中国博士后科学基金(2013T60189)
- 作品数：3 被引量：8H指数：2
- 相关作者：张东彦黄文江梁栋刘良云祖琴更多>>
- 相关机构：安徽大学国家农业信息化工程技术研究中心中国科学院更多>>
- 发文基金：中国博士后科学基金安徽省自然科学基金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理学更多>>
- 用于高光谱图像分类的归一化光谱指数的构建与应用(英文)
- 2014年
- 成像高光谱的近地田间应用为农业定量遥感的发展提供了新的契机。如何发挥其图谱合一的数据优势,尤其在解析土壤、阴影等背景地物对作物养分反演模型的影响需要关注。该研究借助可见/近红外成像高光仪,在近地田间采集小麦群体的成像立方体,根据影像中光照裸土、阴影裸土、光照叶片和阴影叶片的反射光谱特征建立了归一化光谱分类指数,并应用该指数提取大豆影像中不同类型地物的光谱,分析了背景土壤剔除前后的大豆植被归一化光谱与叶绿素密度的决定系数变化情况。结果表明:土壤和阴影叶片光谱去除后,反演叶绿素密度的敏感波段由红-近红外区间(727 nm,922 nm)向蓝、绿,尤其是红波段(710 nm,711 nm)移动。对叶绿素密度敏感的波段区间表现为可见光增加,近红外减少,且红边波段决定系数最高。由此说明,基于归一化光谱指数的植被光谱提纯对定量遥感反演研究具有重要意义。
- 张东彦赵晋陵黄林生马雯萩
- 关键词：高光谱成像图像分类大豆
- 单/双子叶杂草与作物的高光谱识别被引量：2
- 2013年
- 利用地物光谱仪Fieldspec FR2500采集玉米、谷子、狗尾草、牛筋草、马唐、葎草、圆叶牵牛、裂叶牵牛、马齿苋和小藜等10种植物的叶片光谱反射率,将这10种植物按照作物、单子叶杂草和双子叶杂草分成三类,在Unscrambler软件中对光谱数据做主成分分析,观察三类样本的聚类情况;在此基础上,根据波长变量对于主成分的载荷值,提取对三类植物识别敏感的特征波长;在SAS软件中,以分类变量和特征波长变量作为输入变量,利用DISCRIM过程进行非参数判别分析。结果表明,利用552、647、730、765、962、1093、1325、1410、1660 nm等9个特征波长组合可有效区分作物中单/双子叶杂草。其中,针对单子叶杂草的建模集和预测集的识别正确率分别达到90%和85%,双子叶杂草的建模集和预测集的识别正确率均达到100%,整体样本的建模集和预测集的识别正确率分别达到96.1%和95.3%。
- 张东彦祖琴邓巍王秀
- 关键词：玉米双子叶杂草主成分分析
- 利用图谱特征解析和反演作物叶绿素密度被引量：7
- 2013年
- 地面成像光谱仪可对作物个体及群体信息进行"图谱"同步解析,因此在农业定量化研究中具有巨大的应用潜力。利用可见-近红外成像光谱仪采集不同生育期玉米和大豆的冠层"图谱"数据,在逐步提取影像中光照土壤、阴影土壤、光照植被、阴影植被四种组分光谱的基础上,通过选取的敏感波段构建光谱植被指数和叶绿素密度进行波段自相关分析,探讨各个分量对作物叶绿素密度反演的影响。研究发现:当植被与土壤混合存在时,对叶绿素密度敏感的波段基本在红光与近红外波段;当植被光谱提纯后(剔除土壤光谱),对叶绿素密度敏感的波段范围增大,表现在蓝、绿波段;当阴影叶片光谱剔除后,对叶绿素密度敏感的波段表现为可见光波段增加,近红外波段减少,红边波段决定系数最高。上述变化特征在不同作物中有相同的趋势,为探索地面成像光谱仪"图谱"协同反演作物生化参数进行了有意义的探索。
- 张东彦刘良云黄文江Cobum Craig梁栋
- 关键词：光谱指数叶绿素密度大豆玉米
