| 影响大豆NDVI的气象因素多元回归分析 |
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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： | 2014-09-01 |
| 修稿时间： | 2015-02-10 |
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