文献类型： 中文期刊

作者： 董莹莹 ¹ ; 王纪华 ¹ ; 李存军 ¹ ; 杨贵军 ¹ ; 徐新刚 ¹ ; 王慧芳 ¹ ; 黄文江 ¹ ;

作者机构： 1.北京农业信息技术研究中心

关键词： 主成分分析(PCA);统计分析;线性回归;空间尺度;尺度效应;叶面积指数(LAI)

期刊名称： 农业工程学报

ISSN： 1002-6819

年卷期： 2012 年 28 卷 11 期

页码： 164-169

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 为描述多空间尺度观测数据在表达同一区域农作物叶面积指数(LAI)分布特征时存在的差异,该文提出了一种基于主成分分析(PCA)的LAI尺度效应分析方法。该方法充分考虑了多尺度数据的相关性与差异性,从统计分析角度出发,采用PCA进行数据挖掘和信息重组,引入动态多元线性回归模式基于主成分信息(PCs)反演估算LAI,进而定量描述尺度效应。选取大麦和玉米为试验对象,先以地面最细空间尺度观测数据为基准,通过尺度上推构建一系列不同空间尺度数据;再依据上述尺度效应分析方法进行有效信息提取和LAI估算,并纳入有效主成分个数(NEPCs)、决定系数(R2)和平均相对精度(MRA)等参数定量描述尺度效应。理论分析和数值实践证实了该方法在农作物LAI尺度效应定量分析中的可行性和有效性。