文档介绍：万方数据
谥脖灰堵趟睾扛吖馄追囱葜械挠τ姚付启,张振华钊笱,孙金伟鹾=,任尚岗引言第卷,第月光谱学与光谱分析鞅迸┝挚萍即笱虢ㄖこ萄г海挛餮盍摘要利用阈揭巴夤馄滓呛蚐堵趟丶剖挡饬寺湟独妒鞣ü嗤⒚ò籽钜镀母光谱反射率与叶片绿度,建立了个常见植被指数叶绿素含量估算模型,并采用相关系数较大波段作为人工神经网络模型的输入变量进行了叶绿素含量的估算,将自适应神经模糊推理系统应用到植被叶绿素含量高光谱反演中。结果表明:个常见植被指数中归一化植被指数可以较为精确反演叶绿素含量,法国梧桐、毛白杨归一化植被指数回归模型确定性系数分别为.ü桐、毛白杨预测值与实测值之间的线性回归的确定性系数分别为可以大大提高反演精度,法国梧桐、毛白杨预测值与实测值之间的线性回归的确定性系数分别为且恢至己玫闹脖灰堵趟睾扛吖馄追囱菽J健关键词高光谱;叶绿素含量;植被指数;;中图分类号:。.文献标识码:,直接影响植被光合作用的光能利用。植被色素含量与其光合能力、发育阶段和氮素状况有较好的相关性,已经成为评价植被长势的一种有效手段由于植被和叶子反射光谱在可见光范围主要受植被色素绿素和类胡萝卜素挠跋欤诮焱馇蛟蛑饕J芤蹲幽部结构、生物量、蛋白质、纤维素等影响,因此,可以用植被冠层和叶片的反射光谱来估算其生化参数,特别是色素含量=昀捶⒄蛊鹄吹母吖馄滓8屑际酰捎谄渚哂胁ǘ多且窄的特点,能直接对植被进行微弱光谱差异的定量分析,为植被生理参数的定量化诊断提供了简便、快速、有效、非破坏性的数据采集和处理方法。植被叶绿素含量的高光谱遥感检测首先是在叶片级别开展的诠诓慵侗鸬玫修正和发展Mǔ#酶吖馄追直媛室8惺莨兰浦脖生化参数主要有喾椒ǎ阂皇峭ü嘣M臣品治龇椒ǎ括光谱反射率、导数光谱、植被指数、去包络线方法“欢是基于特征光谱位置变量的分析技术,包括红边位置、绿峰位置等蝗枪庋Т淠P头椒╗。迄今为止,高光谱遥感在检测植被,尤其是农作物的叶绿素含量反演方面已经取得了很大进展。蒋金豹等对在病害胁迫下冬小麦冠层叶片色素含量的高光谱遥感估算进行了研究凰慰I降榷源蠖构诓愕姆瓷渎使馄子胍堵趟睾恐的关系进行了研究阳;易秋香等对玉米冠层的原始反射率、高光谱特征参数以及植被指数与叶绿素含量之间的关系进行了研究;吉海彦等用偏最小二乘方法建立了冬小麦叶片叶绿素与反射光谱的定量分析模型“。目前由于地域与仪器设备的关系,对一些落叶阔叶树种的研究甚少“,将人工神经网络应用到高光谱估算中在国内也处于研究初期¨。,并将与τ玫叶绿素含量估算中,以期为利用卫星遥感监测落叶阔叶树种叶绿素含量的变化提供依据。琋,—,扯ù笱У乩碛牍婊г海蕉烫扯ù笱蒲аг海蕉烫珹收稿日期:—薅┤掌冢—基金项目:国家自然科学基金项目,山东省教育厅项目吐扯ù笱Т葱峦哦咏ㄉ柘钅孔手作者简介:姚付启,年生,西北农林科技大学水利与建筑工程学院在读博士研究生:.ㄑ读O等:畉
万方数据
,和咖的平均反射率。在本文删明凰光谱学与光谱分析利用漫反射参考板进行仪器的优化,测定时,将待测叶片平般采用分光光度法,但是大量研究表明阔叶树种叶片绿色度饷扛鲅返墓馄追瓷渎植被指数叶绿素