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摘要:
通过不同品种夏玉米在不同供氮水平下的田间试验,测定夏玉米冠层在不同时期的光谱反射率及对应的群体叶面积指数(LAI),综合分析10个常见光谱植被指数与夏玉米LAI的相关性及预测性.结果表明,光谱植被指数的预测性在夏玉米喇叭口-吐丝期最佳,预测性主要依赖于LAI的整体变化,结合不同品种、不同生育时期和氮肥处理的试验资料对其预测性进行检验,说明光谱植被指数能准确地预测LAI.尤其是近红外与绿光波段的比值(R810/R560)与LAI呈显著的指数关系,不受品种类别、生育时期和氮肥水平的影响,回归模型为LAI=0.765e0.2637R810/R560.利用样本A和B对R810/R560的预测性进行综合检验,表明模拟值与实测值之间符合度较高,平均R2=0.9573**,估算的平均RMSE为0.0365,精确度和准确度平均值分别为95.63%和 98.47%.
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文献信息
篇名 夏玉米叶面积指数的高光谱遥感植被指数法研究
来源期刊 安徽农业大学学报 学科 农学
关键词 夏玉米 叶面积指数 光谱植被指数 预测估算模型
年,卷(期) 2004,(4) 所属期刊栏目 作物学·土壤与农化
研究方向 页码范围 392-397
页数 6页 分类号 S513|TP79
字数 3894字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-352X.2004.04.003
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 黄文江 124 4252 39.0 57.0
2 王纪华 205 6742 46.0 66.0
3 赵春江 305 8492 50.0 75.0
4 刘良云 96 3697 38.0 55.0
5 黄义德 安徽农业大学农学院 106 2652 28.0 48.0
6 谭昌伟 安徽农业大学农学院 8 319 8.0 8.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
夏玉米
叶面积指数
光谱植被指数
预测估算模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
安徽农业大学学报
双月刊
1672-352X
34-1162/S
大16开
合肥市长江西路130号
1957
chi
出版文献量(篇)
3481
总下载数(次)
11
总被引数(次)
40517
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
国家重点基础研究发展计划(973计划)
英文译名:National Basic Research Program of China
官方网址:http://www.973.gov.cn/
项目类型:
学科类型:农业
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