【摘 要】
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叶绿素含量的快速估算对于及时了解作物的长势、 病虫害监测以及产量的评估都具有重要意义。 利用自主研发的多角度成像观测系统获取了不同生育期玉米的高光谱影像, 精确地提取出主平面内各个观测角度下玉米冠层的反射率。 通过对ACRM模型模拟值和实测值的分析, 计算出玉米冠层红波段下的热点-暗点指数(HDS), 并利用该指数对TCARI进行改进, 提出一个基于多角度观测的新型植被指数HD-TCARI, 最后使用多角度高光谱成像数据对其进行了地面验证。 结果表明, HD-TCARI能够减小LAI对叶绿素估算的影响,
【机 构】
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安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,安徽合肥230039北京农业信息技术研究中心,北京100097中国科学院遥感与数字地球研究所,北京100094DepartmentofGeography,U
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叶绿素含量的快速估算对于及时了解作物的长势、 病虫害监测以及产量的评估都具有重要意义。 利用自主研发的多角度成像观测系统获取了不同生育期玉米的高光谱影像, 精确地提取出主平面内各个观测角度下玉米冠层的反射率。 通过对ACRM模型模拟值和实测值的分析, 计算出玉米冠层红波段下的热点-暗点指数(HDS), 并利用该指数对TCARI进行改进, 提出一个基于多角度观测的新型植被指数HD-TCARI, 最后使用多角度高光谱成像数据对其进行了地面验证。 结果表明, HD-TCARI能够减小LAI对叶绿素估算的影响, 当叶绿素浓度大于30 μg·cm-2, HD-TCARI与LAI的相关性R2仅为26.88%~28.72%; 当叶绿素浓度较高时, HD-TCARI具有抗“饱和”的特性在LAI在1~6之间变化时, HD-TCARI与叶绿素浓度的线性关系R2较TCARI提高了约9%左右。 利用多角度高光谱成像数据对HD-TCARI进行地面验证, 其与叶绿素浓度的线性关系(R2=66.74%)明显优于TCARI所建立的估算模型(R2=39.92%), 证明了HD-TCARI指数具有更好地估算叶绿素浓度的潜力。
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