【摘 要】
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为了建立快速、有效的农田土壤水分含量(SMCF)遥感估测方法,在江苏省连云港市东海县、泰州市兴化市和盐城市大丰区布设SMCF遥感估测试验.在获取作物冠层近红外波段反射率(Near-infrared bandreflectance,Rnir)、红光波段反射率(Red bandreflectance,Rred)以及SMCF的基础上,通过分析波段反射率和植被指数多个遥感光谱特征指标与SMCF之间的相关性,构建基于BP神经网络的SMCF遥感估测模型,并与多元线性回归模型估测精度进行比较.结果表明,Rnir、Rre
【机 构】
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江苏大学农业工程学院,江苏 镇江 212013;江苏省农业科学院农业信息研究所,江苏 南京 210014;江苏省农业科学院农业信息研究所,江苏 南京 210014;江苏大学流体机械工程技术研究中心,江
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为了建立快速、有效的农田土壤水分含量(SMCF)遥感估测方法,在江苏省连云港市东海县、泰州市兴化市和盐城市大丰区布设SMCF遥感估测试验.在获取作物冠层近红外波段反射率(Near-infrared bandreflectance,Rnir)、红光波段反射率(Red bandreflectance,Rred)以及SMCF的基础上,通过分析波段反射率和植被指数多个遥感光谱特征指标与SMCF之间的相关性,构建基于BP神经网络的SMCF遥感估测模型,并与多元线性回归模型估测精度进行比较.结果表明,Rnir、Rred、差值植被指数(DVI)和比值植被指数(RVI)与SMCF间呈正相关关系,归一化差值植被指数(NDVI)和SMCF间呈负相关关系,各指标与SMCF的相关性从高到低依次为Rnir>DVI>Rred>NDVI>RVI,其中Rnir与SMCF相关性最高,相关系数为0.765.利用BP神经网络建立的SMCF估测模型的决定系数(R2)为0.928,均方根误差(RMSE)为3.61％,平均相对误差(ARE)为9.07％.利用多元线性回归方法建立的SMCF估测模型的R2为0.660,RMSE为7.65％,ARE为21.43％.二者相比可以看出,BP神经网络SMCF估测模型的估测效果明显优于多元线性回归模型,说明将神经网络算法与波段反射率和植被指数结合建模,可以有效提高SMCF的估测精度.
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