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摘要:
[目的]以高光谱技术实现小麦含水量信息的快速、无损与准确获取,为小麦灌溉的精确管理提供科学依据.[方法]利用水氮胁迫试验条件下小麦主要生长期的导数光谱构建了16种新指数,将其与NDII、WBI以及NDWI等常用指数进行比较分析,筛选小麦叶片含水量反演最佳光谱指数,并利用其建立反演模型进行小麦含水量的遥感填图.[结果]在各指数中,FD730-955.对小麦冠层叶片含水量的估测结果最佳,其估测模型(对数形式)校正决定系数(C-R2)与检验决定系数(V-R2)分别达0.749与0.742,优于NDII等常用指数;FD730-955所建模型对32个未知样的预测结果与实测值相似度较高,其回归拟合模型R2达0.763,RMSE仅为0.024,取得了良好预测结果,且对叶片含水量以及LAI值较高与较低的样本均具备良好的预测能力,可有效避免样本取值范围以及冠层郁闭度等因素对含水量估测的影响;反演模型对0MIS影像的填图结果与地面实测值拟合模型R2达0.647,RMSE仅为0.027,具有较高的反演精度.[结论]导数光谱可实现小麦冠层叶片含水量信息的准确估测,其中FD730-955系反演的优选指数.
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文献信息
篇名 基于导数光谱的小麦冠层叶片含水量反演
来源期刊 中国农业科学 学科
关键词 高光谱遥感 导数光谱 小麦(Triticum aestivum L.) 含水量 叶面积指数
年,卷(期) 2013,(1) 所属期刊栏目 耕作栽培·生理生化·农业信息技术
研究方向 页码范围 18-29
页数 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.3864/j.issn.0578-1752.2013.01.003
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 杨敏华 中南大学地球科学与信息物理学院 100 1134 19.0 30.0
2 梁亮 江苏师范大学测绘学院 3 52 3.0 3.0
6 林卉 江苏师范大学测绘学院 20 283 10.0 16.0
7 张连蓬 江苏师范大学测绘学院 22 303 8.0 17.0
8 李春梅 江苏师范大学测绘学院 5 55 3.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
高光谱遥感
导数光谱
小麦(Triticum aestivum L.)
含水量
叶面积指数
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
中国农业科学
半月刊
0578-1752
11-1328/S
大16开
北京中关村南大街12号
2-138
1960
chi
出版文献量(篇)
9193
总下载数(次)
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