您好,欢迎访问北京市农林科学院 机构知识库!

小麦冠层理化参量的高光谱遥感反演试验研究

文献类型: 中文期刊

作者: 杨敏华 1 ; 刘良云 2 ; 刘团结 2 ; 黄文江 1 ; 赵春江 1 ;

作者机构: 1.北京农业信息技术研究中心

2.中国科学院遥感应用研究所

关键词: 高光谱遥感;生物物理与化学参数;小麦冠层

期刊名称: 测绘学报

ISSN: 1001-1595

年卷期: 2002 年 04 期

页码: 36-41

收录情况: EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要: 以国产成像光谱仪所获高光谱遥感数据为基础 ,根据田间同步采样数据建立的基于反射光谱特征的小麦冠层生物物理和生物化学估计模型 ,实现了用航空高光谱遥感数据对田间小麦冠层理化参量的整体反演。结果表明 :用高光谱遥感方法估计小麦冠层理化参量是可行的 ;以理化参数为“波段”的数字图像及其处理 ,为农学家以理化参量的空间分布及其差异解释作物产量空间分布差异和研究作物生态生理机理提供了新的手段

  • 相关文献

[1]基于光谱特征与PLSR结合的叶面积指数拟合方法的无人机画幅高光谱遥感应用. 高林,杨贵军,李长春,冯海宽,徐波,王磊,董锦绘,付奎. 2017

[2]高光谱遥感监测冬小麦条锈病的研究进展(综述). 黄木易,王纪华,黄义德,黄文江,赵春江,刘良云. 2004

[3]高光谱遥感在植被理化信息提取中的应用动态. 谭昌伟,王纪华,黄文江,刘良云,黄义德,严伟才. 2005

[4]高光谱遥感叶面积指数(LAI)反演研究现状. 邢著荣,冯幼贵,李万明,王萍,杨贵军. 2010

[5]用高光谱微分指数监测冬小麦病害的研究. 蒋金豹,陈云浩,黄文江. 2007

[6]基于GA的GRNN高光谱遥感反演冬小麦叶片氮含量模型的建立与验证. 孙焱鑫,王纪华,李保国,刘良云,黄文江,赵春江. 2007

[7]应用波段深度分析和偏最小二乘回归的冬小麦生物量高光谱估算. 付元元,王纪华,杨贵军,宋晓宇,徐新刚,冯海宽. 2013

[8]主成分分析法与植被指数经验方法估测冬小麦条锈病严重度的对比研究. 陈云浩,蒋金豹,黄文江,王圆圆. 2009

[9]小麦条锈病高光谱近地与高空遥感监测比较研究. 蔡成静,马占鸿,王海光,张玉萍,黄文江. 2007

[10]融合可见光-近红外与短波红外特征的新型植被指数估算冬小麦LAI. 李鑫川,鲍艳松,徐新刚,金秀良,张竞成,宋晓宇. 2013

[11]用高光谱微分指数估测条锈病胁迫下小麦冠层叶绿素密度. 蒋金豹,陈云浩,黄文江. 2010

[12]冬小麦条锈病严重度不同估算方法对比研究. 王静,景元书,黄文江,张竞成,赵娟,张清,王力. 2015

[13]基于BP和GRNN神经网络的冬小麦冠层叶绿素高光谱反演建模研究. 孙焱鑫,王纪华,李保国,刘良云,黄文江,赵春江. 2007

[14]基于改进的PRI方法对植被冠层叶绿素含量的反演. 宁艳玲,张学文,韩启金,杨宝祝. 2014

[15]基于概率神经网络的水稻穗颈瘟高光谱遥感识别初步研究. 李波,刘占宇,武洪峰,徐新刚,孙安利,黄敬峰. 2009

[16]基于可见光-近红外光谱特征参数的苹果叶片氮含量预测. 杨福芹,冯海宽,李振海,杨贵军,戴华阳. 2017

[17]基于微分变换定量反演土壤有机质及全氮含量. 高颖,王延仓,顾晓鹤,周新武,马样,宣孝义. 2020

[18]基于可见光-近红外新光谱特征和最优组合原理的大麦叶片氮含量监测. 徐新刚,赵春江,王纪华,李存军,杨小冬. 2013

[19]作物氮素营养诊断方法的研究现状及进展. 郭建华,赵春江,王秀,陈立平. 2008

[20]冬小麦条锈病严重度高光谱遥感反演模型研究. 蒋金豹,陈云浩,黄文江,李京. 2007

作者其他论文 更多>>