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1.
基于分数阶微分光谱指数的小麦条锈病遥感监测模型构建   总被引:1,自引:1,他引:0  
为提高小麦条锈病的遥感监测精度,该研究利用分数阶微分能够突出光谱的细微信息以及描述光谱数据间微小差异的优势,在对条锈病胁迫下小麦冠层光谱数据进行分数阶微分处理的基础上,构建了两波段和三波段分数阶微分光谱指数,并将其应用于小麦条锈病的遥感探测。研究结果表明,1.2阶次微分光谱与小麦条锈病冠层病情严重度的相关性最高,较原始反射率光谱、一阶微分光谱和二阶微分光谱分别提高了20.9%、3.9%和20.5%;基于分数阶微分光谱指数的最优分数阶次及其对应波长构建的三波段分数阶微分光谱指数对小麦条锈病的探测能力优于两波段分数阶微分光谱指数,其中分数阶微分光化学指数与冠层病情严重度的相关系数达到0.875;以分数阶微分光谱指数为自变量构建的高斯过程回归(Gaussian Process Regression,GPR)模型对小麦条锈病冠层病情严重度的预测精度优于反射率光谱指数,其训练数据集及验证数据集病情指数(Disease Index,DI)预测值和实测值间的决定系数较反射率光谱指数分别提高了3.8%和19.1%,该研究结果对进一步实现作物健康状况大面积高精度遥感监测具有重要意义。  相似文献   
2.
竞霞  闫菊梅  邹琴  李冰玉  杜凯奇 《农业机械学报》2022,53(9):217-225,304
为了弥补一次性建模分析的缺陷,提高小麦条锈病遥感监测模型的运行效率和精度,根据模型集群分析(Model population analysis,MPA)算法的特点,综合利用光谱区间选择算法和光谱点选择算法的优势,提出了一种联合相关系数(Correlation coefficient,CC)与MPA的特征变量优选算法。在利用CC算法对全波段光谱进行特征变量选择的基础上,分别利用基于MPA思想开发的竞争性自适应重加权采样法(Competitive adaptive reweighted sampling,CARS)和变量组合集群分析法(Variable combination population analysis,VCPA)进一步优选对小麦条锈病敏感的特征变量,并利用偏最小二乘回归(Partial least squares regression,PLSR)算法构建了小麦条锈病遥感监测的CC-CARS和CC-VCPA模型。结果表明:联合CC-MPA算法优选的特征变量构建的CC-CARS和CC-VCPA模型精度均高于CC、CARS和VCPA算法。3组验证集样本中,CC-CARS模型预测病情指数(Disease index,DI)与实测DI间的R2V较CC模型和CARS模型至少分别提高了6.78%和6.66%,RMSEV至少分别降低了15.31%和10.98%,RPD至少分别提高了18.08%和12.34%。CC-VCPA模型预测DI与实测DI间的R2V较CC模型和VCPA模型至少分别提高了9.58%和0.73%,RMSEV至少分别降低了20.78%和3.86%,RPD至少分别提高了26.22%和4.02%。基于CC-MPA的光谱特征优选算法是一种有效的特征选择方法,尤其是利用CC-VCPA方法选择的特征变量数更少,模型预测效果更好,研究结果对光谱特征优选及提高作物病害遥感监测精度具有重要的参考价值。  相似文献   
3.
【目的】利用反射率光谱在作物生物物理方面的优势和日光诱导叶绿素荧光(solar-induced chlorophyll fluorescence,SIF)、光化学反射率指数(photochemical reflectance index,PRI)在光合生理方面的优势,构建协同冠层SIF和PRI光谱指数(synergistic spectral index of SIF and PRI,SISP),旨在提高作物病害遥感探测精度。【方法】基于3FLD(three bands fraunhofer line discrimination)算法,估测小麦条锈病在不同病情严重度下的单波段SIF强度,利用对作物冠层几何结构敏感的归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和重归一化植被指数(re-normalized vegetation index,RDVI)对SIF和PRI进行处理,再利用处理后的SIF和PRI数据构建SISP指数,通过建立传统的光谱指数和SIF、PRI及其组合对小麦条锈病的遥感监测模型,以病情指数(disease index,DI)实测值与预测值之间的决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和相对分析误差(RPD)评价模型精度,进而与SISP指数建立的模型进行比较,分析SISP指数对作物病害遥感监测的有效性。【结果】(1)综合利用SIF和PRI数据能够提高对小麦条锈病的遥感探测精度,3组验证样本数据集中,以PRI和SIF的简单组合PRI+SIF为自变量构建的小麦条锈病监测模型,预测DI值与实测DI值间的R2比单一PRI和SIF至少提高14.0%和1.7%,RMSE至少降低7.1%和3.7%。(2)利用反射率光谱指数NDVI和RDVI处理后的SIF和PRI构建的SISP指数,对小麦条锈病DI的预测精度优于直接利用PRI和SIF组合的各种指数,验证样本数据集中预测DI值与实测DI值间的R2至少提高3.7%,RMSE至少降低9%。(3)以SISP和反射率光谱指数为自变量构建的小麦条锈病多元线性回归(multiple linear regression,MLR)和径向基神经网络(radial basis function neural network,RBFN)模型的精度,高于仅利用反射率光谱指数构建的模型精度,其预测DI值与实测DI值间的R2分别较反射率光谱指数提高13.42%和5.72%,RMSE分别减少29.93%和19.24%,RPD分别提高44.53%和29.80%。【结论】利用NDVI和RDVI处理后的SIF和PRI构建SISP指数,能够减弱作物群体生物量对冠层SIF和PRI信号的影响,提高小麦条锈病的遥感监测精度。  相似文献   
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