基于高光谱遥感的玉米叶绿素含量估测模型

发布时间：2017-08-24 20:05

  本文关键词：基于高光谱遥感的玉米叶绿素含量估测模型

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【摘要】：运用粒子群优化算法和支持向量机构建叶片尺度玉米叶绿素含量高光谱估测模型,估测玉米叶片叶绿素含量.通过辐射传输模型(PROSPECT)模拟的玉米光谱和所对应的叶绿素含量建立训练数据集;采用粒子群优化算法和支持向量机(PSO-SVM)学习训练数据集,建立研究区实测叶片叶绿素含量估测模型;利用近地高光谱遥感获取的玉米光谱建立验证数据集,将玉米叶片叶绿素含量估测模型运用到验证数据集,估测研究区玉米叶绿素含量.叶绿素含量反演结果的方根误差MSE=76.178 6,叶绿素含量实测值与叶绿素含量估测值的相关系数R2=0.871 2.结果表明:粒子群优化算法和支持向量机构建的反演模型能准确预测玉米叶绿素含量,能够解决小样本玉米采样点情况下叶绿素含量反演问题,可以作为玉米叶绿素含量快速、无损估测的一种新方法.
【作者单位】： 西安科技大学测绘科学与技术学院;
【关键词】： 高光谱遥感 玉米 叶绿素 估测 支持向量机
【基金】：国家自然科学基金项目(51409204) 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项目(2013006) 陕西省自然科学基础研究计划项目(2015JQ4105)
【分类号】：S513;TP18
【正文快照】： 叶绿素在植物光合作用过程中起着关键作用,能够将太阳辐射能量转换为存储的化学能量,并且能提供关于植物生长状况的重要信息[1].玉米叶绿素含量与叶片氮素含量高度相关,因而叶绿素含量也是玉米胁迫的重要生物指示因子[2].准确获取玉米叶绿素含量在玉米估产和玉米生长健康监测

【参考文献】

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本文编号：732864