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基于SVR算法的小麦冠层叶绿素含量高光谱反演 总被引:7,自引:14,他引:7
为给小麦的长势监测与农艺决策提供科学依据,利用高光谱技术实现了小麦冠层叶绿素含量的估测。通过分析18种高光谱指数对叶绿素的估测能力,筛选出可敏感表征叶绿素含量的指数REP,利用地面光谱数据为样本集,以最小二乘支持向量回归(least squares support vector regression,LS-SVR)算法建立了小麦冠层叶绿素含量反演模型,其校正决定系数C-R2与预测决定系数P-R2分别为0.751与0.722,在各指数中反演精度最高。进一步分析表明,REP对叶绿素含量以及LAI值较高与较低的样本均具备良好的预测能力,可有效避免样本取值范围以及冠层郁闭度等因素对叶绿素含量估测的影响。利用LS-SVR反演模型完成了OMIS影像叶绿素含量的遥感填图,并以地面实测值进行检验,其拟合模型R2与RMSE值分别为0.676与1.715。结果表明,高光谱指数REP所建立的LS-SVR模型实现了叶绿素含量的准确估测,可用于小麦叶绿素含量信息的快速、无损获取。 相似文献
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基于导数光谱的小麦冠层叶片含水量反演 总被引:3,自引:0,他引:3
【目的】以高光谱技术实现小麦含水量信息的快速、无损与准确获取,为小麦灌溉的精确管理提供科学依据。【方法】利用水氮胁迫试验条件下小麦主要生长期的导数光谱构建了16种新指数,将其与NDII、WBI以及NDWI等常用指数进行比较分析,筛选小麦叶片含水量反演最佳光谱指数,并利用其建立反演模型进行小麦含水量的遥感填图。【结果】在各指数中,FD730-955对小麦冠层叶片含水量的估测结果最佳,其估测模型(对数形式)校正决定系数(C-R2)与检验决定系数(V-R2)分别达0.749与0.742,优于NDII等常用指数;FD730-955所建模型对32个未知样的预测结果与实测值相似度较高,其回归拟合模型R2达0.763,RMSE仅为0.024,取得了良好预测结果,且对叶片含水量以及LAI值较高与较低的样本均具备良好的预测能力,可有效避免样本取值范围以及冠层郁闭度等因素对含水量估测的影响;反演模型对OMIS影像的填图结果与地面实测值拟合模型R2达0.647,RMSE仅为0.027,具有较高的反演精度。【结论】导数光谱可实现小麦冠层叶片含水量信息的准确估测,其中FD730-955系反演的优选指数。 相似文献
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中国科学院于1993年3月在拉萨市的达孜县建立了独具特色的高寒农业生态试验站,其目的在于对高原主要农业生态系统的结构、功能及其生产力进行系统观测、试验和研究,以建立高原资源、环境、生态协调发展的优化模式,为高原自然资源的合理利用,为高原农业的稳定、持续和高效发展提供充分的科学依据。其研究任务由自然资源综合考察委员会主持。 相似文献
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徐州市区的土地利用变化及其生态环境效应 总被引:1,自引:0,他引:1
[目的]研究徐州市区的土地利用变化及其生态环境效应,为土地的合理规划以及区域经济与生态环境的平衡提供理论支持和参考依据。[方法]以土地利用转移矩阵和叠加分析为工具,分析徐州市中心城区的土地利用类型的动态变化特征和空间格局演变规律,并通过NDVI和区域生态环境质量指数分析土地利用变化的生态环境效应。[结果]基于多源遥感数据的分类回归树(CART)分类结果,其Kappa系数均大于0.90;整个研究区耕地面积大幅减少,建筑用地迅速增加。郊区较多土地类型转变为建筑用地,在2004—2016年期间,研究区NDVI低值区域逐步扩大,但生态环境质量先由0.323增加为0.360,后下降至0.320。[结论]2004—2016年徐州城市扩张导致耕地大面积较少,景观破碎化加剧,但城市建设过程中绿地面积增加,整体生态环境质量稍有提升。建议进一步加强徐州城区景观格局的合理规划,降低城市化进程给生态环境带来的负面影响。 相似文献
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1995年元旦刚过,福特基金会驻印度代表处的官员凯普拜尔(J.Y.CAMPBELL)先生就来到中国,并于1月23日下午与福特基金会驻北京代表处的官员孟泽思先生一起到中国林科院科信所,与“林业与社会信息网”项目 相似文献
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