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高光谱特征参量的冬小麦吸收性光合有效辐射分量估算模型 被引量：4
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作者 张超 蔡焕杰 李志军 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2015年第9期2644-2649,共6页
精确估算吸收性光合有效辐射分量(EPAR)对于检测植被水分、能量及碳循环平衡具有重要意义。应用ASD地物光谱仪与SUNSCAN冠层分析仪对冬小麦整个生育期内冠层光谱反射和光合有效辐射进行监测,并利用冠层反射率数据构建了24个高光谱特征参... 精确估算吸收性光合有效辐射分量(EPAR)对于检测植被水分、能量及碳循环平衡具有重要意义。应用ASD地物光谱仪与SUNSCAN冠层分析仪对冬小麦整个生育期内冠层光谱反射和光合有效辐射进行监测,并利用冠层反射率数据构建了24个高光谱特征参量,通过分析不同光谱特征参量与冬小麦FPAR的相关关系,建立冬小麦FPAR光谱参量估算模型。结果表明:除蓝边幅值Db外其余高光谱参量均与冬小麦FPAR呈极显著相关(p<0.01)。红边面积SDr与蓝边面积SDb的比值(VI4)与FPAR的相关系数最高,达到0.836。提取相关性较高的7个光谱参量分别与冬小麦FPAR建立最优线性与非线性估算模型,通过精度检验分析,优选了冬小麦FPAR最合适的模型。对于线性模型,绿峰位置λg与FPAR的反演模型最好,其预测模型的R2,RMSE和RRMSE分别为0.679,0.111和20.82%;对于非线性模型,绿峰反射率Rg与红谷反射率Rr的归一化比值(VI2)与FPAR的反演模型最好,其预测模型的R2,RMSE和RRMSE分别为0.724,0.088和21.84%。为进一步提高模型精度,分别运用多元线性逐步回归与BP神经网络建立多个高光谱参量同时参与的模型,与单参量模型相比,BP神经网络模型的反演精度明显提高(R2=0.906,RMSE=0.08,RRMSE=16.57%)。利用高光谱特征参量测定冬小麦FAPR具有可行性,这为实时、有效、准确监测冬小麦生长过程中FPAR的动态变化提供了一种新的方法和理论依据。 展开更多
关键词 冬小麦 高光谱特征参量 光合有效辐射
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基于水分光谱指数的烟草叶片等效水厚度估测
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作者 贾方方 滕世华 +3 位作者 何琳 付安旗 陈淑萍 赵中原 《中国农学通报》 2024年第1期151-156,共6页
为及时、准确监测烟草叶片的水分状况,连续2年开展不同基因型烤烟品种的水分胁迫试验,测定烟叶的光谱反射率和叶片等效水厚度(EWT),系统分析350~2500 nm波段范围内任意2个波段组合而成的比值水分指数(SRWI)和归一化水分指数(NDWI),并构... 为及时、准确监测烟草叶片的水分状况,连续2年开展不同基因型烤烟品种的水分胁迫试验,测定烟叶的光谱反射率和叶片等效水厚度(EWT),系统分析350~2500 nm波段范围内任意2个波段组合而成的比值水分指数(SRWI)和归一化水分指数(NDWI),并构建烟草EWT的光谱指数预测模型。结果表明:(1)不同基因型烟草的叶片等效水厚度均随灌水量的减少而降低。(2)不同水分处理的烟叶光谱反射率在可见光波段和近红外波段均发生了规律性变化。(3)筛选出的烟草叶片等效水厚度的光谱敏感波段主要集中在可见光区域的500~600 nm、近红外区域的700~900和1000~1250 nm、短波红外区域的1900~2000 nm,最佳水分光谱指数分别为NDWI(R1920,R1930)、SRWI(R1930,R1920),核心波段为1920、1930 nm。(4)利用水分光谱指数构建的烟草叶片等效水厚度的线性和非线性预测模型,以极限学习机模型(ELM)的精准度和稳定性最佳(P-R2=0.853**,T-R2=0.855**,RMSE=0.004)。表明可利用水分光谱指数NDWI(R1920,R1930)、SRWI(R1930,R1920)结合机器学习模型实现烟草叶片含水量的精准监测。 展开更多
关键词 烟草叶片 等效水厚度 水分光谱指数 预测模型 极限学习机
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