多粒度光谱特征的牧草粗蛋白含量高光谱遥感估算

• 作者: 康孝岩 张爱武
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 光谱分析 蛋白质 遥感 牧草 粗蛋白 无人机 高光谱影像 多粒度光谱特征 青海湖盆地
• 年，卷（期）: 2019,（23）
• 所属期刊栏目: 农业信息与电气技术
• 页码范围: 161-169
• 页数: 9页
• 分类号: O433.3|TP751
• 字数: 9006字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.2019.23.020

摘要

快速准确地估算牧草粗蛋白(crude protein,CP)含量是开展草原牧草生长监测和管理的重要内容之一.高光谱数据是牧草CP含量监测的理想数据源,然而,现有牧草CP含量高光谱反演方法缺乏对光谱多粒度信息的有效利用.针对该问题,提出一种新的多粒度光谱特征提取方法MGSS(multi-granularity spectral segmentation),以青海高原典型牧场为样区,对MGSS估算牧草CP含量的有效性进行验证.结果表明:1)在相同数量的自变量下,MGSS均能取得优于原始光谱的CP含量估测性能;2)MGSS最优估测模型的决定系数(coefficient of determination,R2)、均方根误差(root mean squared error,RMSE)和平均相对误差(mean relative error,MRE)分别为0.937、1.906 g/m2和8.82％,比原始光谱最优模型的R2高0.06,RMSE和MRE分别低0.75 g/m2和1.37个百分点.可知,MGSS实现了高光谱影像对牧草CP含量的高性能估算,相比原始光谱性能更优,验证了其有效性,可为牧草CP含量的准确估算提供新的技术手段.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张爱武	首都师范大学三维信息获取与应用教育部重点实验室	76	733	14.0	25.0
2	康孝岩	首都师范大学三维信息获取与应用教育部重点实验室	10	23	2.0	4.0