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51.
油菜红边特征及其叶面积指数的高光谱估算模型 总被引:16,自引:6,他引:16
在2003~2004年油菜生长季,选用6个油菜品种,设置3个氮素水平的小区试验。在不同发育期同步测定油菜冠层的光谱反射率及对应叶片的叶面积指数。利用油菜冠层的光谱反射率数据提取红边参数,分析其变化规律,油菜叶面积指数与红边参数的相关性,估算结果表明:油菜冠层红边一阶导数光谱具有“双峰” 现象,红边位置λred位于690~720 nm之间,在油菜生长旺盛期间出现“红边平台”,前期有“红移”,后期有“蓝移”现象;叶面积指数与冠层光谱红边参数λred、Dλred、Sred之间在开花前存在显著相关,但开花后相关性不显著;利用开花前的红边参数可以估算油菜的叶面积指数,开花后的红边参数不能用于估算油菜的叶面积指数;最后建立了不同时期和开花前油菜叶面积指数的估算模型。 相似文献
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53.
柑桔果汁的可溶性固形物浓度(SSC)和可滴定酸度(TA)是可变的。这种变异性可能较大,是影响果实品质的多种因素综合作用的结果。有些因素影响单个果实,而大多数对果实品质变异的影响涉及到整棵树,从而使同一地区内的不同果园之间、不同的树之间、同一棵树中各果实之间的果汁品质出 相似文献
54.
[目的]遥感估算和分析2007年重庆市植被净初级生产力(NPP)。[方法]基于CASA模型,结合SPOT/VEGETATION NDVI S10数据、植被覆盖分类图、气象数据等,对2007年重庆市NPP进行遥感估算,在GIS及RS的支持下,进行数据的前期处理,对2007年重庆市NPP分布状况及年内变化情况进行分析。[结果]NPP平均值为112.343~799.391 g C/m~2,研究区植被净初级生产力区域变化明显,季相差异显著,其中高值主要出现在渝东南、东北区域,低值主要存在于渝西北区域;NPP值夏季(6~8月)﹥春季(3~5月)﹥秋季(9~11月)﹥冬季(12~2月),年内阔叶林植被NPP最高,水生植被NPP生产量最低。[结论]该NPP估算方法能较好地模拟重庆市的NPP及其时空格局,估算结果比较符合实际,能应用于NPP估算项目中。 相似文献
55.
利用光谱特征参数估算病害胁迫下杉木叶绿素含量 总被引:2,自引:0,他引:2
为了探索建立炭疽病胁迫下杉木叶绿素含量的高光谱估算模型,促进遥感技术在森林病虫害监测中的应用,通过获取不同发病程度的杉木冠层光谱及相应的叶绿素含量,将冠层光谱数据、一阶微分数据与相应的叶绿素含量分别进行了相关分析。采用逐步回归、主成分回归及偏最小二乘回归方法构建叶绿素含量的估算模型。叶绿素含量与原始光谱在可见光(614~698nm)和近红外区(724nm之后)达到极显著相关,且在近红外区基本趋于稳定;与一阶微分光谱在424~486nm、514~532nm、552~682nm、698~755nm和762~772nm波段全部达到极显著相关;3种建模方法均消除了参数间多重共线性的影响,模型的决定系数全部达到极显著水平,其中逐步回归模型精度最高,相对误差和均方根误差分别为10.71%和0.194。研究表明受到不同程度炭疽病胁迫的杉木冠层光谱反射差异较大,可利用高光谱信息定量估算病害胁迫下的杉木叶绿素含量,且估算精度较高。 相似文献
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基于连续统去除和偏最小二乘回归的油菜SPAD高光谱估算 总被引:1,自引:0,他引:1
【目的】探讨油菜叶绿素含量的高光谱估算方法,为实现油菜叶片叶绿素含量的高效、无损、大面积监测提供理论依据。【方法】以陕西省关中地区油菜叶片为研究对象,分别测定苗期、蕾薹期、开花期及角果期的叶片高光谱数据和SPAD值,提取各生育期连续统去除光谱和7类光谱吸收特征参数,分析原始光谱、连续统去除光谱、光谱吸收特征参数与SPAD值之间的相关关系,构建基于原始光谱特征波段、连续统去除光谱特征波段、光谱吸收特征参数的SPAD估算模型,并对模型精度进行验证。【结果】在可见光范围,光谱反射率由蕾薹期、开花期、苗期到角果期依次递增,最大吸收深度和吸收谷面积逐渐增大。利用连续统去除光谱特征波段与吸收特征参数,分别建立的油菜各生育期叶片SPAD估算模型均优于原始光谱。运用连续统去除光谱特征波段结合最优吸收特征参数构建的偏最小二乘回归估算模型,是进行油菜叶片SPAD估算的最优模型。【结论】连续统去除法对不同生育期油菜叶片叶绿素相对含量具有较好的预测能力,是估算油菜叶片SPAD值的一种实时高效方法。 相似文献
58.
《农业科学与技术》2013,(10):1513-1516
With the development of precision agriculture, the research that applies Remote Sensing technology, especially hyperspectral remote sensing, to realize crop management, monitoring and yield estimation, has been concerned. Nowadays, the growth-monitoring and yield-estimating methods in rice, wheat and other annual crops develop rapidly with some achievements having already been put into service. But the yield estimation research on perennial economic crops is few. Taking peren- nial citrus trees as the research object, using ASD spectrometer to collect citrus canopy spectral, this article studied and analyzed the citrus of veget&tion index and its relationship on yield, synthetically considered the influence of the agriculture pa- rameters on crop yield, and finally constructed the citrus yield estimation model based on the spectral data and agronomic parameters. Through the Significance Test and Samples' Test, olutained that the model's fitting degree was R=0.631, F= 13.201, P〈0.01 and the error rate of estimating accuracy was controlled in the range 3%-16%, proving that the model has statistical signification and reliability. It concluded that hyperspectral acquired from citrus canopy has substantial potential for citrus yield estimation. This study is an application and exploration of Hyperspectral Remote Sensing technology in the citrus yield estimation. 相似文献
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