摘要：为研究利用手机图像预测玉米光响应曲线特征参数的可行性,通过自主设计的便携式图像采集装置,获取不同施氮量下滴灌玉米大喇叭口期冠层图像,提取其冠层图像特征参数,计算玉米光响应特征参数表观量子效率(α)、最大净光合速率(Pnmax)、光补偿点(LCP)和暗呼吸速率(Rd),找出与光响应特征参数相关性高的归一化冠层覆盖系数(CC)作为自变量,建立CC与玉米光响应曲线特征参数间动态模型,并根据模型评价指标R^2、RMSE和nRMSE筛选出各参数的最优模型。结果表明,CC与α的最优模型为有理函数模型,与Pnmax最优模型为幂函数模型,与LCP最优模型为指数函数模型,与Rd以二次多项式模型为最优;各反演模型的R2均不小于0.876,RMSE介于0.002~3.673μmol/(m^2·s)之间,nRMSE不超过9.071%,且各模型验证集的R^2均不小于0.833,RMSE均不大于5.989μmol/(m^2·s),nRMSE不超过9.659%。将数字图像特征参数与作物光响应曲线特征参数有机结合,可为玉米光响应曲线特征参数的快速获取提供一定的理论依据。

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