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生物学
> 基于FISS的不同大豆叶片部位反射率光谱特征
基于FISS的不同大豆叶片部位反射率光谱特征
图片来源:
熊鹰,刘波,岳跃民.
基于ASD和FISS的植被叶片氮素含量反演研究 ,
生态环境学报, 2013 (04).
>>查看本文图片摘要
图片关键词:
叶片部位
反射率光谱
所属学科:
生物学
图片上下文:
淙春蠖ㄈ荩胖霉梗昧鞫⑸湟遣?定吸光值。1.2数据处理对于获取的ASD光谱数据,采用灰板比值法计算大豆叶片的反射率光谱。对于FISS成像光谱数据,同样采用灰板比值法得到反射率图像,之后根据阈值设定将叶片分割出来,并将叶片上的阴影也一同分离出去,其示例如图1所示,提取的有效叶
....
片图像数据用于氮素含量反演模型中的特征光谱变量计算。1.3氮素含量反演模型1.3.1特征光谱参量本研究分析的特征光谱参量主要包括原始反射率光谱导数光谱以及光谱指数。FISS成像光谱数据可以同时提供光谱和图像特征信息。图2为采用FISS获取的大豆叶片数据,大豆叶片整片叶子颜色深浅不一,边缘部分发黄,不同颜色对应的部位其光谱曲线也相差很大:如果植株长势良好旺盛,营养充分,那么其叶片颜色(光谱)应该相对比较均匀,而如果缺乏某种营养元素或者病虫侵害,颜色(光谱)则表现出相应的变化,这也是作为虫害染病诊断的重要依据。由于导数光谱可以增强光谱曲线在坡度上的细微变化,对植被来说,这种变化与植被的生物化学吸收特性有关,同时也可以消除一些干扰因素,更能反映植被的本质特征,因此本研究也计算了一阶导数光谱。植被指数对植被的信息具有增强的作用,因此为了全面对比和评价基于ASD和FISS定量反演叶片氮素含量的应用性能,本研究也采用如下42个植被指数(表1)。1.3.2估算模型为了对比不同估算方法,本文采用了研究中频繁出现的多元逐步线性回归法、偏最小二乘回归法,下面简单介绍这几种方法:①线性回归法(LR)。最为简单的一种回归方法,即假设自变量与因变量满足简单的线性关系,根据最小二乘法来估计线性回归方程的系数,适合单变量分析,虽然简单却是最为常用的估算模型。②多元线性逐步回归法(ML
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