基于无人机高光谱遥感的东北粳稻冠层叶片氮素含量反演方法研究

来源 :光谱学与光谱分析 | 被引量 : 0次 | 上传用户：bingdaogege

【摘要】

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为探究遥感监测水稻冠层叶片氮素含量的较优高光谱反演模型,以水稻小区试验为基础,获取了不同生长期水稻冠层高光谱数据。在综合比较一阶导数变换(1-Der)、标准正态变量变换(

【作者】

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冯帅许童羽于丰华陈春玲杨雪王念一

【机构】

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沈阳农业大学信息与电气工程学院,沈阳农业大学辽宁省农业信息化工程技术中心

【出处】

：

光谱学与光谱分析

【发表日期】

：

2019年10期

【关键词】

：

水稻氮素无人机高光谱处理植被指数反演模型

【基金项目】

：

国家“十三五”重点研发计划项目(2016YFD0200600,2016YFD0200603)资助

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为探究遥感监测水稻冠层叶片氮素含量的较优高光谱反演模型,以水稻小区试验为基础,获取了不同生长期水稻冠层高光谱数据。在综合比较一阶导数变换(1-Der)、标准正态变量变换(SNV)和SG滤波法等处理方法基础上,提出一种将SNV与一阶导数变换的SG滤波法相结合的光谱处理方法(SNV-FDSGF),并将处理后的数据经无信息变量消除法(UVE)与竞争自适应重加权采样法(CARS)选出不同生长期的敏感波段。将各生长期的敏感波段两两随机组合,并构建与水稻叶片含氮量相关性较高的差值光谱植被指数(DSI)、比值光谱植被指

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