典型文献
基于无人机数码影像的冬小麦生物量估算
文献摘要：
获取冬小麦挑旗期的无人机数码影像数据及生物量数据,利用相关系数与灰色关联度分析了植被指数与生物量的关联程度,利用方差膨胀因子结合相关系数及灰色关联分析筛选出最佳植被指数,最后利用多元线性回归和主成分分析对冬小麦生物量进行遥感估算反演及可视化分析.结果表明:利用方差膨胀因子结合相关系数分析筛选出的最佳数码影像指数为b、(r-g-b)/(r+g)、EXGR和g/b;利用灰色关联分析筛选出的最佳数码影像指数为(r-g-b)/(r+g)、EXG、b和RGBVI.利用无人机数码影像数据进行生物量估算时,结合灰色关联分析的多元线性回归建模方法精度最高,建模的R2和验证的RMSE分别为0.57和1.773 t/hm2.该方法可以有效提高冬小麦生物量的反演精度,为监测冬小麦长势提供了一种有效的思路.
文献关键词：
冬小麦;生物量;数码影像指数;灰色关联分析;多元线性回归分析
中图分类号：
作者姓名：
杨福芹;杨佳琪;陈旭阳;冯海宽;石帅杰;黄倩倩
作者机构：
河南工程学院土木工程学院,河南郑州451191;国家农业信息化工程技术研究中心,北京100097
文献出处：
引用格式：
[1]杨福芹;杨佳琪;陈旭阳;冯海宽;石帅杰;黄倩倩-.基于无人机数码影像的冬小麦生物量估算)[J].河南工程学院学报（自然科学版）,2022(04):57-62
A类：
数码影像指数,r+g,EXGR,RGBVI
B类：
生物量估算,影像数据,灰色关联度分析,植被指数,关联程度,膨胀因子,灰色关联分析,遥感估算,相关系数分析,回归建模,RMSE,hm2,反演精度,冬小麦长势,多元线性回归分析
AB值：
0.142699
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