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基于小波技术的冬小麦植株组分含水率估测模型

文献类型： 中文期刊

作者： 李辰 1 ; 王延仓 2 ; 李旭青 2 ; 杨秀峰 2 ; 顾晓鹤 3 ;

作者机构： 1.北京空间机电研究所

2.北华航天工业学院遥感信息工程学院

3.国家农业信息化工程技术研究中心

关键词： 冬小麦;植株组分;含水率;小波技术;偏最小二乘

期刊名称： 农业机械学报

ISSN：

年卷期： 2021 年 003 期

页码： 193-201

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 为研究光谱对冬小麦植株组分含水率的估测能力,分析小波技术对光谱信息的分离规律,以冬小麦冠层光谱数据与相应的冬小麦植株叶片、茎秆、麦穗含水率的测定值为数据源,先采用小波技术分离冬小麦冠层光谱信息,再将分离的光谱信息与冬小麦各植株组分的含水率进行相关性分析,并提取敏感波段;最后利用偏最小二乘算法构建冬小麦植株组分含水率的估测模型,并进行了验证与评价。研究表明:经小波技术分解后,冬小麦冠层光谱内的吸收特征逐分解水平分离至高频信息内,且各分解水平所代表的吸收特征按强度依次分布于高频信息的分解水平H1～H10内;冬小麦麦穗含水率估测模型的精度与稳定性较强,茎秆次之,叶片稳定性最差,说明扬花期后的冬小麦水分供给已不再适合只采用叶片含水率进行评定,应增加或替换检测指标。

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