中国农业科学院农业信息研究所 中国农学会
Agricultural Information Institute of CAAS China Association of Agricultural Science Societies
En
Ch
中国农业科学院农业信息研究所 中国农学会 主办

AI检索

订阅

返回顶部
当前位置: 首页 > 文章 > 基于高光谱遥感的农作物识别 江苏农业学报 2016,32 (6) 1310-1314
Position: Home > Articles > Crop indentification based on hyperspectral remote sensing Jiangsu Journal of Agricultural Sciences 2016,32 (6) 1310-1314

基于高光谱遥感的农作物识别

作  者：
舒田;岳延滨;李莉婕;黎瑞君;李裕荣;彭志良
单  位：
贵州省农业科技信息研究所
关键词：
农作物;高光谱遥感;植被分类
摘  要：
高光谱遥感为农作物种类识别提供了新的技术手段,对发展精准农业具有重要意义。本研究在分析农作物光谱信息特征的基础上,利用不同数据变换形式和10种常用植被指数对采收期的7种农作物进行了识别能力研究。结果表明:在350~500 nm波长芭蕉芋反射率最高,农作物在760~915 nm、1 000~1 115 nm波长反射光谱曲线差异明显;识别这7种农作物的最佳波长位置有516 nm、568 nm、609 nm、642 nm、660 nm、700 nm、717 nm、760 nm、928 nm、1 001 nm、1 118 nm、1 136 nm和1 327 nm等;采用原始光谱计算的10种植被指数中RVI辨识农作物的能力最强,其他由强到弱依次为MSRI、NVI、TDVI、EVI、NDVI、SAVI、DVI、TVI、IPVI。由此可见,不同特征谱段和植被指数能够识别不同类型农作物。
译  名：
Crop indentification based on hyperspectral remote sensing
作  者：
SHU Tian;YUE Yan-bin;LI Li-jie;LI Rui-jun;LI Yu-rong;PENG Zhi-liang;Guizhou Institute of Agricultural Science and Technology Information;
关键词：
crop;;hyperspectral remote sensing;;vegetation classification
摘  要：
Hyperspectral remote sensing provides a new technical means for the identification of crop species,which is of great significance for the development of precision agriculture.In this study,spectral characteristics-based identification were conducted on 7 crops at harvest by using different data forms and 10 commonly used vegetation indices.The reflectivity of Canna was very prominent in 350-500 nm wavelength,and the spectral reflectance of crops varied in 760-915 nm,1 000-1 115 nm.The best wavelengths for identification of the 7 crops was 516 nm,568 nm,609 nm,642 nm,660 nm,700 nm,717 nm,760 nm,928 nm,1 001 nm,1 118 nm,1 136 nm and 1 327 nm.Among 10 vegetation indices,RVI showed the strongest identifying potential,followed by MSRI,NVI,TDVI,EVI,NDVI,SAVI,DVI,TVI,IPVI.To sum up,the characteristic spectrum and vegetation index are capable of crop discrimination.

相似文章

导出引用
计量
文章访问数: 17
HTML全文浏览量: 0
PDF下载量: 0

所属期刊

推荐期刊

友情链接Friendly link
农业信息研究所Agricultural information institute 农业智能知识服务平台Agricultural intelligent knowledge service platform 农业学术服务平台Agricultural Knowledge Service System 中国知网CNKI 维普网VIP 万方WANFANG DATA
联系我们Contact us

电话Tell：010-82109652-808

邮箱E-mail：agrijournal@caas.cn

服务Service
关于我们About us 意见建议Opinions and suggest
版权说明Copyright
单位：中国农业科学院农业信息研究所 中国农学会 © 2017中国农业科学院农业信息研究所 ICP备案号：京ICP备09089781号-46