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题名基于高光谱遥感的冬小麦涝渍胁迫识别及程度判别分析
被引量：5
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作者
杨菲菲
刘升平
诸叶平
李世娟
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机构
中国农业科学院农业信息研究所/农业农村部信息服务技术重点实验室
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出处
《智慧农业（中英文）》
2021年第2期35-44,共10页
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基金
国家重点研发计划项目(2016YFD0200600)
国家重点研发计划课题(2016YFD0200601)
+1 种基金
河北省重点研发计划项目(19227407D)
中央级公益性科研院所基本科研业务费专项(Y2021XK09,JBYW-AII-2020-29,JBYW-AII-2020-30)。
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文摘
冬小麦涝渍胁迫频发不仅严重影响区域粮食安全和生态安全,还威胁社会经济稳定和可持续发展。为识别冬小麦涝渍胁迫及判别其胁迫程度,本研究设置冬小麦涝渍胁迫梯度盆栽试验,采用ASD地物光谱仪和Gaiasky-mini2推扫式成像光谱仪分别测定叶片及冠层高光谱数据,结合植被指数、归一化均值距离和光谱微分差信息熵等方法,监测冬小麦是否遭受涝渍胁迫并判别其涝渍胁迫程度。试验结果显示,简单比值色素指数SRPI是识别涝渍胁迫冬小麦的最优植被指数。红光吸收谷(RW:640~680 nm)是识别冬小麦涝渍胁迫程度的最优波段,在RW波段内,抽穗、开花和灌浆期的光谱微分差信息熵可判别冬小麦涝渍胁迫程度,胁迫程度越大,光谱微分差信息熵越大。本研究为涝渍胁迫监测提供了一种新方法,在涝渍胁迫精确防控中具有较好的应用前景。
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关键词
高光谱遥感
涝渍胁迫
植被指数
光谱微分差信息熵
冬小麦
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Keywords
hyperspectral remote sensing
waterlogging stress
vegetation index
spectral derivative difference entropy
winter wheat
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分类号
S127
[农业科学—农业基础科学]
TP79
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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