【摘 要】
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以实验区四个不同生育时期的冬小麦作为主要研究重点,利用田间调查和科学分析,对冬小麦的高光谱数据、哨兵二号卫星影像数据及其中叶绿素浓度（SPAD）进行采集和获取,并经过统计与数理统计的分析对比,建立了冬小麦叶绿素浓度（SPAD）的最佳预测模式,并利用哨兵二号影像资料对冬小麦的拔节期及冠层叶绿素浓度（SPAD）进行了空间反演和精度检验。为冬小麦长势监控和田间精细化管理提供了理论依据和科技保障。所得到的
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以实验区四个不同生育时期的冬小麦作为主要研究重点,利用田间调查和科学分析,对冬小麦的高光谱数据、哨兵二号卫星影像数据及其中叶绿素浓度（SPAD）进行采集和获取,并经过统计与数理统计的分析对比,建立了冬小麦叶绿素浓度（SPAD）的最佳预测模式,并利用哨兵二号影像资料对冬小麦的拔节期及冠层叶绿素浓度（SPAD）进行了空间反演和精度检验。为冬小麦长势监控和田间精细化管理提供了理论依据和科技保障。所得到的主要结果包括:（1）在各个生育期内,冬小麦叶片叶绿素含量（SPAD）差别明显,并随着生育进程的推移而呈现逐渐增大的趋势;冬小麦冠层叶绿素浓度（SPAD）值随着生育进程的推移,呈现前提高后降低的趋势。表明所有叶片的SPAD值都高于冠层的SPAD值。（2）在冬小麦在冠层尺寸下建模与验证结果,最佳的模式依次为根据OSAVI所建立的二项式建模、根据PRI建立的二项式建模,以及根据一阶导数光谱特征波段D762所建立的二项式建模;叶片下建模拟合和检验结果最佳的模式,依次是根据FD730/525建立的二项式建模、根据VOG2建立的二项式建模和根据FD（730-525）/（730+525）,建立的幂函数模型。而建模精度和检验效果最佳的模型,顺序是采用植被指标、采用三边参数、以及采用特征波段。（3）将检测出的准确度较高的高光谱参量当作自变数,运用偏最小二乘回归（PLSR）和支持向量机（SVR）等算法,同时通过多元回归建立的模型在各生育期方面都显示出了良好的拟合度和估计准确度。用PLSR建立的模型准确度高于单因子条件下的模型,用SVR建立的准确度高于用PLSR建立的模型,是用于冬小麦SPAD含量估计的良好模型。（4）使用了哨兵二号卫星影像数据并经过一系列的数据处理与运算后,对冬小麦拔节期的冠层中叶绿素浓度（SPAD）进行了空间反演与精度试验的结果,经过检验的效果较为突出的是由GNDVI所建模型,它的建模决定系数R~2达到了0.712,RMSE为2.278,RE为4.51%;验证R~2为0.715,RMSE为2.218,RE为4.42%;遥感填图结果同名地物点验证决定系数R~2同样达到了0.730,RMSE为2.316,RE为5.9%,所以根据哨兵二号卫星数据结合光谱指数实现对冬小麦SPAD值（即生长状况）的检测存在着很强的可实施性。
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