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基于高光譜的雙季稻分蘗數(shù)監(jiān)測模型

發(fā)布時間:2024-02-15 21:13
  旨在闡明雙季稻分蘗數(shù)與冠層反射高光譜間的定量關系,構建基于高光譜的雙季稻分蘗數(shù)監(jiān)測模型。基于不同早、晚稻品種和施氮水平的田間試驗,于關鍵生育期(分蘗期、拔節(jié)期和孕穗期)測定早、晚稻分蘗數(shù),同步使用FieldSpec HandHeld 2型高光譜儀采集早、晚稻冠層反射高光譜數(shù)據(jù),分別利用光譜指數(shù)法和連續(xù)小波變換構建新型光譜指數(shù)和敏感小波特征對雙季稻分蘗數(shù)進行監(jiān)測,建立雙季稻分蘗數(shù)光譜監(jiān)測模型,并用獨立試驗數(shù)據(jù)進行檢驗。結果表明,新型光譜指數(shù)和敏感小波特征對雙季稻分蘗數(shù)的監(jiān)測效果優(yōu)于其他類型光譜參數(shù)(植被指數(shù)和"三邊"參數(shù)),其中位于紅邊區(qū)域的小波特征db7(s9,w735)監(jiān)測早稻分蘗數(shù)時表現(xiàn)最優(yōu),監(jiān)測模型R2為0.754,模型檢驗相對均方根誤差RRMSE為0.128;位于紅邊區(qū)域的小波特征mexh(s6,w714)監(jiān)測晚稻分蘗數(shù)時表現(xiàn)最優(yōu),監(jiān)測模型R2為0.837,模型檢驗RRMSE為0.112。研究結果可為雙季稻分蘗數(shù)快速無損監(jiān)測和群體質量精確調控提供理論基礎與技術支持。

【文章頁數(shù)】:8 頁

【部分圖文】:

圖1早、晚稻冠層反射光譜與分蘗數(shù)之間的相關性

圖1早、晚稻冠層反射光譜與分蘗數(shù)之間的相關性

冠層光譜反射率與分蘗數(shù)之間的相關性在早、晚稻中表現(xiàn)基本相同(圖1)。但不同波段范圍的相關性差異較大,可見光區(qū)域內反射率與TN呈負相關,近紅外區(qū)域內反射率與TN呈正相關。2.2最優(yōu)光譜指數(shù)提取


圖2歸一化光譜指數(shù)和比值光譜指數(shù)兩波段組合(λ(x)和λ(y))與分蘗數(shù)的線性回歸關系決定系數(shù)等勢圖

圖2歸一化光譜指數(shù)和比值光譜指數(shù)兩波段組合(λ(x)和λ(y))與分蘗數(shù)的線性回歸關系決定系數(shù)等勢圖

與早稻TN相關性較高的3個光譜指數(shù)分別為NDSI(ρ975,ρ714)、RSI(ρ971,ρ718)和RSI(ρ720,ρ985),其中,NDSI(ρ975,ρ714)與早稻TN之間線性回歸方程的R2最大,其值為0.724,確定為監(jiān)測早稻TN的最優(yōu)光譜指數(shù)(表1)。與晚稻TN相關....


圖4光譜參數(shù)與分蘗數(shù)在建模數(shù)據(jù)集中的相關性

圖4光譜參數(shù)與分蘗數(shù)在建模數(shù)據(jù)集中的相關性

表3中,監(jiān)測早稻TN時,植被指數(shù)中的歸一化紅邊指數(shù)(NDRE)表現(xiàn)最優(yōu),其建模R2為0.683,檢驗RRMSE為0.150;“三邊”參數(shù)中的紅邊面積(SDr)與TN之間的相關性較高,其建模R2為0.656,檢驗RRMSE為0.153;最優(yōu)光譜指數(shù)NDSI(ρ975,ρ714)監(jiān)測....


圖5基于不同光譜參數(shù)的早、晚稻分蘗數(shù)監(jiān)測模型預測值與實測值1∶1關系圖

圖5基于不同光譜參數(shù)的早、晚稻分蘗數(shù)監(jiān)測模型預測值與實測值1∶1關系圖

圖4光譜參數(shù)與分蘗數(shù)在建模數(shù)據(jù)集中的相關性2.5早、晚稻分蘗數(shù)監(jiān)測的敏感性評估



本文編號:3900253

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