文献类型： 中文期刊
作者： 陈云浩 1 ; 蒋金豹 1 ; 黄文江 2 ; 王圆圆 1 ;
作者机构： 1.北京师范大学资源学院
2.国家农业信息化工程技术研究中心
关键词： 高光谱遥感;条锈病;小麦;主成分分析;病情指数;反演模型
期刊名称： 光谱学与光谱分析
ISSN： 1000-0593
年卷期： 2009 年 29 卷 08 期
页码： 2161-2165
收录情况： EI ; SCI ; 北大核心 ; CSCD
摘要： 通过人工田间诱发不同等级小麦条锈病,在不同生育期测定染病冬小麦冠层光谱及其病情指数(disease index,DI)。利用主成分分析法提取冠层光谱350～1350nm范围内的前5个主成分(principal components,PCs),以及一阶微分光谱在蓝边(490～530nm),黄边(550～582nm)和红边(630～673nm)内的前3个PCs,并利用逐步回归法建立反演模型,其结果分别与植被指数经验模型进行对比,结果表明:以一阶微分PCs为变量的模型精度优于其他模型,其RMSE为7.65,相对误差为15.59%。通过对预测值与实测值对比发现,以微分指数SDr′/SDg′为变量的模型适合监测冬小麦早期病情,而以一阶微分PCs为变量的模型特别适合监测冬小麦条锈病病情较严重期。研究结果对利用高光谱遥感监测与评估小麦病害程度具有实际应用价值。
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