基于多植被指数组合的冬小麦地上干生物量高光谱估测

• 作者: 冯美臣 孙慧 张松 杨武德 武改红 王超 肖璐洁 贾学勤
• 来源期刊: 生态学杂志
• 关键词: 冬小麦 地上干生物量 植被指数组合 偏最小二乘回归
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 页码范围: 424-429
• 页数: 6页
• 语种: 中文
• DOI: 10.13292/j.1000-4890.201802.022

摘要

为了探究多种植被指数组合与偏最小二乘回归(PLSR)结合对于提高冬小麦地上干生物量估测精度的影响,本研究以氮运筹试验为基础,比较分析了18种植被指数与冬小麦地上干生物量的相关性,筛选出相关性较好的植被指数,建立多种植被指数组合的PLSR模型,并对模型进行评价比较.结果表明:除叶绿素归一化植被指数(NPCI)外各植被指数均与冬小麦地上干生物量有良好的相关性,中分辨率陆地叶绿素成像指数(MTCI)、绿色归一化植被指数(GNDVI)、改进红边比值植被指数(MSR705)和特征色素简单比值指数c(PSSRc)4个植被指数相关系数绝对值均达到0.800以上;多植被指数组合构建的PLSR模型中,以PSSRc、MSR705和MTCI 3个植被指数建立的复合式模型建模集(R2=0.719,RMSE=0.316)和验证集(R2=0.696,RMSE=0.346)表现最佳.因此,多种植被指数组合与偏最小二乘回归(PLSR)结合能有效提高冬小麦地上干生物量的估测精度,为更好地实现冬小麦地上干生物量高光谱遥感估测提供有效技术途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯美臣	山西农业大学农学院	48	335	9.0	17.0
2	杨武德	山西农业大学农学院	97	1082	19.0	29.0
3	王超	山西农业大学农学院	24	57	4.0	6.0
4	肖璐洁	山西农业大学农学院	16	87	4.0	9.0
5	孙慧	山西农业大学农学院	8	30	4.0	5.0
6	贾学勤	山西农业大学农学院	5	25	3.0	5.0
7	武改红	山西农业大学农学院	5	25	3.0	5.0
8	张松	山西农业大学农学院	5	25	3.0	5.0