检索结果-南通市图书馆

农业工程学报 2016年第16期32卷 125-134页

作者：刘斌任建强陈仲新唐华俊吴尚蓉李贺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北京100081

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... 详细信息

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P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。

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

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