| 基于高光谱遥感数据的水稻叶温反演 |
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| 引用本文： | 梁金晨,江晓东,杨沈斌,孙浩,梁文毅,妙丹书.基于高光谱遥感数据的水稻叶温反演[J].南方农业学报,2020,51(1):230-236. |
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| 作者姓名： | 梁金晨 江晓东 杨沈斌 孙浩 梁文毅 妙丹书 |
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| 作者单位： | 南京信息工程大学/江苏省农业气象重点实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心,南京,210000 |
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| 摘 要： | 目的]研究水稻叶温与冠层反射光谱间的关系,为水稻叶温的模拟与监测提供理论依据.方法]利用FieldSpec Pro FR光谱仪和Raynger ST红外温度探测仪测量水稻抽穗期冠层的反射光谱和叶片温度,分析原始反射光谱、一阶微分光谱、归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(DVI)、再归一化差值植被指数(RDVI)和转换型土壤调整指数(TSAVI)与叶温的关系.结果]叶温的变化直接影响水稻冠层光谱的反射率,影响水稻红边特征.一阶微分光谱与叶温存在极显著相关性(P<0.01,下同),990 nm处相关系数(0.889)最高,885 nm处相关系数(-0.893)最低.选取叶温敏感波段光谱组合计算植被指数,发现RDVI和TSAVI与叶温的关系呈极显著相关,相关系数分别为0.724和0.733.由RDVI和TSAVI建立经验模型,结果显示由TSAVI建立的叶温估算模型效果更好,其验证样本的决定系数为0.610,相对误差为1.97%,均方根误差为2.546.建议]综合考虑多种预处理方法,最大程度还原光谱信息;优化特征波长的提取,提高建立模型的精度;基于高光谱技术,实现冠层叶温的无损监测.
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| 关 键 词： | 水稻 叶温 高光谱遥感 植被指数 模型反演 |
Rice leaf temperature inversion based on hyperspectral remote sensing data |
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| LIANG Jin-chen,JIANG Xiao-dong,YANG Shen-bin,SUN Hao,LIANG Wen-yi,MIAO Dan-shu.Rice leaf temperature inversion based on hyperspectral remote sensing data[J].Journal of Southern Agriculture,2020,51(1):230-236. |
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| Authors: | LIANG Jin-chen JIANG Xiao-dong YANG Shen-bin SUN Hao LIANG Wen-yi MIAO Dan-shu |
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