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基于高光谱的小麦冠层叶绿素(SPAD值)估测模型 总被引:2,自引:0,他引:2
选择山东省泰安市山东农业大学试验田为研究区,分别采用ASD FieldSpec 3光谱仪和SPAD-502叶绿素仪测量小麦冠层的近地高光谱反射率和SPAD值,通过分析小麦冠层光谱特征,进行光谱反射率及其一阶导数与SPAD值的相关分析,筛选敏感波段,进而分别构建基于敏感波段和植被指数的小麦冠层SPAD值估测模型,并优选确定最佳模型。结果表明,光谱反射率经一阶导数变换能更好突出光谱特征,用来筛选敏感波段,将6个敏感波段分别建立单波段及多波段组合估测模型,进而优选出最佳估测模型为R′_(871),R_(1 349),R_(725),R′_(1 995)多元线性回归模型,决定系数R~2=0.668;基于4种植被指数构建的小麦叶绿素最佳估测模型为NDVI的二次模型,方程为y=61.978 x~2-34.426 x+54.089,决定系数R~2为0.845。基于植被指数的估测模型可较好实现小麦冠层叶绿素信息的无损和快速获取,为小麦生产的实时监测提供了有效手段。 相似文献
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传统的农业机械选型方法存在着渗入过多主观因素,不够客观或者计算模型复杂、操作较难的问题。模糊DEA(Data Envelopment Analysis)法能够避免主观评判偏差,评价结果客观,且数据处理和计算操作简单。针对传统农业机械选型过程中存在的问题,采用模糊数据包络分析法,以新疆生产建设兵团农四师68团29.4k W拖拉机选型为例,建立选型模型,借助Lingo(Linear Interactive and General Optimizer)软件对该模型进行求解,并将结果与68团现有机型进行分析比较。结果表明:该方法具有可行性和实用性,且具有广泛的推广价值。 相似文献