典型文献
基于机载多光谱的冬小麦返青期土壤墒情反演
文献摘要：
准确快速得获取冬小麦地块的土壤墒情,可为高效利用水资源、实现精准灌溉提供参考.为此,特在江苏省张家港市获取返青期冬小麦种植区的无人机多光谱遥感数据,并同步测定2个深度(10 cm和20 cm)的土壤墒情,通过遥感图像提取光谱反射率,计算归一化植被指数(NDVI)、增强型植被指数(EVI)和垂直干旱指数(PDI),进行共线性分析后,分别运用逐步回归法、岭回归法和偏最小二乘法,构建针对不同深度土壤墒情的反演模型,基于最佳反演模型绘制试验区不同深度土壤的墒情反演图.结果表明,用逐步回归法构建的模型在10、20 cm深度土壤墒情反演中的决定系数分别达到了0.885、0.782,建模精度最优,且针对10 cm深度土壤墒情的反演效果优于20 cm.研究结果可为冬小麦返青期土壤墒情监测方法的选择提供参考.
文献关键词：
土壤墒情;无人机;多光谱遥感;反演
中图分类号：
作者姓名：
王钧;陆洲;罗明;徐飞飞;张序
作者机构：
苏州科技大学 环境科学与工程学院,江苏 苏州215009;中国科学院 地理科学与资源研究所,北京100101
文献出处：
引用格式：
[1]王钧;陆洲;罗明;徐飞飞;张序-.基于机载多光谱的冬小麦返青期土壤墒情反演)[J].浙江农业学报,2022(06):1297-1305
A类：
B类：
机载,返青期,准确快速,麦地,地块,精准灌溉,特在,张家港市,冬小麦种植,种植区,无人机多光谱,多光谱遥感,遥感数据,并同,步测,遥感图像,图像提取,光谱反射率,归一化植被指数,NDVI,增强型植被指数,EVI,干旱指数,PDI,共线性分析,逐步回归法,岭回归法,偏最小二乘法,不同深度,反演模型,试验区,决定系数,建模精度,土壤墒情监测,监测方法
AB值：
0.304223
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