通过小麦氮素和品种对比试验, 分析不同氮素和品种处理小麦生育期氮肥偏生产力与光谱参数的相关关系, 建立小麦氮肥偏生产力的光谱参数估算模型, 结果表明绿度植被指数（GREENNDVI）在拔节期与小麦氮肥偏生产力呈极显著相关, 相关系数0.640　4。　用GREENNDVI在拔节期建立小麦氮肥偏生产力的估算模型, 均方根误差0.459　7。 研究表明利用光谱参数可以有效地估算小麦氮肥偏生产力。

通过获取多时相试验区TM影像和大田同步调查棉花黄萎病，将TM影像光谱指数与病害严重度进行相关分析，建立棉花病害严重度估测模型.结果表明： 随着病害严重度的增加，TM影像光谱指数B2，B4，SATVI，OSAVI，MSAVI，TSAVI，SVNSWI，SNSWIa，SNSWIb，SVNI，DNSIa，DNSIb，NDSWIa，NDSWIb，RNSWIa，RNSWIb，DVNI，EVI，TVI，SAVI，DVI，NDVI，RVI 和PVI逐渐减小，B1，B3， B7和RI逐渐增加，NDGI呈现先增后降的趋势，而B5呈现先降后增的趋势.病害严重度与TM影像光谱指数B1，B3和RI均呈极显著正相关，与B4，OSAVI，MSAVI， TSAVI，SVNSWI，SNSWIa，SNSWIb，SVNI，DNSIa，DNSIb，NDSWIa，NDSWIb，RNSWIa，RNSWIb，DVNI，EVI，TVI，NDGI，SAVI，DVI，NDVI，RVI 和PVI均呈极显著负相关，与SATVI呈显著负相关，与B2，B5和B7均未达显著相关.建立的8个TM影像光谱指数估算棉花黄萎病模型均通过显著性检验，且以DVI和DNSIb为自变量的线性模型精度最高，表明利用多时相TM卫星影像光谱指数进行棉田病害定量诊断是可行的.

棉花精准生产对于无损、 快速的植株氮含量监测技术有迫切需求。 研究棉花冠层光谱特征及其与植株氮含量间的定量关系, 可以实现棉株氮素的无损监测。 通过连续两年不同施氮量试验, 采集棉花冠层高光谱数据并同步测定冠层植株氮含量, 分析不同氮肥处理下棉花冠层高光谱特征及其与棉株氮含量间的关系。 结果表明: 不同时期棉株氮含量与光谱反射率在可见光波段(400～700 nm)显著负相关, 在近红外700～1 300 nm波段显著正相关, 而在短波红外1 300～1 800 nm波段的相关性较为复杂。 冠层尺度下, 在棉花整个生育阶段, 可见光波段均为棉株氮含量的敏感波段, 而近红外波段仅在盛铃期是棉株氮含量的敏感波段； 短波红外波段仅在盛蕾期是棉株氮含量的敏感波段。 利用不同时期棉株氮素敏感波段可以构建棉株氮素监测指标。

在棉蚜危害棉花的主要生育期测试蚜害后不同严重度叶片的理化参数和光谱, 分析并比较了不同时期、 不同品种蚜害棉叶理化参数和光谱反射率特征, 确定了蚜害棉叶光谱敏感波段, 建立了蚜害棉叶严重度估测模型。 结果表明: 蚜害棉叶的理化参数和光谱特征明显, 蚜害棉叶平均厚度, 含水量, 温度和叶片CHL.b均增加, 叶片而平均CHL.a, CHL.a+b 和Cars含量减少。 不同时期、 不同品种蚜害棉叶光谱反射率在可见光均表现先升后降的特征, 但不同品种蚜害棉叶在近红外波段反射率不同。 434～727和648 nm可分别作为蚜害棉叶的光谱敏感波段和最佳波段。 基于敏感波段建立的蚜害棉叶遥感估测模型均达到显著相关, 其中以(R1 589-R648)/(R1 589+R648)为自变量建立的估算模型精度最高, 相对误差最小(0.128), 可作为蚜害棉叶严重度最佳识别模型。 该研究为遥感大面积监测棉花蚜虫提供了理论依据及参考

生物量、 氮素含量和LAI(leaf area index)是生态系统中表征作物长势最重要的参数, 叶干重、 叶片氮素含量和LAI实时动态监测对小麦氮素营养诊断和管理调控具有重要意义。 选用了五个小麦品种和四个氮素水平的比较实验, 研究不同处理冬小麦抽穗到黄熟期氮素丰度(NR)与光谱反射率差值(ΔＲ)的关系, 建立冬小麦后期氮素丰度监测模型。 结果表明, 不同品种的冬小麦冠层叶片氮素丰度随生育进程推进而增加, 不同氮素处理氮素丰度大小为N0>N3>N1>N2, 光谱参量TCARI和VD672与氮素丰度的相关性最好, 相关系数(r)分别为0.870和0.855, 其建立氮素丰度估测模型的决定系数分别为0.757和0.731, 预测准确率达84.56%和80.13%。 光谱参数TCARI和VD672可以有效地评价小麦后期冠层叶片氮素状况, 可以对氮素丰度进行准确可靠的监测。

通过小区和大田同步调查棉花黄萎病, 在不同生育期测定病叶光谱及其色素含量。 将病叶光谱反射率、 一阶微分及相应的特征参数与色素含量进行相关分析, 建立病叶色素含量估测模型并检验。 结果表明: 病叶叶绿素a, b及a+b含量可见光反射率、 与一阶微分光谱在蓝边、 黄边和红边处与除红边振幅(Dr)外的其他光谱特征参数间均达极显著相关。 转换叶绿素吸收反射指数(TCARI)和新建归一化植被指数(NDVI［702, 758］)对叶绿素a, b及a+b含量的估测精度最高, 相对误差均小于1.3%。 考虑到NDVI［702, 758］建立的模型更实用, 可做为病叶叶绿素a, b和a+b含量的最佳估测模型。 研究结果对高光谱信息定量估测病害棉叶色素含量, 对利用高光谱监测棉花长势及病害影响评价均具有较高的实用价值。

对棉花单叶黄萎病病情严重度与原始及一阶微分光谱反射率、高光谱特征参数进行相关分析,构建病情严重度反演模型。结果表明:可见光和短波红外波段光谱反射率随病情严重度增加而增大,且可见光波段光谱反射率差异比短波红外波段更为显著。以红边面积为自变量的线性模型(r=0.6696)及以波长694 nm 处原始光谱反射率为自变量的对数模型(r=0.6794)均能较好反演病情严重度。通过模型精度检验发现,以714 nm 处一阶微分光谱反射率为自变量的线性模型为病情严重度诊断的最佳模型,即y=-282.3x+3.8112,该模型具有最大相关系数(拟合r=0.6992,预测r=0.9410),最小均方根误差(0.2571)和相对误差(12.74%)。文章结果对深入研究棉花黄萎病遥感监测机理提供了理论依据,对利用高光谱遥感数据获取病害信息具有重要应用价值。