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基于最佳波段判别的湿地植物叶片全氮反演研究
引用本文:郭超凡,段福洲,郭逍宇,赵文吉,刘克.基于最佳波段判别的湿地植物叶片全氮反演研究[J].生态学报,2014,34(17):4839-4849.
作者姓名:郭超凡  段福洲  郭逍宇  赵文吉  刘克
作者单位:首都师范大学资源环境与旅游学院, 北京 100048;北京市城市环境过程与数字模拟重点实验室-省部共建国家重点实验室培育基地, 北京 100048;三维信息获取与应用教育部重点实验室, 北京 100048;资源环境与地理信息系统北京市重点实验室, 北京 100048;首都师范大学资源环境与旅游学院, 北京 100048;北京市城市环境过程与数字模拟重点实验室-省部共建国家重点实验室培育基地, 北京 100048;三维信息获取与应用教育部重点实验室, 北京 100048;资源环境与地理信息系统北京市重点实验室, 北京 100048;首都师范大学资源环境与旅游学院, 北京 100048;北京市城市环境过程与数字模拟重点实验室-省部共建国家重点实验室培育基地, 北京 100048;三维信息获取与应用教育部重点实验室, 北京 100048;资源环境与地理信息系统北京市重点实验室, 北京 100048;首都师范大学资源环境与旅游学院, 北京 100048;北京市城市环境过程与数字模拟重点实验室-省部共建国家重点实验室培育基地, 北京 100048;三维信息获取与应用教育部重点实验室, 北京 100048;资源环境与地理信息系统北京市重点实验室, 北京 100048;北京市地质研究所, 北京 100120
基金项目:国家自然科学基金(40901281);北京市教育委员会科技计划面上项目(KM201310028012)
摘    要:利用高光谱遥感技术定量估测湿地植被叶片全氮含量,对于监测和诊断湿地植被的生理状况及生长趋势具有重要意义。但叶片氮素遥感诊断研究多存在反演模型过拟合、入选波段与生化参量间因果关系不明确和入选变量间"多重共线性"等局限。以芦苇(Phragmites australis)和香蒲(Typha angustifolia)叶片全氮含量作为研究对象,通过谱带分区,分区最佳波段选取和偏最小二乘回归相结合的方法构建芦苇和香蒲叶片全氮含量反演模型,并利用交叉验证决定系数(R2cv)和均方根误差(RMSEcv)对模型精度进行检验,尝试克服传统反演方法中的不足。结果表明,不同湿地植物类型相比,利用芦苇反射光谱建立的预测模型精度都高于香蒲。不同回归模型相比,一阶导数光谱-偏最小二乘回归模型(FDS-PLSR)精度远高于原始光谱-偏最小二乘回归模型(OS-PLSR)。芦苇最佳模型交叉验证决定系数(R2cv)达到了0.84,方根误差(RMSEcv)为0.10,香蒲最佳模型交叉验证的决定系数(R2cv)达到了0.66,方根误差(RMSEcv)为0.13,是构建湿地植物芦苇和香蒲光谱与叶片全氮含量关系的最佳模型。在不降低湿地植物叶片氮含量反演精度的基础上,有效地避免了传统地物高光谱模型反演中的局限性,是无损害遥感探测方面的有益尝试。

关 键 词:湿地植物  高光谱  全氮  波段识别  偏最小二乘法
收稿时间:2013/11/4 0:00:00
修稿时间:7/1/2014 12:00:00 AM

Estimating Wetland plant leaf total nitrogen content based on optimal bands of reflectance from wetland vegetation
GUO Chaofan,DUAN Fuzhou,GUO Xiaoyu,ZHAO Wenji and LIU Ke.Estimating Wetland plant leaf total nitrogen content based on optimal bands of reflectance from wetland vegetation[J].Acta Ecologica Sinica,2014,34(17):4839-4849.
Authors:GUO Chaofan  DUAN Fuzhou  GUO Xiaoyu  ZHAO Wenji and LIU Ke
Institution:College of Resources Environment and Tourism, Capital Normal University, Beijing 100048, China;Urban Environmental Processes and Digital Modeling Laboratory, Beijing 100048, China;Laboratory of 3D Information Acquisition and Application, MOST, Beijing 100048, China;Beijing Municipal Key Laboratory of Resources Environment and GIS, Beijing 100048, China;College of Resources Environment and Tourism, Capital Normal University, Beijing 100048, China;Urban Environmental Processes and Digital Modeling Laboratory, Beijing 100048, China;Laboratory of 3D Information Acquisition and Application, MOST, Beijing 100048, China;Beijing Municipal Key Laboratory of Resources Environment and GIS, Beijing 100048, China;College of Resources Environment and Tourism, Capital Normal University, Beijing 100048, China;Urban Environmental Processes and Digital Modeling Laboratory, Beijing 100048, China;Laboratory of 3D Information Acquisition and Application, MOST, Beijing 100048, China;Beijing Municipal Key Laboratory of Resources Environment and GIS, Beijing 100048, China;College of Resources Environment and Tourism, Capital Normal University, Beijing 100048, China;Urban Environmental Processes and Digital Modeling Laboratory, Beijing 100048, China;Laboratory of 3D Information Acquisition and Application, MOST, Beijing 100048, China;Beijing Municipal Key Laboratory of Resources Environment and GIS, Beijing 100048, China;Beijing Institute for Geological Engineering, Beijing 100120, China
Abstract:
Keywords:wetland plant  hyperspectrum  total nitrogen  band identification  partial least squares
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