文献类型： 中文期刊

作者： 陈帼 ¹ ; 徐新刚 ² ; 杜晓初 ³ ; 杨贵军 ² ; 赵晓庆 ² ; 魏鹏飞 ¹ ; 王玉龙 ² ; 范玲玲 ² ;

作者机构： 1.湖北大学资源与环境学院

2.农业部农业遥感机理与定量遥感重点实验室 / 北京农业信息技术研究中心

3.湖北大学资源环境学院

关键词： 收获指数;偏最小二乘法;冬小麦;组合预测法;遥感光谱;多生育期

期刊名称： 中国农业信息

ISSN： 1672-0423

年卷期： 2019 年 31 卷 002 期

页码： 28-38

摘要： [目的]通过遥感反演测量收获指数(HI),可节省时间和人力,但需要提高精度.通过权重最优组合算法改善收获指数估算精度,为基于多时相多光谱信息的HI遥感估算提供新方法参考.[方法]利用测定的冬小麦多个关键生育期的冠层光谱数据,对筛选的44种常用植被指数与实测收获指数进行相关性分析,挑选出每个育期中5种最优的典型植被指数;应用偏最小二乘(PLS)的方法建模,分别得到基于单个生育期光谱信息的HI遥感估测模型;借鉴组合预测原理,应用组合预测方法对全部单生育期的各HI光谱模型赋予最优权重,最终构建基于多生育期数据的HI光谱组合预测模型.[结果](1)利用PLS后,单一生育期的建模结果较单一植被指数有所改进,但仍有待提高;(2)应用组合预测原理的HI组合预测模型,显著改善了HI的估测精度,R2达到0.55,较单生育期的建模预测,提升了13%.[结论]基于多生育期信息的组合预测方法,对各单一生育期HI预测模型赋予最优权重进行优化组合,实质间接利用了各生育期对作物HI形成的贡献,显著提高冬小麦收获指数的估测精度,是一种新颖的作物HI遥感估测方法.