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| 1 | 新疆典型绿洲土壤电导率和pH值的光谱响应特征显示文摘土壤理化性质影响土壤质量,直接决定作物的产量,极易受到灌溉的影响。选择新疆典型绿洲———渭干河-库车河三角洲绿洲作为靶区,利用土壤光谱反射率预测土壤的电导率、pH值。首先,对土壤光谱反射率做变换,得到18种形式的反射率;其次,对18种形式的反射率与土壤电导率、pH值进行相关与回归分析,得到预测方程;最后,验证预测方程的精度,并确定最佳方程。结果显示:可以用土壤的光谱反射率预测土壤电导率、pH值,土壤电导率的预测方程为反射率的一阶导数微分形式,均方根误差为0.184;土壤pH值的预测方程为倒数的二阶导数微分形式,均方根误差为0.278。快速预测土壤电导率、pH值可以为土壤质量的评价提供数据基础,有利于正确有效地指导农业生产。 | 赵振亮 西甫拉提.特依拜 丁建丽 张飞 雷磊 买买提.沙吾提 | 2013 | 中国沙漠2013，33，5： | 14 |
| 2 | 科尔沁沙地几种固沙植物光谱-生物量模型构建与分析显示文摘在控制背景反射噪音、植被盖度和水分含量的条件下,利用ASD光谱仪对科尔沁沙地4种主要固沙植物杨树(Populus spp.)、黄柳(Salix gordejevii)、小叶锦鸡儿(Caragana microphylla)、樟子松(Pinus sylvestris)光谱反射特征和地面光谱生物量模型构建进行了研究。结果表明:科尔沁沙地4种主要固沙植物光谱反射曲线的趋势基本一致,但是在620~670nm与841~876nm波长范围内存在差别,其中在波长620~670nm最易识别的植物为小叶锦鸡儿,其次是黄柳、杨树,在波长841~876nm范围最易识别的植物为樟子松、杨树。不同植物的NDVI与盖度和生物量的关系密切,模型拟合精度较高。相对而言,NDVI-盖度模型优于NDVI-生物量模型。不同植物种构建的NDVI盖度模型计算结果相差较小,而NDVI生物量模型的计算结果相差较大。在区域植被生产力遥感监测中,植被样方选择要考虑优势植物种影响,数据采样要涵盖研究区主要植物种。 | 岳喜元 常学礼 刘良旭 黄海涛 | 2014 | 中国沙漠2014，34，6： | 9 |
| 3 | 基于成像高光谱的小麦叶片叶绿素含量估测模型研究显示文摘为了探索小麦叶片的光谱特征和敏感波段,建立小麦叶绿素含量与光谱特征参量间的定量关系模型,以促进高光谱技术在小麦精准施肥以及快速、无损长势监测中的应用。采用相关分析法分析了叶绿素含量与光谱反射率及其一阶导数的关系,建立了叶绿素含量监测模型。经筛选验证确定小麦叶绿素含量的最佳估测模型为SPAD=36.75+188.168R387和SPAD=2 094.242R'7153+112 646.744R'7152-1.561E7R'715+42.991。这2个模型均可较好地估测小麦叶片的SPAD值,相比较而言,基于波段R387建立的SPAD估测模型精确度更高。 | 牛鲁燕 孙家波 刘延忠 张晓艳 | 2016 | 河南农业科学2016，45，4： | 6 |
| 4 | 干旱区盐渍化土壤高光谱遥感信息分析与提取显示文摘以干旱区典型区域新疆渭干河-库车河三角洲绿洲为研究区,以环境小卫星高光谱影像及野外实测土壤含盐量为主要数据源,进行光谱反射率及其变换形式与土壤含盐量的相关性分析,筛选盐渍化土壤响应最敏感波段,利用多元线性回归分析方法,建立基于HSI影像的研究区土壤含盐量定量反演模型。结果表明:研究区土壤含盐量与HSI波段的敏感性随着波长的增加而增强,位于近红外波段范围(797.826-923.913nm)的相关系数R普遍较高,基本在0.7左右。土壤光谱反射率对数的倒数一阶微分变换在628.261nm和923.913nm的波段组合为最佳敏感波段,所构建的土壤含盐量反演模型为最优模型,模型方程为Y=-11.731-114.996X628.261-186.637X923.913,模型及检验的决定系数R2都在0.85以上,均方根误差RMSE约为2.7。该模型的建立为地区土壤含盐量信息的提取及监测提供了参考。 | 雷磊 江红南 阿尔达克.克里木 伍漫春 | 2014 | 干旱区资源与环境2014，28，3： | 6 |
| 5 | 艾比湖流域盐渍土含水量光谱特征分析与建模显示文摘盐渍土表层盐分累积与土壤含水量有着直接的关系。为了建立干旱区盐渍土含水量高光谱遥感监测模型,本文以艾比湖流域不同含水量的盐渍土为研究对象,采用光谱反射率变换和多元统计分析(MSAM)方法,对土壤含水量的光谱特征进行分析和建模。结果表明:随着土壤含水量的增加,土壤反射率呈下降趋势;在一定范围内,波长越长,土壤光谱反射率与含水量的相关性越高,其中1 937 nm处的土壤光谱反射率与含水量具有最高的相关性(r=-0.636)。对土壤光谱反射率进行8种光谱反射率变换后,在此基础上利用多元统计方法分析盐渍土的不同含水量与光谱之间的相关性,筛选敏感波段,建立关系模型。得出对数一阶微分(Logarithm First Order Differential)在波长2 024和2 357 nm建立的模型以及均方根一阶微分(Root Mean Square First Order Differential)在波长1 972和2 357 nm建立的模型最优,相关系数r分别为0.894和0.865。基于上述模型作者构建了一种耦合模型,其相关性r=0.926比对数一阶微分模型提高了0.032,比均方根一阶模型提高了0.061;因此,所构建的盐渍土含水量估算模型是可行的,可以为遥感反演提供理论参考,对高光谱遥感反演具有一定意义。 | 张海威 张飞 李哲 井云清 | 2017 | 中国水土保持科学2017，15，1： | 6 |
| 6 | 高光谱遥感在锡林浩特2种草地类型生产力监测中的应用显示文摘为构建锡林浩特2种草地类型的反射光谱特征值与生物量关系模型,使用地物波谱仪对放牧区、禁牧区的羊草(Leymus chinensis)+杂类草型草地和具锦鸡儿(Caragana microphylia)的克氏针茅(Stipa krylovii)型草地进行植被反射光谱与生物量关系的研究,使用简单回归对二者间的关系进行模拟。结果表明:不同草地类型的反射光谱特征值与生物量反演模型不同:放牧区羊草+杂类草型是y=326.81x-19.994,R=0.8612;放牧区具锦鸡儿的克氏针茅型是y=209.18x+11.435,R=0.9442;禁牧区羊草+杂类草型是y=614.15x-119.28,R=0.9992;禁牧区具锦鸡儿的克氏针茅型是y=602.32x-148.08,R=0.9356。其中x为归一化植被指数NDVI,y为草地生物量。通过研究高光谱遥感反射光谱和生物量之间的关系,并延长调查持续时间,建立了二者之间的相关模型,使模型在精度和准确性方面得到明显提高。 | 赵凤杰 吴惠惠 刘朝阳 秦兴虎 王广君 张泽华 | 2013 | 草地学报2013，21，6： | 5 |
| 7 | A Study of Estimation Model for the Chlorophyll Content of Wheat Leaf Based on Hyperspectral Imaging显示文摘In order to explore the spectral features and sensitive wave band of wheat leaf,we establish a quantitative relationship model between wheat chlorophyll content and spectral features to promote the application of hyperspectral technology in precise wheat fertilization and fast,non-destructive growth monitoring.Using the relational analysis,we analyze the relationship between chlorophyll content and spectral reflectance or the first derivative,and establish the chlorophyll content monitoring model.By selection and verification,the best estimation models for wheat chlorophyll content are as follows:SPAD = 36.75 + 188.168R387,SPAD =2094.242R'7153+ 112646.744 R'7152-1.561E7 R'715+42.991.The two models can well estimate the SPAD value of wheat leaf,and comparatively speaking,the SPAD estimation model based on wave band R387 has greater accuracy. | Luyan NIU Xiaoyan ZHANG | 2016 | Asian Agricultural Research2016，8，8： | 4 |
| 8 | 病害胁迫下棉花植株鲜生物量的高光谱提取显示文摘以棉花植株为研究对象,对不同棉花黄萎病严重度的棉株进行光谱和鲜生物量测定,以实现棉花黄萎病植株鲜生物量的定量提取。通过分析黄萎病棉株鲜生物量变化和对应反射率特性,将两者进行相关分析,提取棉株鲜生物量的敏感波段和光谱特征参数,建立黄萎病棉株鲜生物量的光谱反演模型。结果表明,不同时期的棉株鲜生物量均随病害严重度的增加而减小,且病情越重,减小幅度越大;选出432~467、517~573、706~1368 nm为黄萎病棉株鲜生物量光谱敏感波段,R_(939)、新建光谱指数R_(939)-R_(545)为最佳光谱特征参数,建立的病害棉株鲜生物量反演模型精度最高,检验模型决定系数(R^2)分别为0.718、0.683;均方根误差(root mean square error,简称RMSE)较小,分别为2.168、2.128;相对误差(relative error,简称RE)较小,分别为0.32、0.28,可对黄萎病棉株鲜生物量进行准确识别。 | 张鑫 陈兵 刘立峰 李天南 王琼 王方永 韩焕勇 肖春华 | 2018 | 江苏农业科学2018，46，14： | 2 |
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