【摘 要】
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为研究光谱对冬小麦植株组分含水率的估测能力,分析小波技术对光谱信息的分离规律,以冬小麦冠层光谱数据与相应的冬小麦植株叶片、茎秆、麦穗含水率的测定值为数据源,先采用
【机 构】
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北京空间机电研究所,北华航天工业学院遥感信息工程学院,航天遥感信息应用技术国家地方联合工程研究中心,河北省航天遥感信息处理与应用协同创新中心,北京农业信息技术研究中心
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFD0300609),北京市农林科学院科技创新能力建设专项项目(KJCX20170705),国家自然科学基金项目(41401419),河北省教育厅青年基金项目(QN2019213),河北省青年科学基金项目(D2017409021)
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为研究光谱对冬小麦植株组分含水率的估测能力,分析小波技术对光谱信息的分离规律,以冬小麦冠层光谱数据与相应的冬小麦植株叶片、茎秆、麦穗含水率的测定值为数据源,先采用小波技术分离冬小麦冠层光谱信息,再将分离的光谱信息与冬小麦各植株组分的含水率进行相关性分析,并提取敏感波段;最后利用偏最小二乘算法构建冬小麦植株组分含水率的估测模型,并进行了验证与评价。研究表明:经小波技术分解后,冬小麦冠层光谱内的吸收特征逐分解水平分离至高频信息内,且各分解水平所代表的吸收特征按强度依次分布于高频信息的分解水平H1~H10内;冬
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