基于可见光-近红外新光谱特征和最优组合原理的大麦叶片氮含量监测

提出新的作物冠层叶片氮含量(LNC)高光谱遥感监测方法，以对氮素要求较高的大麦LNC监测为例，利用田间实测数据，从可见光－近红外区域的高光谱反射曲线中提取包含丰富多波段信息的斜率、夹角等新型特征参数，应用组合预测领域中的权重最优组合原理及其算法，实现对作物LNC的高光谱监测.研究表明，提出的高光谱反射曲线斜率和夹角等新型特征参数与作物LNC显著相关，并具有较好的定量响应关系，其中关键斜率参数(Kre/Kpb)和Kpb以及夹角参数(Aδ/Aα)和(Aδ/Aθ)较好地描述了LNC的动态变化;而权重最优组合分析则表明(Kre/Kpb)和Knir1两个参数的组合最能响应LNC的光谱信息，有助于增强监测的稳定性并提高估测的精度.