【摘 要】
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研究不同施磷条件下棉花叶片叶绿素含量的变化规律，旨在建立基于高光谱的叶片磷含量估测模型，实现棉花叶片磷含量快速监测。在盆栽试验条件下，设置不同的磷肥量，测定棉花功能叶叶绿素含量与磷含量，并利用植被指数和叶绿素含量的相关性构建磷含量的光谱变量，从而实现利用高光谱对棉花叶片磷含量的定量监测。结果表明：（1）棉花播种后100天左右，叶片磷含量与叶绿素呈现显著关系（决定系数R~2=0.96）。（2）利用多
【机 构】
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石河子大学农学院/新疆生产建设兵团绿洲生态农业重点实验室
【基金项目】
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国家大学生创新创业训练项目“棉花磷素垂直分布特征与敏感光谱指数模型构建研究”（202010759004）； 石河子大学学科交叉研究计划项目“基于机器学习的棉花叶片磷素遥感反演模型建立研究”（2021DX0102）；
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研究不同施磷条件下棉花叶片叶绿素含量的变化规律，旨在建立基于高光谱的叶片磷含量估测模型，实现棉花叶片磷含量快速监测。在盆栽试验条件下，设置不同的磷肥量，测定棉花功能叶叶绿素含量与磷含量，并利用植被指数和叶绿素含量的相关性构建磷含量的光谱变量，从而实现利用高光谱对棉花叶片磷含量的定量监测。结果表明：（1）棉花播种后100天左右，叶片磷含量与叶绿素呈现显著关系（决定系数R~2=0.96）。（2）利用多个植被指数（X）和叶绿素含量（I）的相关性构建倒一叶、倒二叶、倒三叶、倒四叶的磷含量光谱变量，其中各叶片相关性最优的模型：倒一叶（L1）为I1=2.6131XRENDVI-0.4275,XRENDV为红边归一化植被指数，R~2=0.71,RMSE=0.2；倒二叶（L2）为I5=0.0142XTVI+0.3274,XTVI为三角植被指数，R~2=0.76,RMSE=0.09；倒三叶（L3）为I9=-0.3445XARI+0.4996,XARI为花青素反射指数，R~2=0.47,RMSE=0.15；倒四叶（L4）为I10=-0.5082XARI+0.3484,R~2=0.82,RMSE=0.10。（3）构建基于磷含量光谱变量的高光谱棉花叶片磷含量反演模型，模型R~2、RMSE分别达0.75、0.04。因此，基于不同叶位的叶片植被指数和叶绿素含量的相关性，以及叶绿素含量和叶片磷含量的线性关系，可以实现高光谱对棉花叶片磷含量的有效估测。
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