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摘要:
该文以航空影像、地面冠层光谱数据及同步观测的植被生化数据为基础,探讨了冬小麦冠层氮素监测的遥感方法.该方法应用于Lukina变量施肥模型,研究了基于遥感影像变量施肥量的计算方法.为实现以上目标,首先采用矩匹配和反射率转换方法,对获取的机载实用模块化成像光谱仪(OMIS)影像进行辐射校正;然后结合航拍相片及地面高精度差分GPS定位点坐标对高光谱影像进行几何校正.以预处理后的反射率影像和冠层光谱数据为数据源,采用倒高斯模型拟合冬小麦红边光谱曲线,并构建红谷位置、红边位置和红边宽度等光谱特征参量.通过对红边光谱特征量和实测氮素进行统计分析,寻找相关性显著、拟合误差小的最佳光谱特征量,并用于预测冬小麦冠层的氮素含量.统计相关分析结果表明:拟合曲线和图像反射率曲线面积差和实测的氮素含量有最高的相关性,且相关性达到极显著.最后,把该氮素预测方法集成到Lukina变量施肥模型中,结合反射率影像数据生成变量施肥处方图.文中探讨的最佳氮素预测方法改善了氮素预测的精度;基于影像的面状信息获取技术克服了点状信息的不足,使变量施肥技术更利于实用和推广.
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文献信息
篇名 不同尺度冬小麦氮素遥感监测方法及其应用研究
来源期刊 农业工程学报 学科 农学
关键词 高光谱 OMIS 倒高斯模型 氮素预测 变量施肥
年,卷(期) 2007,(2) 所属期刊栏目 农业信息与电气技术
研究方向 页码范围 139-144,封4
页数 7页 分类号 S127|TP79
字数 5582字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-6819.2007.02.028
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研究主题发展历程
节点文献
高光谱
OMIS
倒高斯模型
氮素预测
变量施肥
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
农业工程学报
半月刊
1002-6819
11-2047/S
大16开
北京朝阳区麦子店街41号
18-57
1985
chi
出版文献量(篇)
16403
总下载数(次)
36
总被引数(次)
395062
相关基金
北京市自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Beijing Province
官方网址:http://210.76.125.39/zrjjh/zrjj/
项目类型:重大项目
学科类型:
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
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