【摘 要】
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以2017年6—8月获取的重庆永胜林场马尾松光谱反射率为数据源,对绿光区(490~560 nm)、黄光区(560~ 590 nm)、红光区(620~680 nm)、红边(680~780 nm)、近红外区(780~1 100 nm)
【机 构】
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长江师范学院大数据与智能工程学院,昆士兰大学园艺科学中心,长江师范学院电子信息工程学院,长江师范学院三峡库区环境监测与灾害防治工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61601060);国家留学基金委项目(201709955001);重庆市科委基础与前沿研究计划项目(cstc2016jcyjA0437);重庆市教委高校优秀成果转化项目(KJZH17132)和重庆市教委科学技术研究项目(KJ1501201)
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以2017年6—8月获取的重庆永胜林场马尾松光谱反射率为数据源,对绿光区(490~560 nm)、黄光区(560~ 590 nm)、红光区(620~680 nm)、红边(680~780 nm)、近红外区(780~1 100 nm)最大反射率和反射率总和、绿峰(500~670 nm)反射高度、红谷(560~760 nm)吸收深度等14个高光谱特征参数进行岭迹分析,筛选出非共线性特征参数,构建松材线虫岭回归估测模型。结果表明:红边和近红外区反射率最大值、红边和近红外区反射率总和、红谷吸收深度岭迹曲线变化稳定且
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