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2020-01-03 涂层材料反射率测量.pdf
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2020-01-03 WIRIS 热像仪在安防领域的应用.pdf
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2020-01-03 S185机载高光谱用于监测雷区军事设施.pdf
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2020-01-03 南昌航空大学利用ET100研究铝合金等发射率.caj
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2020-01-03 美国桑迪亚大学利用410Solar测量太阳镜薄膜反射率.pdf
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2020-01-03 澳大利亚国立大学利用410Solar测量不同涂层材料反射率.pdf
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2022-11-21 安洲科技 无人机多源遥感产品册.pdf
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2020-08-26 WIRIS Pro 高性能机载热红外成像仪.pdf
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2020-08-26 SOC系列高光谱成像光谱仪.pdf
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2020-08-26 SEI高性能地物光谱仪.pdf
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2020-08-26 S185 机载画幅式高速高光谱成像仪.pdf
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2020-08-26 K6 科研级机载多光谱成像仪.pdf
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2020-08-26 425全波段高光谱成像系统.pdf
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基于S185机载高光谱成像仪及光谱指数的冬小麦叶片氮含量反演研究
《Applied Optics》影响因子:1.791
英文名称:UAV-based hyperspectral analysis and spectral indices constructing for quantitatively monitoring leaf nitrogen content of winter wheat
本文以S185机载高速高光谱成像数据为实例,通过对无人机(UAV)高光谱数据和地面实测高光谱数据进行对比分析,发现无人机高光谱数据具有较高的辐射分辨率和光谱质量,总结出可以利用基于UAV的高光谱数据对LNC进行定量反演。本研究首先采用一阶微分光谱法、连续介质去除反射率法和基于谱带相关预测阈值法提取了冬小麦LNC敏感的典型特征波段。对三种表征谱带进行比较分析,结果表明基于谱带相关预测阈值法的结果是最优的。然后在表征出具有代表性的频带重构结果的基础上,通过比值法、差分法和归一化法建立了多个LNC光谱指数(LNCSI),并利用LNCSIs建立线性回归统计模型对LNC进行定量模拟。最后,通过对LNCSIs和LNC反演值的综合比较分析,验证了LNCSIs对冬小麦LNC进行定量反演的有效性。
图1 实验区域分布图
图2 挑旗期高光谱数据彩色合成图
图3 开花期高光谱数据彩色合成图
表2 研究区LNC(%)统计
图4 LNC特征光谱波段选择的流程图
表3 LNC光谱指数公式
图5 基于UAV的高光谱数据与地面测量的高光谱数据之间的相关性
图6 冬小麦冠层不同LNC的反射率光谱
图8 冬小麦开花期LNC与反射率光谱的关系
表4 光谱波段选择结果及定量模型参数一览表
表6 建立LNCSIs及LNC建模系数
表8 NSI和LNCSI建模结果
图9 挑旗期LNC的S185高光谱遥感反演图
图11 不同生长期模型的精度检验:(a)挑旗期(b)开花期
结论:
无人机遥感是目前卫星和航空遥感的重要补充,已成为获取高分辨率空间数据的重要手段,可应用于农业、地质和环境监测等诸多领域。近年来,随着高光谱图像技术的快速发展和应用,基于UAV的高光谱遥感成为研究热点,譬如其在农业领域就得到了广泛的研究和应用。此次研究结果表明,基于UAV的高光谱遥感方法能较好地检测作物养分,本文所使用的S185机载高速高光谱成像仪,兼顾观测成本和农业遥感的测量精度,为精确施肥提供了主要的科学依据。
原文链接:https://www.osapublishing.org/ao/abstract.cfm?uri=ao-57-27-7722
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