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稻麦系统产量与多类型高光谱特征变量的相关分析
1
作者
周卫红
范亚民
+2 位作者
李建龙
李辉
孙政国
《宁夏大学学报（自然科学版）》
CAS
2017年第3期302-307,共6页
为了解稻麦系统作物冠层高光谱特征与其系统产量的关系,进而实时动态监测作物长势与产量情况,分析水稻和小麦系统产量与多类型高光谱特征变量之间的关系.选择相关性较好的光谱波谱与变量参数,并分别建立最佳回归预测模型.结果表明,水稻...
为了解稻麦系统作物冠层高光谱特征与其系统产量的关系,进而实时动态监测作物长势与产量情况,分析水稻和小麦系统产量与多类型高光谱特征变量之间的关系.选择相关性较好的光谱波谱与变量参数,并分别建立最佳回归预测模型.结果表明,水稻系统产量的估测以多变量回归模型为最优,红边内一阶导数的总和(Sr)与蓝边内一阶导数的总和(Sb)的归一化值(Sr-Sb)/(Sr+Sb)、Sr和红边位置(λr)3个变量对水稻系统产量有较大的影响(R2=0.739),估测精度为88.24%;小麦系统产量的估测以Sr的指数模型为最优(R2=0.780),估测精度为66.43%.红边光谱区域的高光谱变量与光谱指数用于估算稻麦系统作物长势与产量较为有效,可用于定量、准确监测稻麦系统产量.
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关键词
高光谱作物遥感
作物高光谱植被指数
红边光谱区域监测
稻麦系统产量
估测精度
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职称材料
题名
稻麦系统产量与多类型高光谱特征变量的相关分析
1
作者
周卫红
范亚民
李建龙
李辉
孙政国
机构
南京大学生命科学学院
江苏科技大学冶金与材料工程学院
江苏省环境科学研究院
南京农业大学草业学院
出处
《宁夏大学学报（自然科学版）》
CAS
2017年第3期302-307,共6页
基金
江苏省农业三新工程基金资助项目(SXGC[2014]287)
苏州市科技计划基金资助项目(SNG201447)
+1 种基金
江苏省自然科学基金资助项目(BK20140413)
APN全球变化基金资助项目(ARCP2014-06NMY-Li)
文摘
为了解稻麦系统作物冠层高光谱特征与其系统产量的关系,进而实时动态监测作物长势与产量情况,分析水稻和小麦系统产量与多类型高光谱特征变量之间的关系.选择相关性较好的光谱波谱与变量参数,并分别建立最佳回归预测模型.结果表明,水稻系统产量的估测以多变量回归模型为最优,红边内一阶导数的总和(Sr)与蓝边内一阶导数的总和(Sb)的归一化值(Sr-Sb)/(Sr+Sb)、Sr和红边位置(λr)3个变量对水稻系统产量有较大的影响(R2=0.739),估测精度为88.24%;小麦系统产量的估测以Sr的指数模型为最优(R2=0.780),估测精度为66.43%.红边光谱区域的高光谱变量与光谱指数用于估算稻麦系统作物长势与产量较为有效,可用于定量、准确监测稻麦系统产量.
关键词
高光谱作物遥感
作物高光谱植被指数
红边光谱区域监测
稻麦系统产量
估测精度
Keywords
hyperspectral
crop
remote sensing
hyperspectral
vegetation
index
of
crop
monitor
red-edge
yields
of
rice-wheat
system
estimation
precision
分类号
S127 [农业科学—农业基础科学]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
稻麦系统产量与多类型高光谱特征变量的相关分析
周卫红
范亚民
李建龙
李辉
孙政国
《宁夏大学学报（自然科学版）》
CAS
2017
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