麦类作物学报

作者：王伟东，常庆瑞，王玉娜

单位：(西北农林科技大学资源环境学院,陕西杨凌 712100)

关键词：冬小麦叶片,花青素含量,高光谱,偏最小二乘法,

基金：国家“863”高技术研究发展计划项目（2013AA102401）；国家自然科学基金项目（41701398）

为探究冬小麦叶片花青素含量的高光谱监测方法，以陕西省关中地区冬小麦为研究对象，分析了叶片光谱反射率与花青素含量的相关性，建立以不同波段组合的RSI、DSI和NDSI光谱指数为自变量的一元回归模型以及利用偏最小二乘法构建的多元回归模型，并进行模型精度比较。结果表明，所有模型中，开花期的PLS模型精度最高，预测效果最好(建模r=0.872 3,RMSE=0.005 9；检验r=0.912 8，RMSE= 0.004 8)，是预测冬小麦花青素的最优模型；各生育时期中，开花期模型精度较高，表现稳定，是预测冬小麦花青素的最佳生育时期。

来源：2020年第6期

《麦类作物学报》期刊编辑部

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