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荔枝花芽分化期叶片的光谱特征及其养分预测被引量：5: 2010年; 为实现荔枝营养状况的快速监测,提高荔枝的精细施肥管理水平,服务华南荔枝的高产优质安全生产,研究了广州白云区荔枝花芽分化期冠层高光谱4种变化形式的特性,结果表明荔枝秋梢冠层叶片光谱具有植物光谱共性。结合试验测得的冠层叶片生化养分数据(全氮、全磷、叶绿素、有机碳)分别与光谱反射率这4种形式作相关性分析。选择最显著相关的波段进行曲线拟合,结果表明:叶绿素、有机碳含量的最佳光谱诊断敏感波段分别是反射率一阶导数的1562nm(r=0.8944)、1720nm(r=0.7827),全氮、全磷的最佳光谱诊断敏感波段分别是倒数对数一阶导数的2059nm(r=0.8073),1347nm(r=0.7575);全氮、叶绿素、有机碳指数函数拟合最优(RMSE分别为0.002730,0.008138和0.000416),全磷线性模型最优(RMSE=0.000336)。研究结果对华南精细荔枝果业的实施和果业环境保护都具有一定的指导意义。; 王颖芳陈水森李丹周霞王建芳; 关键词：光谱分析养分荔枝冠层

高光谱遥感数据植被信息提取方法被引量：18: 2010年; 利用高光谱分辨率遥感卫星影像提取植被分布信息时,需要考虑混合像元和训练样本大小的影响,以提高植被信息提取的精度。该文以广州市北部为例,利用线性光谱混合模型和支持向量机方法进行Hyperion影像分类,估计荔枝分布信息。将其结果与QuickBird 1m空间分辨率影像进行对比,利用地图方格网中随机选取的验证点评价精度,信息提取精度达到85.7%,而光谱角度制图提取的精度仅为74.3%。结果表明,混合像元分解模型和支持向量机结合的方法和其他传统的利用光谱信息提取方法相比,能够提高植被分布信息提取的精度。; 李丹陈水森陈修治; 关键词：遥感支持向量机线性光谱混合模型荔枝 HYPERION

水稻籽粒蛋白质含量的高光谱估测研究被引量：6: 2009年; 探索不同高光谱模型估测水稻籽粒蛋白质含量的精度,对于快速、无损、准确地监测水稻籽粒品质具有重要意义。在浙江省海宁市晚稻收获期同步采集了水稻籽粒光谱反射率与蛋白质含量数据,并分别对获取的数据进行了单波段相关分析、植被指数回归分析、神经网络模拟。通过分析得出以下结论：（1）水稻籽粒光谱反射率、微分光谱与对应的蛋白质含量密切相关。其中,在蓝光、红光和近红外处光谱反射率与水稻籽粒蛋白质含量的相关系数和确定性系数稳定且较高,而微分光谱与水稻籽粒蛋白质含量之间的相关系数和确定性系数变化较大,在500-750 nm间则相对稳定;（2）5种植被指数和水稻籽粒蛋白质含量均密切相关。线性模型的预测值与实测值之间的相关系数在0.44-0.55之间,均方根差在0.46-0.79之间;（3）神经网络模型可以容纳更多的相关波段参与水稻籽粒蛋白质含量的估算,实测值与预测值的相关系数高于其他模型,而均方根差低于其他模型,可以用于快速无损检测水稻籽粒蛋白质含量。; 张浩姚旭国张小斌金千瑜郑可锋; 关键词：水稻籽粒遥感统计模型神经网络植被指数

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农业部资源遥感与数字农业重点开放实验室基金(RDA0806)