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胡杨叶绿素浓度监测的新方法探索,林业论文

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  • 2019-05-15
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简介 由图3可知在叶绿素浓度多元线性估算模型里,叶绿素a、b、a+b估算模型的拟合R值与预测R值均大于,且均具有较小的RMSE值;其中又以叶绿素a+b浓度的估算模型最优,其拟合R值、预测R值及R

  由图3可知在叶绿素浓度多元线性估算模型里,叶绿素a、b、a+b估算模型的拟合R值与预测R值均大于,且均具有较小的RMSE值;其中又以叶绿素a+b浓度的估算模型最优,其拟合R值、预测R值及RMSE分别为、和总体来说,多元线性回归模型优于一元线性回归模型.  3讨论  文中建立的天然胡杨叶绿素浓度的估测模型,总体效果较为理想,为大面积反演天然胡杨的叶绿素浓度提供了理论基础.基于高光谱数据叶绿素的建模,一般通过相关分析确定适于反演天然胡杨叶绿素含量的光谱波段和植被指数;然后采用统计学方法构建叶绿素浓度高光谱估算模型;方法有单变量线性与非线性拟合模型和逐步回归分析、归一化反射率法、一阶微分法、反射比法、多元回归法、主成分分析和偏最小二乘回归分析、高光谱指数等构建方法;而模型精度提高必须使得高光谱数据与天然胡杨叶绿素浓度之间的决定系数R2在一定范围内,这就需要提高光谱数据质量,尽量减少外界因素对光谱数据影响,同时找到适合的方法构建模型,以此提高模型的精度.  4结论  文中选择新疆阿瓦提县天然胡杨林保护区为研究区,采用ISI921VF-512野外地物光谱辐射计实地测量了胡杨生长季节6月至10月每月塔里木河上游天然胡杨叶片393-1095nm可见-近红外波段反射率数据,并分析了胡杨叶片叶绿素含量,通过回归分析建立了胡杨叶片叶绿素含量与高光谱指数一元线性模型和多元线性回归模型,结果表明:  (1)一元线性模型中,鲜重叶绿素a,b,a+b含量与高光谱指数NDVI705的相关性均极显着,且在十三个模型中相关系数R值最大.  (2)利用胡杨叶片叶绿素浓度与高光谱指数建立的多元回归模型中,相关系数R值均大于一元线性回归模型,可作为胡杨叶绿素浓度的估算模型.  参考文献  [1]刘普幸.疏勒河中下游绿洲胡杨种群结构与动态研究[J].自然资源学报,2011,26(3):429-439.  [2]许丹,伍维模,王家强,等.塔里木河流域上游天然胡杨叶片叶绿素与可见光-近红外光谱反射率的相关性研究[J].塔里木大学学报,2012,24(4):53-59.  [3]梁爽,赵庚星,朱西存.苹果树叶片叶绿素含量高光谱估测模型研究[J].光谱学与光谱分析,2012,32(5):1367-1370.  [4]董晶晶,王力,牛铮.植被冠层水平叶绿素含量的高光谱估测[J].光谱学与光谱分析,2009,29(11):3003-3006.  [5]HorlerDNH,BarberJ,s[J].InternationalJournalofRemoteSensing,1980,1(2):121-136.  [6]CurranPJ,DunganJL,contentinslashpine[J].TreePhysiology,1990,7:33-38.  [7]MadeiraAC,MendoncaA,FerreiraME,ingreenbeanscommuni-cation[J].SoilScienceandPlantAnalysis,2000,31(5-6):631-643.  [8]周兰萍,魏怀东,丁峰,等.石羊河流域下游民勤荒漠植物光谱特征分析[J].干旱区资源与环境,2013,27(3):121-125.  [9]闻建光,肖青,杨一鹏,等.基于高光谱数据提取水体叶绿素a浓度的混合光谱模型[J].水科学进展,2007,18(2):270-276.  [10]姚付启,张振华,杨润亚,等.基于红边参数的植被叶绿素含量高光谱估算模型[J].农业工程学报,2009,25(2):123-129.  [11]韩立妹,肖捷颖,王宇游,等.北方典型水库型水源地水体叶绿素a含量遥感监测研究[J].中国生态农业学报,2012,20(9):1243-1247.  [12]BrogeNH,eatfromspectralreflectancedata[J].RemoteSensingofEnvironment,2002,81(1):45-57.  [13]王磊,白由路.不同氮处理春玉米叶片光谱反射率与叶片全氮和叶绿素含量的相关研究[J].中国农业科学,2005,38(11):2268-2276.  [14]杨峰,范亚民,李建龙,等.高光谱数据估测稻麦叶面积指数和叶绿素密度[J].农业工程学报,2010,26(2):237-243.  [15]王超,冯美臣,王君杰,等.基于光谱遥感的冬小麦籽粒淀粉积累量的监测[J].中国生态农业学报,2013,21(4):440-447.  [16]SimsDA,ssawiderangeofspecies,leafstructureandde-velopmentstages[J].RemoteSensing,2002,81:337-354.  [17]童庆禧,张兵,郑兰芬.高光谱遥感的多学科应用[M].北京:电子工业出版社,2006:196.  [18]张永贺,陈文惠,郭乔影,张清林.桉树叶片光合色素含量高光谱估算模型[J].生态学报,2013,33(3):876-887.  [19]张学治,郑国清,戴廷波,李国强,胡峰.基于冠层反射光谱的夏玉米叶片色素含量估算模型研究[J].玉米科学,2010,18(6):55-60.。

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