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冬小麦鲜生物量估算敏感波段中心及波宽优选

发布时间:2017-09-03 02:28

  本文关键词:冬小麦鲜生物量估算敏感波段中心及波宽优选


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【摘要】:开展高光谱作物生物量估算敏感波段中心和最优波段宽度筛选对提高作物生物量估算精度具有重要意义。该文以冬小麦为研究对象,利用小麦关键生育期内350~1000 nm冠层高光谱数据和实测地上鲜生物量,研究任意两波段构建的窄波段归一化植被指数N-NDVI(narrow band normalized difference vegetation index)与冬小麦地上鲜生物量间的相关关系,构建拟合精度R~2二维图,并以R~2极大值区域重心作为高光谱估算鲜生物量敏感波段中心。通过对敏感波段中心进行波段扩展和相应生物量估算验证,最终确定敏感波段最佳波段宽度。在此基础上,开展基于敏感波段最优波段宽度下冬小麦地上鲜生物量估算和精度验证。结果表明,在N-NDVI与冬小麦鲜生物量间拟合R2≥0.65的二维区域内,确定了401 nm/692 nm、579 nm/698 nm、732 nm/773 nm、725 nm/860 nm、727 nm/977 nm 5个鲜生物量估算的高光谱敏感波段中心;在高光谱估算生物量归一化均方根误差NRMSE≤10%、相对误差RE≤10%条件下,上述5个敏感波段中心的最优波段宽度分别为±21 nm、±5 nm、±51 nm、±40 nm和±23 nm。通过与实测鲜生物量数据对比,利用上述敏感波段中心最优波段宽度进行作物生物量估算,精度在P0.01水平上均达到极显著水平,且RE、NRMSE分别在8.15%~9.14%、8.69%~9.65%范围内。可见,利用作物冠层高光谱进行冬小麦地上鲜生物量估算时,N-NDVI与鲜生物量间拟合R2极大值区域重心的作物高光谱敏感波段筛选和最优波段宽度确定具有一定可行性,为开展作物高光谱数据波段优选提供了新思路,也为多光谱遥感波段设置及遥感数据应用潜力评价提供一定依据。
【作者单位】: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所/农业部农业信息技术重点实验室;
【关键词】遥感 作物 生物量 冬小麦 敏感波段 波段中心 波段宽度
【基金】:国家自然科学基金项目(41471364,41371396) 农业部“948计划”项目(2011-G6);农业部农业科研杰出人才基金和农业部农业信息技术重点实验室开放基金(2012009);农业部农情遥感监测业务运行资助项目 国家高技术研究发展计划(863计划)课题(2012AA12A307) 国家科技重大专项资助项目(09 Y30B03 9001 13/15)
【分类号】:S512.11;S127
【正文快照】:

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 徐旭;陈国庆;王良;叶桂香;王振林;李勇;;基于敏感光谱波段图像特征的冬小麦LAI和地上部生物量监测[J];农业工程学报;2015年22期

2 唐建民;廖钦洪;刘奕清;杨贵军;冯海宽;王纪华;;基于CASI高光谱数据的作物叶面积指数估算[J];光谱学与光谱分析;2015年05期

3 庄东英;李卫国;武立权;;冬小麦生物量卫星遥感估测研究[J];干旱区资源与环境;2013年10期

4 何诚;冯仲科;韩旭;孙梦营;巩垠熙;高原;董斌;;基于多光谱数据的永定河流域植被生物量反演[J];光谱学与光谱分析;2012年12期

5 侯学会;牛铮;黄妮;许时光;;小麦生物量和真实叶面积指数的高光谱遥感估算模型[J];国土资源遥感;2012年04期

6 姜志伟;陈仲新;任建强;周清波;;粒子滤波同化方法在CERES-Wheat作物模型估产中的应用[J];农业工程学报;2012年14期

7 王磊;白由路;卢艳丽;王贺;杨俐苹;;基于GreenSeeker的冬小麦NDVI分析与产量估算[J];作物学报;2012年04期

8 任建强;陈仲新;唐华俊;周清波;秦军;;基于遥感信息与作物生长模型的区域作物单产模拟[J];农业工程学报;2011年08期

9 冯美臣;肖璐洁;杨武德;丁光伟;;基于遥感数据和气象数据的水旱地冬小麦产量估测[J];农业工程学报;2010年11期

10 杜鑫;蒙继华;吴炳方;;作物生物量遥感估算研究进展[J];光谱学与光谱分析;2010年11期

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 刘斌;任建强;陈仲新;唐华俊;吴尚蓉;李贺;;冬小麦鲜生物量估算敏感波段中心及波宽优选[J];农业工程学报;2016年16期

2 王渊博;冯德俊;李淑娟;武文娟;任红艳;;基于遥感信息的农作物生物量估算研究进展[J];遥感技术与应用;2016年03期

3 颜丙囤;隋学艳;王猛;侯学会;陈振;姚慧敏;梁守真;;拔节期淹水玉米冠层光谱变化特征分析[J];山东农业科学;2016年05期

4 丁位华;冯素伟;姜小苓;宋欣密;王丹;茹振钢;;黄淮麦区不同小麦品种生育前期光合生理特性及物质积累变化研究[J];华北农学报;2016年02期

5 王玉霞;梁卫卫;陈俊;关青青;魏志成;白慧敏;冯兆佳;;利用简易测量板估测白三叶群落地上生物量[J];应用生态学报;2016年06期

6 牛鲁燕;孙家波;刘延忠;张晓艳;;基于成像高光谱的小麦叶片叶绿素含量估测模型研究[J];河南农业科学;2016年04期

7 王鹏新;孙辉涛;解毅;王蕾;张树誉;李俐;;基于LAI和VTCI及粒子滤波同化算法的冬小麦单产估测[J];农业机械学报;2016年04期

8 陆星星;王兴德;陈世禄;;烤烟生物量指数模型构建及其验证[J];湖南农业科学;2016年01期

9 温鹏飞;朱鹏;张强;张泽;田敏;吕新;;不同水氮耦合条件下棉花冠层NDVI分析与产量估算[J];中国农业大学学报;2016年01期

10 刘冰峰;李军;贺佳;师祖姣;;基于高光谱植被指数的夏玉米地上干物质量估算模型研究[J];农业机械学报;2016年03期

【二级参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 付元元;杨贵军;冯海宽;徐新刚;宋晓宇;王纪华;;基于高光谱维数约简与植被指数估算冬小麦叶面积指数的比较[J];农业工程学报;2012年23期

2 李鑫川;徐新刚;鲍艳松;黄文江;罗菊花;董莹莹;宋晓宇;王纪华;;基于分段方式选择敏感植被指数的冬小麦叶面积指数遥感反演[J];中国农业科学;2012年17期

3 李琴;陈曦;刘英;包安明;Frank Veroustraete;;干旱区区域蒸散发量遥感反演研究[J];干旱区资源与环境;2012年08期

4 孙晓;谭炳香;;基于CASI高光谱遥感数据的森林叶面积指数反演[J];广东农业科学;2012年14期

5 何诚;冯仲科;袁进军;王佳;巩垠熙;董志海;;高光谱遥感技术在生物多样性保护中的应用研究进展[J];光谱学与光谱分析;2012年06期

6 夏天;吴文斌;周清波;周勇;于雷;;基于高光谱的冬小麦叶面积指数估算方法[J];中国农业科学;2012年10期

7 何诚;冯仲科;袁进军;王佳;董志海;巩垠熙;;基于数字高程模型的树木三维体积测量[J];农业工程学报;2012年08期

8 靳华安;王锦地;柏延臣;陈桂芬;薛华柱;;基于作物生长模型和遥感数据同化的区域玉米产量估算[J];农业工程学报;2012年06期

9 黄健熙;武思杰;刘兴权;马冠南;马鸿元;吴文斌;邹金秋;;基于遥感信息与作物模型集合卡尔曼滤波同化的区域冬小麦产量预测[J];农业工程学报;2012年04期

10 王金梁;秦其明;刘明超;朱琳;;基于NDVI优化选择的土壤水分数据同化[J];农业工程学报;2011年12期

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前4条

1 许丽娟;张金恒;李大鹏;姚振旋;吕永亮;田保光;姜,

本文编号:782352


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