利用偏最小二乘回归从冬小麦冠层光谱提取叶片含水量

摘要：

通过人为控制灌溉水平,在冬小麦3个发育期(孕穗、开花、乳熟)测定了冠层光谱和叶片含水量(leaf water content,LWC).针对每期数据,结合偏最小二乘同归和迭代特征去除,建立了基于诊断波段的LWC回归模型.结果表明,叶片水分的光谱响应及反演精度受小麦生长状态的影响.在孕穗、开花和乳熟3个发育阶段,回归模型中光谱数据的最佳利用形式分别为对数光谱、导数光谱和反射率光谱;重要光谱区间为SWIR,NIR和SWIR;模型交叉验证决定系数(R_(CV) ~2)为0.750,0.889和0.696.研究结论对今后监测冬小麦旱情和开发作物水分遥感产品具有重要的指导作用.

关键词：叶片含水量、高光谱、偏最小二乘回归

所属期刊栏目：30

分类号：O657.3(分析化学)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划项目2006AA12Z142-1

在线出版日期：2010-05-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1070-1074