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摘要:
[目的]植被产量能综合直观地反映盐渍土改良效果,冬小麦生长旺盛期的叶面积指数(LAI)是植被产量的常用衡量指标.本研究利用无人机多光谱遥感获取冬小麦生长旺盛期的叶面积指数分布数据,对盐渍土改良效果进行客观准确评价,为人们筛选盐渍土改良技术和产品提供科学指导.[方法]以无棣县渤海粮仓滨海盐渍土改良试验区为研究区,基于无人机多光谱遥感数据,利用线性回归分析、偏最小二乘、随机森林和支持向量机等方法,构建拔节期冬小麦LAI反演模型;并利用因子分析法对盐渍土地区抽样地块进行改良效果评价,建立盐渍土改良效果LAI评价模型,基于该评价模型对整个试验区盐渍土改良效果进行评价.[结果]对冬小麦LAI遥感估测而言,并不是分辨率越高越好,而是5×5均值平滑后的光谱数据与一垄小麦叶面积指数的对应最佳.LAI遥感估测模型中,利用支持向量机建立的模型精度最高.改良效果LAI评价模型的预测结果表明,LAI对盐渍土改良效果的预测精度较高,改良效果最优地块的编号为26、27、28、29、30和31,最优改良方法为引黄淤灌和增施有机肥综合改良措施.[结论]无人机遥感可对盐渍土地区拔节期冬小麦的叶面积指数进行准确反演,基于LAI反演结果的盐渍土改良效果评价能够从众多试验小区中定位出最优的改良效果.与传统方法相比,该方法具有成本低廉、精度高等优势,研究结果有广泛推广前景,可以为盐渍土的改良提供重要技术支持.
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文献信息
篇名 LAI无人机多光谱遥感估测及其在盐渍土改良中的应用
来源期刊 中国农业科学 学科
关键词 无人机多光谱 盐渍土改良 冬小麦拔节期 叶面积指数 遥感估测
年,卷(期) 2020,(9) 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 1795-1805
页数 11页 分类号
字数 9236字 语种 中文
DOI 10.3864/j.issn.0578-1752.2020.09.008
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 李玉环 山东农业大学资源与环境学院 25 575 12.0 23.0
3 王瑞燕 山东农业大学资源与环境学院 31 630 10.0 25.0
9 史丰智 山东农业大学资源与环境学院 2 0 0.0 0.0
13 张晓鑫 山东农业大学资源与环境学院 1 0 0.0 0.0
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中国农业科学
半月刊
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11-1328/S
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1960
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