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利用光谱反射率估算叶片生化组分和籽粒品质指标研究 总被引:55,自引:2,他引:55
对可见光至短波红外波段(350—2500nm)冬小麦田间冠层光谱反射率与叶片含氮量间的关系进行了相关分析。结果表明,820—1100nm波段的光谱反射率与叶片含氮量极显著正相关;1150—1300hm波段的光谱反射率与叶片含氮量显著正相关,以上两波段为叶片全氮的敏感波段。对各生育时期叶片全氮与其他生化组分的关系进行了回归分析,并建立了相关的回归方程,显著性检验结果表明,方程具有较高的可靠性。小麦的叶片含氮量可以估算其它生化组分及干物质指标含量,开花期叶片含氮量可用来估测籽粒蛋白质和干面筋等品质指标含量。 相似文献
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利用光谱反射率估算叶片生化组分和籽粒品质指标研究 总被引:2,自引:0,他引:2
对可见光至短波红外波段(350—2500nm)冬小麦田间冠层光谱反射率与叶片含氮量间的关系进行了相关分析。结果表明,820—1100nm波段的光谱反射率与叶片含氮量极显著正相关;1150—1300hm波段的光谱反射率与叶片含氮量显著正相关,以上两波段为叶片全氮的敏感波段。对各生育时期叶片全氮与其他生化组分的关系进行了回归分析,并建立了相关的回归方程,显著性检验结果表明,方程具有较高的可靠性。小麦的叶片含氮量可以估算其它生化组分及干物质指标含量,开花期叶片含氮量可用来估测籽粒蛋白质和干面筋等品质指标含量。 相似文献
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气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)是气溶胶总含量的基本参数,对研究大气空气质量变化具有重要作用.为了探究不同类型A OD对空气质量的影响,本文提出两种基于GNSS PWV的AOD自适应预测方法.提出的方法考虑了相邻历元间AOD的时间自相关性,且模型系数能够自适应更新.一种方法是直接基于GNSS PWV对550 nm的AOD进行建模,简称TAF(total AOD forecast)模型.另一种AOD建模方法顾及了5种不同类型AOD对PWV的敏感性,简称FTAF(five type-based AOD forecast,FTAF)模型.该模型首先建立PWV与5种类型AOD的函数关系.其次,依据550 nm AOD与5种类型AOD之间的关系,确定不同类型AOD在550 nm AOD中所占的权重.最后,利用PWV预测5种类型的AOD,并通过加权平均获取最终的550 nm AOD.选取京津冀地区16个GNSS测站数据对提出模型的精度进行验证,结果发现提出的两种550 nm AOD预测模型均具有较高的精度,且FTAF模型优于TAF模型.本文提出的AOD预测模型能有效地将GNSS反演的对流层参数应用于大气环境遥感监测,为大气环境质量研究提供了一种新思路. 相似文献
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水稻冠层氮素含量光谱反演的随机森林算法及区域应用 总被引:5,自引:0,他引:5
利用地面实测数据构建高精度的水稻冠层氮素含量光谱反演点模型并将其进行尺度转换,实现了水稻冠层氮素含量准实时、大区域监测。以氮素光谱敏感指数作为输入变量,冠层氮素含量数据为输出变量,利用随机森林算法构建水稻冠层氮素含量高光谱反演模型,并用苏州市水稻农田验证区数据,检验模型的普适性和有效性;利用准同步的Hyperion数据,采用对输入、输出变量进行线性变换的简单尺度转换方法实现了点模型的区域应用。结果表明:基于随机森林算法的水稻冠层氮素含量高光谱反演模型可解释、所需样本少、不会过拟合、精度高(模型在实验区的预测精度为R2=0.82,验证区检验精度为R2=0.73)且具有普适性;点模型基于高光谱遥感卫星影像和尺度转换进行区域应用,精度较高(R2=0.81)。 相似文献
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基于冠层反射光谱的水稻产量预测模型 总被引:21,自引:0,他引:21
基于地面实测的水稻冠层反射光谱,计算了常用的8个植被指数,并在产量形成生理特征的基础上,系统分析了水稻籽粒产量及其构成因素与各植被指数之间的关系。结果表明,通过单一生育时期或某个生育阶段的光谱植被指数来直接估测产量精度较低。发现叶面积氮指数(叶片氮百分含量与叶面积指数的乘积)的变化趋势很好地反映了产量的形成过程,且与光谱植被指数极显著正相关,基于此建立了水稻的光谱植被指数-累积叶面积氮指数-产量估测模型(VICLANIYieldModel)。并将其与LAD-产量模型、多生育期复合估产模型进行了比较,表明本模型预测精度最高。 相似文献
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