基于灰度关联分析的冬小麦叶片含水量高光谱估测

《基于灰度关联分析的冬小麦叶片含水量高光谱估测》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、万方数据第32卷，第11期20l2年11月光谱学与光谱分析V，01．32，No．11，pp3103—3106SpectroscopyandSpectralAmlysisNov锄ber，2012基于灰度关联分析的冬小麦叶片含水量高光谱估测金秀良1’2，徐新刚2，王纪华2，李鑫川2王妍1，谭昌伟1，朱新开1，郭文善¨1．扬州大学江苏省作物遗传生理重点实验室，农业部长江中下游作物生理生态与栽培重点开放实验室，江苏扬州2250092．北京农业信息技术研究中心，北京100097摘要尝试应用灰色关联分析方法(GRA)分析

2、典型的水分植被指数(Wvl)和水分含量(I册℃)问的关联度，然后选择对冬小麦叶片水含量敏感的指数，比较S砌县PLS(逐步回归一偏最小二乘)方法和PLS方法估算L，wc的精度。首先，对冬小麦wⅥ与L、Vc进行灰色关联分析，筛选出对冬小麦Lwc敏感的wⅥ；其次，利用筛选出的敏感WⅥ，分别用PLSSRM方法和PLs两种方式估算冬小麦L、VC；然后对两种方式进行比较，选择最高决定系数(R2)和最小均方根误差(RMSE)的L肼c估算模型来估算冬小麦U陀。结果表明：在整个生育期用PLS和P蛤SRM方法估算I用C，帮和RM

3、SE分别为o．605和o．575，4．75％和7．35％。研究表明：先使用GRA对wⅥ和LWC进行关联度分析，再用PLS或PL§SRM方法可以提高冬小麦的LWC估算精度。关键词叶片含水量；灰色关联分析；逐步回归法；偏最小二乘法；冬小麦；水分植被指数中图分类号：S153．1文献标识码：ADOI：10．3964／j．issll．1000—0593(2012)11—3103—04引言植被水分含量是农业灌溉用水，干旱监测的一个重要指标，同时也是作物产量和生长的主要限制因素之一[1_3]。近些年遥感技术在农田灌溉用水管

4、理上得到快速的应用，植被水分的估算已经成为一个研究热点。一些研究探讨了遥感数据与植被水分的关系，如利用水分吸收特征波段的比率，可用于监测植物叶片含水量。在中心波长为970，l200，l450，1940和2500nm的光谱反射率降低，主要是由于这些波段是水分吸收的特征波段，可以用这些波段监测和定量叶片水分含量的变化[4-⋯。大量的水分植被指数用来估算叶片的水分含量矿18]。Clevers等用PRosAIL模型(耦合SAIL／PRosP髓5模型)，表明970和1015～1050nIIl的一阶导数与树冠的水分含量存

5、在的线性关系[9]。seelig等研究了豇豆，菜豆，甜菜叶片水分厚度(1wT)与水分植被指数的相关性，结果表明近红外波段指数(R-。。。／R，。s。)与LwT存在较好的指数相关[1⋯。CeccatO等从理论研究提出了全球植被水分指数(G、强，11)并估算植被含水量[11

6、。尽管用水分植被指数估算叶片含水量已取得了较好的效果，但前人对叶片含水量的估算仅用某一种水分植被指数，由于每个水分植被指数与叶片水分含量间是有关联的，但具体不清楚，这就是所说的灰色关联。因此，尝试引入具有度量灰色程度的灰色关联分析(GRA)方

7、法，分析水分植被指数(wⅥ)与叶片水分含量(UⅣC)问存在的灰色关联关系。进而选择敏感的水分光谱指数。在此基础上，分别使用偏最小二乘法(PLs)和逐步回归分析一偏最小二乘方法(sRM—PLS)来估算作物冠层的LWC，并比较两种估算植被U吧的精度，为作物Lwc的高光谱遥感估算提供参考。1实验部分1．1研究区域概况实验于2008年和2009年在中国北京顺义和通州进行，研区域具有典型的大陆性气候，顺义位于北纬40。00’～40。23’，东经116。277～116。597，总面积为1020km2，大兴位于北纬39。3

8、67～40。02’，东经116932’～116。56’，总面积为907km2的总面积。区域气候：在夏季最高温度为26．1℃，在冬季最低气温为一4．7℃，在所有的季节温度变化速度快，昼夜温差较大。平均年降水量650mm，平均无霜期180d。收稿日期：2012一05一04，修订日期：2012一08—20基金项目：国家自然科学基金项目(41001244)和北京市科技新星计划项目(2011036)资助作者简介：金秀良，1985年生，扬州大学博士研究生e-ma丑：jin】(iu妃uliang@126．com*通讯联系人

9、e-mail：guows@y2u．edu．cn万方数据3104光谱学与光谱分析第32卷1．2冠层光谱测定在冬小麦的拔节期，抽穗期，开花期进行光谱测定。光谱测定采用美国AsDFieldspecFR2500型野外光谱辐射谱仪，光谱范围350～2500啪，其中在350～1ooo啪光谱区的分辨率为1．4m，在1000～2500nm为2nm，光谱重采样间隔为1m。测试时间选择在晴朗无云，北京时间10：oo一1