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一种稻麦叶片氮含量光谱监测模型建模方法，其特征在于采用如下步骤：（1）取样；分别对稻麦叶片氮含量测定和光谱进行取样，样本采自不同生态点、不同品种、不同施氮水平和不同水分处理，涉及不同的年份；（2）构建植被指数；利用400‑1000nm任意两波段按步长1nm递增，两两组合构建植被指数，拔节至孕穗期稻麦未完全封行，采用土壤调节植被指数SAVI，抽穗至灌浆期稻麦基本封行，采用常用差值植被指数DVI、比值植被指数RVI和归一化植被指数NDVI；（3）确定特征波段；将SAVI植被指数与拔节至孕穗期稻麦叶片氮含量建立线性模型；将RSI植被指数与抽穗至灌浆期稻麦叶片氮含量建立线性模型；对模型决定系数R2排序，寻找某一组合的波段在水稻、小麦不同生育阶段模型中都具有较大的决定系数R2，以1% R2起始，按照0.01步长变换，不断扩展特征波段组合范围，直到各模型波段组合范围出现共性交集，即为稻麦叶片氮含量的共性特征波段；（4）优化带宽范围；基于已构建的两波段组合植被指数与稻麦叶片氮含量决定系数的变化，分别在不同模型决定系数水平上求取稻麦叶片氮含量估测的核心波段范围，在此范围内确定最大内接矩形，内接矩形的长和宽分别为相应特征波段的适宜带宽；（5）建立监测模型；利用构建的窄波段和宽波段特征光谱参数，分别在不同生育期构建监测模型，采用复相关系数平方R2、标准误差SE评价模型；（6）检验模型；使用独立年份稻麦试验数据测试与检验监测模型的准确性和普适性，采用复相关系数平方R2、相对均方根差RRMSE对模型进行综合评价。 |
