期刊论文

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长江流域资源与环境

1004-8227

2013

22

3

307-313

国家自然科学基金项目（41271534,40971218）； 全球变化研究国家重大科学研究计划项目（2010CB951504）； 农业部农业科研杰出人才基金项目； 农业部农业信息技术重点实验室开放基金项目（2011002）； 中央级公益性科研院所专项资金项目（IARRP-2012-29）；

本校为第一机构

冬小麦SPAD（Soil and Plant Analyzer Development）是评价其健康状况的重要农学参数,传统监测方法效率较低,旨在将田间监测和遥感技术相结合,探讨我国江汉平原地区冬小麦SPAD的遥感监测方法。研究选取湖北省潜江市后湖管理区为研究区域,利用ASD Fieldspec 3地物光谱仪和SPAD-502叶绿素仪在田间采集冬小麦冠层光谱和叶片SPAD,选取4种植被指数与叶片SPAD进行回归分析并构建预测模型。经模型精度检验,NDVI较适合对该地区冬小麦SPAD反演。然后将NDVI-SPAD反演模型与HJ-1卫星影像相结合,进行研究区域的冬小麦SPAD反演,通过比较HJ-1卫星影像反演SPAD与田间实测值,经分析均方根误差（RMSE）为6.32。结...

SPAD（Soil and Plant Analyzer Development） is known as the green leaves degrees,which means the parameters of leaf in relative chlorophyll content.SPAD is the important parameters of agronomy for assessing the winter wheat health condition.Therefore,crops in the farmland can be diagnosed and managed based on crop leaf chlorophyll content or SPAD.However,the traditional monitoring method is low efficient in monitoring the SPAD.This paper aims to integrate the field monitoring and remote sensing techniques in order to monitor the growth of winte...