| 影响大豆NDVI的气象因素多元回归分析 |
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| 引用本文： | 张智韬,兰玉彬,郑永军,陈立平,宋鹏.影响大豆NDVI的气象因素多元回归分析[J].农业工程学报,2015,31(5):188-193. |
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| 作者姓名： | 张智韬 兰玉彬 郑永军 陈立平 宋鹏 |
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| 作者单位： | 1. 西北农林科技大学水利与建筑工程学院，杨凌 712100; 2. 美国农业部农业研究与服务局南方平原农业研究中心，大学城，德克萨斯州，TX77845，美国;,2. 美国农业部农业研究与服务局南方平原农业研究中心，大学城，德克萨斯州，TX77845，美国;,2. 美国农业部农业研究与服务局南方平原农业研究中心，大学城，德克萨斯州，TX77845，美国; 3. 中国农业大学工学院，北京 100083;,2. 美国农业部农业研究与服务局南方平原农业研究中心，大学城，德克萨斯州，TX77845，美国; 4. 北京农业智能装备技术研究中心，北京 100097;,2. 美国农业部农业研究与服务局南方平原农业研究中心，大学城，德克萨斯州，TX77845，美国; 4. 北京农业智能装备技术研究中心，北京 100097; |
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| 基金项目： | 水利部公益性行业科研专项（201301016）；水资源与水电工程科学国家重点实验室开放基金（2012B095）；国家国际科技合作专项（2014DFG72150）；中央高校基本科研业务费专项资金（QN2011129） |
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| 摘 要： | 针对太阳辐射、大气温度、空气湿度和风速等气象因素对大豆归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)在每天不同时间的影响,提高大豆NDVI的监测精度。该研究采用Green Seeker手持式光谱仪对大豆苗期、花荚期和成熟期3个主要生育阶段的NDVI值以小时为单位进行连续监测,并收集测量时的太阳辐射、大气温度、空气湿度和风速等气象数据,采用偏最小二乘法、逐步回归和岭回归方法,建立不同气象因素对大豆NDVI值影响的回归模型,并分析其定量关系。结果表明,影响大豆不同生育期NDVI变化的主要气象因素为太阳辐射和大气温度,风速和空气湿度的影响较小,可以忽略不计。经对3种模型进行预测精度评价后得出,岭回归模型的预测精度最佳,其在3个阶段的预测均方根误差(RMSE)分别为0.034、0.018和0.016,决定系数(R2)分别为0.820、0.908和0.934,其次为逐步回归法,偏最小二乘法的预测精度最低。
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| 关 键 词： | 植被 气象 回归分析 NDVI 大豆 岭回归 |
| 收稿时间： | 9/1/2014 12:00:00 AM |
| 修稿时间： | 2015/2/10 0:00:00 |
Multiple regression analysis of soybean NDVI affected by meteorological factors |
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| Zhang Zhitao,Lan Yubin,Zheng Yongjun,Chen Liping and Song Peng.Multiple regression analysis of soybean NDVI affected by meteorological factors[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering,2015,31(5):188-193. |
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| Authors: | Zhang Zhitao Lan Yubin Zheng Yongjun Chen Liping and Song Peng |
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| Institution: | 1. College of Water Resources and Architectural Engineering, Northwest A&F University, Yangling 712100, China; 2. Aerial Application Technology, USDA-ARS-SPARC-APMRU, College Station, TX 77845, USA;,2. Aerial Application Technology, USDA-ARS-SPARC-APMRU, College Station, TX 77845, USA;,2. Aerial Application Technology, USDA-ARS-SPARC-APMRU, College Station, TX 77845, USA; 3. College of Engineering, China Agricultural University, Beijing 100083, China;,2. Aerial Application Technology, USDA-ARS-SPARC-APMRU, College Station, TX 77845, USA; 4. Beijing Research Center of Intelligent Equipment for Agriculture, Beijing 100097, China; and 2. Aerial Application Technology, USDA-ARS-SPARC-APMRU, College Station, TX 77845, USA; 4. Beijing Research Center of Intelligent Equipment for Agriculture, Beijing 100097, China; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | vegetation meteorology regression analysis NDVI soybean ridge regression |
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