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基于Sentinel-2数据土壤表层水分遥感反演
1
作者
于利峰
乌云德吉
+6 位作者
乌兰吐雅
闫庆琦
刘文兵
包珺玮
许洪滔
任婷婷
于伟卓
《北方农业学报》
2018年第6期120-124,共5页
文章基于土壤表层水分指数(SWCI)模型,将Sentinel-2数据应用于该模型,得到了土壤水分含量及其空间分布情况,该数据可用于精准快速的低植被覆盖下土壤水分遥感反演。通过SPSS对SWCI与土壤水分的相关性分析,得到Pearson、Kendall's Ta...
文章基于土壤表层水分指数(SWCI)模型,将Sentinel-2数据应用于该模型,得到了土壤水分含量及其空间分布情况,该数据可用于精准快速的低植被覆盖下土壤水分遥感反演。通过SPSS对SWCI与土壤水分的相关性分析,得到Pearson、Kendall's Tau-b和Spearman 3个相关系数分别为0.880,0.778,0.891,呈显著性相关。在0～20 cm土层土壤水分遥感反演中,Sentinel-2数据模型操作简单、精度较高,适用于业务化监测。
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关键词
Sentinel-2
遥感
土壤水分
SWCI
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职称材料
抽穗期大麦、春小麦、莜麦叶片叶绿素含量与冠层高光谱特征分析
被引量：
2
2
作者
乌兰吐雅
于利峰
+2 位作者
包珺玮
许洪滔
乌云德吉
《北方农业学报》
2018年第6期115-119,共5页
为了寻找大麦、春小麦、莜麦3种作物遥感识别的敏感参数,该研究以内蒙古农牧业科学院试验田种植的大麦、春小麦、莜麦为研究对象,利用手持ASD光谱仪和叶绿素测定仪SPAD502测得3种作物的光谱反射率及叶片叶绿素含量,并利用微分求取3种作...
为了寻找大麦、春小麦、莜麦3种作物遥感识别的敏感参数,该研究以内蒙古农牧业科学院试验田种植的大麦、春小麦、莜麦为研究对象,利用手持ASD光谱仪和叶绿素测定仪SPAD502测得3种作物的光谱反射率及叶片叶绿素含量,并利用微分求取3种作物冠层光谱反射率一阶微分,选择光谱位置变量、光谱面积变量、植被指数变量等19个光谱特征变量及SPAD值,进行统计分析。结果表明:3种作物的20个遥感参数上表现的特征存在差异,一是,3种作物10个位置变量中,红边对应的波长位置λr大麦>春小麦>莜麦。春小麦的特征是黄边内一阶微分光谱中的最大值Dy比其他2种作物小,莜麦特征是蓝边内一阶微分光谱中的最大值Db比其他2种作物小,大麦的特征是红边内一阶微分光谱中的最大值Dr比其他2种作物大。二是,3个面积变量中,大麦的SDr,SDb 2个参数比春小麦和莜麦大,SDy值比春小麦和莜麦值小;春小麦的SDr,SDb 2个参数比莜麦小,SDy值比大麦与莜麦值大;莜麦的SDr,SDb,SDy值处于中间。三是,6个植被指数变量中,SDr/SDy,SDr/SDb 2个参数特征差别明显,其他4个参数差别不明显。SDr/SDy值大麦>莜麦>春小麦;SDr/SDb值春小麦>莜麦>大麦。四是,莜麦的叶片SPAD值大于其他2种作物,大于60,大麦的值最小,春小麦值在中间。抽穗期的3种麦光谱反射特征及叶绿素含量值有明显差别,为遥感识别3种作物提供了新的思路。
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关键词
大麦
小麦
莜麦
叶绿素含量
光谱反射率
特征分析
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职称材料
题名
基于Sentinel-2数据土壤表层水分遥感反演
1
作者
于利峰
乌云德吉
乌兰吐雅
闫庆琦
刘文兵
包珺玮
许洪滔
任婷婷
于伟卓
机构
内蒙古农牧业科学院/内蒙古农业遥感工程技术研究中心
科尔沁右翼前旗
农业
科学
研究
所
科尔沁右翼前旗
农业
技术
推广
中心
出处
《北方农业学报》
2018年第6期120-124,共5页
基金
内蒙古农牧业科学院青年创新基金(2017QNJJN10)
文摘
文章基于土壤表层水分指数(SWCI)模型,将Sentinel-2数据应用于该模型,得到了土壤水分含量及其空间分布情况,该数据可用于精准快速的低植被覆盖下土壤水分遥感反演。通过SPSS对SWCI与土壤水分的相关性分析,得到Pearson、Kendall's Tau-b和Spearman 3个相关系数分别为0.880,0.778,0.891,呈显著性相关。在0～20 cm土层土壤水分遥感反演中,Sentinel-2数据模型操作简单、精度较高,适用于业务化监测。
关键词
Sentinel-2
遥感
土壤水分
SWCI
Keywords
Sentinel-2
Remote sensing
Soil moisture
SWCI
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
S127 [农业科学—农业基础科学]
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职称材料
题名
抽穗期大麦、春小麦、莜麦叶片叶绿素含量与冠层高光谱特征分析
被引量：
2
2
作者
乌兰吐雅
于利峰
包珺玮
许洪滔
乌云德吉
机构
内蒙古农牧业科学院/内蒙古农业遥感工程技术研究中心
出处
《北方农业学报》
2018年第6期115-119,共5页
基金
内蒙古自治区自然基金项目[2016MS(LH)0301]
内蒙古农牧业科学院创新基金项目(2018年CXJJN09)
内蒙古自治区财政厅科技创新引导项目
文摘
为了寻找大麦、春小麦、莜麦3种作物遥感识别的敏感参数,该研究以内蒙古农牧业科学院试验田种植的大麦、春小麦、莜麦为研究对象,利用手持ASD光谱仪和叶绿素测定仪SPAD502测得3种作物的光谱反射率及叶片叶绿素含量,并利用微分求取3种作物冠层光谱反射率一阶微分,选择光谱位置变量、光谱面积变量、植被指数变量等19个光谱特征变量及SPAD值,进行统计分析。结果表明:3种作物的20个遥感参数上表现的特征存在差异,一是,3种作物10个位置变量中,红边对应的波长位置λr大麦>春小麦>莜麦。春小麦的特征是黄边内一阶微分光谱中的最大值Dy比其他2种作物小,莜麦特征是蓝边内一阶微分光谱中的最大值Db比其他2种作物小,大麦的特征是红边内一阶微分光谱中的最大值Dr比其他2种作物大。二是,3个面积变量中,大麦的SDr,SDb 2个参数比春小麦和莜麦大,SDy值比春小麦和莜麦值小;春小麦的SDr,SDb 2个参数比莜麦小,SDy值比大麦与莜麦值大;莜麦的SDr,SDb,SDy值处于中间。三是,6个植被指数变量中,SDr/SDy,SDr/SDb 2个参数特征差别明显,其他4个参数差别不明显。SDr/SDy值大麦>莜麦>春小麦;SDr/SDb值春小麦>莜麦>大麦。四是,莜麦的叶片SPAD值大于其他2种作物,大于60,大麦的值最小,春小麦值在中间。抽穗期的3种麦光谱反射特征及叶绿素含量值有明显差别,为遥感识别3种作物提供了新的思路。
关键词
大麦
小麦
莜麦
叶绿素含量
光谱反射率
特征分析
Keywords
Barley
Spring wheat
Naked oats
Chlorophyll content
Spectral reflectance
Feature analysis
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Sentinel-2数据土壤表层水分遥感反演
于利峰
乌云德吉
乌兰吐雅
闫庆琦
刘文兵
包珺玮
许洪滔
任婷婷
于伟卓
《北方农业学报》
2018
0
在线阅读
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职称材料
2
抽穗期大麦、春小麦、莜麦叶片叶绿素含量与冠层高光谱特征分析
乌兰吐雅
于利峰
包珺玮
许洪滔
乌云德吉
《北方农业学报》
2018
2
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