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植物光学模型估算叶片类胡萝卜素含量的一种双归一化差值-比值植被指数
被引量:
7
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作者
王弘
施润和
+1 位作者
刘浦东
高炜
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第7期2189-2194,共6页
运用高光谱技术进行植物叶片探测具有快速、无损、高精度等特点,在叶片色素等生化成分含量估算方面应用前景广阔。类胡萝卜素作为叶片中重要光合色素之一,因其在可见光区域与叶绿素的光谱吸收特征存在重叠,且其含量远低于叶绿素,导致利...
运用高光谱技术进行植物叶片探测具有快速、无损、高精度等特点,在叶片色素等生化成分含量估算方面应用前景广阔。类胡萝卜素作为叶片中重要光合色素之一,因其在可见光区域与叶绿素的光谱吸收特征存在重叠,且其含量远低于叶绿素,导致利用光谱信息估算叶片类胡萝卜素含量存在困难,国内外少有针对类胡萝卜素含量的植被指数。利用高光谱数据光谱信息丰富的特点,提出一种以波段组合遍历与相关分析为基础,通过多指数协同来构建组合式的植被光谱指数的新方法。在PROSPECT叶片辐射传输模型模拟出大量具有不同生化和生物物理特征的叶片光谱的基础上,成功构建了一种在叶片水平下具有良好稳定性的类胡萝卜素含量估算新指数RVI_(DNDVI)。结果表明,该方法构建的叶片类胡萝卜素光谱指数由两部分组成:由532和405 nm构建的窄波段NDVI(与类胡萝卜素、叶绿素均强相关)和由548和498 nm构建的窄波段NDVI(仅与叶绿素强相关)进行比值组合,能较好消除叶绿素含量对指数的干扰;通过减去对叶片结构高敏感的916 nm处反射率,能消除叶肉结构参数的影响,进一步提高指数的抗干扰能力。该研究得到的指数RVI_(DNDVI)仅对叶片类胡萝卜素具有高敏感性,相关系数达到—0.94,对其进行指数拟合的R^2达到0.834 4。经与模拟数据和实测数据的验证,该指数有较好的估算效果。
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关键词
类胡萝卜素含量
多指数协同法
植被指数
PROSPECT模型
rvidndvi
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职称材料
题名
植物光学模型估算叶片类胡萝卜素含量的一种双归一化差值-比值植被指数
被引量:
7
1
作者
王弘
施润和
刘浦东
高炜
机构
华东师范大学地理信息科学教育部重点实验室
华东师范大学环境遥感与数据同化联合实验室
华东师范大学美国科罗拉多州立大学中美新能源与环境联合研究院
Department of Ecosystem Science and Sustainability
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第7期2189-2194,共6页
基金
国家自然科学基金项目(41201358)
上海市科委重点项目(15dz1207805
+1 种基金
13231203804)
上海市卫计委重点学科建设项目(15GWZK0201)资助
文摘
运用高光谱技术进行植物叶片探测具有快速、无损、高精度等特点,在叶片色素等生化成分含量估算方面应用前景广阔。类胡萝卜素作为叶片中重要光合色素之一,因其在可见光区域与叶绿素的光谱吸收特征存在重叠,且其含量远低于叶绿素,导致利用光谱信息估算叶片类胡萝卜素含量存在困难,国内外少有针对类胡萝卜素含量的植被指数。利用高光谱数据光谱信息丰富的特点,提出一种以波段组合遍历与相关分析为基础,通过多指数协同来构建组合式的植被光谱指数的新方法。在PROSPECT叶片辐射传输模型模拟出大量具有不同生化和生物物理特征的叶片光谱的基础上,成功构建了一种在叶片水平下具有良好稳定性的类胡萝卜素含量估算新指数RVI_(DNDVI)。结果表明,该方法构建的叶片类胡萝卜素光谱指数由两部分组成:由532和405 nm构建的窄波段NDVI(与类胡萝卜素、叶绿素均强相关)和由548和498 nm构建的窄波段NDVI(仅与叶绿素强相关)进行比值组合,能较好消除叶绿素含量对指数的干扰;通过减去对叶片结构高敏感的916 nm处反射率,能消除叶肉结构参数的影响,进一步提高指数的抗干扰能力。该研究得到的指数RVI_(DNDVI)仅对叶片类胡萝卜素具有高敏感性,相关系数达到—0.94,对其进行指数拟合的R^2达到0.834 4。经与模拟数据和实测数据的验证,该指数有较好的估算效果。
关键词
类胡萝卜素含量
多指数协同法
植被指数
PROSPECT模型
rvidndvi
Keywords
Carotenoid content
Multiple spectral indices collaborative algorithm
Vegetation index
PROSPECT model
rvidndvi
分类号
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
植物光学模型估算叶片类胡萝卜素含量的一种双归一化差值-比值植被指数
王弘
施润和
刘浦东
高炜
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
7
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