| 基于高光谱高频组份分形特征的水稻铅胁迫评估 |
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| 引用本文： | 刘美玲,刘湘南,曹仕,李婷,吴伶.基于高光谱高频组份分形特征的水稻铅胁迫评估[J].遥感学报,2011,15(4):811-830. |
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| 作者姓名： | 刘美玲 刘湘南 曹仕 李婷 吴伶 |
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| 作者单位： | 中国地质大学（北京）信息工程学院,北京 100083;中国地质大学（北京）信息工程学院,北京 100083;中国地质大学（北京）信息工程学院,北京 100083;中国地质大学（北京）信息工程学院,北京 100083;中国地质大学（北京）信息工程学院,北京 100083 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(编号：40771155)；国家高技术研究发展计划(863计划)专项经费(编号：2007AA12Z174) |
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| 摘 要： | 通过研究铅污染胁迫下水稻的光谱高频组份的分维数来诊断水稻铅污染胁迫水平。根据实验区水稻冠层实测ASD高光谱数据和同步获取的农田土壤重金属含量数据，利用Daubechies小波系中的“Db5”母小波对水稻的350—1300 nm波段范围进行小波分解得到第5层高频组份(d5)，并采用盒维法计算d5的分维数，最后采用模糊数学建立d5的分维数与污染胁迫水平的数学模型。结果表明：d5能有效地探测到铅污染胁迫的光谱弱信息，并实现不同污染水平水稻高光谱信号的分离；d5分维数在同一污染水平的年际相对变化率小于4%，不同污染水平的区分度大于75%，即高、中和低污染水平水稻高光谱d5分维数的86.7%、75%和91.7% 分别集中在1.160—1.200，1.220—1.275和1.280—1.320三个区间；采用升(降)半梯形分布的隶属度函数建立水稻高光谱d5分维数与其污染胁迫水平的数学模型，并进行了模型精度检验，其判别精度大于90%。小波变换、分形分析和模糊数学三者相结合有效地实现了光谱弱信息提取、度量及建模，达到水稻重金属污染胁迫状况监测的目的，也为作物其他环境胁迫弱信息的动态识别与精确度量提供借鉴意义。
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| 关 键 词： | 高光谱遥感 小波变换 分形分析 隶属度函数 水稻 铅污染胁迫 |
| 收稿时间： | 2010/4/22 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2010/8/20 0:00:00 |
Assessment of Pb-induced stress levels on rice based on fractal characteristic of spectral high-frequency components |
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| LIU Meiling,LIU Xiangnan,CAO Shi,LI Ting and WU Ling.Assessment of Pb-induced stress levels on rice based on fractal characteristic of spectral high-frequency components[J].Journal of Remote Sensing,2011,15(4):811-830. |
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| Authors: | LIU Meiling LIU Xiangnan CAO Shi LI Ting and WU Ling |
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| Institution: | School of Information Engineering, China University of Geosciences, Beijing 100083, China;School of Information Engineering, China University of Geosciences, Beijing 100083, China;School of Information Engineering, China University of Geosciences, Beijing 100083, China;School of Information Engineering, China University of Geosciences, Beijing 100083, China;School of Information Engineering, China University of Geosciences, Beijing 100083, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | hyperspectral refl ectance wavelet transform fractal analysis membership function rice Pb-induced stress |
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