氮素是苹果树生长发育过程中的必备营养元素,不仅影响苹果树的生长发育,而且会影响产量和果实的品质,因此,准确监测苹果树氮素含量对及时科学施肥具有重要意义。传统的苹果树氮素监测主要是依靠农户经验或科技人员田间调查、取样的方式,该方法虽然准确性高,但费时、费力,难以适应大范围苹果园氮素实时监测的需求。由于氮素等养分丰缺会引起植株理化状态的改变,从而导致植株的光谱响应发生变化,为利用遥感技术进行植被信息的快速提取提供了可能。而近年来,植被养分的遥感监测研究多基于近地平台,其数据尺度小、成本高等,决定了研究结果难以应用于大范围监测,同时基于高光谱遥感信息构建的养分估测模型也难以直接应用于多光谱影像上。因此,利用近地实测高光谱数据模拟多光谱卫星遥感数据,进行及时快速大面积监测苹果树氮素养分具有重要意义。本研究以山东省烟台市栖霞苹果园为研究区,以盛果期红富士苹果树作为研究对象,分别于新梢旺长期、春梢停长期、秋梢停长期进行数据采集,研究Landsat-8、Sentinel-2A及GF-6卫星传感器进行苹果树氮素含量估测的精度差异。由于本研究涉及多个物候期,缺乏在采样日期内同步的研究区影像数据,同时也为了避免卫星传感器的空间分辨率差异导致各波段氮素估测的精度差异,因此利用Landsat-8、Sentinel-2A、GF-6卫星的波段响应函数,对地面实测的冠层高光谱数据进行重采样,获得了Landsat-8、Sentinel-2、GF-6的卫星模拟数据。利用不同的多光谱卫星遥感模拟数据,构建了不同波段组合的归一化植被指数,与各个物候期的氮素含量进行相关性分析,选取三个卫星模拟数据在不同物候期的最优波段组合,对比分析了不同卫星传感器的最优波段组合和氮素的相关性。根据选取的最优波段组合,分别建立了Landsat-8、Sentinel-2A、GF-6卫星模拟数据的苹果树冠层氮素含量估测模型。最后,利用不同多光谱卫星遥感模拟数据的全波段建立苹果树氮素含量的估测模型,探讨了Landsat-8、Sentinel-2A、GF-6卫星传感器对于苹果树氮素估测精度差异。主要研究结论如下:(1)摸清了物候期对于苹果树氮素含量及光谱反射率的影响对比分析不同物候期氮素含量的最大值、最小值以及平均值,研究发现从新梢旺长期、春梢停长期到秋梢停长期,苹果树冠层氮素含量呈现逐渐降低的状态,其中新梢旺长期和春梢停长期的氮素含量差异较小,在春梢停长期苹果树氮素含量会达到相对稳定的状态。对比分析三个物候期的冠层高光谱曲线发现,三个物候期的冠层光谱曲线趋势及特征一致,但是每个物候期的冠层反射率高低不同,新梢旺长期的冠层光谱反射率最高,略高于春梢停长期,秋梢停长期的冠层光谱反射率最低。结果验证了物候期对于苹果树氮素含量及其光谱反射率的显著影响,说明进行苹果树冠层氮素含量的估测需要考虑物候期这一重要因素。(2)获得了地面实测冠层光谱数据重采样的卫星模拟数据利用卫星传感器的波段响应函数,对地面实测冠层高光谱数据进行重采样,得到Landsat-8、Sentinel-2A、GF-6的卫星模拟数据,其中Landsat-8卫星模拟数据包括海岸、蓝、绿、红、近红外波段,Sentinel-2A卫星模拟数据包括海岸、蓝、绿、红、红边、近红外波段,GF-6卫星模拟数据主要包括紫、蓝、绿、黄、红光波段、红边波段和近红外波段。(3)分析了不同卫星模拟数据的最优波段组合及其相关系数基于Landsat-8、Sentinel-2A、GF-6卫星模拟数据进行不同物候期内的最优组合波段筛选,结果发现最优波段组合及其相关系数在不同物候期内明显不同,进一步证明了物候期对于氮素含量估测的影响。综合考虑物候期带来的影响,将不同传感器波段组合与氮素含量的相关性进行对比分析,结果表明,相比于Landsat-8卫星模拟数据与氮素的相关性,基于Sentinel-2A和GF-6卫星模拟数据的波段组合与氮素的相关性有显著提高。(4)对比了不同传感器最优波段组合建立的氮素估测模型精度充分考虑物候期这一影响因素,将Landsat-8、Sentinel-2A、GF-6卫星模拟数据最优波段组合在不同物候期内的氮素含量估测模型的决定系数进行平均值计算,更加客观准确的对比分析三个卫星传感器的氮素估测差异。结果发现,利用Landsat-8卫星模拟数据最优波段组合的氮素估测模型决定系数平均为0.49,Sentinel-2A卫星最优波段组合的氮素估测模型决定系数平均为0.58,GF-6卫星最优波段组合的氮素估测模型决定系数平均为0.57,基于Sentinel-2A和GF-6卫星模拟数据最优波段组合建立的氮素含量估测模型精度明显优于Landsat-8卫星模拟数据。(5)得出了Landsat-8、Sentinel-2A、GF-6卫星模拟数据中最优估测精度的卫星利用Landsat-8、Sentinel-2A和GF-6卫星模拟数据的全波段建立氮素含量估测模型,为保证更加客观准确的评估三个卫星传感器的氮素估测性能,将不同物候期内的R~2、RMSE和RPD进行平均值计算。通过分析可发现,基于Landsat-8卫星模拟数据建立的估测模型的估测精度最低;基于Sentinel-2A和GF-6卫星模拟数据建立的估测模型明显优于基于Landat-8波段建立的估测模型,而利用Sentinel-2A波段建立的模型略优于利用GF-6波段建立的模型。根据模型检验的决定系数和均方根误差发现,模型检验和模型建立的结果一致,只能利用Landsat-8卫星模拟数据进行粗略的氮素含量估测,其相对分析误差小于2.00;Sentinel-2A卫星模拟数据和GF-6卫星模拟数据模型检验的决定系数都为0.61,其相对分析误差都大于2.50,说明Sentinel-2A和GF-6卫星模拟数据都可以较好估测苹果树氮素含量,但是GF-6卫星模拟数据检验的均方根误差大于Sentinel-2A模型的均方根误差。总体来说,Sentinel-2A和GF-6卫星模拟数据的氮素估测精度优于Landsat-8卫星模拟数据建立的估测模型。