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高光谱数据与水稻叶面积指数及叶绿素密度的相关分析

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分析了北京大屯科技站水稻叶面积指数(LAI)、叶绿素密度(CH.D)与高光谱分辨率遥感数据在整个生育期内的变化过程.利用微分技术处理水稻群体反射光谱以减少土壤等低频背景光谱噪音的影响.通过单相关分析和逐步回归方法研究水稻LAI、CH.D分别与光谱反射率、反射率的一阶微分光谱的相关关系,并建立预测回归方程.结果表明,微分技术能够改善光谱数据与LAI、CH. D的相关性,CH. D与光谱数据的相关明显优于同LAI的.
Relationships between Rice LAI, CH.D and Hyperspectra Data

刘伟东、项月琴、郑兰芬、童庆禧、吴长山

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中国科学院,遥感应用研究所遥感信息科学开放研究实验室,北京,100101

中国科学院,地理研究所,北京,100101

光谱微分技术 叶面积指数 叶绿素密度 相关分析

科技部专项基金中国科学院资助项目

2000

遥感学报
中国地理学会环境遥感分会 中国科学院遥感应用研究所

遥感学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：2.921
ISSN：1007-4619
年,卷(期)：2000.21(4)
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