【摘 要】
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叶面积指数(LAI)是评价作物长势和作物产量的重要参数。为有效利用高光谱信息,优选出最佳波段进而构建新型双波段指数来提高LAI估测精度,以冬小麦为研究对象,获取冬小麦孕穗期无人机高光谱数据和实测地面LAI数据,开展冬小麦LAI反演研究。首先采用连续投影算法(SPA)、最佳指数法(OIF)以及逐波段组合法(E)分别进行无人机高光谱数据最佳波段筛选,进而将所选最佳波段构建新型双波段指数(VIOIF,
【机 构】
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江苏师范大学地理测绘与城乡规划学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41401397,41971305,41771469); 江苏省自然科学基金项目(BK20140237); 江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX20_2370,XSJCX11015)资助;
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叶面积指数(LAI)是评价作物长势和作物产量的重要参数。为有效利用高光谱信息,优选出最佳波段进而构建新型双波段指数来提高LAI估测精度,以冬小麦为研究对象,获取冬小麦孕穗期无人机高光谱数据和实测地面LAI数据,开展冬小麦LAI反演研究。首先采用连续投影算法(SPA)、最佳指数法(OIF)以及逐波段组合法(E)分别进行无人机高光谱数据最佳波段筛选,进而将所选最佳波段构建新型双波段指数(VIOIF, VISPA, VIE);然后将构建的新型双波段指数和常规双波段指数(VIF)与LAI进行相关性对比分析,最后结合支持向量回归(SVR)、偏最小二乘回归(PLSR)和随机森林回归模型(RFR)进行LAI估算,并对比分析常规双波段指数的估算精度,验证最佳波段选择方法构建新型双波段指数的最佳回归模型反演LAI的可行性。结果表明:(1)新构建双波段指数VIOIF, VISPA, VIE和VIF与冬小麦LAI的相关性均达到0.05的显著水平,其中VISPA和VIE与LAI的相关系数高于0.65,且RSISPA和RSIE与LAI的相关性较高(r>0.71);(2)对比分析VIOIF、 VISPA、 VIE和VIF构建的SVR模型、 PLSR模型和RFR模型的冬小麦LAI估测精度,VISPAPLSR模型估测精度最高,R2和RMSE分别为0.75和0.90。该方法可为无人机高光谱数据波段选择以及冬小麦LAI反演提供技术支持和理论参考。
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