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覆盖度对无人机热红外遥感反演玉米土壤含水率的影响
覆盖度对无人机热红外遥感反演玉米土壤含水率的影响
作者:
张智韬
许崇豪
谭丞轩
边江
韩文霆
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
玉米
土壤含水率
覆盖度
热红外遥感
可见光
冠层温度
摘要:
为提高基于冠层温度信息反演土壤含水率的精度,以不同水分处理的拔节期大田玉米为研究对象,采用无人机热红外和可见光相机获取试验区遥感图像,通过不同图像分类方法剔除土壤背景,提取玉米植被覆盖度(Corn vegetation coverage,Vc)及冠层温度(Canopy temperature,Tc),并计算冠-气温差(Tca)和冠-气温差与覆盖度的比值,分析这两种指数与土壤含水率(Soil moisture content,Smc)之间的关系.结果 表明,不同分类方法提取的玉米覆盖度以及冠层温度均存在差异,由灰度分割法、RGRI指数法、GBRI指数法3种分类方法剔除土壤背景后计算的冠-气温差、冠-气温差与覆盖度之比与土壤含水率均呈线性关系,并且冠-气温差、冠-气温差与覆盖度之比两种指数反演0 ~ 30 cm玉米根域深度的土壤含水率效果较好;其中,未剔除土壤背景的冠-气温差反演土壤含水率效果较差,GBRI指数分类法剔除土壤背景的冠-气温差反演土壤含水率效果有所提高(0~10cm、10 ~ 20 cm、20~30 cm深度的R2由0.255、0.360、0.131提高至0.425、0.538、0.258);而冠-气温差与覆盖度的比值反演土壤含水率相比于冠-气温差精度明显提高,0~10cm、10 ~ 20 cm、20 ~ 30 cm深度建模集R2高达0.488、0.600、0.290,P<0.001,验证集R2达0.714、0.773、0.446,表明冠-气温差与覆盖度之比是反演玉米根域深度土壤含水率效果更优的指标.
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模型
全子集
机器学习
反演
基于无人机多光谱遥感的土壤含水率反演研究
土壤含水率
多光谱遥感
无人机
回归分析
逐步回归
基于无人机可见光遥感和阈值法的玉米植被覆盖度提取
玉米
植被覆盖度
最大熵阈值法
时序交点阈值法
可见光波段植被指数
内容分析
文献信息
引文网络
相关学者/机构
相关基金
期刊文献
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数
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文献信息
篇名
覆盖度对无人机热红外遥感反演玉米土壤含水率的影响
来源期刊
农业机械学报
学科
农学
关键词
玉米
土壤含水率
覆盖度
热红外遥感
可见光
冠层温度
年,卷(期)
2019,(8)
所属期刊栏目
农业信息化工程
研究方向
页码范围
213-225
页数
13页
分类号
S127|S152.7
字数
9320字
语种
中文
DOI
10.6041/j.issn.1000-1298.2019.08.023
五维指标
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农业机械学报
主办单位:
中国农业机械学会
中国农业机械化科学研究院
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-1298
CN:
11-1964/S
开本:
大16开
出版地:
北京德外北沙滩1号6信箱
邮发代号:
2-363
创刊时间:
1957
语种:
chi
出版文献量(篇)
11867
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