摘要：针对太阳辐射、大气温度、空气湿度和风速等气象因素对大豆归一化植被指数（normalized difference vegetation index, NDVI）在每天不同时间的影响，提高大豆NDVI的监测精度。该研究采用GreenSeeker手持式光谱仪对大豆苗期、花荚期和成熟期3个主要生育阶段的NDVI值以小时为单位进行连续监测，并收集测量时的太阳辐射、大气温度、空气湿度和风速等气象数据，采用偏最小二乘法、逐步回归和岭回归方法，建立不同气象因素对大豆 NDVI 值影响的回归模型，并分析其定量关系。结果表明，影响大豆不同生育期 NDVI 变化的主要气象因素为太阳辐射和大气温度，风速和空气湿度的影响较小，可以忽略不计。经对3种模型进行预测精度评价后得出，岭回归模型的预测精度最佳，其在3个阶段的预测均方根误差（RMSE）分别为0.034、0.018和0.016，决定系数（R2）分别为0.820、0.908和0.934，其次为逐步回归法，偏最小二乘法的预测精度最低。

关键词：植被 气象 回归分析 ndvi 大豆 

单位：西北农林科技大学水利与建筑工程学院 杨凌712100 美国农业部农业研究与服务局南方平原农业研究中心、大学城、德克萨斯州TX77845 美国 中国农业大学工学院 北京100083 北京农业智能装备技术研究中心 北京100097