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冬小麥鮮生物量估算敏感波段中心及波寬優(yōu)選

發(fā)布時間:2017-09-03 02:28

  本文關(guān)鍵詞:冬小麥鮮生物量估算敏感波段中心及波寬優(yōu)選


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【摘要】:開展高光譜作物生物量估算敏感波段中心和最優(yōu)波段寬度篩選對提高作物生物量估算精度具有重要意義。該文以冬小麥為研究對象,利用小麥關(guān)鍵生育期內(nèi)350~1000 nm冠層高光譜數(shù)據(jù)和實測地上鮮生物量,研究任意兩波段構(gòu)建的窄波段歸一化植被指數(shù)N-NDVI(narrow band normalized difference vegetation index)與冬小麥地上鮮生物量間的相關(guān)關(guān)系,構(gòu)建擬合精度R~2二維圖,并以R~2極大值區(qū)域重心作為高光譜估算鮮生物量敏感波段中心。通過對敏感波段中心進行波段擴展和相應生物量估算驗證,最終確定敏感波段最佳波段寬度。在此基礎上,開展基于敏感波段最優(yōu)波段寬度下冬小麥地上鮮生物量估算和精度驗證。結(jié)果表明,在N-NDVI與冬小麥鮮生物量間擬合R2≥0.65的二維區(qū)域內(nèi),確定了401 nm/692 nm、579 nm/698 nm、732 nm/773 nm、725 nm/860 nm、727 nm/977 nm 5個鮮生物量估算的高光譜敏感波段中心;在高光譜估算生物量歸一化均方根誤差NRMSE≤10%、相對誤差RE≤10%條件下,上述5個敏感波段中心的最優(yōu)波段寬度分別為±21 nm、±5 nm、±51 nm、±40 nm和±23 nm。通過與實測鮮生物量數(shù)據(jù)對比,利用上述敏感波段中心最優(yōu)波段寬度進行作物生物量估算,精度在P0.01水平上均達到極顯著水平,且RE、NRMSE分別在8.15%~9.14%、8.69%~9.65%范圍內(nèi)。可見,利用作物冠層高光譜進行冬小麥地上鮮生物量估算時,N-NDVI與鮮生物量間擬合R2極大值區(qū)域重心的作物高光譜敏感波段篩選和最優(yōu)波段寬度確定具有一定可行性,為開展作物高光譜數(shù)據(jù)波段優(yōu)選提供了新思路,也為多光譜遙感波段設置及遙感數(shù)據(jù)應用潛力評價提供一定依據(jù)。
【作者單位】: 中國農(nóng)業(yè)科學院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所/農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)信息技術(shù)重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】遙感 作物 生物量 冬小麥 敏感波段 波段中心 波段寬度
【基金】:國家自然科學基金項目(41471364,41371396) 農(nóng)業(yè)部“948計劃”項目(2011-G6);農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)科研杰出人才基金和農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)信息技術(shù)重點實驗室開放基金(2012009);農(nóng)業(yè)部農(nóng)情遙感監(jiān)測業(yè)務運行資助項目 國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(863計劃)課題(2012AA12A307) 國家科技重大專項資助項目(09 Y30B03 9001 13/15)
【分類號】:S512.11;S127
【正文快照】:

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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10 杜鑫;蒙繼華;吳炳方;;作物生物量遙感估算研究進展[J];光譜學與光譜分析;2010年11期

【共引文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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2 王淵博;馮德俊;李淑娟;武文娟;任紅艷;;基于遙感信息的農(nóng)作物生物量估算研究進展[J];遙感技術(shù)與應用;2016年03期

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4 丁位華;馮素偉;姜小苓;宋欣密;王丹;茹振鋼;;黃淮麥區(qū)不同小麥品種生育前期光合生理特性及物質(zhì)積累變化研究[J];華北農(nóng)學報;2016年02期

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6 牛魯燕;孫家波;劉延忠;張曉艷;;基于成像高光譜的小麥葉片葉綠素含量估測模型研究[J];河南農(nóng)業(yè)科學;2016年04期

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10 劉冰峰;李軍;賀佳;師祖姣;;基于高光譜植被指數(shù)的夏玉米地上干物質(zhì)量估算模型研究[J];農(nóng)業(yè)機械學報;2016年03期

【二級參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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2 李鑫川;徐新剛;鮑艷松;黃文江;羅菊花;董瑩瑩;宋曉宇;王紀華;;基于分段方式選擇敏感植被指數(shù)的冬小麥葉面積指數(shù)遙感反演[J];中國農(nóng)業(yè)科學;2012年17期

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6 夏天;吳文斌;周清波;周勇;于雷;;基于高光譜的冬小麥葉面積指數(shù)估算方法[J];中國農(nóng)業(yè)科學;2012年10期

7 何誠;馮仲科;袁進軍;王佳;董志海;鞏垠熙;;基于數(shù)字高程模型的樹木三維體積測量[J];農(nóng)業(yè)工程學報;2012年08期

8 靳華安;王錦地;柏延臣;陳桂芬;薛華柱;;基于作物生長模型和遙感數(shù)據(jù)同化的區(qū)域玉米產(chǎn)量估算[J];農(nóng)業(yè)工程學報;2012年06期

9 黃健熙;武思杰;劉興權(quán);馬冠南;馬鴻元;吳文斌;鄒金秋;;基于遙感信息與作物模型集合卡爾曼濾波同化的區(qū)域冬小麥產(chǎn)量預測[J];農(nóng)業(yè)工程學報;2012年04期

10 王金梁;秦其明;劉明超;朱琳;;基于NDVI優(yōu)化選擇的土壤水分數(shù)據(jù)同化[J];農(nóng)業(yè)工程學報;2011年12期

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 許麗娟;張金恒;李大鵬;姚振旋;呂永亮;田保光;姜,

本文編號:782352


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