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[1]颜丙囤,侯学会,梁守真,等.花生叶鲜生物量的高光谱估算模型[J].江苏农业科学,2017,45(08):59-62.
　Yan Bingdun,et al.Hyperspectral estimation model of fresh biomass of peanut leaves[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2017,45(08):59-62.
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花生叶鲜生物量的高光谱估算模型(PDF)
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《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第45卷
期数:
2017年08期
页码:
59-62
栏目:
遗传育种与耕作栽培
出版日期:
2017-04-22

文章信息/Info

Title:
Hyperspectral estimation model of fresh biomass of peanut leaves
作者:
颜丙囤1; 2;  侯学会1;  梁守真1;  王猛1;  陈振1; 2;  隋学艳1
1.山东省农业可持续发展研究所，山东济南 250100； 2.中国矿业大学，江苏徐州 221116
Author(s):
Yan Bingdun; et al
关键词:
花生; 生物量; 高光谱遥感; 反射率; 估算模型
Keywords:
-
分类号:
S127
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
利用花生生物物理参数和冠层高光谱数据，基于光谱一阶微分技术，选取对生物量敏感的波段组成高光谱植被指数，建立花生叶鲜生物量的高光谱遥感估算模型。结果表明，花生叶鲜生物量在绿峰525～556 nm、红谷645～689 nm和近红外710～900 nm波段范围反射光谱与花生叶鲜生物量有极显著相关关系。高光谱反射率与叶鲜生物量在大部分可见光区和近红外波段呈显著相关，并且在可见光红光波段呈负相关，在近红外波段呈极显著正相关。花生光谱反射率与花生叶鲜生物量相关的近红外、红光波段的敏感波段分别为770、673 nm，用这2个波段构建植被指数，组成高光谱归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、差值植被指数(DVI)和再次归一化植被指数(RDVI)，并构建生物量反演模型；相对于NDVI、DVI、RDVI建立的简单线性函数估测模型，RVI所构建的花生叶鲜生物量估测模型的预测精度较高。
Abstract:
-

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2015-11-26
基金项目：山东省农业科学院科技创新重点项目(编号：2014CXZ09-2)；山东省信息化(电子政务)专项。
作者简介：颜丙囤(1990—)，男，山东聊城人，硕士研究生，主要从事遥感与对地观测研究。E-mail：yanbingdun@163.com。
通信作者：隋学艳，副研究员，主要从事农业遥感研究。E-mail：sdnkysxy@163.com。
更新日期/Last Update: 2017-04-20