马文君
- 作品数：3 被引量：107H指数：3
- 供职机构：西北农林科技大学资源环境学院更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学更多>>
- 棉花全生育期叶片SPAD值的遥感估算模型被引量：10
- 2017年
- 叶绿素含量是评估棉花生长状况的重要参数,估算叶绿素含量对于棉花生长监测具有重要意义。以渭北旱塬区种植的棉花为试验材料,测量全生育期棉花叶片SPAD值与冠层反射率光谱,将原始高光谱反射率、一阶微分光谱反射率、不同波段组合的遥感光谱参数分别与SPAD值做相关性分析,用传统回归分析方法构建五种重要光谱参数的SPAD值预测模型,同时,采用PLSR方法建立全生育期SPAD值的估算模型。最后对模型进行检验,筛选出精度最高的模型。建模结果表明,基于多种光谱参数的全生育期PLSR预测模型精度最高、预测效果最好,估算模型的决定系数R^2为0.733,验证模型R^2为0.737。PLSR方法建立的多光谱参数的SPAD值估算模型预测效果显著,利用高光谱技术对棉花SPAD值进行监测,可为全生育期棉花长势遥感监测提供依据。
- 马文君常庆瑞田明璐班松涛
- 关键词：高光谱遥感SPAD值全生育期
- 基于SVR算法的苹果叶片叶绿素含量高光谱反演被引量：33
- 2016年
- 为实现苹果叶片叶绿素含量的高光谱反演,分析了多种光谱参数与实测SPAD值的相关性,并将归一化光谱参数值及SPAD值进行多项式回归及支持向量回归。其中以归一化植被指数为变量的SVR(Support vector regression)反演模型在建模及模型检验中决定系数分别为0.741 0、0.891 4,均方根误差分别为0.133 2、0.125 6,具有较高的精度及良好的预测能力。与多项式回归相比,SVR具有更好的反演效果,可以作为叶绿素高光谱反演的优选算法。
- 刘京常庆瑞刘淼殷紫马文君
- 关键词：苹果叶片叶绿素光谱参数SPAD值支持向量回归
- 基于无人机成像光谱仪数据的棉花叶绿素含量反演被引量：68
- 2016年
- 以棉花为目标作物,使用低空无人机平台的成像光谱仪获取地表农作物高光谱影像,利用无人机影像光谱分辨率高的特点,提取27个光谱参数,构建棉花叶片叶绿素相对含量(SPAD)的反演模型,并制作棉花叶片SPAD分布图。结果表明:在影像上,不同叶片SPAD的棉花冠层反射率有显著差异。光谱参数中,与SPAD相关性最高的为DR526、DR578、SDy和Db,相关系数绝对值都在0.8以上。在各光谱参数参与建立的SPAD反演模型中,使用多元逐步回归和偏最小二乘回归方法的模型精度最高。对高光谱影像结合各模型制作的SPAD分布图进行精度分析,结果表明,使用SPAD-PLSR模型得到的分布图具有最佳预测效果,可以作为棉花叶片SPAD遥感监测的技术手段。
- 田明璐班松涛常庆瑞马文君殷紫王力
- 关键词：棉花叶绿素相对含量成像光谱仪遥感反演
