剔除土壤背景对反演玉米根域土壤含水率的影响研究

S252%S152.7%S274.4; 为研究剔除土壤背景对无人机多光谱监测土壤含水率的影响,通过无人机飞行拍摄得到多光谱影像数据,运用监督分类剔除土壤背景,并分别提取剔除背景前后各6个波段的光谱反射率.将反射率与深度10 cm、20 cm和30 cm的实测含水率分别构建一元线性回归模型、逐步回归模型、偏最小二乘回归模型和岭回归模型,以R2、RMSE、RE为指标进行模型精度评价.结果表明:剔除灌浆期玉米的土壤背景后,数据的相关性和回归模型的精度始终比未剔除土壤背景数据的相关性和模型精度差.剔除土壤背景的反射率与各个深度含水率的相关系数绝对值在0.01~0.33之间,未剔除土壤背景的反射率与各个...

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Veröffentlicht in:节水灌溉 2021-12 (12), p.81-93
Hauptverfasser: 王佳儿, 肖悦, 王志昊, 郑长娟, 王勇, 白旭乾, 于广多, 张智韬
Format: Artikel
Sprache:chi
Online-Zugang:Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:S252%S152.7%S274.4; 为研究剔除土壤背景对无人机多光谱监测土壤含水率的影响,通过无人机飞行拍摄得到多光谱影像数据,运用监督分类剔除土壤背景,并分别提取剔除背景前后各6个波段的光谱反射率.将反射率与深度10 cm、20 cm和30 cm的实测含水率分别构建一元线性回归模型、逐步回归模型、偏最小二乘回归模型和岭回归模型,以R2、RMSE、RE为指标进行模型精度评价.结果表明:剔除灌浆期玉米的土壤背景后,数据的相关性和回归模型的精度始终比未剔除土壤背景数据的相关性和模型精度差.剔除土壤背景的反射率与各个深度含水率的相关系数绝对值在0.01~0.33之间,未剔除土壤背景的反射率与各个深度含水率的相关系数绝对值在0.08~0.54之间.未剔除土壤背景模型的效果在任何深度均高于剔除土壤背景的模型,其中在各深度处偏最小二乘回归模型的精度均为最优.
ISSN:1007-4929
DOI:10.3969/j.issn.1007-4929.2021.12.014