刘 楠，李 斐*，杨海波，尹 航，高 飞，贾禹泽,2，孙 智

    (1 内蒙古农业大学草原与资源环境学院 / 内蒙古自治区土壤质量与养分资源重点实验室 / 农业生态安全与绿色发展自治区高等学校重点实验室，内蒙古呼和浩特 010011；2 内蒙古包头市园林绿化事业发展中心，内蒙古包头 014010)

    马铃薯主粮化对保障我国粮食安全以及农民经济收入起到了极大的促进作用[1]。叶绿素是光合作用的重要色素，直接影响马铃薯的能量物质转换与传输过程，也实时反映了马铃薯的营养状况[2]。大量研究表明叶绿素含量与氮素有较好的相关性，通过叶绿素含量可以对农作物的氮含量进行间接的估测[3-4]，所以叶绿素含量的实时监测对于氮素精准管理起到了重要的作用。传统的叶绿素含量测定方法在测定过程中会造成叶绿素的损失，导致结果变异性高，并且实验室测定过程用时较长而且复杂，采样时破坏性强，不适用于现代农业的需求[5]。由于作物的反射率主要受叶绿素含量的影响[6]，所以遥感技术已经成为叶绿素含量实时无损估测的主要途径。通过SPAD 值来表征相对叶绿素含量已经得到国内外研究者的认可，前人使用手持叶绿素仪对叶绿素含量进行快速的测定，所得结果与叶绿素实际含量的相关性达到了显著水平[7]。但是使用SPAD 仪进行田间叶绿素的采集是以点带面来表征群体特征，这就需要在田间进行大量的测定，费时费力，而且对于马铃薯作物来说，封垄后很难进入田间开展多点大面积采集，某种程度上不便于使用这种方法对田块氮素养分状况进行更精准的测定。

    光谱指数估测方法由于计算方法方便快捷而备受研究人员的欢迎。通过研究发现，光谱的红边区域包含了农作物的重要生长信息，所以利用此范围光谱信息建立的光谱指数多用于预测植物的生理参数，并且研究发现其与叶绿素的相关性较高[8]。然而，大多数的光谱指数在作物生育前期容易受到土壤背景和冠层结构的影响[9]，生育后期存在饱和问题，导致估测精度降低[10]，为了解决这一问题，学者们优化敏感波段，构建优化光谱指数[11]。通过基于面积估算叶绿素含量的光谱指数类型进行优化，然而优化后的光谱指数由于波段少、稳定性差，对叶绿素含量、氮含量和叶面积指数的估测精度也不尽人意[12-14]。并且光谱指数的敏感波段受到生育时期、地点以及品种等外在因素和光谱指数计算公式内在因素的影响，敏感波段的位置会发生变化，导致已经发表的光谱指数在面对本地化的数据时往往不能达到满意的效果。因此，为了得到高精度的光谱指数来指导当地的监测，对不同方程形式的光谱指数波段进行优化设计仍然是国内外研究热点，在小麦[15-16]、玉米[17-18]、水稻[19]和马铃薯[20]作物参数反演中扮演着重要角色 ......