| 基于偏角光谱检索算法的油菜和水稻LAI反演研究 |
| |
| 引用本文： | 刘怡晨,马驿,仝春艳,段博,蒋琦.基于偏角光谱检索算法的油菜和水稻LAI反演研究[J].中国生态农业学报,2018,26(7):999-1010. |
| |
| 作者姓名： | 刘怡晨 马驿 仝春艳 段博 蒋琦 |
| |
| 作者单位： | 武汉大学遥感信息工程学院 |
| |
| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划（863计划）项目（2013AA102401）资助 |
| |
| 摘 要： | 叶面积指数(LAI)是评价植被长势及产量预测的重要指标,对其进行精准快速估测有助于植被的生长状态诊断和管理。本研究以不同施氮水平、不同栽种方式下的油菜和不同品种水稻为试验对象,基于冠层高光谱曲线形态,引入偏角光谱检索算法(DABSR)提取光谱偏角,同时采用植被指数法和主成分分析法进行对比分析,探索适用于水稻、油菜LAI估算的统一模型构建方法。研究结果表明,估算油菜LAI时,DABSR反演精度较高,预测R~2、RMSEP分别为0.74、0.47,偏移量MNB为0.16;主成分分析法反演精度次之,预测R~2、RMSEP、MNB分别为0.73、0.48、-0.04;而植被指数法受不同生育期油菜株型、覆盖度影响反演精度普遍较低,精度较高模型的预测R~2、RMSEP、MNB分别为0.61、0.57、0.17。在估算水稻LAI时,DABSR反演精度最优,预测R~2、RMSEP、MNB可达0.70、0.80、0.05。综合考虑模型的验证精度、特征选择的合理性以及模型计算效率,DABSR偏角光谱检索法估算油菜和水稻LAI具有较高精度,且受施肥水平、栽种方式、生长期等因素影响较小,为构建精确的植被LAI统一估算模型提供了新思路。
|
| 关 键 词： | 油菜 水稻 叶面积指数 高光谱 偏角光谱检索 |
| 收稿时间： | 2017/9/15 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2018/1/15 0:00:00 |
Estimation of leaf area index of rapeseed and rice based on deflection angle and spectral retrieval algorithm |
| |
| LIU Yichen,MA Yi,TONG Chunyan,DUAN Bo and JIANG Qi.Estimation of leaf area index of rapeseed and rice based on deflection angle and spectral retrieval algorithm[J].Chinese Journal of Eco-Agriculture,2018,26(7):999-1010. |
| |
| Authors: | LIU Yichen MA Yi TONG Chunyan DUAN Bo and JIANG Qi |
| |
| Institution: | School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, Wuhan 430079, China,School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, Wuhan 430079, China,School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, Wuhan 430079, China,School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, Wuhan 430079, China and School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, Wuhan 430079, China |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | Rapeseed Rice Leaf area index Hyperspectral remote sensing Deflection angle based spectral retrieval |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《中国生态农业学报》浏览原始摘要信息 |
| 点击此处可从《中国生态农业学报》下载免费的PDF全文 |
|
