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退化高寒草甸主要物种花与叶片的光谱识别方法
被引量:
2
1
作者
刘咏梅
盖星华
+2 位作者
董幸枝
王怀玉
胡念钊
《西北大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期159-168,共10页
近年来,青藏高原高寒草甸呈现不同程度的退化趋势,研究草地植物光谱特征识别方法对退化草甸遥感调查与监测具有重要意义。该文基于青海省祁连县青阳沟典型区主要植物花和叶片的实测光谱,综合采用Kruskal-Wallis检验、分类与回归树算法C...
近年来,青藏高原高寒草甸呈现不同程度的退化趋势,研究草地植物光谱特征识别方法对退化草甸遥感调查与监测具有重要意义。该文基于青海省祁连县青阳沟典型区主要植物花和叶片的实测光谱,综合采用Kruskal-Wallis检验、分类与回归树算法CART和J-M距离算法提取退化高寒草甸主要物种花和叶片的最优光谱识别波段,分析层次降维方法在草地植被遥感中的应用潜力。得到以下结论:①研究区退化草甸主要物种花与叶片的反射光谱在380~1300 nm波段存在明显差异,在1300~2500 nm波段反射光谱变化趋于一致。②Kruskal-Wallis和Dunn事后检验、CART算法和J-M光谱距离3个层次的光谱降维效率分别为66.0%、33.1%和77.3%,总体降维效率达到94.8%,能够有效提取退化草甸主要物种花与叶片光谱识别的最优敏感波段。③退化草甸主要物种花与叶片之间均具有一定的光谱可分性。其中,白花-黄花、白花-绿叶、黄花-紫花3个类对具有最佳的光谱可分性,J-M距离值>1.9;白花-紫花、黄花-绿叶、紫花-绿叶3个类对具有一定的光谱可分性和潜在的应用价值,J-M距离值在1.0~1.9之间。花与叶片之间的光谱识别特征波长与色素的敏感波段密切相关,该研究可为草地植被遥感分类提供优化的波段参考依据。
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关键词
花/叶片光谱
降维
Kruskal-Wallis检验
CART算法
J-M距离
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职称材料
题名
退化高寒草甸主要物种花与叶片的光谱识别方法
被引量:
2
1
作者
刘咏梅
盖星华
董幸枝
王怀玉
胡念钊
机构
西北大学城市与环境学院
西北大学陕西省地表系统与环境承载力重点实验室
出处
《西北大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期159-168,共10页
基金
国家自然科学基金(41871335)。
文摘
近年来,青藏高原高寒草甸呈现不同程度的退化趋势,研究草地植物光谱特征识别方法对退化草甸遥感调查与监测具有重要意义。该文基于青海省祁连县青阳沟典型区主要植物花和叶片的实测光谱,综合采用Kruskal-Wallis检验、分类与回归树算法CART和J-M距离算法提取退化高寒草甸主要物种花和叶片的最优光谱识别波段,分析层次降维方法在草地植被遥感中的应用潜力。得到以下结论:①研究区退化草甸主要物种花与叶片的反射光谱在380~1300 nm波段存在明显差异,在1300~2500 nm波段反射光谱变化趋于一致。②Kruskal-Wallis和Dunn事后检验、CART算法和J-M光谱距离3个层次的光谱降维效率分别为66.0%、33.1%和77.3%,总体降维效率达到94.8%,能够有效提取退化草甸主要物种花与叶片光谱识别的最优敏感波段。③退化草甸主要物种花与叶片之间均具有一定的光谱可分性。其中,白花-黄花、白花-绿叶、黄花-紫花3个类对具有最佳的光谱可分性,J-M距离值>1.9;白花-紫花、黄花-绿叶、紫花-绿叶3个类对具有一定的光谱可分性和潜在的应用价值,J-M距离值在1.0~1.9之间。花与叶片之间的光谱识别特征波长与色素的敏感波段密切相关,该研究可为草地植被遥感分类提供优化的波段参考依据。
关键词
花/叶片光谱
降维
Kruskal-Wallis检验
CART算法
J-M距离
Keywords
flower/leaf spectrum
dimensionality reduction
Kruskal-Wallis test
CART
J-M distance
分类号
S812 [农业科学—草业科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
退化高寒草甸主要物种花与叶片的光谱识别方法
刘咏梅
盖星华
董幸枝
王怀玉
胡念钊
《西北大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2022
2
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职称材料
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引证文献
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