科研产出
花生叶鲜生物量的高光谱估算模型
《江苏农业科学 》 2017 北大核心
摘要：利用花生生物物理参数和冠层高光谱数据,基于光谱一阶微分技术,选取对生物量敏感的波段组成高光谱植被指数,建立花生叶鲜生物量的高光谱遥感估算模型。结果表明,花生叶鲜生物量在绿峰525~556 nm、红谷645~689 nm和近红外710~900 nm波段范围反射光谱与花生叶鲜生物量有极显著相关关系。高光谱反射率与叶鲜生物量在大部分可见光区和近红外波段呈显著相关,并且在可见光红光波段呈负相关,在近红外波段呈极显著正相关。花生光谱反射率与花生叶鲜生物量相关的近红外、红光波段的敏感波段分别为770、673 nm,用这2个波段构建植被指数,组成高光谱归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、差值植被指数(DVI)和再次归一化植被指数(RDVI),并构建生物量反演模型;相对于NDVI、DVI、RDVI建立的简单线性函数估测模型,RVI所构建的花生叶鲜生物量估测模型的预测精度较高。
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不同生育期冬小麦叶面积指数高光谱遥感估算模型
《江苏农业科学 》 2017 北大核心
摘要：基于地面实测的冬小麦的生理生态参数数据和冠层光谱数据,分析返青期、拔节期、抽穗期、开花期冬小麦叶面积指数与原始光谱及其一阶微分的相关性,并构建基于等效TM数据的植被指数,建立不同生育时期的冬小麦叶面积指数(LAI)的高光谱遥感估算模型。结果表明:(1)返青期、拔节期、抽穗期的冬小麦LAI与原始光谱相关性较好,在400~720 nm波长范围内呈负相关,在720~900 nm之间呈正相关,开花期的冬小麦LAI与冠层光谱相关性较差;(2)返青期、拔节期冬小麦LAI与光谱一阶微分显著相关,分别在480~540 nm、550~580 nm形成波峰、波谷,在670~760 nm范围内形成"平台",相关系数达到0.8以上,但抽穗期、开花期LAI与光谱一阶微分的相关性较差;(3)在等效植被指数与返青期、拔节期和抽穗期LAI建立的回归模型中,分别使用m SRI、RVI与MSAVI2建立的幂函数模型或指数模型最佳,最优模型分别为y=0.053e4.962x,y=0.409x0.828,y=18.687x3.061,对应的r2分别为0.589、0.648、0.694,开花期不适宜使用等效植被指数建立遥感监测模型。
关键词： 冬小麦 生育期 叶面积指数 等效植被指数 高光谱遥感 估算模型
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花生叶绿素含量的高光谱遥感估算模型研究
《江苏农业科学 》 2017 北大核心
摘要：叶绿素是植物体进行光合作用吸收光能物质的主要色素,直接影响植被的光合作用。高光谱遥感为快速、大面积监测植被的叶绿素变化提供了可能。实测了不同品种、肥水条件下,花生冠层的高光谱反射率与叶绿素含量数据,对二者进行了相关分析;首先采用相关系数较大的波段作为变量进行叶绿素含量的估算,其次采用特定叶绿素敏感波段建立叶绿素估算模型。经对比发现,以原始高光谱反射率所构建的估算模型精度不高;一阶导数与叶绿素含量之间的关系采取同样的方法,表明线性模型可较好地预测叶绿素含量;最后在高光谱特征变量中,λr、λg、λo为自变量所构建的模型均通过极显著检验,以λr所构建的指数模型具有最大的决定系数(r2=0.543 5)和F值(F=33.333);通过精度检验,综合分析认为,以662 nm处的一阶微分反射率所构建的线性模型和以红边位置所构建的指数模型均可作为叶绿素含量估算较为合适的高光谱模型。
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花生红边特征及其叶面积指数的高光谱估算模型
《山东农业科学 》 2010
摘要：选用大花生品种丰花1号作为试验材料,设置5个氮素水平的小区试验。在不同发育期同步测定花生冠层的光谱反射率及其叶面积指数,利用花生冠层的光谱反射率数据提取红边参数,分析其变化规律及花生叶面积指数与红边参数的相关性。估算结果表明:花生冠层红边一阶微分光谱呈"双峰"现象,红边位置位于707~724 nm之间,在花生生长旺盛期间出现"红边平台",结荚期以后有明显的"蓝移"现象;叶面积指数与冠层光谱红边参数之间在结荚期-饱果初期显著相关,但开花期相关性不显著,利用结荚期-饱果期的红边参数可以估算花生的叶面积指数,最后建立了结荚期-饱果期和整个生育期的花生叶面积指数的估算模型。
关键词： 花生 高光谱遥感红边参数叶面积指数 相关分析 估算模型
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