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1.
高光谱植被指数反演叶绿素含量的精度除与模型有关外,光谱指标中心波长、波段宽度、信噪比等的差异也会带来一定的影响。本研究基于实测光谱数据,结合波段模拟、噪音分析等方法,研究不同的光谱指标对植被指数反演叶绿素含量的影响,分析用于反演的光谱指标的敏感性,结果表明:(1)最佳中心波长的位置与适用于高低覆盖的植被指数类型有关,反演精度在一定范围内并不随着波段宽度的增加而提高;(2)不同植被指数抗噪声能力有一定的差异,其中DVI、NDVI和SAVI等抗噪能力比较强,MCARI和TCARI抗噪能力比较弱;(3)联合反演模型反演结果为R2=0.7415,RMSE=0.4026,优于MTCI的反演结果,通过模拟HJ1A-HSI,Hyperion等数据,研究出联合反演模型在不同高光谱传感器下有一定的适用性。  相似文献   
2.
作为煤矿生产作业的重要组成部分,机电运输设备的运行任务繁重,工作环境恶劣,且调动频繁,常常得不到应有的维护。而随着煤矿开采能力的普遍提高,机电运输系统的工作战线逐渐延长,系统的安全风险也不断加剧。本文分析了影响其运行稳定性的各种因素,并针对这些问题提出了完善煤矿机电运输设备安全管理的具体对策。  相似文献   
3.
冬小麦典型多参量冠层高光谱反演的光谱指标敏感性研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
高光谱遥感反演作物参量多集中在单一参量研究上,缺乏多参量综合反演研究。因此,面向多参量反演,需要对传感器参数的有效设置,以及同一指标对不同参量的适宜程度进行综合研究。以冬小麦为例,通过实测冠层光谱反射率和LAI、叶绿素、氮素含量数据,分析了中心波长、波段宽度、信噪比等指标的变化对各参量定量模型的影响,及光谱指标对LAI、叶绿素和氮素定量模型反演的敏感性和有效性,以及对冬小麦典型参量高光谱遥感反演的光谱指标进行了综合性分析。结果表明:反演冬小麦LAI的最佳植被指数为DVI(R~2=0.457,RMSE=0.614%),对应的最佳指标为:中心波长为768 nm和732 nm,波段宽度在5 nm以内,信噪比大于70 d B;反演冬小麦叶绿素的最佳植被指数为MSR(R2=0.554,RMSE=0.548%),对应的最佳指标为:中心波长为768 nm和736 nm,波段宽度在5 nm以内,信噪比大于70 d B;反演冬小麦氮素的最佳植被指数为NDVI_(g_b)(R~2=0.733,RMSE=0.600%),对应的最佳指标为:中心波长为500 nm和454 nm,波段宽度为5 nm以内,信噪比大于70d B。植被指数SAVI在一定波段范围内可同时反演LAI、叶绿素和氮素;MSAVI、DVI、RDVI和NDVI均可在一定波段范围内同时反演LAI和叶绿素含量,而反演LAI和氮素含量的适宜波段以及反演叶绿素和氮素的适宜波段存在差异。利用高光谱植被指数可实现作物参量的有效反演,且作物参量的定量反演对不同的光谱指标,即中心波长、波段宽度和信噪比具有较强的敏感性。  相似文献   
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