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利用独立变量分析与高光谱植被指数模型监测成熟期水稻中砷污染
被引量：
6
1
作者
曹仕
刘湘南
刘清俊
《农业环境科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第5期881-886,共6页
水稻中过量砷(As)能够损害叶片中叶绿素和叶片内部结构,进而影响水稻光合作用效率,并改变水稻在光谱上的表现。利用高光谱植被指数(CARI、PRI、SIPI)和独立变量分析(ICA)模型对水稻中As含量进行了研究。结果表明,以上3种高光谱植被指数...
水稻中过量砷(As)能够损害叶片中叶绿素和叶片内部结构,进而影响水稻光合作用效率,并改变水稻在光谱上的表现。利用高光谱植被指数(CARI、PRI、SIPI)和独立变量分析(ICA)模型对水稻中As含量进行了研究。结果表明,以上3种高光谱植被指数与水稻中As含量均呈一定的相关关系,其相关系数在0.67以上;而经过独立变量分析(ICA)可知,在蓝光波段(440～540nm)和红光波段(600～700nm)之间各有一个独立变量与水稻中As含量高度相关,相关系数达到0.95以上。将上述植被指数与独立变量和水稻中As含量之间进行回归分析,得到水稻中As含量的线性回归方程。研究表明,重金属As对水稻生长的影响可以通过其在光谱上的特征(如相关植被指数)改变来体现,并可以用独立变量分析(ICA)方法提取光谱中关于As胁迫的隐含弱信息,建立遥感预测模型,为大面积监测农作物As污染提供依据。
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关键词
As污染
独立变量分析(ICA)
中心化和白化
最小二乘回归
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职称材料
题名
利用独立变量分析与高光谱植被指数模型监测成熟期水稻中砷污染
被引量：
6
1
作者
曹仕
刘湘南
刘清俊
机构
中国地质大学(北京)信息工程学院
出处
《农业环境科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第5期881-886,共6页
基金
国家自然科学基金项目(40771155)
国家高技术研究发展计划(863)项目(2007AA12Z174)
文摘
水稻中过量砷(As)能够损害叶片中叶绿素和叶片内部结构,进而影响水稻光合作用效率,并改变水稻在光谱上的表现。利用高光谱植被指数(CARI、PRI、SIPI)和独立变量分析(ICA)模型对水稻中As含量进行了研究。结果表明,以上3种高光谱植被指数与水稻中As含量均呈一定的相关关系,其相关系数在0.67以上;而经过独立变量分析(ICA)可知,在蓝光波段(440～540nm)和红光波段(600～700nm)之间各有一个独立变量与水稻中As含量高度相关,相关系数达到0.95以上。将上述植被指数与独立变量和水稻中As含量之间进行回归分析,得到水稻中As含量的线性回归方程。研究表明,重金属As对水稻生长的影响可以通过其在光谱上的特征(如相关植被指数)改变来体现,并可以用独立变量分析(ICA)方法提取光谱中关于As胁迫的隐含弱信息,建立遥感预测模型,为大面积监测农作物As污染提供依据。
关键词
As污染
独立变量分析(ICA)
中心化和白化
最小二乘回归
Keywords
arsenic contamination
independent component analysis（ICA）
centralized and standardized
least-squares regression
分类号
X830.2 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
利用独立变量分析与高光谱植被指数模型监测成熟期水稻中砷污染
曹仕
刘湘南
刘清俊
《农业环境科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2010
6
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