文献类型： 中文期刊

作者： 张传波 ¹ ; 李卫国 ¹ ; 王晶 ² ; 李伟 ³ ; 马廷淮 ⁴ ;

作者机构： 1.江苏大学农业工程学院

2.江苏省农业科学院农业经济与信息研究所

3.江苏大学流体机械工程技术研究中心

4.南京信息工程大学

关键词： 农田土壤水分含量;作物生长;多光谱波段反射率;植被指数;神经网络

期刊名称： 江苏农业学报

ISSN： 1000-4440

年卷期： 2022 年 38 卷 001 期

页码： 111-118

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 为了建立快速、有效的农田土壤水分含量(SMCF)遥感估测方法,在江苏省连云港市东海县、泰州市兴化市和盐城市大丰区布设SMCF遥感估测试验.在获取作物冠层近红外波段反射率(Near-infrared bandreflectance,Rnir)、红光波段反射率(Red bandreflectance,Rred)以及SMCF的基础上,通过分析波段反射率和植被指数多个遥感光谱特征指标与SMCF之间的相关性,构建基于BP神经网络的SMCF遥感估测模型,并与多元线性回归模型估测精度进行比较.结果表明,Rnir、Rred、差值植被指数(DVI)和比值植被指数(RVI)与SMCF间呈正相关关系,归一化差值植被指数(NDVI)和SMCF间呈负相关关系,各指标与SMCF的相关性从高到低依次为Rnir>DVI>Rred>NDVI>RVI,其中Rnir与SMCF相关性最高,相关系数为0.765.利用BP神经网络建立的SMCF估测模型的决定系数(R2)为0.928,均方根误差(RMSE)为3.61%,平均相对误差(ARE)为9.07%.利用多元线性回归方法建立的SMCF估测模型的R2为0.660,RMSE为7.65%,ARE为21.43%.二者相比可以看出,BP神经网络SMCF估测模型的估测效果明显优于多元线性回归模型,说明将神经网络算法与波段反射率和植被指数结合建模,可以有效提高SMCF的估测精度.