrogen Status of Finger Millet at Hyperspectral and Multispectral Resolutions .Gurjinder S. Baath, K. Colton Flynn, Prasanna H. Gowda, Vijaya Gopal Kakani and Brian K. Northup
https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fagro.2020.604598/full