摘要：为对甜菜叶片氮含量进行快速估测,利用高光谱成像仪获取甜菜冠层叶片高光谱图像数据,通过凯氏定氮法测定叶片氮含量。基于精细采样法在全波段范围内构建归一化光谱指数(Normalized difference spectral index,NDSI)和土壤调节光谱指数(Soil-adjusted spectral index,SASI),并提出了基于粒子群算法的植被冠层调节参数L优化方法,探寻任意波段组合下SASI的最佳L值及其变化规律。在筛选出特征光谱指数基础上,开展甜菜叶片氮含量的定量估测和可视化研究。结果表明,各生育期SASI对甜菜冠层叶片氮含量(Canopy leaf nitrogen content,CLNC)的敏感度高于NDSI,尤其在NDSI易发生饱和现象的近红外区域。相比常规光谱指数,叶丛快速生长期基于SASI1(R430.20,R896.76)和SASI2(R433.03,R896.01)建立的CLNC估测模型预测效果最优,2015年验证集R^2为0.78,RMSE为2.48g/kg,RE为4.18%;糖分增长期以SASI3(R952.09,R946.11)和SASI4(R760.37,R803.48)的建模效果最佳,2015年验证集R^2为0.67,RMSE为2.71g/kg,RE为4.72%;糖分积累期的最优建模参数为SASI5(R883.30,R887.79),2015年模型R^2为0.72,RMSE为2.54g/kg,RE为4.49%。为直观显示甜菜CLNC在时间和空间尺度上的变化规律,基于上述估测模型计算并生成甜菜CLNC的预测分布图,实现了甜菜CLNC的可视化。研究结果表明,提出的甜菜CLNC估测方法具有可行性,可为及时了解作物长势及营养估测提供技术支持。

关键词：甜菜 叶片氮含量 高光谱图像 粒子群 光谱指数 

单位：内蒙古农业大学机电工程学院; 呼和浩特010018; 内蒙古师范大学物理与电子信息学院; 呼和浩特010022; 内蒙古农业大学草原与资源环境学院; 呼和浩特010019