【摘 要】
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为提高小麦条锈病遥感监测精度,综合利用反射率光谱在作物生化参数探测方面的优势和叶绿素荧光在光合生理诊断方面的优势,构建了冠层日光诱导叶绿素荧光(Solar-induced chlor
【机 构】
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西安科技大学测绘科学与技术学院,中国科学院空天信息创新研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41601467)
论文部分内容阅读
为提高小麦条锈病遥感监测精度,综合利用反射率光谱在作物生化参数探测方面的优势和叶绿素荧光在光合生理诊断方面的优势,构建了冠层日光诱导叶绿素荧光(Solar-induced chlorophyll fluorescence,SIF)协同反射率光谱吸收参量的初始特征集合,并基于融合遗传算法(Genetic algorithm,GA)和支持向量回归(Support vector regression,SVR)算法对初始特征集合与SVR参数进行联合优选,确定遥感监测小麦条锈病严重度的敏感因子,建立基于GA-SVR
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