基于高光谱指数的棉花冠层等效水厚度估算

论文摘要

【目的】建立快速、无损监测棉花冠层等效水厚度（canopy equivalent water thickness,CEWT）的估算模型,进一步提高利用高光谱遥感技术监测棉花CEWT的估算精度。【方法】通过在不同生育期设置灌溉梯度试验,于棉花蕾期和花铃期同步测定冠层光谱反射率、冠层等效水厚度等信息,综合分析棉花冠层等效水厚度与原始光谱反射率、一阶导数光谱反射率、全波段组合光谱指数、已有光谱指数的相关性,确定蕾期、花铃期及全生育期的最优光谱指数,并通过线性回归构建棉花CEWT的高光谱监测模型。【结果】冠层等效水厚度与原始光谱反射率在近红外波段（NIR）780—1 130 nm和短波红外波段（SWIR）1 450—1 830 nm、1 950—2 450 nm附近均出现连续的敏感波段,一阶导数光谱在NIR波段内对CEWT的敏感程度较原始光谱有所加强,但在SWIR波段内敏感程度弱于原始光谱;利用原始光谱反射率构建的光谱指数与CEWT的相关性强于一阶导数光谱,且比值光谱指数（RSI）较归一化差分光谱指数（NDSI）更适合CEWT的监测。在全生育期内（R1135-5R1494）/R2003对CEWT的反演精度最佳（R2=0.7878,RRMSE=0.1803）;在蕾期RSIb（1130,1996）对CEWT的估算效果最好（R2=0.7258,RRMSE=0.1444）;在花铃期RSIa（904,1952）是估算CEWT的最优光谱指数（R2=0.7853,RRMSE=0.2454）。【结论】该研究在不同生育阶段内提出的新型高光谱指数均可用于棉花冠层等效水厚度的定量监测,研究结果可为高光谱技术在棉花冠层水分含量监测中的应用提供参考,为棉花精准灌溉提供技术依据。

论文目录

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 马岩川,刘浩,陈智芳,张凯,余轩,王景雷,孙景生

关键词: 高光谱指数,棉花,冠层等效水厚度,估算

来源: 中国农业科学 2019年24期

年度: 2019

分类: 农业科技

专业: 农业基础科学,农作物

单位: 中国农业科学院农田灌溉研究所/农业部作物需水与调控重点开放实验室,中国农业科学院研究生院

基金: 现代农业棉花产业技术体系建设专项(CARS-15-13),国家自然科学基金(51709262),国家重点研发计划(2016YFC0400208)

分类号: S562;S127

页码: 4470-4483

总页数: 14

文件大小: 4072K

下载量: 242

相关论文文献

• [1].干旱区典型盐碱土壤含盐量估算的最佳高光谱指数研究[J]. 水土保持通报 2012(06)
• [2].利用三维光谱指数定量估算土壤有机质含量:以新疆艾比湖流域为例[J]. 光谱学与光谱分析 2020(05)
• [3].基于高光谱指数的天然胡杨叶绿素遥感建模研究[J]. 干旱区资源与环境 2014(10)
• [4].基于光谱指数波段优化算法的小麦玉米冠层含氮量估测[J]. 光谱学与光谱分析 2016(04)
• [5].基于高光谱指数的水稻砷污染胁迫多重判别模型[J]. 环境科学 2010(10)
• [6].基于光谱指数的枸杞叶片水分含量遥感监测研究[J]. 地理与地理信息科学 2019(05)
• [7].基于光谱指数的高温目标识别方法[J]. 国土资源遥感 2019(03)
• [8].基于分数阶微分优化光谱指数的土壤电导率高光谱估算[J]. 生态学报 2019(19)
• [9].基于光谱指数优选的土壤盐分定量光谱估测[J]. 水土保持通报 2018(03)
• [10].MODIS光谱指数在中国西南干旱监测中的应用[J]. 遥感学报 2014(02)
• [11].一种估测小麦冠层氮含量的新高光谱指数[J]. 生态学报 2011(21)
• [12].基于光谱指数的蜜橘成熟度评价模型研究[J]. 中国光学 2018(01)
• [13].基于光谱指数的遥感影像岩性分类[J]. 地球科学(中国地质大学学报) 2015(08)
• [14].基于通用光谱模式分解(UPDM)算法的光谱指数一致性研究[J]. 江苏农业科学 2018(24)
• [15].基于光谱指数的不同叶倾角分布下玉米冠层叶绿素含量反演[J]. 光谱学与光谱分析 2019(07)
• [16].基于穗光谱指数的水稻产量预测[J]. 浙江农业学报 2018(02)
• [17].基于优化光谱指数的新疆春小麦冠层叶绿素含量估算[J]. 麦类作物学报 2019(02)
• [18].不同健康状况松针反射光谱特征分析[J]. 北京测绘 2019(03)
• [19].光谱指数趋势面的城市地表温度降尺度转换[J]. 遥感学报 2014(06)
• [20].草坪绿度光谱指数研究初报[J]. 云南农业大学学报(自然科学版) 2010(06)
• [21].优化光谱指数的露天煤矿区土壤重金属含量估算[J]. 光谱学与光谱分析 2019(08)
• [22].高光谱技术联合归一化光谱指数估算土壤有机质含量[J]. 光谱学与光谱分析 2017(11)
• [23].城市河网尺度的水体光谱指数适宜性分析研究[J]. 光谱学与光谱分析 2019(11)
• [24].基于高光谱成像技术的油菜叶片叶绿素含量预测[J]. 中国农业科技导报 2020(05)
• [25].基于光谱变换的高光谱指数土壤盐分反演模型优选[J]. 农业工程学报 2018(01)
• [26].一种角度光谱指数及其在干旱监测中的应用[J]. 科技风 2018(22)
• [27].光谱指数的植被叶片含水量反演[J]. 光谱学与光谱分析 2018(05)
• [28].基于叶绿素荧光光谱指数的温室黄瓜病害预测[J]. 光谱学与光谱分析 2016(06)
• [29].许昌地区冬小麦长势空间变异研究[J]. 湖北农业科学 2014(15)
• [30].基于星载通道光谱指数与小麦冠层叶片氮素营养指标的定量关系[J]. 应用生态学报 2013(02)

标签：高光谱指数论文;  棉花论文;  冠层等效水厚度论文;  估算论文;