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| 苜蓿和无芒雀麦混播草地高光谱遥感估产研究 | |
| 引用本文： | 王建光,吕小东,姚贵平,孙启忠.苜蓿和无芒雀麦混播草地高光谱遥感估产研究[J].中国草地学报,2013,35(1):35-41. |
| 作者姓名： | 王建光 吕小东 姚贵平 孙启忠 |
| 作者单位： | 1. 中国农业科学院草原研究所,内蒙古呼和浩特010010;内蒙古农业大学生态环境学院,内蒙古 呼和浩特010019 2. 内蒙古农业大学生态环境学院,内蒙古 呼和浩特,010019 3. 内蒙古农业大学理学院,内蒙古呼和浩特,010018 4. 中国农业科学院草原研究所,内蒙古呼和浩特,010010 |
| 基金项目： | 现代农业产业体系建设专项资金，科技部"十二五"国家科技支撑计划项目"牧区及农牧交错带奶牛健康养殖技术集成及产业化示范" |
| 摘 要： | 采用5个新的植被指数(GDVI、GRVDI、GSAVI、GOSAVI、GMSAVI),并与以往遥感估产所用的9个植被指数一起遴选,选出最佳植被指数构建最优模型,用以实现苜蓿和无芒雀麦混播草地快速无破坏性精准测产。结果表明:以近红外光(760nm)和绿光(600nm)光谱变量组合计算的绿色优化土壤调节植被指数(GOSAVI)为自变量构建的二次方程式是混播草地群落最优估产模型,以近红外光(760nm)和绿光(600nm)光谱变量组合计算的绿色土壤调节植被指数(GSAVI)为自变量构建的三次方程式是苜蓿种群最优估产模型,而无芒雀麦种群最优估产模型却是以波长971nm处一阶微分为自变量构建的三次方程式。 |
| 关 键 词： | 苜蓿 无芒雀麦 鲜草产量 高光谱遥感 估算模型 |
Estimation of Fresh Forage Yield of Mixed Sowing Pastures of Alfalfa and Smooth-Brome with Hyperspectral Remote Sensing |
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| WANG Jian-guang , LV Xiao-dong , YAO Gui-ping , SUN Qi-zhong.Estimation of Fresh Forage Yield of Mixed Sowing Pastures of Alfalfa and Smooth-Brome with Hyperspectral Remote Sensing[J].Chinese Journal of Grassland,2013,35(1):35-41. | |
| Authors: | WANG Jian-guang LV Xiao-dong YAO Gui-ping SUN Qi-zhong |
| Institution: | 1(1.Grassland Research Institute of Chinese Academy of Agricultural Sciences,Hohhot 010010,China; 2.College of Ecology and Environmental Science,Inner Mongolia Agricultural University,Hohhot 010019,China;3.College of Science,Inner Mongolia Agricultural University,Hohhot 010018,China) |
| Abstract: | |
| Keywords: | |
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