基于高光譜的葉片滯塵量估測(cè)模型
本文關(guān)鍵詞:基于高光譜的葉片滯塵量估測(cè)模型
更多相關(guān)文章: 光譜分析 模型 回歸分析 葉片滯塵量 高光譜 大氣污染監(jiān)測(cè)
【摘要】:為探索建立葉片滯塵量高光譜估測(cè)模型,利用光譜儀和電子分析天平采集了北京市區(qū)楊樹葉片高光譜數(shù)據(jù)和滯塵量數(shù)據(jù),研究了葉片光譜特征與滯塵量間的關(guān)系,并建立了基于光譜參數(shù)的葉片滯塵量估測(cè)模型。研究結(jié)果表明:近紅外波段(730~1 000 nm)光譜反射率與葉片滯塵量呈現(xiàn)明顯的線性相關(guān)性,各波段相關(guān)系數(shù)均高于0.7,綠光區(qū)波段反射率對(duì)葉片滯塵的影響不敏感;三邊參數(shù)中僅紅邊幅值、紅邊面積與葉片滯塵量達(dá)到顯著相關(guān);基于多元線性回歸、主成分回歸、偏最小二乘回歸建立的模型均具有較強(qiáng)的預(yù)測(cè)能力,其中以偏最小二乘回歸為模型構(gòu)建方法,以749、644、514 nm波段的光譜反射率值,紅邊幅值,紅邊面積,924、1 010 nm波段組成的歸一化指數(shù),713、725 nm波段組成的差值指數(shù),749、644 nm波段組成的歸一化植被指數(shù)為自變量建立的模型估測(cè)精度最好,其建模和預(yù)測(cè)的決定系數(shù)分別達(dá)到0.734和0.731,預(yù)測(cè)均方根誤差為0.311。該研究為促進(jìn)高光譜技術(shù)在大氣降塵監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用提供參考。
【作者單位】: 北京林業(yè)大學(xué)省部共建森林培育與保護(hù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;滁州學(xué)院地理信息與旅游學(xué)院;安徽省地理信息集成應(yīng)用協(xié)同創(chuàng)新中心;
【關(guān)鍵詞】: 光譜分析 模型 回歸分析 葉片滯塵量 高光譜 大氣污染監(jiān)測(cè)
【基金】:國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41201485) 科技部科技基礎(chǔ)性工作專項(xiàng)(2013FY111600-1) 安徽省高校自然科學(xué)研究重點(diǎn)項(xiàng)目(KJ2015A265)
【分類號(hào)】:S127;S314
【正文快照】: 李偉濤,吳見,陳泰生,彭道黎.基于高光譜的葉片滯塵量估測(cè)模型[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2016,32(2):180-185.doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2016.02.026 http://www.tcsae.orgLi Weitao,Wu Jian,Chen Taisheng,Peng Daoli.Hyperspectral estimation model of dust deposition content
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,本文編號(hào):1034999
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