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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

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： 0496-3490

年卷期： 2023 年

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收录情况： 北大核心（2020版） ; ; CSCD（2023-2024年度） ; ; 科技核心（2023版） ; ; 农林核心（2020版）

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(R2>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，R2为0.866。PLSR模型(R2>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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