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| 棉花单叶黄萎病病情严重度高光谱反演模型研究 | |
| 引用本文： | 竞霞,黄文江,王纪华,王锦地,王克如.棉花单叶黄萎病病情严重度高光谱反演模型研究[J].光谱学与光谱分析,2009,29(12). |
| 作者姓名： | 竞霞 黄文江 王纪华 王锦地 王克如 |
| 作者单位： | 1. 国家农业信息化工程技术研究中心,北京,100097;北京师范大学遥感科学国家重点实验室,北京,100875 2. 国家农业信息化工程技术研究中心,北京,100097 3. 北京师范大学遥感科学国家重点实验室,北京,100875 4. 石河子大学农学院,新疆石河子,832003 |
| 基金项目： | 国家"863"计划项目，国家科技支撑计划项目，国家自然科学基金项目 |
| 摘 要： | 对棉花单叶黄萎病病情严重度与原始及一阶微分光谱反射率、高光谱特征参数进行相关分析,构建病情严重度反演模型.结果表明:可见光和短波红外波段光谱反射率随病情严重度增加而增大,且可见光波段光谱反射率差异比短波红外波段更为显著.以红边面积为自变量的线性模型(r=0.669 6)及以波长694nm处原始光谱反射率为自变量的对数模型(r=0.679 4)均能较好反演病情严重度.通过模型精度检验发现,以714 nm处一阶微分光谱反射率为自变量的线性模型为病情严重度诊断的最佳模型,即y=-282.3x+3.811 2,该模型具有最大相关系数(拟合r=0.699 2,预测r=0.941 0),最小均方根误差(0.257 1)和相对误差(12.74%).文章结果对深入研究棉花黄萎病遥感监测机理提供了理论依据,对利用高光谱遥感数据获取病害信息具有重要应用价值. |
| 关 键 词： | 棉花 黄萎病 病情严重度 高光谱特征变量 反演模型 |
Hyperspectral Inversion Models on Verticillium Wilt Severity of Cotton Leaf |
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| JING Xia,HUANG Wen-jiang,WANG Ji-hua,WANG Jin-di,WANG Ke-ru.Hyperspectral Inversion Models on Verticillium Wilt Severity of Cotton Leaf[J].Spectroscopy and Spectral Analysis,2009,29(12). | |
| Authors: | JING Xia HUANG Wen-jiang WANG Ji-hua WANG Jin-di WANG Ke-ru |
| Institution: | JING Xia1,2,HUANG Wen-jiang1,WANG Ji-hua1,WANG Jin-di2,WANG Ke-ru3 1.National Engineering Research Center for Information Technology In Agriculture,Beijing 100097,China2.State Key Laboratory of Remote Sensing Science,Beijing Normal University,Beijing 100875,China3.College of Agriculture,Shihezi University,Shihezi 832003,China |
| Abstract: | The correlation of cotton leaf verticillium wilt severity level with raw hyperspectral reflectance,first derivative hyperspectral reflectance,and hyperspectral characteristic parameters was analyzed.Using linear and nonlinear regression methods,the hyperspectral remote sensing retrieval models of verticillium wilt severity level with remote sensing parameters as independent variables were constructed and validated.The result showed that spectral reflectance increased significantly in visible and short infra... |
| Keywords: | Cotton VerticIllium wilt Severity level Hyperspectral characteristic variables Retrieval model |
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