基于新组合光谱指数的马铃薯植株氮含量遥感估测

摘要

如何利用卫星搭载的常规通道蓝光(B)、绿光(G)、红光(R)和近红外(NIR)实现作物氮素营养诊断对于区域氮素优化管理及氮素循环估测具有重要意义。本研究以2014—2016年在内蒙古阴山北麓武川县和四子王旗布置的多年多点不同氮水平的田间试验为基础,通过冠层高光谱仪tec5采集马铃薯关键生育期块茎形成期、块茎膨大期和淀粉积累期植株冠层光谱数据,利用卫星通道的波段响应函数模拟GF-2(GF)和Sentinel 2A(S)卫星光谱反射率,通过波段优化和指数组合计算波段优化归一化及其组合多光谱指数,构建基于多光谱指数的马铃薯植株氮素含量估测模型,并用田块数据进行验证。研究结果表明,敏感波段的提取对卫星通道的准确筛选具有指导意义,基于中心敏感波段筛选的绿光(G)和蓝光(B)通道计算的优化多光谱指数GF-GBNDSI和S-GBNDSI与马铃薯植株氮素含量的线性拟合决定系数(R^(2))最高,分别为0.41和0.38。GBNDSI分别与NDVI和GNDVI组合得到的多光谱指数GBNDSI/NDVI和GBNDSI/GNDVI能够显著提高对马铃薯植株氮素含量的解释能力,其中GF-GBNDSI/NDVI和GF-GBNDSI/GNDVI与马铃薯植株氮素含量的线性拟合R^(2)分别为0.57和0.56;S-GBNDSI/NDVI和S-GBNDSI/GNDVI与马铃薯植株氮素含量的线性拟合R^(2)分别为0.54和0.55。与红边(red edge,RE)多光谱指数相比,GBNDSI/NDVI和GBNDSI/GNDVI不仅克服了大部分高分辨率卫星缺乏红边通道的缺点,而且能够达到与红边多光谱指数REBNDSI/NDVI(R^(2)=0.53)和REBNDSI/GNDVI(R^(2)=0.59)基本相当的估测建模能力,并在模拟的田块数据中到了良好的验证。S-GBNDSI/NDVI估测模型的均方根误差和平均相对误差分别为0.40%、10.48%;GF-GBNDSI/NDVI估测模型的均方根误差和平均相对误差分别为0.39%、10.06%。鉴于目前大多数高分辨率卫星,尤其是国产系列卫星缺乏红边通道,基于常规通道构建的优化光谱指数GBNDSI/NDVI和GBNDSI/GNDVI在作物植株氮素含量监测上更具备推广应用的价值。