為了為高光譜遙感監(jiān)測(cè)新疆南疆棉田生長(zhǎng)發(fā)育狀況提供理論依據(jù),選取南疆棉花種植區(qū)的5個(gè)不同產(chǎn)量地塊的棉花蕾期葉片,利用ASD野外光譜儀,測(cè)得棉花蕾期光譜數(shù)據(jù)及與之相對(duì)應(yīng)的葉綠素密度,并對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行光譜變換處理,分析不同產(chǎn)量水平棉花蕾期葉片的光譜特征及葉綠素變化特征。結(jié)果表明:棉花蕾期葉片光譜反射率隨棉花產(chǎn)量的增加而呈現(xiàn)明顯的增長(zhǎng)或降低趨勢(shì),不同光譜變換可以增強(qiáng)可見光波段的光譜特征,不同處理下棉花蕾期葉片的葉綠素密度存在差異。 

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【文章目錄】：
1 材料與方法
    1.1 試驗(yàn)概況
    1.2 光譜反射率的獲取
    1.3 葉綠素密度的測(cè)定
    1.4 光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理
        1.4.1 平滑處理
        1.4.2 包絡(luò)線去除
    1.5 光譜變換
    1.6 數(shù)據(jù)處理
2 結(jié)果與分析
    2.1 棉花蕾期反射光譜特征
    2.2 棉花蕾期葉綠素密度變化規(guī)律
3 結(jié)論與討論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]對(duì)數(shù)變換、導(dǎo)數(shù)變換的高寒草地反射光譜特征分析與識(shí)別——以那曲地區(qū)HJ-1A/HSI圖像為例[J]. 劉煒,孫海霞,楊曉波,董建民.  光譜學(xué)與光譜分析. 2020(07)
[2]基于作物譜圖特征的植株分割與葉綠素分布檢測(cè)[J]. 龍耀威,李民贊,高德華,張智勇,孫紅,Qin Zhang.  光譜學(xué)與光譜分析. 2020(07)
[3]基于紅邊優(yōu)化植被指數(shù)的寒地水稻葉片葉綠素含量遙感反演研究[J]. 于豐華,許童羽,郭忠輝,杜文,王定康,曹英麗.  智慧農(nóng)業(yè)(中英文). 2020(01)
[4]基于不同光譜變換的劍湖茭草鮮生物量估測(cè)研究[J]. 張超,余哲修,黃田,張一,羅恒春,牛曉花.  西南林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)). 2019(06)
[5]基于高光譜和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的棉花冠層葉綠素含量聯(lián)合估算[J]. 依爾夏提·阿不來提,白燈莎·買買提艾力,買買提·沙吾提,安申群.  光學(xué)學(xué)報(bào). 2019(09)
[6]水稻葉片高光譜數(shù)據(jù)降維與葉綠素含量反演方法研究[J]. 曹英麗,鄒煥成,鄭偉,江凱倫,于豐華.  沈陽(yáng)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2019(01)
[7]高光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理對(duì)大豆葉綠素密度反演的作用[J]. 楊峰,張勇,諶俊旭,范元芳,楊文鈺.  遙感信息. 2017(04)
[8]基于高光譜的渭北旱塬區(qū)棉花冠層葉面積指數(shù)估算[J]. 齊雁冰,楚萬林,解飛,陳洋,常慶瑞.  干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究. 2017(01)
[9]棉花冠層葉片葉綠素含量與高光譜參數(shù)的相關(guān)性[J]. 楚萬林,齊雁冰,常慶瑞,蒲潔.  西北農(nóng)林科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2016(09)
[10]新疆博州典型荒漠植被光譜反射特征分析[J]. 楊芳,陳冬花,李虎,李建貴,許麗敏.  遙感信息. 2016(03)

碩士論文
[1]泥炭蘚濕地典型植物高光譜特征研究[D]. 王林鳳.杭州師范大學(xué) 2017



本文編號(hào)：3666067