基于多角度高光谱遥感的冬小麦叶片含水率估算模型

• 作者: 刘荣花 张一甲 李淑婷 王阳阳 白玛仁增 郭建茂 高云峰
• 来源期刊: 安徽农业大学学报
• 学科: 农学
• 关键词: 冬小麦 多角度冠层光谱特征 光谱指数 叶片含水率
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 作物学
• 页码范围: 124-132
• 页数: 9页
• 分类号: S512.11|TP79|S127
• 语种: 中文
• DOI: 10.13610/j.cnki.1672-352x.20190314.011

摘要

准确的作物水分监测对于旱情评估具有重要意义.在分析研究区冬小麦多角度光谱特征后,利用不同水分处理下冬小麦实测叶片含水率和实测多角度光谱数据,基于植被光谱指数法,建立不同观测角度下冬小麦光谱植被指数、水分敏感波段光谱指数与叶片含水率之间的数学模型.结果 显示,相对方位角与相对天顶角越小时,观测到的光谱指数与叶片含水率的相关关系越优;敏感波段组合构建的光谱指数中,1 450 nm波段分别与其他波段组合的NDSI、RSI指数与叶片含水率相关性在各观测角度条件下均较好,1 450nm波段是冬小麦叶片含水率研究的最佳敏感波段;选取常见的4种植被指数(NDVI、EVI、WI和NDII)中WI和NDVI在各观测角度下与叶片含水率的相关性优于其他两种指数,决定系数R2均在0.83以上,P＜0.01呈极显著相关;综上建立的多角度光谱叶片含水率估算模型,平均相对误差MRE均小于0.154、均方根误差RMSE均小于0.098,拟合效果较好,尤其是光谱指数NDSI1160,1450、NDSI980,1450和植被指数NDVI、WI;基于以上4种指数建立的最优观测角度(0°,30°)模型,其中植被指数WI的估算效果最好,相关系数在各角度均达到5％的相关显著水平,MRE＜0.03,可作为最优观测角度反演研究的最优植被指数.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王阳阳	南京信息工程大学应用气象学院	3	5	2.0	2.0
2	白玛仁增	南京信息工程大学应用气象学院	3	6	2.0	2.0
3	高云峰	南京信息工程大学应用气象学院	2	3	1.0	1.0
4	李淑婷	南京信息工程大学应用气象学院	3	4	1.0	2.0
5	张一甲	南京信息工程大学应用气象学院	1	3	1.0	1.0