【摘 要】
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为了解稻麦系统作物冠层高光谱特征与其系统产量的关系,进而实时动态监测作物长势与产量情况,分析水稻和小麦系统产量与多类型高光谱特征变量之间的关系.选择相关性较好的光
【机 构】
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南京大学生命科学学院,江苏科技大学冶金与材料工程学院,江苏省环境科学研究院,南京农业大学草业学院
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为了解稻麦系统作物冠层高光谱特征与其系统产量的关系,进而实时动态监测作物长势与产量情况,分析水稻和小麦系统产量与多类型高光谱特征变量之间的关系.选择相关性较好的光谱波谱与变量参数,并分别建立最佳回归预测模型.结果表明,水稻系统产量的估测以多变量回归模型为最优,红边内一阶导数的总和（Sr）与蓝边内一阶导数的总和（Sb）的归一化值（Sr-Sb）/（Sr＋Sb）、Sr和红边位置（λr）3个变量对水稻系统产量有较大的影响（R2=0.739）,估测精度为88.24%;小麦系统产量的估测以Sr的指数模型为最优（R2=
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