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基于高光谱遥感的沉香冠层重要参数估测研究

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利用高光谱遥感手段构建沉香叶绿素含量和叶面积指数反演模型,是实现沉香树长势及健康状况精准诊断的关键.以沉香试验小区为基础,测定了6a生沉香树冠层光谱反射率及其对应的叶绿素含量和叶面积指数.结果表明:1)沉香树冠层光谱反射率与沉香树叶绿素含量和叶面积指数之间存在一定相关性,相关性因参数不同而存在差异;2)相关性分析表明,叶绿素含量与红外波段(760,761,759,765,764nm)处的光谱反射率关系最为密切,叶面积指数与红外波段(778,777,779,776,782nm)处的光谱反射率关系最为密切;3)相较于植被指数和特征波段拟合效果,得出基于BP神经网络建立的叶绿素含量和叶面积指数回归模型预测效果最好.总体认为高光谱技术结合BP神经网络法可以很好地监测沉香叶绿素含量和叶面积指数等参数值动态变化.
Estimation of Important Canopy Parameters of Agarwood Based on Hyperspectral Remote Sensing

陈小花、陈宗铸、雷金睿、吴庭天、李苑菱

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海南省林业科学研究院(海南省红树林研究院),海口571100

海口市湿地保护工程技术研究开发中心,海口571100

高光谱 BP神经网络 叶绿素含量 沉香

海南省林业科学研究院科技创新基金

CXJJ-2020-02

2022

10.13466/j.cnki.lyzygl.2022.04.018

林业资源管理
国家林业局调查规划设计院

林业资源管理

北大核心
影响因子：0.757
ISSN：1002-6622
年,卷(期)：2022.(4)
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