第４１卷第４期２０２３年０７月干旱地区农业研究ＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＲｅｓｅａｒｃｈｉｎｔｈｅＡｒｉｄＡｒｅａｓＶｏｌ.４１Ｎｏ.４Ｊｕｌｙ２０２３文章编号:１０００￣７６０１(２０２３)０４￣０１９８￣１０ｄｏｉ:１０.７６０６/ｊ.ｉｓｓｎ.１０００￣７６０１.２０２３.０４.２１不同水肥处理下夏玉米株高、生物量响应特征及光谱反演陈震ꎬ程千ꎬ徐洪刚ꎬ黄修桥(中国农业科学院农田灌溉研究所/河南省节水农业重点实验室ꎬ河南新乡４５３００２)摘要:以不同水肥处理下的大田夏玉米为研究对象ꎬ利用无人机遥感系统采集光谱数据ꎬ分析光谱数据及地面测量的玉米生长指标ꎬ明确不同水肥处理对夏玉米生长的影响ꎬ构建了基于光谱感知的作物生长指标监测模型ꎮ结果表明ꎬ不同灌溉施肥处理显著影响夏玉米株高ꎬ光谱计算的株高值与实测值均在Ｐ<０.０００１水平上极显著相关ꎬ２０２０年拔节期的２个时段和喇叭口期的２个时段决定系数Ｒ２分别为０.３５４、０.４８３、０.６７２、０.７０２ꎬ２０２１年拔节期、喇叭口期、抽雄期和吐丝期Ｒ２分别为０.３１４、０.４１０、０.４２６、０.４６６ꎮ多个生育时期数据融合可以大幅提高光谱反演株高的精度ꎬ两年的拟合优度分别为０.９４６和０.９０６ꎮ多光谱植被指数与不同水肥处理下的夏玉米生物量相关性较好ꎬ利用Ｃｕｂｉｓｔ算法构建的２０２０年玉米生物量反演模型表现最优ꎻ多个生育时期数据融合可以显著提高模型的反演精度ꎬ３种算法构建的模型(ＳＶＲ模型ꎬＣｕｂｉｓｔ模型和ＲＦ模型)在２０２１年生育时期融合数据集上均表现较优ꎬ其在测试集上的Ｒ２分别达到了０.９４２、０.９４１、０.９３４ꎮ关键词:夏玉米ꎻ无人机ꎻ光谱ꎻ水肥管理ꎻ机器学习中图分类号:Ｓ５１３ꎻＳ１２７文献标志码:ＡＩｎｖｅｒｓｉｏｎｍｏｄｅｌｏｆｓｕｍｍｅｒｍａｉｚｅｐｌａｎｔｈｅｉｇｈｔａｎｄｂｉｏｍａｓｓｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｗａｔｅｒａｎｄｆｅｒｔｉｌｉｚｅｒｔｒｅａｔｍｅｎｔｓｂａｓｅｄｏｎＵＡＶｓｐｅｃｔｒａＣＨＥＮＺｈｅｎꎬＣＨＥＮＧＱｉａｎꎬＸＵＨｏｎｇｇａｎｇꎬＨＵＡＮＧＸｉｕｑｉａｏ(ＦａｒｍｌａｎｄＩｒｒｉｇａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅｓ/ＨｅｎａｎＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＷａｔｅｒ￣ｓａｖｉｎｇＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅꎬＸｉｎｘｉａｎｇꎬ...
