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基于高光谱的水稻生物量估测模型研究

作  者:
陈小芳;李军;李新伟;周毅
单  位:
安徽科技学院资源与环境学院
关键词:
水稻;地上生物量;高光谱;模型;
摘  要:
目的:挖掘潜在的高光谱信息,建立精确的高光谱与水稻地上生物量(Above ground biomass, AGB)估测模型,方便农田管理者指导田间施肥。方法:以安徽科技学院小岗村现代生态农业研究所种植的水稻为研究对象,使用ASD FieldSpec?HandHeldTM2(HH2)光谱仪获得水稻孕穗后期抽穗前期345~1 075 nm波段的光谱数据。经ViewSpecPro系统处理该生育时期的水稻冠层高光谱反射率数据,进行一阶和二阶变换,将各阶的光谱数据与地上部生物量进行相关性分析,筛选相关系数绝对值最大的5个波段,通过0阶、1阶和2阶微分光谱敏感波段的反射率与AGB数据拟合分析,建立水稻地上部生物量估测模型,并进行精度验证。结果:通过水稻AGB与3种变换的冠层光谱波段的相关性分析,表明0阶、1阶和2阶光谱反射率与AGB相关系数最大值出现的波段不同,分别为(658 nm)0.67、(768 nm)0.79、(763 nm)0.65;通过水稻AGB与3种变换的冠层敏感光谱波段的拟合分析,表明0阶、1阶和2阶光谱反射率与AGB拟合的最佳模型构建方式不同,对应的建模集R2分别为0.69、0.80、0.41,RMSE分别为1 571.69 kg/hm2、1 371.30 kg/hm2、2 039.22 kg/hm2,NRMSE分别16.8%、14.7%、21.8%;验证集中R2分别为0.80、0.83、0.68,RMSE分别为993.50 kg/hm2、890.68 kg/hm2、1 235.22 kg/hm2,NRMSE分别11.0%、9.8%、13.6%。结论:0阶和1阶中模型标准均方根误差都处于20%以内,说明模型的稳定性好,预测精度高,其中采用1阶幂函数可以更好地快速预测水稻地上生物量(验证精度高达到9.8%)。

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