运用光谱技术改进Beer-Lambert定律的定量化及其应用研究

运用简便、快捷的无损测试提供的归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)方法,对 Beer-Lambert 定律进行定量化改进,构建了以 NDVI 为自变量的 LAI 预测模型,并采用不同年份、不同株型的玉米数据对其改进结果进行检验。结果表明,当生长 55 d 时,叶向值(LOV)显著不同的 3 种株型的 NDVI、LAI 和消光系数 K 的差异均最大;披散型(LOV≤30°)NDVI 饱和点的出现较中间型和紧凑型为早;利用 NDVI 改进 Beer-Lambert 定律的定量预测模型能够敏感反映植株冠层结构参数的动态变化,且最适用于紧凑型品种。随着玉米育种目标更偏向培育偏紧凑型品种,其改进结果在育种栽培实际中更有利用价值。