李志花
- 作品数：4 被引量：17H指数：2
- 供职机构：山西农业大学更多>>
- 发文基金：山西省青年科技研究基金山西省科技攻关计划项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术更多>>
- 冬小麦高光谱信息提取方法的研究被引量：1
- 2015年
- 针对高光谱数据波段多、数据量大和冗余度大等特点，本文以 ASD 便携式高光谱仪为光谱数据获取手段，以不同生育时期冬小麦冠层高光谱为研究对象，采用主成分分析和波段自相关分析两种方法来进行数据降维，通过采用基于高光谱与叶面积指数估算（LAI）相关系数法进行验证，以确定冬小麦高光谱遥感信息提取的最佳波段。结果表明，主成分分析法（PCA）和波段自相关分析法选择的波段主要在可见光区域（350～450 nm 和600～700 nm）、近红外区域（1100～1200 nm）和短波红外区域（1500～1750 nm），包含了验证方法基于高光谱与 LAI 相关系数法所选择的主要波段范围：可见光区域和近红外区域。综合考虑，用主成分分析法和波段自相关分析法两种方法对冬小麦高光谱提取的信息是全面、可靠的，包含了针对某一生理指标如 LAI 的有关信息。
- 李志花冯美臣王超赵佳佳王慧琴刘婷婷杨武德
- 关键词：高光谱遥感信息提取主成分分析
- 基于高光谱和HJ-1 CCD的水旱地冬小麦叶绿素含量反演被引量：4
- 2014年
- 叶绿素作为绿色植物光合作用的必要组成成分,其含量的高低可反映作物的长势状况。实时监测植物叶片叶绿素含量的动态变化是监测植物长势的重要环节。以山西省闻喜县冬小麦为研究对象,基于高光谱技术和实测数据,对研究区冬小麦拔节期的叶绿素含量进行定量估算,并在此基础上利用卫星遥感数据对冬小麦的叶绿素含量进行反演,以达到仅应用卫星遥感数据估测叶绿素含量的目的。结果表明,水旱地冬小麦叶绿素含量敏感波段在可见光区域不同,在近红外区域一致;水旱地分别以DVI和NDVI为变量所构建的预测模型效果最佳,R2值均达到0.9以上,均方根误差分别为0.470 0和0.458 7;对叶绿素含量反演值与实测值对比分析,水地反演值与实测值大致吻合,而旱地反演值则偏高;采用均方根误差(RMSE)法,检验反演值和实际值的符合度,水地RMSE为0.926,旱地RMSE为1.540。
- 王慧琴冯美臣李广信杨武德任鹏刘婷婷郭小丽高龙梅李志花赵佳佳
- 关键词：HJ-1CCD植被指数叶绿素含量
- 基于C#的冬小麦长势高光谱数据处理系统开发
- 作物长势的监测是农业遥感研究的一个重要领域,其以绿色植被光谱理论作为基础,通过可见光区域的吸收带和近红外区域的反射峰及其组合波段,反映作物长势信息,以便尽快了解掌握作物各个生理时期的生长情况、土壤分水肥力情况和植株营养要...
- 李志花
- 关键词：C#冬小麦长势数据处理系统
- 文献传递
- 基于光谱植被指数的冬小麦叶绿素含量反演被引量：12
- 2014年
- 植物功能叶的SPAD值与其氮素和叶绿素有较强的相关性,研究功能叶SPAD与其冠层光谱的关系,对实现植株叶绿素含量快速、无损检测具有重要意义。本文通过对冬小麦生育期的冠层原始光谱进行一阶导数变换,研究其功能叶片SPAD值与冠层光谱的相关性,对监测冬小麦叶绿素含量的敏感波段进行了提取,并建立了叶绿素含量与冠层反射光谱的定量关系。结果表明,基于小麦冠层原始光谱反射率、冠层光谱导数反射率与SPAD的相关系数曲线,提取的各形式下冬小麦叶绿素含量的敏感波段分别为500、690、760和470、630、723nm;并构建了冬小麦叶绿素含量的预测模型,以FDNDVI(630,723)预测模型较好,其R2可达0.9485,模型验证参数R2、MRE和RMSE分别为0.8099、0.0294和1.805,拟合效果较好,表明该模型能有效地对冬小麦叶绿素含量进行预测。该研究结果可为冬小麦长势监测提供一定的理论参考。
- 赵佳佳冯美臣王超杨武德李志花朱智慧任鹏刘婷婷王慧琴
- 关键词：SPAD叶绿素植被指数
