基于高分一号卫星数据的冬小麦叶片SPAD值遥感估算

被引：55

作者：

李粉玲 ^{[1
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王力 ^{[1
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刘京 ^{[1
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常庆瑞 ^{[1
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机构：

[1] 西北农林科技大学资源环境学院

[2] 农业部西北植物营养与农业环境重点实验室

来源：

农业机械学报 | 2015年 / 46卷 / 09期

基金：

国家高技术研究发展计划(863计划);

关键词：

冬小麦; GF-1号; SPAD值; 遥感估算; 随机森林回归算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

S512.11 []; S127 [遥感技术在农业上的应用];

学科分类号：

0901 ; 082804 ;

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。

引用

页码：273 / 281

页数：9

共 25 条

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