【摘 要】
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为了构建小麦黄花叶病的遥感监测技术，在小麦返青期、拔节前期和拔节后期测定了不同黄花叶病等级下的冠层反射率，并同步调查与病害等级相关的小麦株高、含水量、氮含量、色素含量等农学参数，筛选出适宜监测小麦黄花叶病的植被指数，并构建病害等级监测模型。结果表明，小麦黄花叶病的反射光谱敏感波段在返青期和拔节前期集中于560～720 nm范围，而拔节后期则集中于800～900 nm区域。随病害等级的增加，光谱反射
【基金项目】
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中国博士后科学基金资助项目（2021M701109）； 河南省科技攻关项目（192102110118）；
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为了构建小麦黄花叶病的遥感监测技术，在小麦返青期、拔节前期和拔节后期测定了不同黄花叶病等级下的冠层反射率，并同步调查与病害等级相关的小麦株高、含水量、氮含量、色素含量等农学参数，筛选出适宜监测小麦黄花叶病的植被指数，并构建病害等级监测模型。结果表明，小麦黄花叶病的反射光谱敏感波段在返青期和拔节前期集中于560～720 nm范围，而拔节后期则集中于800～900 nm区域。随病害等级的增加，光谱反射率在可见光波段逐渐增加，而在近红外波段区域降低。植被指数与病害等级相关性在不同生育时期间存在显著差异，整体上以拔节前期最好，决定系数（r~2）为0.72～0.82,而拔节后期模型精度急剧下降（r~2=0.26～0.72）。在植被指数中，整体上以表征色素变化的mND705模型预测精度最好，r~2和RMSE分别为0.59～0.68和0.79～0.98。采用偏最小二乘回归（PLSR）建立黄花叶病害分级模型，三个时期的模型精度均高于植被指数模型，且整体上以返青期和拔节期前期估算效果较好，模型验证r~2为0.93～0.97,RMSE为0.24～0.32。因此，利用PLSR模型可以准确评价返青至拔节期前期小麦黄花叶病害等级。
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