基于TM和PLS的冬小麦籽粒蛋白质含量预测

被引：12

作者：

谭昌伟 ^{[1
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王纪华 ^{[2
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黄文江 ^{[2
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王君婵 ^{[1
]}

朱新开 ^{[1
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郭文善 ^{[1
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机构：

[1] 扬州大学江苏省作物遗传生理重点实验室/农业部长江中下游作物生理生态与栽培重点开放实验室

[2] 国家农业信息化工程技术研究中心

来源：

农业工程学报 | 2011年 / 27卷 / 03期

关键词：

模型; 预测控制系统; 蛋白质; LandsatTM; 冬小麦;

D O I：

暂无

中图分类号：

S512.11 [];

学科分类号：

摘要：

为进一步提高遥感预测冬小麦籽粒蛋白质含量精度,分析了卫星遥感变量与冬小麦籽粒蛋白质含量间的定量关系,运用偏最小二乘法构建了遥感预测籽粒蛋白质含量模型,制作了冬小麦籽粒蛋白质含量空间等级分布图,结果表明,该模型的最佳主成分数为5,且归一化植被指数、冠层结构不敏感色素指数、比值植被指数、氮反射指数和植被衰减指数为预测籽粒蛋白质含量的敏感变量;籽粒蛋白质含量预测的均方根误差为0.307%,决定系数为0.642,为提高遥感预测小麦品质的精度提供了一种有效途径,有利于大面积应用和推广。

引用

页码：388 / 392

页数：5

共 14 条

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