基于高光谱的土壤有机质含量估算研究

高光谱遥感技术以其光谱分辨率高、波段连续性强、数据丰富的特点,因而在土壤养分研究中得到广泛应用.通过土壤钉机质的高光谱遥感分析,可以充分了解土壤养分的状况及动态变化,为指导农业生产及保护农业生态环境提供科学依据.本文基于江西省余江县和泰和县采集的34个红壤土样350～2 500 nm波段的光谱曲线,研究了土壤光谱与土壤有机质含量之间的关系.先对土壤反射率光谱进行两种变换:一阶微分(R')、倒数的对数log(1/R),然后在提取特征吸收波段的基础上,运用多元逐步线性回归法和偏最小二乘回归法建立相应的估算模型,并对模型进行检验.结果表明,偏最小二乘回归法优于多元逐步线性回归法,其建立的高光谱估算模型具有快速估算土壤中有机质含量的潜力.     

光谱测定黑河上游土壤有机质的预测模型

地面高光谱遥感光谱分辨率高,能详细地反映地物波谱特征;多光谱遥感时域宽,覆盖范围广,对较大时空区域的地物特征反演具有更大的优势。探求以不同反射率指标的土壤有机质含量预测模型,及其敏感波段,可以结合两种光谱数据的优点,为研究土壤有机质含量的时空变化规律提供新途径。本研究选取黑河上游223个土壤样品测定其有机质含量和高光谱曲线,应用原始光谱曲线反射率(λ)、倒数(REC)、倒数之对数(LR)、归一化(CR)和一阶微分(FRD)五种指标,采用逐步线性回归分析方法建立预测模型。通过统计检验,结果表明,以反射率指标为自变量的模型预测效果最佳,其相关系数(r)和均方根误差(RMSE)分别为：0.863和4.79。最优模型中得出的敏感波段有TM1内的474 nm、TM3内的636 nm和TM5内的1 632 nm。研究结果可为使用TM遥感数据反演黑河上游土壤有机质含量提供参考。     

牧草品质的高光谱遥感监测模型研究

粗蛋白、粗纤维、粗脂肪是评价牧草品质和饲用价值的重要指标。针对目前已有的牧草品质检测方法存在费时费力、容易产生化学废物等问题,提出了一种利用牧草冠层高光谱数据来实现牧草品质实时、无损监测的方法。通过ASD FieldSpec 3地物光谱仪采集了青海湖环湖地区19种天然牧草的冠层光谱反射率,并采样分析了牧草品质参数——粗蛋白、粗脂肪和粗纤维的相对含量(%)。光谱经去噪处理后,分别选择原始光谱、一阶导数、波段比值以及小波系数与牧草品质参数进行相关性分析。结果表明：在所有高光谱参量中,牧草品质参数含量与424,1 668,918 nm波段处的光谱一阶反射率以及低尺度(scale=2,4)的Morlet,Coiflets和Gassian小波系数之间的相关性较强。在此基础上,运用单变量线性、指数和多项函数分别建立牧草品质的高光谱遥感估算模型,分析结果显示,以Coiflets小波系数(scale=4,wavelength=1 209 nm)为自变量的二次多项式模型、以1 668 nm波段光谱一阶导数为自变量的二次多项式模型、以918 nm波段光谱一阶导数为自变量的指数模型分别为估算牧草粗蛋白、粗脂肪、粗纤维含量的最佳回归模型,模型检验均达到了极显著水平(0.762≥R2≥0.646),说明在冠层尺度利用高光谱技术结合光谱一阶导数或小波分析的方法来估测牧草品质参数是可行的,它将为牧草品质遥感监测提供依据。     

苹果花期的冠层高光谱特征研究

系统分析苹果花期冠层高光谱特征,探明其敏感光谱波段,为大面积苹果树信息提取与营养状况的遥感反演等提供理论依据。利用ASD Field Spec 3便携式地物光谱仪实测的120个苹果花期的冠层高光谱数据,在分析了不同累计样本容量对花期冠层高光谱特征影响的基础上,采用方差分析的方法,明确了苹果花期的冠层高光谱特征及反映花期冠层高光谱的敏感波段。结果表明,随着累计样本容量的增加,苹果花期的高光谱曲线趋于稳定、平滑。在550 nm绿峰处和760～1 300 nm的反射高原区,反射率随着花量的增多而减小,在670 nm的红谷处,反射率随着花量的增多而增大;在350～400 nm,400～500 nm,600～680 nm,760～1 300 nm波段的方差分析结果极显著,是反映花期冠层光谱的敏感波段;随着花量的增多,红边位置、红边斜率和红边面积有逐渐减小的趋势。     

基于分窗Gram-Schmidt变换和PSO-SVR算法的水稻纹枯病病情指数检测

纹枯病是水稻的主要病害之一,其防治对于保证水稻产量、质量具有重要意义,以高光谱检测水稻病害得到了广泛应用,并且高光谱降维是光谱分析的重要环节。该研究在2019年沈农水稻试验基地获取水稻低空遥感冠层与地面冠层高光谱,并对其进行以窗口宽度为15和阶数为3的Savitzky-Golay平滑处理和光谱变换（得到原始光谱、一阶微分光谱和倒数之对数光谱）,分窗口对这3种光谱分别进行Gram-Schmidt变换,找到投影空间并映射出主基底,实现高光谱数据降维,绘制具有显著性概率的主基底,其极大极小值为特征波段。此外3种光谱还采用了主成分分析和连续投影法降维。以降维后的数据与水稻纹枯病病情指数进行支持向量机回归建模,其中支持向量机回归进行粒子群优化,并以径向基为核函数,对比分析了3种降维方式的降维效果。结果表明：水稻地面冠层尺度建模效果高于低空遥感尺度建模;在光谱处理方面,低空冠层高光谱进行倒数之对数变换效果较好,地面冠层所得高光谱数据进行一阶微分变换效果较好;分窗Gram-Schmidt变换算法优于主成分分析和连续投影法;粒子群算法可以优化支持向量机中的惩罚系数和核函数参数,提高其反演精度;无人机低空遥感尺度中,高光谱进行倒数之对数处理,以分窗Gram-Schmidt变换降维,敏感波段为427.3,539.6,749.5和825.4 nm,PSO-SVR建模决定系数R2为0.731,均方根误差RMSE为0.151;地面冠层尺度中,高光谱进行一阶微分处理,以分窗Gram-Schmidt变换降维,敏感波段为552,607,702和730 nm,PSO-SVR模型决定系数R2为0.778,均方根误差RMSE为0.147。因此,高光谱技术可以有效地检测水稻纹枯病,并且其病情指数可用冠层高光谱进行反演,分窗Gram-Schmidt变换对于高光谱数据降维有较好的效果,PSO-SVR建模对于水稻纹枯病病情指数的反演有明显提高,结果可为冠层尺度检测水稻纹枯病与病害发生情况提供一定的理论基础和技术支撑。     

棉花单叶黄萎病病情严重度高光谱反演模型研究

对棉花单叶黄萎病病情严重度与原始及一阶微分光谱反射率、高光谱特征参数进行相关分析,构建病情严重度反演模型。结果表明：可见光和短波红外波段光谱反射率随病情严重度增加而增大,且可见光波段光谱反射率差异比短波红外波段更为显著。以红边面积为自变量的线性模型(r=0.669 6)及以波长694 nm处原始光谱反射率为自变量的对数模型(r=0.679 4)均能较好反演病情严重度。通过模型精度检验发现,以714 nm 处一阶微分光谱反射率为自变量的线性模型为病情严重度诊断的最佳模型,即y=-282.3x+3.811 2,该模型具有最大相关系数(拟合r=0.699 2,预测r=0.941 0),最小均方根误差(0.257 1)和相对误差(12.74%)。文章结果对深入研究棉花黄萎病遥感监测机理提供了理论依据,对利用高光谱遥感数据获取病害信息具有重要应用价值。     

基于PHI影像敏感波段组合的冬小麦条锈病遥感监测研究

利用ASD地面非成像光谱仪对不同严重度的冬小麦条锈病的冠层光谱反射率进行测定,同时调查病情指数。通过对地面实测的46组病情指数与相应的光谱反射率进行相关性分析,筛选出了小麦条锈病在350～1 500 nm的敏感波段。结合多时相的高光谱航空飞行遥感图像数据的特点和规律,最终选择红波段的620～718 nm与近红外波段的770～805 nm为条锈病在PHI影像上的敏感波段。并利用620～718 nm和770～805 nm的平均光谱反射率与相应的病情指数建立了多元线性回归模型:DI=19.241 R_1—2.207 R_2+12.274,验证结果表明,该模型的历史拟合度很好。并利用此模型最终在PHI影像上成功的实现了对冬小麦条锈病发生程度与发生范围的监测。     

玉米叶片的光谱响应及其氮素含量预测研究

以不同施肥水平下两年玉米田间试验为基础,利用高光谱技术探讨大喇叭口期不同层次玉米叶片光谱响应的敏感区域,并依据叶片氮素含量与原始光谱反射率及其一阶导数的相关性,最终构建了叶片氮素含量的预测模型。结果表明：不同施肥水平下叶片光谱反射率差别明显区域集中在550 nm附近波段、761～1 300 nm波段,不同层次间叶片光谱反射率差别明显区域集中在550 nm附近波段,叶片氮素含量与470～760 nm波段光谱反射率及其一阶导数呈极显著相关。经过对比筛选,以光谱指数DSI(564,681)和DSI(681,707)构建的指数预测模型效果最好,预测精度达93.43%和93.39%,能有效估测叶片氮素含量。     

铀污染下的商陆叶片反射光谱特征与铀含量关系研究

通过室内盆栽试验,利用微分技术处理叶片反射光谱数据,研究铀污染下商陆叶片中的铀含量在不同光谱波段与原始光谱反射率、一阶导数光谱的相关关系,找到商陆铀污染诊断的敏感波段范围和最优光谱特征参数,并以相关性较好的敏感波段及光谱特征参数为自变量,与商陆叶片铀含量建立对应的估测拟合模型。如果以该模型为基础创建铀含量的冠层光谱模型,则有可能实现通过遥感影像监测叶片中的铀含量。实验结果表明：当商陆叶片中的铀含量为5.94～71.74 mg·kg-1时,叶片中铀含量与一阶导数光谱数据的相关性较原始光谱数据好,在749～766 nm区间内存在较好的相关性和光谱响应;根据上述相关性分析,选择14个光谱特征参数,计算他们与商陆叶片铀含量的相关系数,其中蓝边面积、红边位置、红边面积与蓝边面积的比值及红边面积与蓝边面积的归一化值与叶片铀含量的相关系数达到了0.05显著检验水平;选取一阶导数光谱中相关系数最高的波段757,758,760和761 nm处的值和上述相关性最高的4个光谱特征参数,与叶片铀含量建立多种形式的估测拟合模型,通过对拟合模型的精度检验,发现以红边面积与蓝边面积的比值、757和760 nm处反射率的一阶导数为自变量的拟合模型的预测效果较好,其中拟合效果最优的模型是以757 nm波段处反射率的一阶导数为自变量的三次函数模型,模型预测精度达到了89.8%。     

苹果盛果期冠层高光谱与其组分特征的定量模型研究

从分析苹果树盛果期冠层高光谱入手,结合同一时间的数码照片,在Erdas,ViewSpec Pro,DPS和LIBSVM等软件的支持下,采用相关分析、线性回归、逐步回归、基于BP人工神经网络分析、支持向量机回归方法,探析高光谱反射率及其转换数据与冠层组分指数间的关系。结果表明,冠层反射率受地表反光膜的影响显著;原始反射率与果叶比的相关性最好,611~680 nm为反映两者关系的特征波段;在特征波段内,依据原始反射率和果叶比所建立的4种模型都可满足预测需要,但基于BP人工神经网络模型和支持向量机回归模型整体上优于一元线性回归模型和多元线性回归模型,尤以支持向量机回归模型精度最高。研究结果可为后续的苹果遥感估产工作提供理论支持。     

西北盐碱土理化性质的高光谱建模及预测

高光谱数据具有光谱分辨率高、波段连续性强、信息丰富等特点,在土壤信息的监测中得到广泛应用。利用高光谱遥感技术测定盐渍化土壤属性对灌区农作物的生长和农业可持续发展具有重要意义。采集玛纳斯河流域221个土壤样品,分别测定土壤电导率(EC)、有机质(SOM)和Na+, Ca2+, Mg2+三种离子浓度含量等土壤理化性质和光谱反射率曲线,并由三种离子含量得出钠吸附比值(SAR),采用逐步线性回归方法建立EC,SOM和SAR与原始光谱反射率(R)、标准正态变量(SNV)、归一化差异植被指数(NDVI)、倒数的对数(LR)、一阶微分(FDR)和去包络线(CR)等六种指标的模型。模型验证结果表明,相较其他五种变量的模型,以R为自变量的EC对数模型精度最高,相关系数为0.782,均方根误差为0.256。以NDVI为自变量的土SOM预测模型精度最高,相关系数为0.670,均方根误差为5.352。以FDR为自变量的SAR预测模型精度最高,相关系数为0.647,均方根误差为1.932。EC预测模型效果最好,SOM预测模型次之,SAR预测模型精度最低。最优模型中EC,SOM和SAR的敏感波长分别分布于395~1 801,352~1 144和394~1 011 nm波段。由于土壤中各属性的差异和不同成分空间分布的变异性,对于不同土壤性质的建模和验证结果差异较大。本研究可为盐渍化土壤的高光谱遥感监测提供依据。     

土壤重金属砷的高光谱估算模型

砷是严重危害人体的重金属之一。利用高光谱技术进行土壤重金属砷含量的估测具有很大的应用潜力,但受区域和土壤背景的影响,估算模型适用性和精度都会有很大的差异。针对石家庄市地表水源地保护区土壤砷含量的高光谱估算,在水源地保护区的主要采矿地和冶炼企业进行了土壤实地采样和实验室重金属分析,对土壤样本的原始光谱反射率采用Savitzky-Golay 7点平滑处理,进行一阶微分（FD）、二阶微分（SD）、倒数（RT）、倒数一阶微分（RTFD）、倒数二阶微分（RTSD）、倒数对数（AT）、倒数对数一阶微分（ATFD）、倒数对数二阶微分（ATSD）、连续统去除（CR）9种光谱变换后,再对重金属砷实测含量与经光谱变换后的光谱指标进行相关分析,并提取各光谱指标的最大敏感波段。运用多元线性逐步回归（MLSR）、单光谱变换指标偏最小二乘回归（U-PLSR）和多光谱变换指标偏最小二乘回归（M-PLSR）方法构建土壤重金属砷含量估算模型,最后通过相关系数r、均方根误差（root mean square error, RMSE）和统计值F来比对建模效果。结果表明：研究区部分土壤样本重金属砷含量已经出现了轻度污染,大部分样本处于污染的临界状态;经连续统去除变换后的光谱特征与砷的相关性最大,一阶微分与砷含量存在最大负相关性;相较于多元线性逐步回归和单光谱变换指标偏最小二乘回归,采取多光谱变换指标偏最小二乘回归方法土壤重金属砷含量模型估算值与实测值最为接近,建模R2达到0.852,RMSE和F值分别达到0.147和32.384,多光谱变换指标建模集成效果显著。因此研究结果可以为石家庄水源地保护区主要采矿地和冶炼企业重金属砷污染高光谱快速监测提供科学依据。     

基于模糊识别的苹果花期冠层钾素含量高光谱估测

依据2008年和2009年2年在栖霞试验区利用地物光谱仪ASD FieldSpec3测定的苹果花期冠层高光谱和实验室内测定的钾素含量数据,以冠层高光谱反射率及其11变换形式与钾素含量分别进行相关分析,以相关系数最大者为自变量,采用模糊识别算法,建立钾素含量估测模型;以2008年的检验样本对模型进行检验,并利用2009的独立试验数据对模型进行验证。结果表明,原始光谱反射率(R)及其倒数(1/R)、对数(lgR)、平方根(R1/2)与钾素含量的相关性较差,但它们的一阶微分和二阶微分与钾素含量之间的相关性明显增强;建立的钾素含量估测模型=11.344 5h+1.309 7的相关系数r为0.985 1,总均方根差RMSE为0.355 7,F统计量为3 085.6;24个检验样本实测值与估测值的平均相对误差为9.8%,估测精度为90.2%;2009年试验验证精度达到了83.3%。表明模型用于苹果花期冠层钾素含量的估测具有较高的稳定性,模型精度能满足生产上对苹果钾素含量估测的要求。     

亚热带红壤全氮的高光谱响应和反演特征研究

利用高光谱遥感技术反演土壤性质已经成为土壤学和遥感科学研究领域的新手段,特别对土壤化学元素含量的高光谱反演,已成为土壤元素快速监测方法的的研究热点。以往研究往往关注不同类型土壤的化学元素光谱响应特征模型,以试图找到普适性的元素-光谱反演模型。由于成土因素的复杂性,土壤类型及其化学元素分布具有明显的空间异质性特征,宏观尺度上的土壤-光谱统计反演模型客观上具有较大的不确定性。若范围缩小到同一个气候带,土壤生物地球化学反应过程较相似,土壤化学元素-光谱反演模型的不确定性相对较小。以福州市为研究区,采集福州市典型红壤样品135个,研究土壤全氮含量的高光谱响应特征,对土壤样品在350～2 500 nm的光谱反射率分别进行倒数对数、微分等五种变换,分析变换后的光谱信息与土壤总氮含量的相关性,筛选出强相关敏感波段,通过设计不同的建模和验证样品比例,用逐步多元线性回归获得福州土壤的氮元素高光谱反演优化模型。结果表明：亚热带红壤全氮的敏感光谱波段为：可见光634～688 nm和红外872,873,1 414和1 415 nm;亚热带沿海地区土壤全氮—高光谱反演的优化模型为: Y=5.384X664-1.039(决定系数R2为0.616,均方根误差为0.422 mg·g-1,检验R2为0.608,均方根误差为0.546 mg·g-1),该模型可以用于福州地区土壤全氮的光谱快速监测。     

基于比值导数法的棉花蚜害无人机成像光谱监测模型研究

蚜虫是棉花的主要害虫之一,我国棉花产量每年因蚜虫危害造成的损失高达5%～10%。田块尺度的棉花蚜害空间分布监测可以辅助精准定量施药,减少环境污染。利用无人机搭载成像光谱仪获取的“图谱合一”的遥感数据因其具有分辨率高、时效性高、成本低等优势,可为作物病虫害监测提供了重要数据源。比值导数法模型简洁,运行效率高,结果精确,可以有效的应用于遥感反射率光谱解混处理,提取对目标信息较为敏感的波段,为构建虫害监测模型提供了有效的手段。因此本研究选择棉花典型生产区新疆库尔勒地区为实验区,开展以下工作: （1）以低空无人机搭载成像光谱仪获取棉花蕾期冠层成像光谱影像,结合地面调查数据,获取76个样点光谱数据及蚜害严重度(包含健康植株16个,蚜害严重度1～4级每级选取15个);(2)分析不同蚜害严重度棉花冠层光谱的特征,并利用比值导数法筛选出对蚜害胁迫敏感的光谱波段,分别为514,566和698 nm波段; (3)构建基于三个敏感波段的光谱反射率、比值导数光谱值的一元线性回归和偏最小二乘法的蚜害严重度估测模型。结果表明：(1)蚜害对棉花冠层的光谱反射率有显著影响。棉株受蚜害胁迫越严重,其在可见光区域的反射率越高,近红外波段反射率越低,发生红边区域“蓝移”;（2）比值导数法可有效提取蚜害棉花冠层光谱敏感波段,所筛选的514,566和698 nm三个波段与相关系数法所筛选的敏感波段一致;(3)利用敏感波段比值导数光谱值所构建的蚜害严重度估测模型精度优于敏感波段光谱反射率所构建的模型, 其中698 nm波段构建的模型精度最佳（R2=0.597, RMSE=0.91）; (4)三个敏感波段的比值导数光谱值所构建的偏最小二乘多元回归模型精度优于单个波段比值导数光谱值所构建的模型（R2=0.612, RMSE=0.89）;(5)基于比值导数法的棉花蚜害无人机成像光谱监测模型可以获取田块尺度的不同严重度蚜害空间分布图,对于精准定量施药有重要的指示意义。     

基于近地遥感系统的小麦玉米冠层RVI和NDVI获取影响因素分析

以大型喷灌机为平台的近地遥感技术可有效观测作物的生长状态,对田间生产管理和作物水肥需求特性等研究具有十分重要的意义。由于在遥感观测过程中,作物冠层具有二向反射特性,因此不同观测方式会影响遥感观测结果。通过自行搭建的近地遥感系统模拟大型喷灌机平台的实地观测条件,使用双通道光谱传感器获取小麦与玉米冠层的光谱反射率信息,引入变异系数CV对由冠层二向反射特性引起的信息数据变幅进行量化,并采用影响因素权重W分析各观测参数对数据变幅的影响程度。通过获取2019年冬小麦返青期至灌浆期、夏玉米V7-V14生育期的冠层近红外波段（810 nm）和红光波段（650 nm）的反射率数据,分析多种观测因素对比值植被指数（RVI）数据和植被归一化指数（NDVI）数据的影响。结果表明,观测高度（0.5~2.5 m）、观测频率（2~60次·min-1）和移动速度（0~4 m·min-1）与观测结果无显著相关关系（p＞0.05）,观测时刻（8:00-18:00）、观测天顶角（-60°~60°）和观测方位角（0°~180°）与观测结果相关关系极为显著（p＜0.01）;小麦和玉米的冠层RVI、NDVI数据获取结果主要取决于冠层覆盖程度,在相同叶面积指数（LAI）情况下观测结果也会因观测时刻、观测方位角和观测天顶角的差异而受到不同程度的影响;冠层光谱反射率信息二向反射特性明显,小麦冠层RVI和NDVI变异系数分别为15%~50%和2%~50%,玉米冠层RVI和NDVI变异系数分别为10%~33%和18%~39%;进行观测时,应尽量选择在太阳天顶角较稳定的12:00-14:00时段,并尽量缩短观测时长,还应选择固定的观测角度,注意阴影效应与热点效应的影响;此外,在小麦返青至拔节期、抽穗至扬花期获取RVI和NDVI时,还应分别注意观测天顶角、观测时刻对测量精度的干扰。研究结果可为快速获取高精度的小麦、玉米冠层光谱反射率数据提供技术支撑。     

基于冠层光谱的水稻穗颈瘟病害程度预测模型

对水稻稻瘟病病害程度的定量预测是精准防控的关键,田间冠层尺度的研究可为高光谱传感器提供理论基础。以受穗颈瘟胁迫的水稻为研究对象,采用SVC HR768i型光谱辐射仪在大田中获取灌浆期两个不同时间段的水稻冠层光谱反射率,以水稻发病株数百分比作为病害严重程度指标。冠层光谱数据采用九点平滑预处理,并重采样为1 nm间隔,计算植被指数;经过去包络线和一阶导数光谱变换,提取高光谱特征参数。分析不同时间段的光谱变换、植被指数、高光谱特征参数与病害程度的相关关系,构建基于植被指数、高光谱特征参数的穗颈瘟病害程度随机森林预测模型,并对比分析两个单时期预测模型异同,优选共用输入量,构建出两时期混合数据的病害程度预测模型。结果表明：（1）原始光谱曲线经去包络线处理可有效增强与病害程度相关的光谱信息,近红外波段（960～1 050和1 150～1 280 nm）的相关系数在0.80以上;（2）高光谱特征参数与病害程度相关性分析中,去包络线吸收谷参数相关系数高于其他参数,吸收谷V₃（910～1 100 nm）、吸收谷V₄（1 100～1 300 nm）中面积（A₃和A₄）、深度（DP₃和DP₄）、斜率（SL₄和SR₄）的相关系数在0.74以上;（3）去包络线吸收谷参数结合随机森林模型预测穗颈瘟病害程度在单时期及两时期混合数据中均表现最好。灌浆期后期数据预测效果最佳,验证集决定系数R2=0.91,均方根误差RMSE=0.02;（4）两时期混合数据预测精度处于两个单时期预测精度之间,验证集决定系数R2=0.85、均方根误差RMSE=0.03。研究成果揭示了灌浆期不同时间段水稻穗颈瘟光谱响应机制,表明去包络线吸收谷参数结合随机森林模型预测稻瘟病的实用性,可为田间水稻穗颈瘟病害程度进行快速、精确、无损地定量预测,为精准施药提供理论依据,并对未来航空、航天遥感的病害监测提供一定的技术支持。     

苹果树叶片叶绿素含量高光谱估测模型研究

叶片叶绿素含量是评估果树长势和产量的重要参数,实现快速、无损、精确的叶绿素含量估测具有重要意义。本研究以山东农业大学苹果园为试验区,采用高光谱分析技术探索苹果树叶片叶绿素含量的估测方法。通过分析叶片高光谱曲线特征,对原始光谱分别进行一阶微分、红边位置以及叶面叶绿素指数(LCI)变换,分别将其与叶绿素含量进行相关分析及回归分析,建立叶绿素含量估测模型并进行检验,从中筛选出精度最高的模型。结果显示,以LCI为变量的估测模型以及以一阶微分521和523nm组合为变量的估测模型拟合精度最高,决定系数R2分别为0.845和0.839,均方根误差RMSE分别为2.961和2.719,相对误差RE%分别为4.71%和4.70%。因此LCI及一阶微分是估测苹果树叶片叶绿素含量的重要指标。该模型对指导苹果树栽培生产具有积极意义。