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作物水分胁迫指数(Crop Water Stress Index,CWSI)的监测对掌握作物的水分状况、指导灌溉具有重要意义。该研究以菜心为试验对象,测量了不同土壤水分条件下的冠层温度,采集了空气温度、相对湿度、风速、光合有效辐射和4个波段(450、650、808、940 nm)的光谱反射图像,并计算了归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)、差值植被指数(Difference Vegetation Index,DVI)、再归一化差值植被指数(Re-Difference Vegetation Index,RDVI)和转换型土壤调整指数(Optimized Soil-Adjusted Vegetation Index,OSAVI)等,通过支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)分别构建了CWSI上基线、CWSI下基线和冠层温度的反演模型。结果表明,菜心在450和650 nm的冠层光谱反射率在0~0.1之间,在808和940 nm的反射率较高,在0.4~0.6之间,当菜心由营养生长阶段进入生殖生长阶段,808和940 nm的反射率有所上升。植被指数能反映菜心的生长状态和植被覆盖度,随着冠层温度的升高,NDVI、DVI、RDVI上升,OSAVI下降;而同一个水分处理组在不同生长期的植被指数有明显的差异,生殖生长期的植被指数变化范围小于营养生长期。结果表明,使用空气温度、相对湿度、风速、光合有效辐射反演CWSI上、下基线具有可行性,决定系数均大于0.75;使用植被指数反演菜心在两个生长期的冠层温度具有较好精度,决定系数均大于0.7。基于反演值计算的CWSI与基于测量值计算的CWSI有较好的相关性,决定系数为0.70;CWSI与气孔导度是负相关的关系,决定系数为0.53。该研究应用气象参数反演CWSI上基线和CWSI下基线,利用植被指数反演冠层温度,基于SVR的模型反演值达到了一定的拟合效果,为实现菜心水分胁迫指数的光谱监测提供支持。 相似文献
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为解决水稻田中无线传感器网络(WSN)的规划与部署问题,基于无线射频信号的传播特性,研究了水稻田间WSN射频信号与影响因素间的关系,并对全向天线和定向天线在水稻田的通信性能进行了对比分析.试验选取WSN的载波频率为915MHz,分析WSN射频信号受天线高度、天线类型和通信距离等因素联合作用下在水稻田的衰减情况,建立了915 MHz无线射频信号接收强度与环境传播因子及通信距离间的线性模型,并进行数据拟合,拟合曲线的R2最低为0.882、最高为0.934,验证了WSN射频信号衰减程度与通信距离的一致性,为WSN在水稻田的节点部署和天线类型选择提供指导和依据. 相似文献