科学研究
·科研简况
·在研项目
·获奖成果
·论文发表
·学术著作
·发明专利
·软件
·成果转化
您现在的位置:首 页 > 科学研究 > 论文发表
论文
论文编号:
论文题目: New spectral indicator assessing the efficiency of crop nitrogen treatment in corn and wheat
英文论文题目: New spectral indicator assessing the efficiency of crop nitrogen treatment in corn and wheat
第一作者: 陈鹏飞, Driss Haboudane c, Nicolas Tremblay 等
英文第一作者: Pengfei Chen, Driss Haboudane, Nicolas Tremblay etc.
联系作者:
英文联系作者:
外单位作者单位:
英文外单位作者单位:
发表年度: 2010
卷:
期:
页码:
摘要:

    本研究的目的是构建新的诊断植株氮浓度的光谱指数,以实现NNI的遥感估测。为此,2005至2008年间,研究利用地面光谱仪ASD获取了玉米和小麦不同生育期冠层反射光谱及对应作物植株氮浓度、叶绿素等生理生化参数信息。其中,2006至2008年数据用于进行光谱特征分析,构建新光谱指数,并用于比较新光谱指数与已有光谱指数的在诊断植株氮浓度上的优劣。2005年数据用于对最优光谱指数进行验证。此外,与地面取样同步,2005年还获取了一景航空高光谱影像(Compact Airborne Spectrographic Imager, CASI),它也用于验证最优光谱指数。研究中构建了新的诊断植株氮浓度的光谱指数——双峰冠层氮指数(Double-peak Canopy Nitrogen Index, DCNI)。与已有光谱指数相比,DCNI与植株氮浓度有最好的对应关系。基于小麦数据、玉米数据、小麦和玉米混合数据的决定系数分别为0.72,0.44和0.64。2005年数据验证结果表明:基于地面高光谱数据,利用DCNI预测的植株氮浓度与实际植株氮浓度间的预测决定系数为0.62,预测标准误为2.7 mg N g-1 d.m.;基于CASI航空高光谱影像,利用DCNI预测的植株氮浓度与实际植株氮浓度间的预测决定系数为0.51,预测标准误为3.1 mg N g-1 d.m.。以上结果表明,利用DCNI可实现作物植株氮浓度的准确估测,结合预测生物量的光谱指数,将可能实现NNI的遥感探测。

英文摘要:
刊物名称: Remote Sensing of Environment
英文刊物名称: Remote Sensing of Environment
论文全文:
英文论文全文:
全文链接:
其它备注:
英文其它备注:
学科:
英文学科:
影响因子:
第一作者所在部门:
英文第一作者所在部门:
论文出处:
英文论文出处:
论文类别: SCI
英文论文类别: SCI
参与作者:
英文参与作者:
论文下载: ./P020100830388672895465.pdf
Copyright 2005-2009 中国科学院地理科学与资源研究所 版权所有  备案序号:京ICP备05002838号  文保网安备案号:1101080067
地址:北京市朝阳区大屯路甲11号 邮编:100101  Email:weboffice@igsnrr.ac.cn