本文主要研究内容
作者邓江,谷海斌,王泽,盛建东,马煜成,信会男（2019）在《基于无人机遥感的棉花主要生育时期地上生物量估算及验证》一文中研究指出：利用棉花主要生育时期的无人机近红外影像数据,提取4种不同的植被指数,通过与棉花地上生物量的实测值建立拟合关系,分析了不同植被指数在棉花各生育时期的估算效果并对其进行了验证。结果表明,随棉花生长,归一化植被指数（NDVI）、宽动态植被指数（WDRVI）、比值植被指数（RVI）和差值植被指数（DVI）均从苗期开始显著增加,其后则表现为基本稳定的"饱和"现象,但棉花实测生物量在不同生育期均有显著差异。植被指数与棉花实测生物量的拟合结果显示:NDVI和DVI的二元线性拟合模型对苗期生物量拟合效果最佳(R2=0.84,RMSE=0.13 kg·m-2);WDRVI和DVI的二元线性拟合模型对花蕾期生物量拟合效果最佳(R2=0.87,RMSE=0.52 kg·m-2);RVI的非线性拟合模型对花铃期生物量拟合效果最佳(R2=0.79,RMSE=0.95 kg·m-2);WDRVI和RVI的二元线性拟合模型对盛铃期生物量的拟合效果最佳(R2=0.86,RMSE=0.96 kg·m-2)。
Abstract
li yong mian hua zhu yao sheng yo shi ji de mo ren ji jin gong wai ying xiang shu ju ,di qu 4chong bu tong de zhi bei zhi shu ,tong guo yu mian hua de shang sheng wu liang de shi ce zhi jian li ni ge guan ji ,fen xi le bu tong zhi bei zhi shu zai mian hua ge sheng yo shi ji de gu suan xiao guo bing dui ji jin hang le yan zheng 。jie guo biao ming ,sui mian hua sheng chang ,gui yi hua zhi bei zhi shu （NDVI）、kuan dong tai zhi bei zhi shu （WDRVI）、bi zhi zhi bei zhi shu （RVI）he cha zhi zhi bei zhi shu （DVI）jun cong miao ji kai shi xian zhe zeng jia ,ji hou ze biao xian wei ji ben wen ding de "bao he "xian xiang ,dan mian hua shi ce sheng wu liang zai bu tong sheng yo ji jun you xian zhe cha yi 。zhi bei zhi shu yu mian hua shi ce sheng wu liang de ni ge jie guo xian shi :NDVIhe DVIde er yuan xian xing ni ge mo xing dui miao ji sheng wu liang ni ge xiao guo zui jia (R2=0.84,RMSE=0.13 kg·m-2);WDRVIhe DVIde er yuan xian xing ni ge mo xing dui hua lei ji sheng wu liang ni ge xiao guo zui jia (R2=0.87,RMSE=0.52 kg·m-2);RVIde fei xian xing ni ge mo xing dui hua ling ji sheng wu liang ni ge xiao guo zui jia (R2=0.79,RMSE=0.95 kg·m-2);WDRVIhe RVIde er yuan xian xing ni ge mo xing dui cheng ling ji sheng wu liang de ni ge xiao guo zui jia (R2=0.86,RMSE=0.96 kg·m-2)。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自干旱地区农业研究的邓江,谷海斌,王泽,盛建东,马煜成,信会男，发表于刊物干旱地区农业研究2019年05期论文，是一篇关于棉花论文,无人机遥感论文,地上部生物量论文,植被指数论文,干旱地区农业研究2019年05期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自干旱地区农业研究2019年05期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：棉花论文; 无人机遥感论文; 地上部生物量论文; 植被指数论文; 干旱地区农业研究2019年05期论文;