[1]孟禹弛,侯学会,王猛.不同生育期冬小麦叶面积指数高光谱遥感估算模型[J].江苏农业科学,2017,45(05):211-215.
　Meng Yuchi,et al.Hyperspectral remote sensing estimation model of leaf area index of winter wheat at different growth stages[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2017,45(05):211-215.
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不同生育期冬小麦叶面积指数高光谱遥感估算模型()

《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第45卷
期数:
2017年05期
页码:
211-215
栏目:
农业工程与信息技术
出版日期:
2017-03-05

文章信息/Info

Title:
Hyperspectral remote sensing estimation model of leaf area index of winter wheat at different growth stages
作者:
孟禹弛1; 2; 侯学会1; 王猛1
1.山东省农业可持续发展研究所，山东济南 250000； 2.中国矿业大学资源与地球科学学院， 江苏徐州 221116
Author(s):
Meng Yuchi; et al
关键词:
冬小麦; 生育期; 叶面积指数; 等效植被指数; 高光谱遥感; 估算模型
Keywords:
-
分类号:
S127
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
基于地面实测的冬小麦的生理生态参数数据和冠层光谱数据，分析返青期、拔节期、抽穗期、开花期冬小麦叶面积指数与原始光谱及其一阶微分的相关性，并构建基于等效TM数据的植被指数，建立不同生育时期的冬小麦叶面积指数(LAI)的高光谱遥感估算模型。结果表明：(1)返青期、拔节期、抽穗期的冬小麦LAI与原始光谱相关性较好，在400～720 nm波长范围内呈负相关，在720～900 nm之间呈正相关，开花期的冬小麦LAI与冠层光谱相关性较差；(2)返青期、拔节期冬小麦LAI与光谱一阶微分显著相关，分别在480～540 nm、550～580 nm形成波峰、波谷，在670～760 nm范围内形成“平台”，相关系数达到0.8以上，但抽穗期、开花期LAI与光谱一阶微分的相关性较差；(3)在等效植被指数与返青期、拔节期和抽穗期LAI建立的回归模型中，分别使用mSRI、RVI与MSAVI2建立的幂函数模型或指数模型最佳，最优模型分别为y=0.053e4.962x，y=0.409x0.828，y=18.687x3.061，对应的r2分别为0.589、0.648、0.694，开花期不适宜使用等效植被指数建立遥感监测模型。
Abstract:
-

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2016-09-01
基金项目：国家自然科学基金(编号：41401407)；山东省自然科学基金(编号：ZR2014YL016)。
作者简介：孟禹弛(1992—)，男，内蒙古达拉特旗人，硕士研究生，主要从事遥感与对地观测研究。E-mail：mengyuchile@163.com。
通信作者：侯学会，博士，助理研究员，主要从事农业遥感研究。Tel：(0531)83179362；E-mail：sxhouxh@126.com。
更新日期/Last Update: 2017-03-05