科研产出
基于光谱分析技术的苹果花钾素含量估测研究
《红外 》 2010
摘要：用光谱分析技术手段探索了苹果花钾素含量的估测方法。先对苹果花的原始光谱反射率(R_i)及其8种光谱变换形式(R′_i、R″_i、1/R_i、(1/R_i)′、lg(1/R_i)、(lg(1/R_i))′、lgR_i、(lgR_i)′)与钾素含量进行相关分析,找出与钾素含量相关性较显著的光谱形式;然后,采用逐步回归分析方法,筛选敏感波长与光谱参数,建立钾素含量估测模型;进而对模型进行优选和检验,确定最佳估测模型。结果表明,苹果花光谱反射率的一阶微分R′_i与钾素含量的相关性最显著;以筛选出的敏感波长669nm和1442nm的一阶微分建立的估测模型具有较好的线性趋势;经检验,其拟合方程的R~2为0.6955,RMSE为2.7,RE%为4.6。这表明该模型对苹果花钾素含量的估测具有较好的准确度,可作为最佳估测模型。该研究为快速估测苹果花营养元素含量提供了理论依据与参考。
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基于MODIS数据的山东省小麦株高遥感估算研究
《山东农业科学 》 2009
摘要：以山东省拔节初期至抽穗末期小麦为研究对象,利用高光谱分析技术及Excel、DPS统计分析软件分析了32组光谱数据与小麦株高的相关性,以期探索利用MOD IS数据估算小麦株高的方法。结果表明,光谱反射率与株高在红光b1、短近红外b2、蓝光b3、绿光b4及长近红外b7共5个波段的相关性达到了极显著水平,其中,可见光b1、b3、b4及长近红外b7与株高负相关,短近红外b2与株高正相关,用红光b1、短近红外b2建立的b2/b1、b2-b1、(b2-b1)/(b2+b1)3个植被指数,与小麦株高均呈极显著正相关关系,长近红外b7反射率与小麦株高相关度最高,相关系数为-0.871。分别用反射率、植被指数建立8个估算模型,相对误差最高仅为13.7%,模型的准确度较高,因此可以利用MOD IS数据进行小麦株高估算。
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