【摘 要】
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针对太阳辐射、大气温度、空气湿度和风速等气象因素对大豆归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)在每天不同时间的影响,提高大豆NDVI的监测精度。该
【机 构】
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西北农林科技大学水利与建筑工程学院,美国农业部农业研究与服务局南方平原农业研究中心、大学城、德克萨斯州TX77845,中国农业大学工学院,北京农业智能装备技术研究中心
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针对太阳辐射、大气温度、空气湿度和风速等气象因素对大豆归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)在每天不同时间的影响,提高大豆NDVI的监测精度。该研究采用Green Seeker手持式光谱仪对大豆苗期、花荚期和成熟期3个主要生育阶段的NDVI值以小时为单位进行连续监测,并收集测量时的太阳辐射、大气温度、空气湿度和风速等气象数据,采用偏最小二乘法、逐步回归和岭回归方法,建立不同气象因素对大豆NDVI值影响的回归模型,并分析其定量关系。结果表明,影响大豆不同生育期NDVI变化的主要气象因素为太阳辐射和大气温度,风速和空气湿度的影响较小,可以忽略不计。经对3种模型进行预测精度评价后得出,岭回归模型的预测精度最佳,其在3个阶段的预测均方根误差(RMSE)分别为0.034、0.018和0.016,决定系数(R2)分别为0.820、0.908和0.934,其次为逐步回归法,偏最小二乘法的预测精度最低。
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