一种基于氮分配理论的稻麦叶片氮含量高光谱估算方法技术

本发明专利技术提出一种基于氮分配理论的稻麦叶片氮含量高光谱估算方法，包括以下步骤：构建叶片氮分配模型，利用稻麦叶片尺度数据集标定模型系数，基于冠层反射光谱估算叶片叶绿素含量和干物质含量，利用标定的叶片氮分配模型估算叶片氮含量。本发明专利技术的方法在叶片尺度构建叶片氮分配模型，然后用遥感技术更容易估算的生化参数来估算叶片氮含量，该方法操作步骤简单，模型具有跨尺度可拓展性，适用于冠层水平不同稻麦品种、不同栽培处理、不同生育时期，可广泛用于稻麦冠层水平的叶片氮含量监测。广泛用于稻麦冠层水平的叶片氮含量监测。广泛用于稻麦冠层水平的叶片氮含量监测。

【技术实现步骤摘要】
一种基于氮分配理论的稻麦叶片氮含量高光谱估算方法


[0001]本专利技术属于作物生长监测领域，尤其是一种基于氮分配理论的稻麦叶片氮含量高光谱估算方法。

技术介绍

[0002]水稻和小麦在我国粮食生产中具有重要的地位，及时监测稻麦长势对保障国家粮食安全和农业可持续发展起基础作用。叶片氮含量是一个重要的作物长势指标，能够指示植物光合作用能力和诊断作物营养状况。目前，高光谱遥感技术已被广泛用于准确、无损地估算作物叶片氮含量。
[0003]在过去二十年里，大量研究利用基于可见近红外光谱区间构建的植被指数来估算叶片氮含量。常用的植被指数包括比值植被指数(Ratio vegetation index，RVI)和归一化差分植被指数(Normalized difference vegetation index，NDVI)。然而，可见光区间的光谱响应机理研究已较为成熟，主要吸收物质为叶绿素等色素分子。因此，基于可见近红外光谱区间估算叶片氮含量，主要归因于叶绿素和氮含量之间有较高的相关性。
[0004]农业领域常用的是全氮含量，而叶绿素仅能反映与光本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于氮分配理论的稻麦叶片氮含量高光谱估算方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：构建叶片氮分配模型，标定模型系数；步骤2：基于冠层反射光谱估算叶片叶绿素含量LCC和干物质含量LMA，利用标定的叶片氮分配模型估算叶片氮含量LNC
M
。2.根据权利要求1所述的基于氮分配理论的稻麦叶片氮含量高光谱估算方法，其特征在于，步骤1中构建与标定叶片氮分配模型的步骤包括：步骤1
‑
1：将叶片总氮含量拆分为光合氮和非光合氮，并分别用叶片叶绿素含量和叶片干物质含量来表征，具体公式为：LNC
A
＝PN+NPN＝k
PN
×
LCC+k
NPN
×
LMA其中，LNC
A
和LNC
M
分别为基于面积和质量的叶片氮含量，PN和NPN分别为光合氮和非光合氮，LCC和LMA分别为叶片叶绿素含量和干物质含量，k
PN
和k
NPN
为转换系数；步骤1
‑
2：确定转换系数k
PN
和k
NPN
值，得到叶片氮含量值，得到叶片氮含量3.根据权利要求2所述的基于氮分配理论的稻麦叶片氮含量高光谱估算方法，其特征在于，步骤1
‑
2中：转换系数k
PN
和k
NPN
值的确定方法为：...

【专利技术属性】
技术研发人员：程涛，李栋，姚霞，朱艳，曹卫星，
申请(专利权)人：南京农业大学，
类型：发明
国别省市：