【摘 要】
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针对现有研究在反演叶绿素含量不足的问题，该文基于地面高光谱和实测农学数据，采用PROSAIL模型和连续小波变换并结合偏最小二乘回归、支持向量机和人工神经网络方法反演冬小麦
【机 构】
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辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院; 农业部农业遥感机理与定量遥感重点实验室北京农业信息技术研究中心; 国家农业信息化工程技术研究中心; 北京市农业物联网工程技术研究中心
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFD0700303);国家自然科学基金项目(61661136003,41471351)
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针对现有研究在反演叶绿素含量不足的问题，该文基于地面高光谱和实测农学数据，采用PROSAIL模型和连续小波变换并结合偏最小二乘回归、支持向量机和人工神经网络方法反演冬小麦叶绿素。先通过PROSAIL模型模拟作物光谱，再对模拟光谱进行连续小波变换，筛选出敏感波段和尺度并应用于4组实测数据，最后利用小波系数和实测叶绿素构建偏最小二乘回归、支持向量机和人工神经网络反演模型。研究结果表明，利用小波系数构建反演模型的精度相比于植被指数反演有所提高，在基于小波系数反演叶绿素的方法中偏最小二乘法精度略高于其他两种方法。通过将PROSAIL模型、连续小波变换和偏最小二乘回归结合能够实现冬小麦叶绿素遥感估算。
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