利用偏最小二乘回归反演冬小麦条锈病严重度

• 作者: 李京 王圆圆 蒋金豹 陈云浩
• 来源期刊: 国土资源遥感
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 高光谱 偏最小二乘 病情指数
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 所属期刊栏目: 技术方法
• 页码范围: 57-60
• 页数: 4页
• 分类号: TP7
• 字数: 3751字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-070X.2007.01.012

摘要

通过人工田间诱发不同等级条锈病,在不同生育期测定冬小麦感染条锈病严重度和冠层光谱,采用偏最小二乘(PLS)方法建立了冠层光谱和条锈病严重度的回归模型.结果显示: PLS反演冬小麦条锈病严重度的效果很好,与文献[4]中提出的利用高光谱指数进行反演的结果相比,精度更高; 通过对PLS回归系数的分析,发现叶绿素吸收谷两边(505～550 nm,640～670 nm,680～700 nm)的一阶微分光谱可用于诊断冬小麦条锈病病情,条锈病病害冬小麦在叶绿素吸收谷两边的一阶微分光谱的绝对值会比健康冬小麦的更大.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈云浩	北京师范大学资源学院	157	6733	43.0	78.0
2	李京	北京师范大学资源学院	106	3289	31.0	54.0
3	王圆圆	北京师范大学资源学院	10	360	7.0	10.0
4	蒋金豹	北京师范大学资源学院	13	430	12.0	13.0