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大气CO2浓度升高背景下冬小麦冠层光谱特征和地上生物量估算

文献类型： 中文期刊

作者： 黄宏胜 1 ; 张馨月 1 ; 居辉 1 ; 韩雪 1 ;

作者机构： 1.中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所

关键词： CO2浓度升高;冬小麦;地上生物量;冠层光谱特征;回归分析

期刊名称： 作物学报

ISSN：

年卷期： 2024 年 004 期

页码： 991-1003

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 本研究旨在探究大气CO2浓度升高对冬小麦全生育时期冠层光谱特征的影响,并基于筛选的敏感波段建立地上生物量（AGB）与光谱参数的定量关系。为此,在2021—2022年的冬小麦生长季,利用开放式CO2富集系统（Mini-FACE）,设定大气CO2浓度(ACO2,（420±20）μL L-1)和高CO2浓度(ECO2,（550±20）μL L-1)两个处理水平,分析了高CO2浓度下光谱特征变化,基于连续投影算法（SPA）、逐步多元线性回归（SMLR）和偏最小二乘法回归（PLSR）筛选AGB敏感波段并构建估算模型。结果表明:CO2浓度升高使冬小麦拔节期和开花期AGB显著增加。红边和近红边反射率及红边面积在拔节期增加,在开花期和灌浆期降低,蓝边、黄边和红边位置在不同生育时期均发生移动;AGB的敏感光谱波段主要分布在红边和近红边区域,CO2浓度升高缩小了AGB敏感波段范围,但不影响AGB的估算;AGB的SMLR和PLSR模型均取得了较高的估算精度（R~2＞0.8）,其中SMLR模型中的R799′、Dy、SDy和PRI等特征参数与AGB显著相关,R~2为0.866。PLSR模型（R~2＞0.9）在估算精度和稳定性上优于SMLR模型。本研究可为未来高CO2浓度下冬小麦生长发育的遥感监测提供理论基础和技术方法。

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