持续受涝对冬小麦高光谱特征参数的影响分析

文献类型： 中文期刊

第一作者： 段丁丁

作者： 段丁丁;熊勤学;刘莉;何英彬

作者机构：

关键词： 高光谱;光谱特征;光谱参数;冬小麦;涝害

期刊名称： 中国农业信息

ISSN： 1672-0423

年卷期： 2018 年 02 期

页码： 86-94

摘要： 【目的】高光谱特征参数能够突出原始光谱的感兴趣信息,分析冬小麦的高光谱特征参数随受涝时间的变化特征,提出一种快速识别冬小麦受涝的方法,可为冬小麦涝害监测提供理论支撑。【方法】文章在冬小麦灌浆期设置持续淹水8天的处理,采集涝害处理当天、第3d、第5d、第7d的反射光谱特征,以高光谱位置参数、振幅参数、面积参数和反射率参数为研究指标,对比分析了健康和受涝冬小麦18个高光谱特征参数的变化特征,并根据高光谱特征参数的差异性指数随受涝时间的变化特征判断冬小麦的受涝程度。【结果】(1)受涝冬小麦的红边位置发生"蓝移",红谷、绿峰和黄边位置发生"红移";4个振幅参数值均减小;近红外面积和绿峰面积增大,红边、黄边和蓝边面积减小;绿峰反射率Rg和红谷反射率Ro增大,两者的比值Rg/Ro和归一化值(Rg-Ro)/(Rg+Ro)则减小;(2)根据不同高光谱特征参数差异性指数的大小及变化特征,提取出红边位置、最小振幅、近红外面积和红谷反射率为判断冬小麦受涝与否的最佳参数;高光谱反射率参数和面积参数可在受涝前期快速识别冬小麦受涝与否,高光谱振幅参数能够在受涝后期判断受涝程度。(3)不同高光谱特征参数识别冬小麦受涝的优劣能力从强到弱依次为:高光谱振幅参数>高光谱面积参数>高光谱反射率参数>高光谱位置参数。【结论】高光谱特征参数的变化特征能够用来判断冬小麦受涝与否以及受涝程度,可为冬小麦涝害遥感监测提供理论支撑。

分类号： S422`S512.11

  • 相关文献

[1]不同高光谱特征参数区分马铃薯品种的优劣势分析. 段丁丁,何英彬,罗善军,王卓卓. 2018

[2]佛手瓜叶片光谱特征与SPAD值估算模型研究. 舒田,黎瑞君,陈智虎,孙长青,刘春艳,许元红. 2023

[3]葡萄叶片叶绿素含量高光谱估测模型研究. 牛鲁燕,张晓艳,郑纪业,孔庆富,王风云. 2018

[4]基于成像高光谱的苹果叶片叶绿素含量估测模型研究. 牛鲁燕,郑纪业,张晓艳,孙家波,王风云,孔庆福. 2018

[5]草地退化的高光谱遥感监测方法. 王焕炯,范闻捷,崔要奎,周磊,闫彬彦,吴代晖,徐希孺. 2010

[6]基于成像高光谱的小麦叶片叶绿素含量估测模型研究. 牛鲁燕,孙家波,刘延忠,张晓艳. 2016

[7]基于多时相航空高光谱遥感影像的冬小麦长势空间变异研究. 宋晓宇,王纪华,阎广建,黄文江,刘良云. 2010

[8]基于无人机成像高光谱影像的冬小麦LAI估测. 陶惠林,冯海宽,杨贵军,杨小冬,刘明星,刘帅兵. 2020

[9]县域冬小麦生物量动态变化遥感估测研究. 尹雯,李卫国,申双和,董莹莹,王志明,陈华. 2018

[10]不同氮素营养条件下的冬小麦生理及光谱特性. 景娟娟,王纪华,王锦地,刘良云,黄文江,赵春江. 2003

[11]表征冬小麦倒伏强度敏感冠层结构参数筛选及光谱诊断模型. 束美艳,顾晓鹤,孙林,朱金山,杨贵军,王延仓. 2019

[12]最小二乘支持向量机方法对冬小麦叶面积指数反演的普适性研究. 谢巧云,黄文江,梁栋,彭代亮,黄林生,宋晓宇,张东彦,杨贵军. 2014

[13]基于高光谱遥感与SAFY模型的冬小麦地上生物量估算. 刘明星,李长春,李振海,冯海宽,杨贵军,陶惠林. 2020

[14]基于面积指数的植株氮含量遥感估算. 杨福芹,冯海宽,谢瑞,韩佩佩,戴渝心,蔡国盛,金丽妍. 2020

[15]冬小麦条锈病的光谱特征及遥感监测. 王纪华,黄文江,黄义德,赵春江,万安民. 2003

[16]冬小麦条锈病生理变化及其遥感机理. 黄义德,黄文江,刘良云,王纪华,万安民. 2004

[17]冬小麦拔节期冻害后高光谱特征. 李章成,周清波,吕新,林海荣,李森. 2008

[18]基于新型植被指数的冬小麦LAI高光谱反演. 束美艳,顾晓鹤,孙林,朱金山,杨贵军,王延仓,张丽妍. 2018

[19]利用高光谱微分指数进行冬小麦条锈病病情的诊断研究. 蒋金豹,陈云浩,黄文江. 2007

[20]冬小麦白粉病冠层光谱特征解析与病情指数反演. 范友波,顾晓鹤,王双亭,杨贵军,王磊,王立志,陈召霞. 2017

作者其他论文 更多>>

微信小程序