文献类型：期刊文章

作　　者：梁亮[1,2] 杨敏华[1] 邓凯东[3] 张连蓬[2] 林卉[2] 刘志霄[4]

机构地区：[1]中南大学地球科学与信息物理学院,长沙410083 [2]徐州师范大学测绘学院,徐州221116 [3]金陵科技学院动物科学与技术学院,南京210038 [4]吉首大学生物资源与环境科学学院,吉首416000

出　　处：《生态学报》

基　　金：国家自然科学基金项目(30570279);中南大学优秀博士论文扶持项目(2008yb024);江西省数字国土重点实验室开放基金资助项目(DLLJ201009);河南理工大学矿山空间信息技术国家测绘局重点实验室开放基金资助项目(KLM201011);江苏省"青蓝工程"资助项目

年　　份：2011

卷　　号：31

期　　号：21

起止页码：6594-6605

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、GEOBASE、IC、JST、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、ZR、核心刊

摘　　要：提出了一种估测小麦冠层氮含量的新高光谱指数———微分归一化氮指数(FD-NDNI)。以FieldSpec Pro FR地物光谱仪采集拔节后至孕穗前小麦的冠层光谱190份,随机抽取142份作为训练集,其余48份作为预测集。将光谱以小波阈值去噪法去噪后,利用其525、570与730 nm处的一阶导数值,采用差值、比值以及归一化的方法构建了12种光谱指数以实现小麦冠层氮含量的估测,并与mNDVI705、mSR以及NDVI705等22种常用指数进行了比较分析。发现指数FD-NDNI对小麦冠层氮含量的估测结果最佳,其估测模型(指数形式)校正集决定系数(C-R2)与预测集决定系数(P-R2)分别达0.818与0.811,优于mNDVI705等常用指数。进一步分析表明,在各指数中,FD-NDNI对叶面积系数最不敏感,可最有效地避免冠层郁闭度等因素对氮含量估测的影响。为优化结果,采用最小二乘支持向量回归算法(LS-SVR)对模型进行了改进,当模型惩罚系数C与RBF核函数参数g取得最优解6.4与1.6时,其C-R2与P-R2分别提高至0.846与0.838,具有比指数模型更高的精度。结果表明:FD-NDNI是小麦冠层氮含量估测的优选指数,LS-SVR为建模的优选算法。

关 键 词：高光谱指数  小麦 氮 叶面积指数 遥感 支持向量回归

分 类 号：S512.1]