基于SIF-PLS模型的冬小麦条锈病早期光谱探测

摘要

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、ρ675ρ690/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、-0.6 539、-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.