检索结果-南通市图书馆

光谱学与光谱分析 2022年第3期42卷 859-865页

作者：段维纳竞霞刘良云张腾张丽华西安科技大学测绘科学与技术学院陕西西安710054 中国科学院空天信息创新研究院北京100094 上海海事大学文理学院上海201306

日光诱导叶绿素荧光(SIF)能够敏感反映作物病害胁迫信息,然而冠层几何结构等因素严重影响了SIF对植被光合功能变化及其受胁迫状况的捕捉能力。为此,将能够敏感反映作物群体生物量的归一化差值植被指数(NDVI)和MERIS陆地叶绿素指数(MTCI)... 详细信息

日光诱导叶绿素荧光(SIF)能够敏感反映作物病害胁迫信息,然而冠层几何结构等因素严重影响了SIF对植被光合功能变化及其受胁迫状况的捕捉能力。为此,将能够敏感反映作物群体生物量的归一化差值植被指数(NDVI)和MERIS陆地叶绿素指数(MTCI)与SIF_(P)相融合(SIF_(P)-NDVI,SIF_(P)-MTCI,SIF_(P)-NDVI*MTCI),对比分析融合前后SIF对小麦条锈病的遥感监测精度。结果表明:(1)融合反射率光谱指数的SIF_(P)-NDVI,SIF_(P)-MTCI和SIF_(P)-NDVI*MTCI较融合前的SIF_(P)与病情指数(DI)相关性均有不同程度的提高,其中O 2-B波段提高最为明显,分别提高了23.48%,33.61%和36.49%,O 2-A波段提高量最小,分别提高了2.39%,2.14%和1.51%;(2)以SIF_(P)-NDVI和SIF_(P)-MTCI为自变量,基于随机森林回归(RFR)算法构建的小麦条锈病遥感监测模型预测DI值和实测DI值间的R^(2)较SIF_(P)分别平均提高了1.15%和4.02%,RMSE分别平均降低了2.7%和14.41%;(3)综合利用NDVI和MTCI处理后的SIF_(P)-NDVI*MTCI为自变量构建的小麦条锈病遥感监测模型精度最优,其预测DI值和实测DI值间的R^(2)较SIF_(P)平均提高了5.74%,RMSE平均降低了22.52%。研究结果对提高小麦条锈病遥感监测精度具有重要意义,同时亦对其他作物的病害监测具有一定的参考价值。

关键词：小麦条锈病日光诱导叶绿素荧光融合反射率光谱指数随机森林回归

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