植被冠层的光合特性是基于地球系统模型进程的重要参数，可用于理解全球碳循环。然而这些地球系统模型缺乏光合特性连续的时空信息，导致了很大的不确定性，无法解释碳的源和汇以及大气层与陆地生物圈的交换。此外，光合速率的准确表征对于重设光合作用途径以提高作物产量至关重要。选择新品种需要在给定环境中将基因型与表型联系起来，但尚未以高通量方式实现，这成为植物育种的主要瓶颈之一。为此，作为全球粮食安全问题解决方案的一部分，迫切需要光合特性高通量表征技术的进步，这对于深刻理解全球环境变化至关重要。基于此，作者研究了安装在移动平台上的高光谱成像相机是否能解决这些问题，重点研究三种主要方法-基于偏最小二乘法回归（PLSR）的反射光谱，光谱指数以及数值模型反演，以从11个烟草品种冠层高光谱反射率估算光合特性。结果表明，基于PLSR建立的反射光谱和光谱指数模型预测Vcmax和Jmax的R2为~0.8，高于数值反演的预测结果（R2为~0.6）。与反射光谱的PLSR相比，光谱指数的PLSR预测Vcmax（R2 = 0.84 ± 0.02, RMSE = 33.8 ± 2.2 μmol m−2 s−1）的结果更好，预测Jmax（R2 = 0.80 ± 0.03, RMSE = 22.6 ± 1.6 μmol m−2 s−1）的结果相似。...
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2020
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05
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