基于冠层多维光谱的水稻镉污染胁迫诊断模型研究
鉴于镉对水稻各种生理特征参数的影响具有复杂隐蔽性,导致冠层光谱特征变化微小,需要采用一些方法增强和提取隐含在光谱中的污染弱信息.在水稻冠层高光谱数据和各种实侧生化参数的支持下,利用主成分分析、独立分量分析和分形分析技术从高光谱遥感数据中提取镉污染弱信息,获取水稻镉污染敏感光谱因子,包括第一主成分FI、独立分量ICAI和光谱分维D.利用3个敏感因子分别构建水稻匐污染一维诊断模型,获得较好的诊断效果.进一步将3个光谱因子进行组合构建二维诊断模型和三维诊断模型,使污染胁迫诊断结果更稳定直观.
水稻镉污染、高光谱遥感、主成分分析、独立分量分析、分形分析、多维光谱诊断模型
31
X87(环境遥感)
国家自然科学基金资助项目40771155;国家"863"项目2007AA12Z174
2011-04-27(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
137-143