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1.
棉花冠层高光谱指数与叶片氮积累量的定量关系   总被引:3,自引:0,他引:3  
利用冠层高光谱反射率及演变的多种高光谱植被指数(VI),分析了不同施氮水平下不同棉花品种叶片氮积累量与冠层反射光谱的定量关系,建立了棉花叶片氮积累量的敏感光谱参数及预测方程。结果显示,棉花叶片氮积累量和冠层高光谱反射率均随不同施氮水平显著变化;棉花叶片氮含量的敏感光谱波段为600~700 nm的红谷波段和750~900 nm的近红外波段,叶片氮积累量与光谱指数NVD672有密切的定量关系,且不同品种可以用统一的方程来描述,从而为棉花氮素营养的监测诊断与精确施肥提供了技术支持。  相似文献   
2.
氮素是作物生长发育和品质形成的重要指标。实时、快速、准确、无损地监测作物冠层氮素含量对于作物生长诊断、提高氮素利用率、减少过量施氮带来的环境污染具有重要的意义。从冠层氮素的高光谱无损监测的国内外研究现状出发,围绕作物冠层氮素无损监测的技术原理、作物冠层无损监测现状及存在的问题、作物冠层氮素无损监测技术的发展方向等问题进行阐述和探讨,以期为冠层氮素高光谱无损监测研究提供一定的参考。  相似文献   
3.
地物光谱特征是遥感机理的重要内容,也是遥感应用研究的重要依据。盐碱土的反射光谱特性反映了盐碱土的理化特征。以干旱区3种典型的盐碱土为研究对象,测量了不同含盐量和含水率的土壤反射率光谱,并分析了其光谱特征。结果表明,3种盐碱土的光谱反射率在干燥状态下有明显的高低规律。经过去包络线处理后,3种盐碱土在干燥状态下具有明显不同的光谱特征,且在干湿两种状态下,两个水分吸收谷处的吸收深度的深浅均具有明显的深浅差异。根据这些特征可以将3种类型的盐碱土区分出来。研究结果可为今后进一步研究盐碱化土壤参数反演和分类,以及盐碱土监测等遥感应用服务。  相似文献   
4.
分析比较3种水稻氮素营养诊断方法:形态诊断法、化学诊断法和无损氮素营养诊断法,并提出了它们今后的发展方向。  相似文献   
5.
基于叶片高光谱特征的小麦白粉病严重度估算模式   总被引:3,自引:0,他引:3  
为了解白粉病胁迫下小麦叶片特征并预测其危害程度,基于大田小区和温室盆栽小麦白粉病接种试验,采用高光谱仪测定受白粉病不同程度危害的冬小麦叶片光谱反射率,并分析光谱特征参数与白粉病严重度间的关系。结果表明,随着小麦白粉病病情的加重,在可见光350~700nm波段内,叶片光谱反射率增加;而在700~1050nm近红外波段内,叶片光谱反射率明显降低。400~500nm和610~690nm为光谱敏感波段,在650~680nm波段相关系数最高(r0.75)。光谱参数MCARI、PSRI、VARIgreen和AI对叶片病害严重度拟合效果较好,决定系数(R2)变化范围为0.77~0.82,标准误差为9.34~10.14。模型检验表明,小麦单叶片病害严重度超过10%时,检验结果较为理想,单叶片病害严重度低于10%时,则定量估算误差偏大,10%严重度可作为光谱法识别小麦白粉病的临界值。光谱参数MCARI和VARIgreen对小麦白粉病反应敏感,估算误差较小,可作为小麦白粉病严重度的最佳估算模型。  相似文献   
6.
A new terrestrial laser system was tested for tree species classification. A dataset consisting of shape parameters of three boreal tree species was collected with Light Detection and Ranging (LIDAR) and integrated with an actively measured reflectance hyperspectra. Tree species were classified using parameters derived from reflectance spectra and point cloud shape distribution. Classification performance was tested with individual, paired, and mixed combinations of both reflectance and shape parameters. The best classification results were obtained with combined datasets consisting of two reflectance and two shape parameters. Of all tested classification parameter combinations, 67.5% were able to classify all trees with over 90% accuracy. The best reflectance spectrum bands for the examined species were located around 550 and 700 nm. The best shape parameters described the upper midsection or the tops of the trees. This study was a successful step in developing classification algorithms for integrated LIDAR and hyperspectral data.  相似文献   
7.
黄绵土钾含量高光谱估算模型研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了研究可见/近红外光谱法估算渭北旱塬区黄绵土钾含量的可行性,以陕西省乾县试验田采集的120个土壤样品为研究对象,在室内进行土壤全钾、速效钾含量及反射光谱数据测量的基础上,应用多元线性回归(MLR)和偏最小二乘回归(PLSR)方法建立土壤钾含量的估算模型,并用独立样本进行验证。结果表明,以土壤光谱反射率一阶微分(DSSR)为自变量建立的多元线性回归模型(MLR)能进行土壤全钾含量准确估算。以波段深度一阶微分(DBD)为自变量建立的PLSR模型,验证集的决定系数(R2pre)大于0.90,预测均方根误差(RMSEpre)等于0.054,预测相对分析误差(RPDpre)等于3.310,是估算土壤全钾含量的最优模型;而以DSSR为自变量建立的PLSR模型,RPDpre值为1.619和1.572,是估算土壤速效钾含量的最优模型。本研究表明可见/近红外光谱结合多元线性回归和偏最小二乘回归方法能对渭北旱塬区黄绵土全钾含量进行快速、准确估算,但对速效钾含量仅能进行粗略估算。  相似文献   
8.
薛利红  周鼎浩  李颖  杨林章 《土壤学报》2014,51(5):993-1002
以太湖流域直湖港小流域稻田、桃园和菜地的土壤样本为研究对象,研究了不同光谱建模方法和土地利用方式对土壤有机质和全磷高光谱反演的影响。结果表明:(1)偏最小二乘回归分析(Partial least squarer egression,PLSR)模型的建模和预测精度较高且稳定;人工神经网络中广义回归神经网络(Generalized regression neural network,GRNN)网络预测精度较高但易出现过拟合现象,反向传播神经网络(Back propagation neural network,BPNN)网络比较稳健但精度略低;偏最小二乘与人工神经网络相结合则可综合两者优点,改善复杂样本下的预测精度。(2)土壤有机质的光谱反演结果优于全磷。3种土地利用方式中,稻田的预测效果总体优于桃园和菜地。在当前研究区域内土地利用方式对土壤有机质光谱反演影响不大,但对全磷反演影响较大。今后利用光谱对土壤全磷反演时需分土地利用方式对模型进行校准。  相似文献   
9.
基于可见–近红外光谱的水稻土全磷反演研究   总被引:3,自引:1,他引:2       下载免费PDF全文
周鼎浩  薛利红  李颖  杨林章 《土壤》2014,46(1):47-52
采用PLSR偏最小二乘法回归结合留一法交叉验证,利用长期定位试验田以及直湖港小流域面上的水稻土土壤样本建立最优模型,研究了不同光谱预处理方式对水稻土全磷可见-近红外高光谱反演精度的影响,探索水稻土全磷光谱反演的可行性;并结合简单相关系数法以及PLSR模型回归系数法分析了水稻土全磷光谱反演的重要波段。结果表明,光谱预处理方法对土壤全磷反演精度的影响不大;基于PLSR建立的水稻土全磷光谱反演模型的校正决定系数达0.85,交叉验证决定系数为0.70,RPD为1.8,有较好的模型精度;440~740 nm为土壤全磷光谱反演的重要波段。利用PLSR对水稻土全磷进行光谱预测是可行的。  相似文献   
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