【英文题名】
Analysis of Spectral Features Based on Water Content of Xinjiang Desert Plants
【作者】
赵钊 ;
【导师】
李霞 ;
【学位授予单位】
新疆农业大学 ;
【学科专业名称】
生态学
【学位年度】
2011
【论文级别】
硕士
【网络出版投稿人】
新疆农业大学
【网络出版投稿时间】
2011-10-14
【基金】
国家自然科学;
【关键词】
高光谱 ;
含水率 ;
包络线去除 ;
相关分析 ;
荒漠植物 ;
新疆 ;
【英文关键词】
hyperspectral ;
water content ;
continuum removal ;
correlative analysis ;
desert plants ;
Xinjiang ;
【中文摘要】
使用美国SVC的HR-768便携光谱仪测定了古尔班通古特沙漠南缘和塔里木河中下游主要荒漠植物(共计25种)的高光谱(简称光谱)数据,利用去除包络线、光谱微分、特征波段提取、逐步回归、相关分析等方法,对所测荒漠植物的光谱曲线进行特征分析、参数提取以及荒漠植物光谱与含水率相关分析;采用回归分析方法,以荒漠植物光谱特征波段和对水分敏感波段的吸收深度对古漠南缘荒漠植物含水率进行反演,建立水分预测模型;利用水分敏感波段的吸收深度和吸收斜率对塔河中下游荒漠植物的含水率进行分析;建立了新疆荒漠植物波谱库。研究表明:
(1)对所测荒漠植物光谱反射率与含水率的相关分析表明,在1450nm附近,荒漠植物光谱对水分吸收反映明显;荒漠植物1405nm~1646nm波段的光谱能有效地反映其含水率的大小,是荒漠植物对水分敏感的波段。
(2)对测定的荒漠植物光谱数据去包络线、倒数、对数以及一阶微分等变换后,确定了预测荒漠植物含水率的最佳模型,决定系数达到0.912,预测精度较高。
(3)对原始光谱数据进行归一化处理后,以1405nm~1534nm波段吸收深度构建荒漠植物水分预测模型,决定系数为0.928,根据...
【英文摘要】
Using HR-768 field-portable spectroradiometer made by the Spectra Vista Corporation(SVC) of America, to measure the hyperspectral characteristic of the main desert plants distribute in the desert of Gurbantunggut and the lower reaches of Tarim River (25 kinds of plants in total),by using the methods of Continuum removal, spectral derivative, spectral feature extraction, stepwise regression and correlative analysis, analysized the spectral feature curve of the desert plants, the parameters extraction and the...
【更新日期】
2011-11-30
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导师:李霞 导师单位:新疆农业大学 学位授予单位:新疆农业大学
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