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波段反射率和植被指数结合的作物生长季农田土壤水分估测 被引量：8
1
作者 张传波 李卫国 +2 位作者 王晶 李伟 马廷淮 《江苏农业学报》 CSCD 北大核心 2022年第1期111-118,共8页
为了建立快速、有效的农田土壤水分含量(SMCF)遥感估测方法,在江苏省连云港市东海县、泰州市兴化市和盐城市大丰区布设SMCF遥感估测试验。在获取作物冠层近红外波段反射率(Near-infrared bandreflectance,R_(nir))、红光波段反射率(Red ... 为了建立快速、有效的农田土壤水分含量(SMCF)遥感估测方法,在江苏省连云港市东海县、泰州市兴化市和盐城市大丰区布设SMCF遥感估测试验。在获取作物冠层近红外波段反射率(Near-infrared bandreflectance,R_(nir))、红光波段反射率(Red bandreflectance,R_(red))以及SMCF的基础上,通过分析波段反射率和植被指数多个遥感光谱特征指标与SMCF之间的相关性,构建基于BP神经网络的SMCF遥感估测模型,并与多元线性回归模型估测精度进行比较。结果表明,R_(nir)、R_(red)、差值植被指数(DVI)和比值植被指数(RVI)与SMCF间呈正相关关系,归一化差值植被指数(NDVI)和SMCF间呈负相关关系,各指标与SMCF的相关性从高到低依次为R_(nir)>DVI>R_(red)>NDVI>RVI,其中R_(nir)与SMCF相关性最高,相关系数为0.765。利用BP神经网络建立的SMCF估测模型的决定系数(R^(2))为0.928,均方根误差(RMSE)为3.61%,平均相对误差(ARE)为9.07%。利用多元线性回归方法建立的SMCF估测模型的R^(2)为0.660,RMSE为7.65%,ARE为21.43%。二者相比可以看出,BP神经网络SMCF估测模型的估测效果明显优于多元线性回归模型,说明将神经网络算法与波段反射率和植被指数结合建模,可以有效提高SMCF的估测精度。 展开更多
关键词 农田土壤水分含量 作物生长 多光谱波段反射率 植被指数 神经网络
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