文献类型： 中文期刊
作者： 程晓娟 1 ; 徐新刚 2 ; 陈天恩 1 ; 杨贵军 2 ; 李振海 2 ;
作者机构： 1.山东科技大学测绘科学与工程学院
2.国家农业信息化工程技术研究中心
关键词： NIR-Red光谱特征空间;光谱响应函数;植株含水量;冬小麦;PWI
期刊名称： 光谱学与光谱分析
ISSN： 1000-0593
年卷期： 2014 年 34 卷 06 期
页码： 1542-1547
收录情况： EI ; SCI ; 北大核心 ; CSCD
摘要： 水分含量是表征作物水分胁迫生理状况的重要指标,及时有效地监测作物水分含量对于评估作物水分亏缺平衡,指导农业生产灌溉具有重要意义。基于NIR-Red二维光谱特征空间,尝试构建一种新的作物水分监测指数PWI来估算作物水分含量。以冬小麦作物植被水分含量估算为尝试对象。首先,利用地面实测小麦冠层高光谱数据,结合对应卫星光谱响应函数,模拟当前常用卫星HJ-CCD和ZY-3多光谱数据;然后,对基于NIR-Red二维光谱特征空间的现有植被指数PDI(垂直干旱指数)和PVI(垂直植被指数)进行改进,通过比值变换的方法构建新的指数PWI来估算冬小麦植株含水量(VWC)。结果显示:基于模拟的HJ-CCD和ZY-3卫星宽波段多光谱数据生成的PWI估算小麦VWC具有良好的效果,R2分别达到0.684和0.683,均达到了极显著水平。利用检验样本得到冬小麦VWC估算的R2和RMSE分别为0.764和0.764,3.837%和3.840%,这表明应用提出的新指数PWI估测作物含水量具有一定可行性。同时,也为当前利用主要国产卫星遥感数据HJ-CCD和ZY-3开展作物水分遥感监测应用提供了一种新方法。
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