| 基于高分一号卫星数据的冬小麦叶片SPAD值遥感估算 |
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| 引用本文： | 李粉玲,王 力,刘 京,常庆瑞.基于高分一号卫星数据的冬小麦叶片SPAD值遥感估算[J].农业机械学报,2015,46(9):273-281. |
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| 作者姓名： | 李粉玲 王 力 刘 京 常庆瑞 |
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| 作者单位： | 西北农林科技大学;农业部西北植物营养与农业环境重点实验室,西北农林科技大学,西北农林科技大学;农业部西北植物营养与农业环境重点实验室,西北农林科技大学;农业部西北植物营养与农业环境重点实验室 |
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| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划（863计划）资助项目（2013AA102401） |
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| 摘 要： | 以陕西省关中地区冬小麦不同生育期冠层高光谱反射率为数据源,模拟国产高分辨率卫星高分一号(GF-1)的光谱反射率,提取18种对叶绿素敏感的宽波段光谱指数,构建了基于遥感光谱指数的冬小麦叶片叶绿素相对含量(SPAD)遥感监测模型,并利用返青期的GF-1卫星数据对研究区的冬小麦叶片SPAD值进行了估算和验证。结果表明:返青期、孕穗期和全生育期SPAD值均与TGI指数相关性最高,相关系数分别为-0.742、-0.740和-0.483。拔节期和灌浆期SPAD值分别与SIPI指数和GNDVI指数相关性最高,相关系数分别为0.788和0.745。GNDVI、GRVI和TGI植被指数在各个生育期都和冬小麦叶片SPAD含量在0.01水平下呈显著相关。基于此3类植被指数构建的冬小麦叶片SPAD值回归模型精度较高,其中基于随机森林回归算法的估算模型效果最优,各类模型均在冬小麦拔节期的预测效果最佳。GF-1号卫星数据结合SPAD-RFR模型对研究区冬小麦叶片SPAD的估算结果最为理想,可用于大面积空间尺度的冬小麦叶片SPAD值遥感监测。
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| 关 键 词： | 冬小麦 GF-1号 SPAD值 遥感估算 随机森林回归算法 |
| 收稿时间： | 2015/5/29 0:00:00 |
Remote Sensing Estimation of SPAD Value for Wheat Leaf Based on GF-1 Data |
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| Li Fenling,Wang Li,Liu Jing and Chang Qingrui.Remote Sensing Estimation of SPAD Value for Wheat Leaf Based on GF-1 Data[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Machinery,2015,46(9):273-281. |
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| Authors: | Li Fenling Wang Li Liu Jing and Chang Qingrui |
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| Institution: | Northwest A&F University;Key Laboratory of Plant Nutrition and Agri-environment in Northwest China, Ministry of Agriculture,Northwest A&F University,Northwest A&F University;Key Laboratory of Plant Nutrition and Agri-environment in Northwest China, Ministry of Agriculture and Northwest A&F University;Key Laboratory of Plant Nutrition and Agri-environment in Northwest China, Ministry of Agriculture |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Winter wheat GF-1 SPAD value Remote sensing estimation Random forest regression algorithm |
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